Старт программы:
1 сентября
2024 года
Онлайн-магистратура
Срок обучения:
2 года
Количество мест:
ограничено
Форма обучения:
онлайн

Прикладной анализ данных и машинное обучение*

Онлайн-магистратура "Машинное обучение" от МИФИ

Освойте Data Science и Machine Learning с нуля до продвинутого уровня
Погрузитесь в обучение с подкреплением и создание генеративного ИИ
Станьте востребованным ML-инженером с дипломом МИФИ и опытом в индустрии
В дипломе будет указано официальное сокращенное название программы — «Машинное обучение»
*

Магистратура МИФИ и Skillfactory — это фундаментальный подход и упор на практику

Диплом МИФИ

Получите диплом магистра по направлению 01.04.02 Прикладная математика и информатика

Интенсивная практика

Оттачивайте навыки в машинном обучении и разработке ML-систем с помощью тренажеров, кейсов и хакатонов

Реальный кейс или диссертация

Решайте сами, писать диссертацию по научной теме или практической задаче от партнера программы

2 карьерных трека

Погрузитесь в Machine Learning. Пройдите дополнительный трек по MLOps и научитесь внедрять модели в продакшен

Крепкая теоретическая база

Начните обучение с основ и плавно двигайтесь к сложным задачам. Вам помогут эксперты вуза и практики из IT

Подготовка к обучению

Подтяните знания по математике на адаптационных модулях для тех, у кого нет опыта в IT

Ваша профессия после обучения

MLOps-инженер

Это специалист, который отвечает за слаженную работу операционных команд и разработчиков, следит за эффективностью и надежностью ML-моделей. Умеет:
разрабатывать и поддерживать инфраструктуру для тренировки, тестирования, развертывания и мониторинга моделей
автоматизировать процессы машинного обучения и ускорять разработку алгоритмов
использовать современные технологии для безопасности и масштабирования ML-проектов

ML-инженер

Это специалист в области разработки и внедрения алгоритмов машинного обучения. Умеет:
создавать интеллектуальные системы для анализа данных, прогнозирования и принятия решений
выбирать модели Machine Learning под конкретную задачу, обучать их и внедрять в продакшен
развивать ML-продукты в разных направлениях: от IT и финансов до науки и медицины

Data Scientist

Это специалист, который обрабатывает большие объемы информации, находит закономерности и составляет прогнозы. Умеет:
использовать нейросетевые продукты для решения бизнес-задач
оптимизировать процесс принятия решений с помощью дашбордов
применять промпт-инжиниринг для создания эффективных запросов к языковым моделям

Почему стоит изучать Data Science и Machine Learning

Можно перейти из смежной сферы или профессии, не связанной с наукой о данных

Комфортный вход в индустрию

Востребованность

Универсальность

Гибкость карьеры

Машинное обучение — быстрорастущая область в IT. С ней вы будете на передовой технологических достижений
ML-модели используют в медицине, финансах, автомобильной промышленности и других сферах
Навыки ML-инженера полезны во многих отраслях и ценятся как в крупных компаниях, так и в стартапах

Средняя зарплата
ML-инженера, по данным hh.ru в марте 2024 года

Инженеры по машинному обучению нужны в бизнесе, медицине, ретейле, банках и других областях
110 000 ₽
Junior-специалист
190 000 ₽
Middle-специалист
290 000 ₽
Senior-специалист

Программа подходит тем, кто хочет погрузиться в анализ данных и машинное обучение

Чтобы поступить в магистратуру, нужен диплом бакалавра или специалиста по любому направлению

Специалистам без опыта в IT

Плавно перейдете в индустрию и освоите базу, которая понадобится для работы в Machine Learning

Выпускникам технических направлений

Продолжите фундаментальное обучение в вузе, погрузитесь в машинное обучение и решите, как развивать карьеру

Действующим
IT-специалистам

Получите опыт работы с большими данными и моделями Machine Learning, повысите ценность на рынке труда

