Онлайн-магистратура
«Науки о данных»

Получите диплом магистра Data Science от престижного вуза. Общайтесь с ведущими экспертами сферы. Нарабатывайте опыт на реальных проектах.
Длительность обучения — 2 года. Старт в сентябре
70% программы — практика: кейсы, хакатоны, выпускная работа
Стажировки в компаниях-партнерах — Сбере, «Билайне», BIOCAD
Диплом очной магистратуры, а обучение онлайн из любой точки мира
Крепкая математическая база и один из трех профессиональных треков на выбор
Поддержка кураторов и ментора  на каждом этапе
Магистерская программа — фундаментальная теория от экспертов ведущего вуза и комфортная образовательная среда от Skillfactory
Освоите профессию дата-сайентиста по стандартам инженерной школы МФТИ. Диплом и кейсы подтвердят вашу квалификацию
Очная программа, только онлайн. Вы сможете совмещать обучение с работой и личными делами
Поддержка преподавателей, координаторов и ментора на протяжении всего обучения

Программа подходит всем, кто хочет погрузиться в науку о данных

Программистам

Тем, кто хочет расширить стек и углубиться в высшую математику для решения реальных бизнес-задач

Начинающим дата-сайентистам

Тем, кто хочет освоить навыки работы с ML-моделями и задачами Data Engineering

Техническим специалистам

Тем, кто готов серьезно заниматься математикой и уверенно идти к переменам
Чтобы поступить на магистерскую программу, нужен диплом бакалавра
или специалиста по любому направлению. Если его пока нет, присмотритесь к программе дополнительного образования по Data Science

МФТИ

Международный научный центр и ведущий технический вуз России. Готовит инженеров и математиков для работы в новейших областях науки
1
10
120
место среди технических вузов России в рейтинге THE и QS в 2023 году
сотрудников-лауреатов Нобелевской премии
научных лабораторий в 20 научно-технических и инженерных центрах

Онлайн-магистратура МФТИ и Skillfactory — это навыки и опыт на острие запросов рынка

Комфортное расписание

Гибкая программа: большая часть материалов уже записана и доступна 24/7. На обучение понадобится 10−15 часов в неделю

Лекции и семинары — онлайн

Не нужно тратить время на дорогу. Дома, в кафе, коворкинге или на пляже — вам решать, где заниматься

Погружение в реальную профессиональную среду

Основа обучения — реальные задачи дата-сайентиста. Вы на практике узнаете, что делают специалисты, и будете уверенно чувствовать себя на настоящей работе

70% программы — практика

Тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны — практикуйтесь, ошибайтесь, достигайте целей, нарабатывайте опыт
Реальные бизнес-задачи в вашем портфолио
У вас будут кейсы, проекты и стажировки от компаний-партнеров. Например:
Дивизион «Корпоративные клиенты 360» создает цифровые сервисы для бизнеса. Вам предстоит разработать модель динамического ценообразования для объектов недвижимости
Сеть «Галамарт» — это более 400 магазинов товаров для дома по всей России. Вы создадите модель, которая поможет прогнозировать спрос на определенный продукт и эффективнее планировать закупки
SYNERGETIC производит экологичные средства бытовой химии и ухода за собой. Вы построите модель динамического ценообразования для интернет-магазина, которая определит оптимальную цену

Что еще? Бонусы очных студентов

Образовательный кредит под 3%
Отсрочка от армии
Билеты в музеи и театры со скидками
Льготный проезд
Узнайте подробнее о поступлении
Оставьте заявку

Диплом МФТИ — первая строчка в вашем резюме

Он поможет выгодно выделиться среди других соискателей при устройстве на работу
Вы получите диплом очной магистратуры МФТИ

Поступите на программу в четыре шага

Шаг 1
Шаг 2
Шаг 3
Шаг 4
Оставьте заявку на этой странице
Зарегистрируйтесь в личном кабинете МФТИ и подайте в нем документы
Сдайте комплексный онлайн-экзамен по математике и основам программирования на Python
Найдите свою фамилию в приказе о зачислении
Мы подробно расскажем, что и когда нужно сделать, закрепим за вами личного менеджера
Вы получите доступ к материалам, которые помогут написать мотивационное письмо и подготовиться к экзаменам
Испытание состоит их двух частей и пройдет 8 и 24 июня, 20 июля
Вы справились! Приступайте к занятиям с 1 сентября
Оставьте заявку — узнайте подробнее о поступлении
Подать заявку
Data Science — не просто профессия.
Это разные направления, в которых нуждается бизнес

