Сложность
Сложность
Продвинутый
Тип обучения
Тип обучения
Высшее образование
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Отсутствует
Сертификат
Сертификат
Да

Стоимость курса

760 000 ₽
есть рассрочка

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.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
1
Jupyter Notebook
2
Google Colab
3
Yandex Cloud
4
Python: NumPy
5
Matplotlib
6
Pandas
7
Scikit-learn
8
TensorFlow
9
Keras
10
Apache Spark и Hadoop Mapreduce

Вас будут обучать

К.т.н., доцент, заместитель директора института ИТКН.

Высококвалифицированный преподаватель. За все годы педагогической работы осуществлял полный цикл обучения студентов по дисциплинам специальности, читал лекции, проводил практические и лабораторные занятия по курсам: «Основы дискретной математики», «Математическое моделирование в САПР», «Сетевые технологии», «Геоинформационные системы», «Artificial neural networks» и другие.

Научная работа направлена на исследования в области искусственных нейронных сетей, имитационного моделирования сложных систем, а также исследования в области дискретных структур. Имеет более 29 научных трудов, а также 7 учебно-методических работ. Постоянно принимает участие в научных конференциях различного уровня.

Д.т.н, профессор кафедры автоматизиро­ванного проектирования и дизайна.

Преподаватель с 27-летним стажем. Автор 45 научных публикаций. Область экспертизы: информатика и программирование на языках высокого уровня, информационные технологии в горном деле, методологии научных исследований и педагогической деятельности.

К.ф-.м.н., доцент, заместитель заведующего кафедрой математики

Образовательная организация

НИТУ МИСИС — это ведущий вуз страны в области создания, внедрения и применения новых технологий и материалов. Университет входит в ТОП-500 лучших вузов мира по версии глобального рейтинга QS World University Rankings, в ТОП-5 национального рейтинга «Интерфакс». Вуз занимает ведущие позиции в предметных и отраслевых международных рейтингах по 22 направлениям, входя в ТОП-30 QS «Инжиниринг — Горное дело», ТОП-75 ARWU «Инжиниринг — Металлургия». Университет МИСИС — в группе 101+ предметного глобального рейтинга QS «Материаловедение», является лидером в этой области среди российских вузов.

В 2023 году НИТУ МИСИС занял 264-е место в мировом рейтинге университетов RUR, войдя в пятерку лучших вузов страны. Университет показал наибольший рост по показателям «Преподавание» и «Исследования».

НИТУ МИСИС объединяет уникальные компетенции и научные базы нескольких успешных институтов в новую единую научно-образовательную платформу, способную на равных конкурировать с лучшими технологическими центрами России и мира. В состав Университета МИСИС входят 8 институтов и 6 филиалов — четыре в России и два за рубежом. В университете действуют более 45 научно-исследовательских лабораторий и инжиниринговых центров мирового уровня, в которых работают ведущие российские и зарубежные ученые. Университет МИСИС успешно реализует совместные проекты более чем с 1600 бизнес-компаниями России и мира.

В НИТУ МИСИС каждый найдет свое призвание и сможет построить уникальную образовательную и карьерную траекторию. Университет является лидером QS Graduate Employability Rankings по организации взаимодействия работодателей со студентами. По этому индикатору вуз входит в ТОП-50 лучших университетов мира, из года в год набирая 92,2 балла из 100 возможных. Согласно результатам рейтинга, 98,2% выпускников Университета МИСИС трудоустраиваются в течение первого года после выпуска. Это выше среднего показателя по стране, который составляет 95,9%.

Программа курса

14 дисциплин в области программирования и Data Science

Ключевые:

  • Практикум программирования на Python
  • Математика для Data Science
  • Системы хранения и обработки данных

Далее

  • Алгоритмы и структуры данных
  • Управление разработкой программного обеспечения
  • Машинное обучение
  • Прикладная статистика
  • Инструментальные средства визуализации данных
  • Инструменты Big Data
  • Компьютерное зрение
  • Два факультатива:
  • Подготовка к собеседованию на позиции Data Scientist и Machine Learning Engineer

Рейтинг курса

3.1
рейтинг
0
0
0
0
0

Может быть интересно

обновлено 29.11.2024 15:43
Науки о данных (онлайн-программа)

Науки о данных (онлайн-программа)

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями