Старт программы:
18 сентября 2024 года
Онлайн-магистратура ТГУ
Срок обучения:
2 года
Количество мест:
ограничено
Форма обучения:
онлайн
Изучите актуальные технологии и инструменты Data Science

Науки о данных и машинное обучение

Освойте обучение моделей с помощью Machine Learning
Получите диплом магистра Data Science и станьте востребованным специалистом
Открыли набор в магистратуру. Успейте занять место

Магистратура ТГУ и Skillfactory — это фундаментальный подход и практика на реальных кейсах

Диплом ТГУ

Получите диплом магистра по направлению 09.04.03 «Прикладная информатика»

Интенсивная практика

Участвуйте в хакатонах с реальными задачами от бизнеса, оттачивайте навыки и набирайтесь опыта

Актуальные инструменты

Освойте высшую математику, английский язык для работы в IT и алгоритмы машинного обучения

2 карьерных трека

Развивайтесь в анализе или инженерии данных, также вы можете обучаться на двух треках сразу

Программа от экспертов индустрии

Учитесь у практиков из IT, которые каждый день решают задачи Data Scienсe и знают, что нужно для старта карьеры

Обучение с нуля

Для поступления не нужно знать Python и высшую математику: адаптивный курс поможет комфортно войти в процесс обучения

Реальный кейс или диссертация

Выбирайте формат выпускной работы: защитите диссертацию на основе исследования или реальной бизнес-задачи

Средняя зарплата специалиста по Data Science, по данным Хабр. Карьеры весной 2024 года

Специалисты по Data Science востребованы везде: в ритейле, сфере банковских услуг, медицине, промышленности, логистике, IT и разных областях науки
174 000 ₽
Средняя зарплата дата-сайентиста
171 000 ₽
Средняя зарплата ML-разработчика

Ваша профессия после обучения

Data Scientist

ML Engineer

Data Engineer

Обучает алгоритмы машинного обучения
Хорошо владеет языком Python
Занимается предобработкой данных для дальнейшего обучения
Исследует данные
Владеет инструментами Data Mining, Feature Engineering, Machine Learning
Рассматривает задачи модельной разработки с точки зрения бизнеса
Отвечает за хранение, извлечение и обработку данных для последующего анализа и обучения
Использует инструменты Big Data
Самостоятельно создает и оптимизирует пайплайны для алгоритмов машинного обучения и нейросетей

Программа подходит тем,
кто хочет погрузиться
в Data Science

Бакалаврам технических кафедр

Продолжайте обучение в сфере Data Science и Machine Learning, получайте фундаментальные знания и постройте крепкую базу для старта карьеры

Специалистам без технического бэкграунда

Перейдите в IT из любой другой сферы и получите востребованную профессию в сфере наук о данных

IT-специалистам

Откройте для себя мир Data Science и Machine Learning, а вместе с ними — новые карьерные перспективы
Чтобы поступить в магистратуру, нужен диплом бакалавра или специалиста по любому направлению
Запишитесь на консультацию
Расскажем, как получить высшее образование в области наук о данных и машинного обучения
Его научные сотрудники решают инженерные задачи в сфере здравоохранения, экологии, развития человека и общества

Преподаватели вуза будут вести учебные дисциплины и руководить исследовательскими проектами
Топ-2%
6 место
20 место
в Глобальном агрегированном рейтинге (ГАР) от 2023 года
в Национальном рейтинге университетов по версии «Интерфакса» (2023)
в рейтинге Forbes «Лучшие российские университеты — 2022»
Университет ТГУ

ТГУ — первый университет Сибири

Какие задачи вы будете решать

Улучшите рекомендательную систему социальной сети на основе анализа данных
01
Разработайте систему планирования складских запасов под акции, основанную на анализе данных о праздниках
03
Создайте модель машинного обучения, которая предсказывает возраст пользователя для показа рекламных объявлений
02
Набирайтесь опыта в профессии уже во время учебы