Data Scientist

Machine Learning Engineer

Data Engineer
Обрабатывает большие данные и помогает бизнесу принимать решения. Каким клиентам что рекламировать, кто из сотрудников скоро уволится, что за комментарии оставляет подписчик блога — ответы на эти вопросы дает Data Scientist
Учит нейросети работать точнее и быстрее, чем обычные программы и алгоритмы. Умные ленты в соцсетях, рекомендации «Моей волны» в Яндекс Музыке, Google Переводчик — результат работы ML-инженера
Обрабатывает, достает из сырых источников, трансформирует и загружает данные в системы.
 Data Engineer — серый кардинал сервисной инфраструктуры бизнеса. Он участвует в начальной и финальной стадиях анализа данных: обеспечивает возможность реализовать их в инфраструктуре компании
Профессионалы в Data Science нужны в телекоме, ритейле, банкинге, маркетинге, в логистических и интернет-компаниях

Средняя зарплата специалиста по Data Science, по данным hh.ru в апреле 2023 года

70 000 ₽
Junior-специалист
до полутора лет опыта
от полутора до трех лет опыта
от трех лет опыта
150 000 ₽
Middle-специалист
Senior-специалист
250 000 ₽
Python

Ваше резюме после обучения

Использовать основные конструкции и структуры данных Python
Получать данные из веб-источников или по API
Применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
Строить модели с использованием временных рядов
Анализировать и предобрабатывать данные с помощью библиотек Pandas, Seaborn, Matplotlib
Создавать модели для решения DS-задач с помощью машинного обучения и оценивать их качество
Применять алгоритмы для рекомендательных систем
Работать с GitHub и Kaggle
Специалист по Data Science
Антон Пальшин
Навыки:
Инструменты:
Высокоуровневый язык программирования общего назначения
Plotly
Matplotlib
Keras
Scikit-learn
SQL
Pandas
GitHub
NumPy
Airflow
PyTorch
ClickHouse
Catboost
Docker
Бесплатная графическая библиотека с открытым исходным кодом
Библиотека для машинного обучения на Python. Распространяется в виде свободного программного обеспечения
Открытая программная библиотека от Яндекса с уникальным патентованным алгоритмом построения моделей машинного обучения.
Веб-сервис для совместной работы и хостингом IT–проектов
Библиотека на Python для визуализации данных двумерной и трёхмерной графикой
Открытая нейросетевая библиотека на Python
Продвинутая библиотека для обработки и анализа данных в Python
Программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в средах с поддержкой контейнеризации. Контейнеризатор приложений
Библиотека с открытым исходным кодом для языка программирования Python
Набор инструментов (фреймворк) предназначенный для машинного обучения
Открытое программное обеспечение для создания, выполнения, мониторинга и оркестровки потоков операций по обработке данных
Колоночная аналитическая СУБД с открытым кодом, позволяющая выполнять аналитические запросы в режиме реального времени на структурированных данных
Язык запросов для работы с базами данных, структурированных особым образом

Программа магистратуры — 2 года обучения

Посещайте семинары по расписанию, а лекции смотрите в удобное время на платформе. Чтобы успешно освоить программу, выделите от 10 часов в неделю для занятий.
Фундаментальная база
сентябрь – январь
1 семестр
Сформируете целостное представления о ведущих принципах врачебной этики и рассмотрите этические вопросы анализа биомедицинских данных и ML-технологий
Сможете вести профессиональную деятельность опираясь на философское осмысление изменений происходящие в IT и биомедицинской сферах, их влияния на социальную и духовную жизнь общества
Зачет
Философия и методология науки
Зачет
Познакомитесь с философскими аспектами IT и их влиянием на социальную и духовную жизнь общества
Математика и алгоритмы для машинного обучения
Экзамен
Получите сильную математическую подготовку, необходимую для работы в Data Science
Английский язык
Зачет
Изучите специальную лексику для Data Science и сможете пользоваться иностранными источниками профессиональной информации
Продвинутое программирование на Python
Зачет
Научитесь применять язык Python и его библиотеки для анализа данных
Программирование на Python
Экзамен
Научитесь применять язык Python и его библиотеки для анализа данных
Основы профессии
февраль – июнь
2 семестр
Сформируете целостное представления о ведущих принципах врачебной этики и рассмотрите этические вопросы анализа биомедицинских данных и ML-технологий
Сможете вести профессиональную деятельность опираясь на философское осмысление изменений происходящие в IT и биомедицинской сферах, их влияния на социальную и духовную жизнь общества
Зачет
Глубокое обучение в науках о данных
Экзамен
Изучите архитектуру и алгоритмы обучения нейронных сетей и научитесь решать прикладные задачи
Инжиниринг данных
Экзамен
Познакомитесь с методами структурированного хранения данных. Сможете проектировать базы данных, применять SQL
Английский язык
Экзамен
Научитесь вести коммуникацию на английском языке с бизнесом и коллегами
Системы хранения и обработки данных
Экзамен
Усилите навыки проектирования и разработки наполнения систем хранения данных
Менеджмент для наук о данных
Зачет
Научитесь управлять
IT-проектами. Узнаете, как устроены ключевые бизнес-процессы в Data Science
Индивидуальный трек
сентябрь – январь
3 семестр
Сформируете целостное представления о ведущих принципах врачебной этики и рассмотрите этические вопросы анализа биомедицинских данных и ML-технологий
Сможете вести профессиональную деятельность опираясь на философское осмысление изменений происходящие в IT и биомедицинской сферах, их влияния на социальную и духовную жизнь общества
Зачет
Современные методы DevOps — по выбору
Экзамен
Научитесь управлять техническим циклом разработки, используя принципы DevOps
Инфраструктура больших данных — факультатив
Зачет
Сможете переводить требования бизнес-задачи в технические, подбирать технологии и выбирать решения для построения инфраструктуры Big Data
Компьютерное зрение — по выбору
Экзамен
Сможете предобрабатывать данные, строить, обучать и тестировать модель для основных задач компьютерного зрения
Современные модели машинного обучения — по выбору
Экзамен
Научитесь строить рекомендательные системы, использовать байесовские и ядерные методы для задач классификации и регрессии
Анализ естественного языка — по выбору
Экзамен
Сможете предобрабатывать данные, строить, обучать и тестировать модель для основных задач анализа естественного языка
Освоите ключевые инструменты инженерии больших данных и сможете применять их в собственных проектах
Экзамен
Инструменты Big Data — по выбору
Сможете применять
веб-программирование для настройки бэкенд-составляющей ML-продукта и создания визуального прототипа проекта
Экзамен
Модели ML в продакшене — по выбору
Продвинутые навыки
февраль – июнь
4 семестр
Сформируете целостное представления о ведущих принципах врачебной этики и рассмотрите этические вопросы анализа биомедицинских данных и ML-технологий
Сможете вести профессиональную деятельность опираясь на философское осмысление изменений происходящие в IT и биомедицинской сферах, их влияния на социальную и духовную жизнь общества
Зачет
Advanced Data Preprocessing — по выбору
Зачет
Узнаете об особенностях применения методов машинного обучения в соревновательных задачах по Data Science
Advanced Data Visualization — по выбору
Зачет
Усилите навыки представления информации в графическом виде
Погружение в Reinforcement Learning — по выбору
Зачет
Получите практические навыки решения задач обучения с помощью классических методов ML и Deep Learning
Задачи генерации в NLP — по выбору
Зачет
Отточите мастерство в работе с моделями NLP для генерации текстов и речи

Ваши преподаватели — ведущие специалисты по Data Science в России и мире

Помогут понять теорию, поделятся практическим опытом и ответят на вопросы
Тарасенко Георгий
Кожарин Алексей
Опыт 3 года
Исследователь, НИУ ВШЭ
Ранее преподавал на кафедре высшей математки НИУ ВШЭ
Преподаватель
Дисциплины
Программирование на Python
Опыт 3 года
Инженер-программист, VK
Работал дата-сайентистом в Тинькофф Банке и разработчиком в Сбере
Преподаватель
Дисциплины
Программирование на Python
Опыт более 5 лет
Разработчик, Яндекс
Преподаватель
Работал ML-инженером в Райффайзен Банке и разработчиком в Mail.ru
Дисциплины
Продвинутое программирование на Python
Основатель консалтинговой компании IT Boutique
Преподаватель
Опыт более 15 лет
Получил степень кандидата химических наук, работал на позиции Data Engineer в «Леруа Мерлен»
Дисциплины
Инжиниринг данных
Николай Троицкий
Борисов Дмитрий

Академический руководитель программы — научный сотрудник МФТИ

Отвечает за проектирование, наполнение, реализацию и эффективность программы
Более 10 лет опыта в прикладных и фундаментальных исследованиях NLP и ИИ
Научный сотрудник исследовательского института AIRI
Основная область исследований — Active Learning in NLP
Автор публикаций в журналах, рецензируемых ВАК
Леонид Саночкин
Вы еще не с нами? Подпишитесь на Telegram-канал магистратуры и будьте в курсе новостей о подготовке и поступлении

Оплачивайте обучение так, как вам комфортно

Из своих средств — раз в семестр
Кредит под 3% на любой период обучения
Сможете оформить налоговый вычет и вернуть 13% стоимости
Мы выставляем счет, а вы оплачиваете удобным способом
Пока учитесь и 9 месяцев после, платите только проценты — остальное вернете в течение 15 лет после выпуска
Спросите об этом менеджера при записи на программу
Запишитесь на программу
или узнайте подробности у менеджера
Кредит от 380 ₽/мес.
Налоговый вычет 13%
Курс в подарок от Skillfactory
Возможность взять академотпуск
стоимость за семестр
полная стоимость
190 000 ₽
760 000 ₽

Часто задаваемые вопросы

119049
ГОРОД МОСКВА, ВН. ТЕР. Г. МУНИЦИПАЛЬНЫЙ ОКРУГ ЯКИМАНКА, ПР-Т ЛЕНИНСКИЙ, ДОМ 6, СТРОЕНИЕ 20, ЭТАЖ 3, КОМНАТА 21
© 2023, Skillfactory
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ
ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "СКИЛФЭКТОРИ"
ОГРН 1197746648813
ИНН 9702009530