Готовы попробовать? Оставьте контакты и мы свяжемся с вами.
Days
Hours
Minutes
Seconds
Магистерская программа МФТИ и Skillfactory — это системный и фундаментальный подход к обучению
Получите 2 диплома МФТИ
Получите диплом магистра по направлению 01.04.02 Прикладная математика и информатика и ДПО «Продвинутые методы машинного обучения» (по желанию)
Персональный трек обучения
Получите специализацию (трек) в одном из направлений: ML engineer, Big data engineer. CV engineer, NLP engineer
Много практики
Примите участие в хакатонах и кейс-чемпионатах от более 60 индустриальных партнеров «Билайн», Garpix, Green Data и другие
Сильный преподавательский состав
Преподаватели из МФТИ, «Тинькофф», «Сбера», VK, «Ситидрайв», «Яндекс» и др.
Вместо диссертации реальный кейс в портфолио
Напишете выпускную работу на основе реальной бизнес-задачи от компании-партнера или формате магистерской диссертации, или создадите свой стартап
Профессиональный рост
Диплом МФТИ ценится на рынке работодателей, что подтверждают высокие зарплаты выпускников ВУЗа
Программа подходит всем, кто хочет погрузиться в науки о данных
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
Программистам
Тем, кто хочет расширить стек и углубиться в высшую математику для решения реальных бизнес-задач
Начинающим дата-сайентистам
Техническим специалистам
Тем, кто хочет получить навыки и кейсы в портфолио для уверенного движения в карьере
Тем, кто готов серьезно заниматься математикой и уверенно идти к переменам
Национальный исследовательский университет и ведущий технический вуз России. Готовит исследователей мирового уровня
1
>140
250 000 ₽
среди технических университетов России и в рейтинге Times Higher Education (THE, 2023)
исследовательских лабораторий и научно-технологических центров
рублей получают в среднем выпускники МФТИ с опытом от 1 до 5 лет
Комфортное расписание
Гибкая программа: большая часть материалов уже записана и доступна 24/7. На обучение потребуется в среднем 20−30 часов в неделю
70% программы — практика
Погружение в реальную профессиональную среду
Тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны — практикуйтесь, ошибайтесь, достигайте целей, нарабатывайте опыт
Основа обучения — реальные задачи дата-сайентиста. Вы на практике узнаете, что делают специалисты, и будете уверенно чувствовать себя в работе
Лекции и семинары — онлайн
Не нужно тратить время на дорогу. Дома, в кафе, коворкинге или на пляже — вам решать, где заниматься
Как это — учиться в онлайн-магистратуре
Реальные задачи в вашем портфолио
У вас будут кейсы и проекты от компаний-партнеров, где вы примените технологии Data Science. Например:
IT-компания Garpix — ведущий российский веб-разработчик. Вы создадите модель прогнозирования результирующих метрик алгоритмов для сервиса Garpix Load System
«Билайн» — крупный российский оператор интернета и сотовой связи. Вы построите систему, которая будет вычислять спам-номера на основе данных пользователей: их контактов внутри сети и с абонентами других операторов
Green Data — российский разработчик low-code платформы, которую бизнес использует для создания собственных IT-систем. Вы обучите чат-бота службы поддержки вести диалог с оператором
Garpix
«Билайн»
Green Data
Что еще? Бонусы очного обучения студентов
Образовательный кредит под 3%
Отсрочка от армии
Билеты в музеи и театры со скидками
Льготный проезд
Узнайте подробнее о поступлении
Прием документов на эту программу завершен. Вы еще можете поступить в магистратуру УрФУ
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
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:
Plotly
MongoDB
Jenkins
CI/CD
SQL
Pandas
GitHub
Virtual box
Airflow
API
Kubernetes
Vagrant
Docker
Высокоуровневый язык программирования общего назначения
Бесплатная графическая библиотека с открытым исходным кодом
Технология автоматизации тестирования и доставки новых модулей разрабатываемого проекта заинтересованным сторонам
Свободное и открытое программное обеспечение для создания и конфигурирования виртуальной среды разработки
Веб-сервис для совместной работы и хостингом IT–проектов
Документоориентированная система управления базами данных
Java-приложение предназначенное для обеспечения процесса непрерывной интеграции программного обеспечения
Продвинутая библиотека для обработки и анализа данных в Python
Программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в средах с поддержкой контейнеризации. Контейнеризатор приложений
Специальный инструмент для виртуализации, позволяющее запускать операционную систему внутри другой
Программный интерфейс, позволяющий связывать между собой различные приложения
Открытое программное обеспечение для создания, выполнения, мониторинга и оркестровки потоков операций по обработке данных
Программная платформа для автоматического управления контейнеризованными приложениями
Язык запросов для работы с базами данных, структурированных особым образом
Образование: диплом магистратуры
Onnx
Открытая библиотека программного обеспечения для построения нейронных сетей глубокого обучения
Программа магистратуры — 2 года обучения
Посещайте семинары по расписанию, а лекции смотрите в удобное время на платформе. На обучение потребуется в среднем 20−30 часов в неделю.
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
Экзамен
Программирование на Python
Экзамен
Математика и алгоритмы для машинного обучения
Зачет
Продвинутое программирование на Python
Зачет
Философия и методология науки
Зачет
Английский язык
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
Зачет
Менеджмент для наук о данных
Экзамен
Инжиниринг данных
Экзамен
Системы хранения и обработки данных
Экзамен
Глубокое обучение в науках о данных
Экзамен
Английский язык
3 семестр
сентябрь – январь
Индивидуальный трек
Сформируете целостное представления о ведущих принципах врачебной этики и рассмотрите этические вопросы анализа биомедицинских данных и ML-технологий
Экзамен
Анализ естественного языка — по выбору
Зачет
Инфраструктура больших данных — факультатив
Экзамен
Современные модели машинного обучения — по выбору
Экзамен
Современные методы DevOps — по выбору
Экзамен
Компьютерное зрение — по выбору
Экзамен
Инструменты Big Data — по выбору
Экзамен
Модели ML в продакшене — по выбору
4 семестр
февраль – июнь
Продвинутые навыки
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
Зачет
Задачи генерации в NLP — по выбору
Зачет
Advanced Data Preprocessing — по выбору
Зачет
Погружение в Reinforcement Learning — по выбору
Зачет
Advanced Data Visualization — по выбору
Ваши преподаватели — ведущие специалисты по Data Science в России и мире
Помогут понять теорию, поделятся практическим опытом и ответят на вопросы
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
Тарасенко Георгий
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»
Мы выставляем счет, а вы оплачиваете удобным способом
Сможете оформить налоговый вычет и вернуть 13% стоимости
Кредит под 3% на любой период обучения
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
Прием документов на программу завершен. Оставьте контакты, чтобы быть в курсе новостей магистратуры
Отсрочка от армии
Курс в подарок от Skillfactory
Налоговый вычет 13%
Диплом магистра МФТИ
Стоимость курса
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 со 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.
Ничем, вы получите диплом магистра очной формы обучения.
01.04.02 Прикладная математика и информатика.
Нет, вступительные испытания пройдут онлайн на прокторинг-платформе МФТИ. Подать документы вы также сможете онлайн или по почте.
Техническое образование не обязательно, подойдет любой диплом бакалавра. Также для поступления важна математическая подготовка по темам вступительного экзамена, которую мы вам предоставим.
Ваш куратор расскажет о датах появления приказа на зачисление.