Инженерам и техническим специалистам

Начнете развиваться в IT, сможете внедрять ML-технологии в существующие проекты или перейти в MLOps
Запишитесь на консультацию
Расскажем, как получить высшее образование в области машинного обучения
Нажимая кнопку, я соглашаюсь с Положением о персональных данных и даю согласие на их обработку и хранение.
НИЯУ МИФИ — один из ведущих исследовательских университетов России
Здесь готовят специалистов передовых направлений: атомной сферы, науки и IT
Нобелевской премии учились и работали
в вузе
6 лауреатов
в рейтинге лучших университетов России RAEX-100
4 место
по уровню зарплат выпускников в рейтинге SuperJob
3 место

Вашу квалификацию подтвердит диплом государственного образца НИЯУ МИФИ

Получите диплом магистра по направлению 01.04.02 Прикладная математика и информатика
Это гарантия для работодателя, что вы прошли фундаментальную подготовку по специальности и можете с помощью машинного обучения решать бизнес-задачи различной сложности

Реальные кейсы в вашем портфолио

Вы наберетесь опыта на кейсах
от индустриальных партнеров. Посмотрите примеры проектов, которые решают студенты

Страхование

Подготовить систему автоматического распознавания гарантийных писем

Образование

Создать модель, которая предлагает персональный список вузов на основе предпочтений абитуриента: музыка, фильм, книга, игра, хобби

Финансы

Разработать модель, которая определяет вероятность получения кредита в заданных банках

Медицина

Собрать информационную систему для помощи в диагностике и лечении заболеваний сердца

Как это — учиться
в онлайн-магистратуре МИФИ

Комфортное расписание

Гибкая программа: часть материалов уже записана и доступна 24/7. Онлайн-лекции с преподавателем проходят 3−5 раз в неделю. На обучение понадобится 20−25 часов в неделю

Лекции и семинары — онлайн

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

Актуальные материалы

В программе обучения — только те знания и задачи, с которыми вы столкнетесь на должности ML-инженера

Фокус на практику

Тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны — занимайтесь, ошибайтесь, достигайте целей, нарабатывайте опыт

Что еще? Бонусы очных студентов

Отсрочка от армии
Стипендии на конкурсной основе
Доступ к библиотеке, мероприятиям, экспериментальным установкам и центрам МИФИ
Коворкинг для студентов
Скидки в транспорте и музеях
Образовательный кредит под 3%
Узнайте больше
о программе
Расскажем, как институт помогает развиваться в машинном обучении
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
Team Lead DS в MYSHOP, в прошлом — эксперт по наукам о данных в МТС

Анна Папета

Опыт более 13 лет
Профессор Института интеллектуальных кибернетических систем

Сергей Запечников

Эксперт по искусственному интеллекту, машинному обучению, конфиденциальному анализу данных, информационной безопасности
Автор 195 научных и 13 учебно-методических публикаций
Д. т. н., профессор кафедры криптологии и кибербезопасности
Опыт: 27 лет
Создает математические алгоритмы и модели для решения прикладных задач
Переводит бизнес-требования на язык машинного обучения и ставит задачи кросс-функциональным командам
Разрабатывает алгоритмы полного цикла: от логирования данных до выкатки модели в продакшен

Ваши преподаватели — ведущие специалисты
в сфере Data Science и Machine Learning

Помогут понять теорию, поделятся практическим опытом и ответят
на вопросы
Преподаватель института интеллектуальных кибернетических систем
Опыт: 10 лет
Преподаватель

Николай Карапетьянц

Руководитель направления безопасности информационных систем
Диджитал Центра НИЯУ МИФИ
Операционная система Linux
Предмет
Математическая статистика, обучение с подкреплением
Научный сотрудник исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта НИЯУ МИФИ
Предмет
Опыт: 16 лет
Автор,
преподаватель

Александр Трофимов

Кандидат технических наук, доцент
Классическое машинное обучение
Предмет
Преподаватель НИЯУ МИФИ
и НИТУ МИСиС
Опыт: 4 года
Победитель CodeRun от Яндекса по треку ML

