Оставьте заявку, чтобы вовремя узнать о следующем наборе и подготовиться к поступлению
Один из ведущих вузов страны и крупнейший вуз Урала. Готовит инженеров и программистов для работы в востребованных IT-направлениях
6
13
Топ-15
место по научным исследованиям в национальном рейтинге университетов от «Интерфакса» в 2024 году
место в рейтинге лучших университетов России hh.ru от 2023 года — всего в списке более 400 вузов
в рейтинге 100 лучших российских вузов по версии Forbes в 2024 году
Комфортное расписание
Гибкая программа: большая часть материалов уже записана и доступна 24/7. На обучение понадобится 15-20 часов в неделю
Основа программы — практика
Тренажеры, kaggle-соревнования, хакатоны, мастер-классы, — практикуйтесь, достигайте целей, нарабатывайте опыт
Выпуск специалистов, готовых к работе
В программе только те знания, навыки и практические задачи, с которыми вы столкнетесь в реальности. Работодателю не придется вас доучивать
Лекции и семинары — онлайн
Не нужно тратить время на дорогу. Дома, в кафе, в коворкинге или на дежурстве — вам решать, где заниматься
Как это — учиться в онлайн-магистратуре
Кейсы от бизнеса в вашем портфолио
Вот какие задачи дают студентам компании-партнеры
Автоматизировать работу Security Operation Center на основе анализа данных
Исследовать методы обнаружения аномалий в темпоральных данных
Выявить аномалии в технологических процессах на примере стенда SWAT (Secure Water Treatment)
Уральский центр систем безопасности (УЦСБ)
Обеспечивает безопасность цифровой инфраструктуры
UDV Group
Развивает технологии информационной безопасности
Разработать автоматизированную систему обработки чеков
Решить задачу по построению структуры документов предприятия
А вот примеры дипломных работ, которые защищают выпускники
Дмитрий Акинин
выпуск 2024 года
Тема диссертации
«Разработка алгоритма для обнаружения дефектных корнеплодов картофеля»
Юлия Санникова
Подробнее
→
выпуск 2024 года
Екатерина Жериборова
выпуск 2023 года
Тема диссертации
Тема диссертации
«Выбор модели машинного обучения для задачи идентификации минералов с необработанных снимков»
«Выявление аномалий технологического процесса на примере макета очистной установки воды SWaT (Secure Water Treatment)»
Подробнее
→
Подробнее
→
Образовательный кредит под 3%
Отсрочка от армии
Билеты в музеи и театры со скидками
Льготный проезд
Что еще? Бонусы очного обучения студентов
Оставьте ваши контакты и узнавайте в числе первых про запуск, поступление и учебу на программе
Будьте в курсе новостей магистратуры
знания о том, как управлять IT-проектами по методологии Agile
шанс выделиться на рынке труда среди других соискателей
возможность развиваться не только в разработке, но и управлении IT-проектами
Диплом о профессиональной переподготовке — это:
Подтвердите знания дипломом магистра УрФУ
Все студенты, которые окончат обучение, получат диплом очной магистратуры УрФУ. А те, кто выберет внутри программы факультативный предмет «Разработка IT-проекта», выйдут на рынок с еще одним дипломом от вуза — о профессиональной переподготовке. Также есть возможность получить Европейское приложение к диплому по стандартам Совета Европы и ЮНЕСКО.
Программа, проверенная временем
Набор в онлайн-магистратуру «Инженерия машинного обучения» УрФУ и Skillfactory открывается четвертый год подряд — у нас было уже три выпуска.
В 2024 году больше половины выпускников окончили обучение с красными дипломами
Что говорят выпускники
Подлягин Алексей
Цель поступления на курс — приобретение новых знаний и опыта для применения на текущем месте работы с возможной сменой деятельности в ближайшем...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Поздеев Игнат
Хочу отметить запомнившиеся мне дисциплины по инжинирингу даных и системам хранения и обработки данных...
Читать далее
МФТИ | выпуск 2024 г.
Кожемяков Константин
В программе гармонично расставлены модули и курсы. Каждый новый курс был продолжением предыдущего, я мог последовательно углубляться в материал...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Берёзкин Илья
Скажу честно, переквалифицироваться из управленца в программиста сложно, но возможно. Благодарю преподавателей за их профессионализм...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Янов Максим
Решил сменить род деятельности и получить профессию в сфере IT. О том что есть такой курс узнал из роликов Клима Жукова. Мне понравилось...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2024 г.