Вашу квалификацию подтвердит диплом государственного образца ТГУ

Получите диплом магистра
по направлению 09.04.03
«Прикладная информатика»
Это гарантия для работодателя, что вы прошли фундаментальную подготовку по специальности и можете решать бизнес-задачи различной сложности с помощью наук о данных

Как это — учиться
в онлайн-магистратуре ТГУ

Комфортное расписание

Гибкая программа: часть материалов уже записана и доступна 24/7. Онлайн-лекции с преподавателем проходят 4−6 раз в неделю. На обучение понадобится 20−25 часов в неделю

Лекции и семинары — онлайн

Учитесь дома, в кафе, коворкинге или в дороге — ограничений нет

Погружение в профессиональную среду

Основа программы — реальные задачи специалистов сферы Data Science и Machine Learning. Вы будете понимать, чего ждут от специалистов, и более уверенно чувствовать себя в работе

Суперкомпьютер
для учебных проектов

С помощью суперкомпьютерного центра CYBERIA от ТГУ вы сможете обучать нейросети и решать сложные задачи

Фокус на практику

Мы понимаем, что теории недостаточно, поэтому предлагаем тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны, чтобы вы набирались опыта в процессе обучения

Что еще? Бонусы
очных студентов

Доступ к библиотеке и событиям ТГУ
Отсрочка от армии
Стипендии на конкурсной основе
Скидки в транспорте и музеях
Образовательный кредит под 3%
Узнайте больше
о программе
Расскажем, как вуз помогает развиваться в сфере Data Science
Нажимая кнопку, я соглашаюсь с Положением о персональных данных и даю согласие на их обработку и хранение.

Как поступить

01
Подробно расскажем о дальнейших действиях, закрепим за вами личного менеджера
Оставьте заявку на этой странице
02
Мы отправим материалы для подготовки, которые помогут написать мотивационное письмо и подготовиться к экзамену по математике
Зарегистрируйтесь
в личном кабинете ТГУ и подайте документы
03
Расскажите, почему выбрали область наук о данных, какой у вас опыт и планы на карьеру. Мы дадим подробную инструкцию
Напишите мотивационное письмо
Проверим ваше понимание уравнений и неравенств, основ статистики и комбинаторики, теории функций и вероятностей
04
Сдайте онлайн-экзамен по базовой математике
Информация появится в личном кабинете ТГУ, а также мы продублируем ее на вашу электронную почту
05
Дождитесь результатов экзамена
Отправим документы на вашу почту и будем ждать сканы с подписью
06
Заключите договор
и внесите оплату

Программа магистратуры

Программа обучения построена от простого к сложному, включает в себя основные инструменты для работы с данными и учит применять знания на задачах из индустрии.

На старте студенты получают хорошую базу, после осваивают актуальные технологии Machine и Deep Learning, а затем продолжают изучать либо продвинутые инструменты аналитики и Data Science, либо Data Engineering

Посещайте семинары по расписанию, а лекции смотрите в удобное время на платформе
1 ЗЕ= 36 академических часов

1-й семестр

Освойте ключевые инструменты для дальнейшего обучения и работы в Data Science
Адаптивный курс базовой математики
3 ЗЕ
Менеджмент для наук о данных
3 ЗЕ
Разведывательный анализ данных
4 ЗЕ
Программирование на Python
5 ЗЕ
Основы SQL
4 ЗЕ
Высшая математика для машинного обучения
5 ЗЕ
Проектный семинар
3 ЗЕ
Учебная практика (проектно-технологическая)
3 ЗЕ

2-й семестр

Изучите алгоритмы машинного обучения и основы алгоритмов глубокого обучения
Статистический анализ данных
5 ЗЕ
Глубокое обучение в науках о данных
4 ЗЕ
Алгоритмы и структуры данных
4 ЗЕ
Классическое машинное обучение
5 ЗЕ
Дискретная математика на практических задачах
3 ЗЕ
Проектный семинар
5 ЗЕ
Учебная практика 
(проектно-технологическая)
6 ЗЕ