Организатор студенческих хакатонов НИЯУ МИФИ
Преподаватель

Аделя Хасанова

Классическое машинное обучение
Предмет
Преподаватель НИЯУ МИФИ
и НИТУ МИСиС
Опыт: 10 лет
Преподаватель

Алексей Егоров

Руководитель IT-классов Предуниверситария МИФИ
Профессор УрФУ
Опыт: 10 лет
Автор

Владимир Тимохин

Доктор экономических наук
Программирование на Python
Предмет
Старший преподаватель департамента больших данных
и информационного поиска
на факультете компьютерных наук в ВШЭ
Опыт: 12 лет
Автор

Маргарита Бурова

Специальные главы Высшей математики
Предмет
Data Scientist в «Сбере»
Опыт: 5 лет
Автор

Александра Ковалева

Этика ИИ
Предмет

Как поступить

01
Наш менеджер расскажет
о дальнейших действиях
Оставьте заявку на этой странице
02
Заполните анкету, прикрепите сканы паспорта, документа об образовании, фото и заявление на имя ректора
Зарегистрируйтесь в личном кабинете МИФИ и подайте документы
03
Расскажите, почему заинтересовались специальностью ML Engineer, какие цели на обучение и карьеру
Напишите мотивационное письмо
Информация появится в личном кабинете МИФИ — мы продублируем ее на вашу электронную почту
04
Дождитесь результатов конкурса
Отправим документы на вашу почту и будем ждать сканы с подписью
05
Заключите договор и внесите оплату

Программа магистратуры

Мы собрали все необходимые навыки для работы в области Machine Learning.

В первом семестре будут базовые курсы по математике и программированию, введение в индустрию, а со второго — много практики для ML Engineer и углубленные курсы по машинному обучению.

На следующий год вы сможете выбрать карьерный трек: погрузиться в продвинутые методы Machine Learning или освоить MLOps и получить еще одну профессию. Будете усиленно практиковаться и развивать продвинутые навыки в Big Data
1 ЗЕ= 36 академических часов
1-й семестр

Освойте базу по математике и программированию на Python

Основы программирования на Python
5 ЗЕ
Python для анализа данных
4 ЗЕ
Специальные главы высшей математики
4 ЗЕ
Математический анализ и теория вероятности
3 ЗЕ
Проектный практикум
3 ЗЕ
Математическая статистика
4 ЗЕ
Линейная алгебра
4 ЗЕ
A/B-тестирование
4 ЗЕ
2-й семестр

Погрузитесь в классическое машинное обучение, решите первые кейсы

Классическое машинное обучение
6 ЗЕ
Операционная система Linux
5 ЗЕ
Внедрение моделей ML
5 ЗЕ
Введение в глубокое обучение
3 ЗЕ
Продвинутые методы глубокого обучения
3 ЗЕ
Этика ИИ
4 ЗЕ
Проектный практикум
3 ЗЕ
Элективы
SQL и базы данных
2 ЗЕ
3-й семестр

Получите продвинутые навыки и больше опыта в Machine Learning и Big Data

Выберите карьерный трек: углубитесь в методы ML или MLOps
Временные ряды
5 ЗЕ
Проектный практикум
3 ЗЕ
Рекомендательные системы
4 ЗЕ
Архитектура Big Data
5 ЗЕ
Инфраструктура Big Data
4 ЗЕ
Научно-исследовательский семинар
Трек 1: Методы ML
3 ЗЕ
Обучение с подкреплением
Трек 2: MLOps
2 ЗЕ
Автоматизация процессов доставки и развертывания моделей машинного обучения
Трек 1: Методы ML
2 ЗЕ
Генеративное обучение
Трек 2: MLOps
3 ЗЕ
Автоматизация процессов разработки и тестирования моделей машинного обучения
4-й семестр

Отточите навыки на задачах партнеров и защитите диплом