+7 958 577 04 17

Онлайн-магистратура
«Науки о данных»

Получите диплом магистра Data Science от престижного вуза. Общайтесь с ведущими экспертами сферы. Нарабатывайте опыт на реальных проектах.

Подать заявку

Посмотреть программу

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

Это что-то вроде кешбэка от государства.
Если вы — налоговый резидент (находитесь на территории РФ более 183 дней в течение 12 месяцев) и работаете по трудовому договору, то каждый месяц работодатель должен отчислять с вашей зарплаты 13% государству, чтобы оплатить подоходный налог.
Из этих денег вы можете вернуть себе до 15 600 ₽/год в виде налогового вычета за обучение. Таким образом, оплатив двухгодовое обучение в магистратуре, вы сможете вернуть 31 200 ₽. Для этого вам нужно подать заявление через личный кабинет на сайте nalog.ru (можно залогиниться через «Госуслуги»).
К заявлению нужно приложить все документы, которые подтверждают ваше право на вычет:
1) Справку 2-НДФЛ от вашего работодателя
2) Договор на обучение cо Skillfactory
3) Лицензию на образовательную деятельность. У нас такая есть
4) Чеки об оплате обучения. Мы отправляем эти чеки на вашу электронную почту, их можно взять оттуда
5) Справку о получении образовательных услуг. Чтобы получить нашу справку, напишите в чат поддержки

Ваше заявление будут рассматривать в налоговой в течение месяца. Инспектор может запросить другие документы, если этих ему покажется недостаточно. В случае успеха вам должны выдать специальное уведомление о праве на вычет. Это уведомление нужно передать в бухгалтерию вашего работодателя.
После этого работодатель должен выплачивать вам всю зарплату, не удерживая подоходный налог в пользу государства, пока не выплатит всю сумму вычета.