Кому подойдёт программа?
● Начинающим специалистам, интересующимся сферой Big Data, обладающим базовыми знаниями математики и программирования. Для поступления необходимо иметь понимание принципов структур, типов данных и алгоритмов их обработки.
● Выпускникам бакалавриата смежных специальностей («Информатика и вычислительная техника», «Информационные системы и технологии», «Прикладная информатика»), желающим углубиться в исследования данных.
● Специалистам с опытом работы с данными, желающим углубить свои знания в Data Science.
Все занятия — онлайн. Диплом об очной форме обучения
Занятия проходят в онлайн-формате, что позволяет максимально комфортно распределять свое время и совмещать рабочие и учебные исследовательские проекты. Вы будете иметь постоянный доступ к материалам курса и поддерживать связь с тьюторами и преподавателями на протяжении всего периода обучения.
Обучение проходит на онлайн-платформе, а также с использованием других интерактивных инструментов, поддерживающих важные функции в период обучения: коммуникации между студентами, соревнования, вебинары, отслеживание групповой динамики, облачные инфраструктуры, интерактивные задания, расписание занятий и мероприятий и многое другое.
При этом вы получите все преимущества обучения в вузе: доступ в кампус в центре Москвы, оборудованный современными лабораториями, общежитие, карту студента, занятия в спорткомплексе. При успешной защите выпускной работы вам будет присвоена квалификация «Магистр» и выдан диплом об очной форме обучения.
Проектное обучение
Учебный процесс включает современные методики и технологии работы с материалами и заданиями. Отрабатывайте полученные знания на практике в тренажерах, тестах, домашних заданиях и получайте обратную связь от кураторов. В процессе учебы вы сможете реализовывать собственный исследовательский IT-проект, погрузиться в рабочую атмосферу современных компаний и почерпнуть для себя лучшие практики индустрии.
В первом семестре вы сфокусируетесь на освоении необходимых теоретических знаний, в том числе математических дисциплинах для Machine Learning (линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей и статистика).
Во втором и третьем семестре доля проектного обучения увеличится.
В третьем семестре происходит деление студентов по трекам: Artificial Intelligence Developer / Big Data Engineer / Machine Learning Developer.
Поддержка от менторов и экспертов в Data Science
Команда методистов, преподавателей и тьюторов с опытом организации обучения в Data Science более 3 лет окажут поддержку, помогут в исправлении ошибок и решении сложных задач. Обучение у преподавателей-практиков из СберОбразование и одного из лучших вузов России — это возможность сформировать профессиональные связи и перенять наработанный опыт. Коллеги из СберОбразование проведут онлайн-занятия со студентами, ответят на вопросы и поделятся актуальной информацией из индустрии. Такое взаимодействие поможет студентам развить компетенции будущего и построить успешную карьеру.
Профессиональное портфолио
Во время обучения вы реализуете ряд проектов лично и в команде, это поможет вам сформировать профессиональное портфолио, работая с реальными бизнес-задачами. Ключевые проекты, в которых вы будете работать: первичный анализ данных (поиск инсайтов в реальных датасетах), предобработка данных и обучение ML-моделей, выпускной проект.
Исследовательская деятельность
С первого семестра студенты работают над проектами, наработки и результаты которых войдут в выпускную квалификационную работу. Исследование станет частью портфолио, которое поможет отразить весь спектр полученных знаний и навыков. Решение о теме диплома принимается в рамках выбранной специализации, а его подготовка проходит под руководством профессора университета и эксперта от компании-партнера.
Кредит на обучение с господдержкой — СберБанк
Получайте высшее образование, а государство погасит часть кредита за вас. Ставка для вас всего 3%. Оформление без справки о доходах.