Поступление 2020
0
личный кабинет

ПАСПОРТ ПРОГРАММЫ

Тип: программа корпоративной магистратуры

Программа магистратуры нацелена на подготовку специалистов под действующую отрасль в реальном секторе экономики с поддержкой одним или несколькими предприятиями.

Государственная аккредитация
Государственная аккредитация — выпускники получают диплом государственного образца; студенты имеют отсрочку от службы в армии, возможность использования маткапитала при оплате за обучение.

02.04.03 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем

Специализации:
Язык обучения:

Методы анализа данных

Русский

Технологии анализа данных

Русский

Языки обучения: RUS Русский
Форма обучения: Очная, 2 года
Стоимость контрактного обучения в 2020 году: 214 000 руб. в год
  • 214 тыс. руб в год для граждан Российской федерации
  • 234 тыс. руб в год для иностранных граждан
Контактное лицо Егорова Ольга Борисовна
Руководитель программы:
Михайлова Елена Георгиевна
Учебные корпуса: Биржевая линия, д.14Кронверкский пр., д. 49

ПАРТНЕРЫ ПРОГРАММЫ

ОПИСАНИЕ ПРОГРАММЫ

Совместная корпоративная магистратура компании Яндекс и Университета ИТМО готовит специалистов в области разработки Data Science. Программа нацелена на формирование специалистов, способных создавать, адаптировать и применять методы анализа данных к самым разным предметным областям, используя методы машинного обучения, анализ временных рядов, интеллектуальный анализ текстов на естественном языке, изображений, звуков, компьютерное зрение. Выпускники будут применять технологии обработки больших объемов данных используя методы статистического анализа, машинного обучения, нейронных сетей. Профильные дисциплины по выбору могут быть изучены в Computer Science Center

АКТУАЛЬНОСТЬ И ЗНАЧИМОСТЬ ПРОГРАММЫ

В настоящее время аналитика данных требуется практически во всех предметных областях – в различных сферах производства, в рекламе, коммерции, в образовании – трудно найти сферу человеческой деятельности, где это не будет востребовано. Проектирование данных и организация их хранения, обработка Big Data, выводы и решения на данных, а также прогнозирование, построение отчетности и многофакторная визуализация – все это востребовано современным рынком труда.


Обучение ведется по двум специализациям:

· Методы анализа данных

· Технологии анализа данных

Специализация «Методы анализа данных» – это специалисты, готовые создавать/ развивать новые методы/инструменты/пакеты программ для анализа данных.

Специализация «Технологии анализа данных» – специалисты, глубоко изучившие существующие методы и технологии интеллектуального анализа данных и готовые применять/ адаптировать их к различным предметной области.

ПРЕПОДАВАТЕЛИ

Антон Александрович Бойцев
Дмитрий Геннадьевич Волчек
Наталья Генриховна Графеева кандидат физико-математических наук
Ольга Борисовна Егорова кандидат филологических наук
Елена Георгиевна Михайлова доцент, кандидат физико-математических наук
Алексей Андреевич Романов

ТЕМЫ ВЫПУСКНЫХ РАБОТ

  • Разработка методов атрибутции, основанных на частотном профиле автора
  • Разрешение кореференций методами кластеризации
  • Обнаружение текста в коллекциях изображений, содержащих текст на разных языках
  • Применение методов кластеризации для обработки археологических артефактов

НАБОР КОМПЕТЕНЦИЙ

 Выпускник свободно владеет современными методами и технологиями сбора, подготовки и хранения данных, применяет инструменты анализа данных и адаптирует их к бизнес-процессам. Знает методы современного статистического анализа, машинного обучения, успешно применяет программные средства и технологии для обработки и хранения больших данных

ТРУДОУСТРОЙСТВО И ВОСТРЕБОВАННОСТЬ ПРОФЕССИИ

В настоящее время данные окружают нас повсюду. Умение организовывать их хранение, анализировать их, искать скрытые закономерности и строить прогнозы -- те требования, которые предъявляет работодатель к сотрудникам, занимающимся анализом и аналитикой данных. Так как практически любая сфера деятельности оперирует большими объемами данных, то и соответствующие специалисты востребованы практически в любой предметной области, на любом предприятии. Все потому, что качественная аналитика данных способна увеличить объемы прибыли и уменьшить издержки, найти тренды в областях интересов потребителей и даже выявить зависимости, о которых ранее никто не догадывался. Аналитика данных и методы, в ней использующиеся, уже давно переросли из обычного хайпа в активно развивающуюся ветвь науки, востребованную в современном мире. Специалист по Data Science – одна из самых востребованных в настоящее время профессий на рынке труда, и потребность в них будет только возрастать в ближайшие десятилетия.  

Обратная связь

* Имя
* E-mail
Ваше сообщение