Жериборова Екатерина
Захотелось изменить сферу деятельности, изучить что-то новое и интересное, а направление данного курса обучения — это технологии будущего...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Бабий Инесса
За 2 года обучения я получила колоссальное количество знаний в области IT и стала специалистом в машинном обучении...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Лебедев Александр
Для меня, как для психолога по образованию, магистратура по инженерии машинного обучения стала вызовом...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Максим
Помимо учебы в SF, поступил в магистратуру МФТИ. Мне было сложно с ходу смотреть под капот нейронных сетей. Благо в этот момент я учился в SF на курсе по Data Science...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Алексей
Великолепная школа! Это не просто слова. Учился на других курсах у конкурентов — это был ад: ничего не понятно, никто не помогает. Здесь все вертикально наоборот...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Татьяна
Решилась на обучение на основе интереса к тому, как устроена сфера IT. Очень интересно и сложно одновременно. Приобретенный опыт чрезвычайно полезен...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Марина
Начать обучение подтолкнула бесперспективность в карьере на основном месте работы. А тут все четко, ясно и для человека, несведущего в IT-сфере...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Егор
Всем привет! В данный момент учусь на курсе «Науки о данных». Когда я изучил рынок вакансий, эта специальность показалась мне довольно востребованной...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Настя
Радует, что менторы готовы помочь, а сейчас даже в выходные могут ответить на любой вопрос. Можно в любое время заморозить курс, если вдруг не хватает времени...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Станислав Черкесов
Обучаюсь в онлайн-магистратуре «Безопасность информационных систем» МИФИ x Skillfactory. Выбрал именно этот курс и формат по нескольким причинам...
Читать далее
МИФИ | выпуск 2025 г.
Работаю на металлургическом заводе. Цель поступления на курс — приобретение новых знаний и опыта для применения на текущем месте работы с возможной сменой деятельности.
Что понравилось: возможность очного обучения без отрыва от работы, компетентные преподаватели, хорошо структурированные и легкоусвояемые учебные материалы на платформе Skillfactory. Особая благодарность кураторам за внимание и индивидуальный подход. Знания пригодятся на любом месте работы, особенно связанной с цифровизацией бизнеса.
Я поступил на курс "Науки о данных". Я долго думал между НД и "Анализом данных в медицинской сфере", однако решил, что НД - это более широкопрофильная программа. До поступления в магистратуру СФ я учился на направлении химическая технология, а после - в магистратуре "Промышленная экология". В конце обучения я решил, что хочу объединить направления химии и IT, а с профильным IT образованием это сделать намного проще.
В начале обучения у меня уже была какая-никакая базовая подготовка в программировании на Python, однако курс по машинному обучению в первом семестре создал для меня некоторые сложности. Я считаю, что при должной самоорганизации, которой зачастую у меня не хватает, можно спокойно успевать слушать лекции и выполнять задания в срок без дополнительных усилий. Но это получается не всегда. Некоторые знания, уже полученные мной в ходе обучения на программе плохо уложились.
Я очень рад, что кураторы программы прислушиваются к предложениям студентов, выкладывают дополнительную информацию по темам по запросу студентов, исправляют некорректные модули. Не всегда быстро и не всегда правильно, но хотя бы наши просьбы берутся во внимание. Полученные знания пока что пригождаются для прохождения обучения, но сейчас я в активном поиске работы, для которой знания, полученные на программе определённо пригодятся.
Хочу отметить запомнившиеся мне дисциплины по инжинирингу даных и системам хранения и обработки данных. На протяжении долгого времени SQL был для меня максимально непонятным языком, однако после этих двух курсов с большим количеством практических занятий, я могу уверенно сказать, что я здорово в нём ориентируюсь и могу писать сложные запросы.
Раньше был аналитиком, но решил сменить профессию и пошел в онлайн-магистратуру за глубоким пониманием ML. Совмещать работу и учебу было тяжело, многое не успевал, но в процессе видел, что новые знания помогают в аналитике. Сейчас я уже на финальном этапе обучения — буду защищать магистерскую по реальному проекту от Sony. Считаю, что достиг своей цели обучения.