3-й семестр

Научитесь выводить ML-модели в промышленную эксплуатацию
Выберите два из четырех элективов или изучите все, если готовы к интенсивной нагрузке
ML в продуктивной среде
5 ЗЕ
Рекомендательные системы
4 ЗЕ
Учебная практика (проектно-технологическая)
6 ЗЕ
Английский язык для профессиональной коммуникации
4 ЗЕ
Проектный семинар
4 ЗЕ
Производственная практика (НИР)
6 ЗЕ
Системы виртуализации и контейнеризации (инженерный трек)
4 ЗЕ
Временные ряды (аналитический трек)
4 ЗЕ
Инфраструктура Big Data (инженерный трек)
4 ЗЕ
Продвинутая визуализация данных (аналитический трек)
4 ЗЕ

4-й семестр

Завершите работу над ВКР и познакомьтесь с обучением с подкреплением
Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)
5 ЗЕ
Производственная практика (НИР)
9 ЗЕ
Выполнение и защита ВКР
9 ЗЕ
Оставьте заявку — расскажем подробнее
о поступлении
Ответим на вопросы и расскажем об условиях поступления
Нажимая кнопку, я соглашаюсь с Положением о персональных данных и даю согласие на их обработку и хранение.

Академические руководители программы

Отвечают за проектирование, наполнение, реализацию
и эффективность программы
Владимир Васильев
Диана Даммер
Опыт более 4 лет
Опыт более 20 лет
Исследует математические модели экономических систем
За время работы в ТГУ опубликовала 4 учебно-методических пособия, 28 научных работ
Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры теории вероятностей и математической статистики ТГУ с 2004 года
Получил степень Master of Science in Computer Science в University of Warwick, Великобритания
Более 7 лет работает в сфере Data Science и машинного обучения. Решал задачи анализа данных в международных компаниях: Mastercard, Accenture, KPMG
Руководит продуктом единых рекомендаций AI VK

Ваши преподаватели — ведущие специалисты
в сфере наук о данных

Помогут понять теорию, поделятся практическим опытом и ответят
на вопросы
Предметы
Программирование на Python,
Разведывательный анализ данных
Предметы
Менеджмент для наук о данных
Старший инженер по разработке,
ПАО «Сбербанк»
Преподаватель
Иоанн Довгополый
Предметы
Приглашенный преподаватель НИУ ВШЭ
Аналитик в «ЭКОПСИ Консалтинг» 2020–2021 годы
Основы SQL
Специалист по изучению данных, ПАО «Альфа-банк»
Преподаватель, 
ментор Skillfactory
Мария Жарова
Предметы
Статистический анализ данных
Старший инженер-исследователь, Сколтех. Преподаватель МФТИ
Преподаватель
Светлана Медведева
Предметы
Глубокое обучение в науках о данных, Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)
Ex. консультант SAS Institute
Канд. физ.-мат. наук, доцент, преподаватель ТГУ
Автор,
преподаватель
Предметы
Татьяна Кабанова
Продвинутая визуализация данных
Канд. техн. наук, доцент, преподаватель ТГУ
Автор,
преподаватель
Предметы
Сергей Аксенов
Системы виртуализации и контейнеризации
Канд. техн. наук, доцент, преподаватель ТГУ
Автор,
преподаватель
Ольга Марухина
Канд. техн. наук, доцент, преподаватель ТГУ
Автор,
преподаватель
Алексей Шкуркин
Опыт: 5 лет
Опыт: 4 года
Опыт: 5 лет
Опыт: 20 лет
Опыт: 17 лет
Опыт: 25 лет
Опыт: 25 лет

Центр карьеры
Как мы помогаем достичь карьерных целей

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
1. Поможем 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