Поступление 2020
0
личный кабинет

ПАСПОРТ ПРОГРАММЫ

Тип: программа индустриальной магистратуры

Программа магистратуры ориентирована на подготовку специалистов, нацеленных вести инженерно-конструкторские работы для передовой индустрии.

Международная образовательная программа Государственная аккредитация

01.04.02 Прикладная математика и информатика

Специализации:
Язык обучения:

Технологии организации и управления инфраструктурой больших данных / Big Data Infrastructure Organization and Management Technologies

Английский

Технологии машинного обучения и анализа больших данных / Machine Learning and Big Data Analysis Technologies

Английский

Когнитивные технологии и квантовый интеллект / Cognitive Technologies and Quantum Intelligence

Английский

Когнитивные технологии и машинное обучение в планировании и сопровождении спасательных и специальных операций / Cognitive Technologies and Machine Learning in Management and Tracking of Rescue and Special Operations

Английский

Интеллектуальные технологии больших данных в медицине и здравоохранении / Intelligent Thechnologies of Big Data in Medicine and Healthcare

Английский

Языки обучения: ENG Английский
Форма обучения: Очная, 2 года
Стоимость контрактного обучения в 2020 году: 225 000 руб. в год
  • 225 тыс. руб в год для граждан Российской федерации
  • 245 тыс. руб в год для иностранных граждан
Контактное лицо Карабинцева Александра Анатольевна
Руководитель программы:
Насонов Денис Александрович
Учебные корпуса: Биржевая линия, д.4Биржевая линия, д.16Биржевая линия, д.14Кронверкский пр., д. 49

ОПИСАНИЕ ПРОГРАММЫ

Магистерская программа «Большие данные и машинное обучение» Университета ИТМО готовит специалистов в области прикладной математики и информатики, компетентных в проектировании, разработке и использовании технологии Big Data и машинного обучения для решения различных задач. В ходе обучения магистранты получат необходимые знания и навыки, в том числе для применения и разработки методов интеллектуального анализа данных, решения прикладных задач по обработке больших объемов информации и визуализации больших данных.

Программа рассчитана на студентов, которые стремятся не только получить знания теоретических и практических основ профильных дисциплин, но и погрузиться в реальную проектную работу с исследовательским фокусом. Исследовательская работа ведется как над академическими задачами, нацеленными на результаты мирового уровня с презентациями на международных конференциях, так и над промышленными задачами R&D департаментов ведущих мировых и российских компаний.

Обучение в магистратуре подразумевает выбор одной из пяти специализаций:

  • Технологии машинного обучения и анализа больших данных / Machine Learning and Big Data Analysis Technologies
  • Технологии организации и управления инфраструктурой больших данных / Big Data Infrastructure Organization and Management Technologies
  • Интеллектуальные технологии больших данных в медицине и здравоохранении / Intelligent Thechnologies of Big Data in Medicine and Healthcare
  • Когнитивные технологии и квантовый интеллект / Cognitive Technologies and Quantum Intelligence
  • Когнитивные технологии и машинное обучение в планировании и сопровождении спасательных и специальных операций / Cognitive Technologies and Machine Learning in Management and Tracking of Rescue and Special Operations

Мы в социальных сетях : 

АКТУАЛЬНОСТЬ И ЗНАЧИМОСТЬ ПРОГРАММЫ

В современном мире грамотный анализ накопленных данных является необходимостью для любой компании и значительно повышает ее конкурентоспособность. Рынок нуждается в специалистах, способных правильно выстроить логику и процесс проводимого анализа, реализовывать высокоэффективные алгоритмы обработки данных в распределенной вычислительной среде. Актуальным требованием становятся не только умение применять отдельные методы машинного обучения, но и понимание подходов искусственного интеллекта на системном уровне. Умение проектировать прогностические и имитационные модели для решения трудно формализуемых задач делает специалистов данного направления крайне востребованными. Это подтверждается успешным сотрудничеством с такими компаниями, как «Siemens», «РосНефть», «Газпром нефть», «МТС», «Банк Санкт-Петербург», «Mail.ru Group», «СберТех», «BCC», «Расофт».

ЦЕЛЬ ПРОГРАММЫ

Цель образовательной программы: подготовка высококвалифицированных кадров, способных проектировать, разрабатывать и эффективно использовать технологии Big Data и машинного обучения в современных задачах.


Направление включает в себя:

  • создание научно-технологической базы современной распределенной вычислительной инфраструктуры для сбора, хранения и обработки сверхбольших данных в логике технологий Big Data;
  • разработку методов, моделей и высокоэффективных алгоритмов для автоматического извлечения знаний из данных методами машинного обучения и эволюционных вычислений;
  • развитие методов формализации, структурирования, агрегации, интерпретации и усвоения знаний, извлеченных из сверхбольших массивов данных для задач поддержки принятия решений.

ПРЕПОДАВАТЕЛИ

Екатерина Владимировна Болгова кандидат технических наук
Клавдия Олеговна Боченина кандидат технических наук
Николай Алексеевич Бутаков кандидат технических наук
Александр Валерьевич Бухановский доктор технических наук
Александр Александрович Вишератин
Олег Сергеевич Заикин кандидат технических наук
Анна Владимировна Калюжная кандидат технических наук
Андрей Сергеевич Карсаков кандидат технических наук
Михаил Алексеевич Мельник
Денис Насонов кандидат технических наук

ТЕМЫ ВЫПУСКНЫХ РАБОТ

  • Разработка метода извлечения изображений на основе анализа содержания с использованием низкоуровневых и высокоуровневых характеристик
  • Многопользовательский подход адаптивного распределенного сбора данных социальных сетей
  • Семантический подход к определению социального отклика для поддержки принятия решений в критических ситуациях
  • Автоматическая система для аннотации изображений из зашумленных данных с использованием глубоких нейронных представлений
  • Распределенный механизм хранения на основе технологии блокчейн с использованием Proof-of-Storage консенсус-протокола

НАБОР КОМПЕТЕНЦИЙ

Мы готовим профессионалов, которые обладают знаниями на стыке дисциплин, разбираются в предметной области, а также владеют навыками программирования, работы с системами хранения данных, статистическими методами, методами машинного обучения и способами визуализации полученных результатов. 

Компетенции наших выпускников позволяют им успешно продолжать исследовательскую деятельность, разрабатывать и внедрять алгоритмы интеллектуального анализа данных, а также руководить группой разработчиков. Знания и навыки, полученные на протяжении обучения, релевантны как в работе над исследовательскими проектами, так и в индустрии — от решения задач хранения и обработки сверхбольших объемов данных до анализа и предсказания поведения людей в социальных медиа.

ТРУДОУСТРОЙСТВО И ВОСТРЕБОВАННОСТЬ ПРОФЕССИИ

В процессе обучения студенты проходят практику в научно-исследовательском институте наукоемких компьютерных технологий.  У студентов  есть возможность проходить стажировки в ведущих зарубежных университетах в рамках программ краткосрочного обмена.

Выпускники программы востребованы как инженеры-исследователи, специалисты по анализу данных, аналитики и разработчики программного обеспечения в крупных исследовательских центрах и инновационных стартапах, в качестве научных сотрудников в академической среде в ведущих мировых и российских вузах.

Обратная связь

* Имя
* E-mail
Ваше сообщение