Скажу честно, переквалифицироваться из управленца в программиста сложно, но возможно. Благодарю преподавателей за их профессионализм и за диалог прямо во время онлайн-занятий.
Так же хотелось бы отметить возможность участия в хакатонах. Мы соревновалиь не только между собой, но и со студентами из других вузов. Решали задачи, которые действительно встречаются в работе. Я остался очень доволен уровнем знаний и дипломом гособразца, который, на мой взгляд, имеет больший вес, нежели обычный сертификат. Нисколько не пожалел, что поступил в УрФУ и Skillfactory.
На пятом десятке решил получить восстребованную IT-профессию и поступил в онлайн-магистратуру. Что могу сказать: здесь квалифицированные преподаватели — чувствуется богатый опыт и стаж. Нравится оперативная обратная связь — координаторы не оставляют ни одного вопроса без ответа. При этом чувствую, что результат обучения зависит в первую очередь от меня, поэтому стараюсь эффективно организовать свой учебный процесс.
Очень понравился формат обучения. Можно заниматься из любой точки мира, выполнять задания и пересматривать лекции в то время суток, в которое удобно. Преподаватели, которые работали с нами в процессе учебы, ясно и доходчиво объясняли материал, всегда были готовы к общению и ответам на вопросы.
Полученные знания оттачивались на хакатонах, которые проходили во время обучения. Во время участия в хакатонах и командных практических занятиях у нас сложилась команда, и в те моменты, когда не хватало мотивации или дисциплины, мы поддерживали друг друга.
Так сложились обстоятельства, что наша семья уехала жить в Бельгию, и я захотела получить образование, которое бы позволило мне работать дистанционно. Увидев предложение о поступлении в магистратуру УрФУ совместно со Skillfactory, я сразу же им воспользовалась. Учиться было очень трудно. Но я не опускала рук, прилагала усилия и шла к своей цели.
За 2 года обучения я получила колоссальное количество знаний в области IT и стала специалистом в машинном обучении. Считаю, что цель, которую я поставила, достигнута полностью.
Я психолог по образованию и осваиваю новую профессию практически с нуля. Вроде получается. Благодарю за труд наших преподавателей. Святослава Солодушкина — он дает глубинное понимание математики. Андрея Созыкина — он учит программированию на Python, работе с Pandas и тому, как писать API к готовой модели машинного обучения. Надеюсь, дальше будет больше ML, прикладных задач, хакатонов. Не терпится стать уверенным специалистом в этой области.
Помимо учебы в SF, поступил в магистратуру МФТИ. Мне было сложно с ходу смотреть под капот нейронных сетей. Благо в этот момент я учился в SF на курсе по Data Science и через пару месяцев стал быстро понимать, с чем их едят и как они применяются, а главное — у меня есть проекты для портфолио. Понимаешь, что над курсом работали сотни людей, каждый абзац заточен так, что сразу становится понятным. Рекомендую, потому что нет лучше инвестиций, чем инвестиции в себя :)
Великолепная школа! Это не просто слова. Учился на других курсах у конкурентов — это был ад: ничего не понятно, никто не помогает. Здесь все вертикально наоборот: возникла проблема/вопрос — в чате всегда помогут и подскажут, реально никто не оставит без обратной связи. Как школа программирования имеет отличную базу для обучения: все дается текстом и скриншотами, в отличие от конкурентов, где одни видео по три часа. В Skillfactory материал преподносится дозированно, рассказывается, как делать правильно, чтобы все успевать. Не разу не жалею о покупке курса по программированию!
Решилась на обучение на основе интереса к тому, как устроена сфера IT. Очень интересно и сложно одновременно. Приобретенный опыт чрезвычайно полезен в том, что получаешь новые знания, а также, видя свои страхи и неуверенность, шагаешь дальше. Буду стараться завершить курс. Очень важна поддержка ментора и координатора. Могу сказать, что они стараются быть на связи, предельно корректны и стараются поддержать в разных ситуациях. Из минусов — начала с нуля. Skillfactory дает хорошую базу, и я могу ее рекомендовать. Но нужно реально взвесить свои силы и возможности. Всем успехов в обучении! Организаторам, менторам, координаторам и всем участвующим в обучении — здоровья, мира, успехов в трудах! С уважением, Татьяна.
Начать обучение подтолкнула бесперспективность в карьере на основном месте работы. А тут все четко, ясно и для человека, несведущего в IT-сфере, все более-менее понятно и не так страшно, как кажется)) В общем, советую) Мы пошли вместе с подругой, а это еще больше подталкивает и поддерживает. Еще прельщает то, что в дополнение к моему основному диплому о высшем медицинском образовании будет еще одна профессия — в IT)
Всем привет! В данный момент учусь на курсе «Науки о данных». Когда я изучил рынок вакансий, эта специальность показалась мне довольно востребованной, к тому же я очень интересуюсь данными, анализом и головоломками) Сейчас работаю менеджером по бизнес-процессам, частично затрагиваю BI-аналитику, и мне захотелось сменить профиль, изучить принципы работы искусственного интеллекта, обработки и анализа данных, чтобы перейти в отдел разработки. На текущем этапе изучаю Python, очень интересно, но начинаю сталкиваться с трудностями (тема рекурсии не укладывается в голове, это первая тема, которая вызвала ступор). Но при разных проблемах с пониманием можно обращаться к команде курса: они всегда на связи и помогают, чем могут) Мне времени на учебу хватает, просто потому, что руководитель на работе заинтересован в профессиональном росте своих сотрудников и поощряет дополнительное образование, в общем — мне повезло) Я учусь и дома, и на работе, если нет загруженности) В моей организации занимаются разработкой технологий для медицины, в том числе — на основе алгоритмов машинного обучения, и после окончания курса я планирую развиваться там. Курс отвечает требованиям к компетенциям, которые нужны на старте работы в такой области) Что хочу сказать: если вам не приносит радости текущий род деятельности, никогда не поздно научиться чему-то новому и уйти туда, где за ваше удовольствие будут платить деньги. Это лучше, чем 7 лет своей жизни (в совокупности, по данным денверских статистиков) делать то, что не нравится ???? Удачи всем начинающим, силы воли всем продолжающим, поздравления всем закончившим ⭐️ Спасибо команде курса за возможность изменить жизнь к лучшему!)
Как создавать игры и не сойти с ума Работаю в мусорной сфере, занимаюсь контролем и отчетностью. Пока что я в начале своего пути, но уже с уверенностью могу сказать, что курс невероятно интересен. Радует, что менторы готовы помочь, а сейчас даже в выходные могут ответить на любой вопрос. Можно в любое время заморозить курс, если вдруг не хватает времени, ну или перевестись на другой поток, если сильно много пропустили (как я). Очень радует, что в конце обучения у меня уже будет куча готовых проектов для портфолио, а самое главное — то, что останется бесценный опыт, который в будущем даст мне неплохую зарплату)) Ах да, чтобы не сойти с ума от количества информации, старайтесь подавать ее в себя порциями, не пытайтесь откладывать все на последний момент. Чем дальше вы продвигаетесь, тем больше информации в каждом модуле, не насилуйте себя и выделяйте время на обучение каждый день)
Обучаюсь в онлайн-магистратуре «Безопасность информационных систем» МИФИ x Skillfactory. Выбрал именно этот курс и формат по нескольким причинам: - удобный формат обучения, наглядные материалы и много практики; - возможность совмещать с работой (занятия в вечернее время онлайн); - престижный вуз и известная платформа; - диплом государственного образца.
Шаг 1
Оставьте заявку на этой странице
Мы подробно расскажем, что и когда нужно сделать, закрепим за вами личного менеджера
Шаг 5
Заключите договор и внесите оплату
Отправим документы на вашу почту и будем ждать сканы с подписью
Шаг 4
Дождитесь результатов экзамена
Информация появится в личном кабинете УрФУ уже через несколько дней после отправки теста на проверку. Мы также продублируем письмо на вашу электронную почту
Шаг 3
Пройдите вступительное испытание
Будет тест по 3 предметам: русский язык, математика и информатика. Его можно сдать в любой день до конца приемной кампании
Шаг 2
Зарегистрируйтесь в личном кабинете УрФУ и подайте документы
Вы получите доступ к материалам, которые помогут подготовиться к экзаменам
Оставьте заявку — узнайте вовремя о следующем наборе
Инженерия машинного обучения — это возможность выбирать из разных направлений, которые нужны рынку
Data Engineer
ML-инженер
Data Scientist
Разрабатывает архитектуру баз данных: настраивает и оптимизирует процессы поставки данных, проектирует структуру их хранения
Участвует во всех этапах создания современных ML-моделей: от анализа исходных данных до подбора и реализации нужных алгоритмов
Разрабатывает и улучшает алгоритмы машинного обучения. Обрабатывает большие данные и помогает бизнесу принимать эффективные решения — в маркетинге, планировании бюджета, кадровых вопросах.
AI Product Owner
Разбирается в специфике и технологиях ML-инженерии: может курировать AI-продукт на всех этапах его жизненного цикла — от идеи до разработки и выхода на рынок
Диплом магистра УрФУ «Информатика и вычислительная техника»
Диплом ДПО УрФУ «Руководитель ИТ-проектов»
Семейство операционных систем на базе ядра Linux
Интерактивный блокнот для записи, передачи и запуска кода
Библиотека Python для математических вычислений
Библиотека для визуализации данных в Python
Фреймворк для Python. Помогает перенести ML-модель в веб
Программа на Java для непрерывной интеграции и доставки ПО
Платформа для автоматического управления контейнеризованными приложениями
Командная оболочка для UNIX-подобных операционных систем
Дистрибутив языков Python и R. Включает набор популярных библиотек для науки о данных и машинного обучения
Библиотека для визуализации данных в Python
Фреймворк для разработки веб-приложений и сайтов на Python
Высокопроизводительный фреймворк для создания API
Открытая библиотека для машинного обучения от Google
Платформа для разработки, доставки и запуска контейнерных приложений
Фреймворк для трекинга ML-экспериментов
Сообщество специалистов по Data Science
Высокоуровневый язык программирования общего назначения
Библиотека с открытым исходным кодом для визуализации данных
Библиотека для машинного обучения на Python. Распространяется в виде свободного программного обеспечения
Открытое программное обеспечение для создания, выполнения, мониторинга и оркестровки потоков операций по обработке данных
Открытая программная библиотека от Яндекса с уникальным патентованным алгоритмом построения моделей машинного обучения.
Веб-сервис для совместной работы и хостингом IT–проектов
Фреймворк с открытым исходным кодом для обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных
Открытая нейросетевая библиотека на Python
Продвинутая библиотека для обработки и анализа данных в Python
Фреймворк машинного обучения для языка Python с открытым исходным кодом
Свободно распространяемый набор утилит, библиотек и фреймворк для разработки и выполнения распределённых программ, работающих на кластерах
Язык запросов для работы с базами данных, структурированных особым образом
Ваше резюме после обучения
Разрабатывать архитектуру и ставить задачи для нейросетевых моделей
Обучать нейронные сети
Разрабатывать современные ML-модели на всех этапах
ML-инженер
Участвовать в полном цикле разработки алгоритмов: от проверки гипотез и создания прототипов до написания кода
Антон Пальшин
Работать с Big Data, разрабатывать архитектуру для хранения данных, настраивать ETL
Исследовать различные гипотезы и автоматизировать решения проблем с использованием ML-моделей
Навыки:
Образование:
Инструменты:
Python
Plotly
PySpark
Keras
Scikit-learn
SQL
Pandas
Git + GitHub
Apache Airflow
PyTorch
Hadoop
Linux
Jupyter Nbook
Jenkins
Kubernetes
NumPy
Docker
Bash
Streamlit
Matplotlib
FastAPI
Django
TensorFlow
Seaborn
Anaconda
ClearML
Kaggle
Программа магистратуры — 2 года обучения
Посещайте семинары по расписанию, а лекции смотрите в удобное время на платформе. Чтобы успешно освоить программу, выделите 15-20 часов в неделю для занятий.
1 семестр
сентябрь – январь
Основы профессии. Python. Статистический анализ. Научные исследования
6 з. е.
Программная инженерия
Адаптационный модуль по математике
3 з. е.
6 з. е.
Программирование на Python
3 з. е.
Математические основы анализа данных
Операционная система Linux
Математические основы машинного обучения
3 з. е.
3 з. е.
Бизнес-коммуникация на английском
2 з. е.
Цифровые компетенции в научной деятельности
2 семестр
февраль – июнь
Введение в специализацию. Алгоритмы машинного обучения. Математика, которая стоит за ними. Основы автоматизации
3 з. е.
Предсказательное моделирование
6 з. е.
Автоматизация администрирования MLOps
3 з. е.
Математические основы анализа данных 2
6 з. е.
Программная инженерия 2
3 з. е.
Глубокое обучение
3 з. е.
Математические основы машинного обучения 2
Английский язык
3 з. е.
3 семестр
сентябрь – январь
Погружение в ML. ML-инженерия, управление проектами, работа с большими данными
3 з. е.
Разработка систем анализа больших данных
3з. е.
Управление проектами
3 з. е.
Этика искусственного интеллекта
6 з. е.
Автоматизация администрирования MLOps 2
3 з. е.
Математические основы машинного обучения 3
3 з. е.
Хранение, извлечение и обработка больших данных
9 з. е.
Разработка IT-проекта
Факультативный предмет для тех, кто хочет получить второй диплом дополнительного профессионального образования в сфере управления продуктами
4 семестр
февраль – июнь
Выпускная квалификационная работа. Подготовка и защита выпускного проекта
Зачет
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
В течение семестра будете систематизировать полученные знания и навыки для достижения карьерной цели. Создадите и защитите итоговый проект. Он может быть в формате научного исследования или кейса от партнера программы
Подайте документы и получите уже сейчас:
Подготовительный курс
Приглашение на дни открытых дверей
Участие в круглых столах и воркшопах
01
02
03
Поможет поступить в магистратуру: в материалах есть темы, которые будут на вступительных
Узнавайте первыми о мероприятиях программы, познакомьтесь с преподавателями и экспертами
Проходите важные темы и решайте практические задачи с вступительных вместе с экспертами
Центр карьеры. Как мы помогаем достичь карьерных целей
1. Поможем вам создать резюме
Узнаете, как зацепить внимание работодателя и подсветить ваши достоинства
2. Дадим рекомендации по карьере
Сформируете с карьерным консультантом план действий по достижению цели
3. Научим проходить интервью
Получите обратную связь и поймете, как перейти на следующий этап отбора
4. Разберем и исправим ошибки
Узнаете причины отказов, скорректируете карьерную стратегию и доработаете резюме
10+ лет
опыт наших карьерных консультантов и коучей
81 %
студентов получили приглашение на интервью
71 %
студентов получили повышение или новую работу
200+
компаний работают с нами регулярно
4 недели ежедневной помощи Центра карьеры
Программа трудоустройства
1 этап: подготовка к выходу на рынок
Научитесь грамотно составлять портфолио и резюме узнаете, как вести себя на собеседованиях, и познакомитесь с особенностями рынка
2 этап: выход на рынок
Начнете откликаться на вакансии под чутким руководством команды Центра карьеры и будете участвовать в еженедельных разборах ваших кейсов
Ваши преподаватели работают в УрФУ и развивают реальные проекты в ML
Они помогут понять теорию, поделятся практическим опытом и ответят на вопросы
Доцент УрФУ, кандидат технических наук, доцент ВАК
Дисциплины
4 года в управлении IT-проектами, 10 лет — в исследованиях и преподавании в области машинного обучения и обработки биомедицинских сигналов.
Цифровые компетенции в научной деятельности
Василий Борисов
Руководитель образовательной программы
Старший преподаватель УрФУ
Дисциплины
Программирование на Python Base, углубленное программирование на Python
Станислав Поляков
Автор, преподаватель
Кандидат физико-математических наук
Дисциплины
Руководитель исследовательского центра ООО «Сайберлимфа». Заведующий лабораторией кибербезопасности ИРИТ-РТФ УрФУ. Более 20 лет профессионального опыта в телекоме и IT.
Автоматизация машинного обучения
Юрий Чернышов
Автор, Преподаватель
Кандидат технических наук
Дисциплины
Эксперт в машинном обучении и Data Science. Развивает IT-образование. Автор курсов, автор и соавтор научных исследований и работ.
Project Management, программная инженерия
Андрей Созыкин
Автор, преподаватель
Старший преподаватель УрФУ
Дисциплины
Unicorn Search, СЕО Platinum, COO
Математические основы машинного обучения
Наталья Мальцева
Преподаватель
Доцент УрФУ, кандидат физико-математических наук
Анализирует медицинские данные и консультирует по вопросам медицинской статистики. Помог в подготовке 6 докторских и 25 кандидатских диссертаций по заказу практикующих врачей
Святослав Солодушкин
Автор, Преподаватель
Математические основы анализа данных, Математические основы машинного обучения
Дисциплина
Профессор УрФУ, доктор экономических наук
Дисциплины
углубленное программирование на Python
Владимир Тимохин
Преподаватель
Методолог экономической кибернетики, специалист по моделированию динамики в управлении сложными системами, имитационному моделированию (SM) и теории жизнеспособных систем (VSM). Автор курсов по анализу данных на Python.
Кандидат экономических наук, доцент УрФУ
Дисциплины
Управление проектами
Анна Коломыцева
Преподаватель
Специализируется на вопросах разработки продвинутой архитектуры современных цифровых проектов, моделирования и управления данными в Analytic Systems, в корпоративных BI-системах для взаимодействия с ML-моделями, работающими в продуктивном окружении.
Эксперт по Data Science
Дисциплины
Программирование на Python
Андрей Рысистов
Автор
Автор курсов, автор и соавтор нескольких научных исследований и работ. Сфера научных интересов — искусственный интеллект в авиационных технических системах.
Доцент УрФУ, кандидат физико-математических наук
Дисциплины
Математические основы машинного обучения
Ирина Юманова
Автор, преподаватель
Академический руководитель программы
Отвечает за ее проектирование, наполнение, реализацию и эффективность
Михаил Ронкин
Кандидат технических наук
Автор более 30 научных работ в сфере использования ИИ для решения задач медицины и измерительной техники
Руководитель исследовательских проектов в области ИИ ИРИТ-РТФ УрФУ, в том числе проектов со Sber AI и УЦСБ
Подпишитесь на Telegram-канал магистратуры и будьте в курсе новостей о подготовке и поступлении
Оставьте ваши контакты, чтобы сразу узнать о новом наборе и бесплатных мероприятиях для поступающих
Часто задаваемые вопросы
Направление подготовки: 09.04.01 информатика и вычислительная техника
Да. Вы можете получить образовательный кредит с господдержкой от Сбера. Справки о доходах не нужны. Ставка всего 3%.
Общий срок кредита состоит из двух периодов: льготный период — время обучения и 9 месяцев после окончания вуза; период погашения — следующие 15 лет. При желании вы можете погасить кредит досрочно.
Во время обучения ежемесячные взносы идут на погашение процентов по кредиту: Первый год платите 40% от начисленных процентов; Второй год — 60%; С третьего года — 100%. Через 9 месяцев после окончания учёбы ежемесячные платежи увеличатся: начнётся погашение основного долга до конца действия кредита.
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 рублей в год в виде налогового вычета за обучение.
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.
Если возникнут вопросы, ваш личный менеджер поможет разобраться с процедурой и подготовить документы
Вы получаете образовательный кредит под 3% на любой период обучения. Пока учитесь и 9 месяцев после выпуска выплачиваете только проценты. Затем 15 лет каждый месяц вносите полную сумму по кредиту, пока не погасите долг. Можно закрыть кредит досрочно. Точные суммы взносов зависят от выбранной программы.
Приведем пример. Допустим, вы заплатили 100 000 рублей за семестр. При ставке 3% каждый месяц нужно выплачивать банку 700 рублей. Но на время льготного периода он будет снижен: понадобится вносить по 100 рублей в месяц.
Да, на время обучения действует отсрочка от армии.
Вам не понадобятся специальные навыки или опыт. Мы обучаем IT-специалистов с нуля уже более 6 лет и за это время выработали методику, которая позволяет освоить новое направление с 0. Но многое зависит и от вас — чтобы пройти обучение до конца и найти работу, нужно уделять учёбе достаточно времени: изучать теорию, практиковаться и делать учебные проекты.
Ничем, вы получите диплом магистра очной формы обучения.
Нет, вступительные испытания пройдут онлайн на прокторинг-платформе УрФУ. Подать документы вы также сможете онлайн или по почте.
Техническое образование не обязательно, подойдет любой диплом бакалавра.