NLP (Natural Language Processing) — это область, которая занимается анализом, обработкой и воспроизведением человеческой речи для решения бизнес-задач
Что такое NLP
Высокий спрос на специалистов
Рост вакансии достигает 30−40% ежегодно
Возможность создавать инновационные приложения
Такие как чат-боты и системы рекомендаций
Улучшение навыков работы с данными и алгоритмами
Понимание работы технологий и использования при создании приложений
Эта программа подойдет:
Чтобы поступить на магистерскую программу, нужен диплом бакалавра или специалиста по любому направлению
Бакалаврам технических направлений
Получите специализацию в обучении и развитии искусственного интеллекта через распознавание и генерацию речи
Бакалаврам гуманитарных направлений
Дата-сайентистам, продуктовым аналитикам и аналитикам данных
Получите дополнительную квалификацию в работе с данными, чтобы соединить образование с карьерой в IT-сфере
Освоите методы обработки естественного языка, чтобы эффективно решать задачи анализа текстовых массивов данных
Специалистам в NLP
Углубите и систематизируете знания в сфере NLP-исследований, чтобы увидеть новые пути развития ваших проектов
Специалистам по исследованиям аудитории
Лингвистам и филологам
Узнаете, как автоматизировать анализ больших текстов, чтобы определить предпочтения аудитории, изучить рынок и продукт
Научитесь применять профессиональные знания для разработки новых цифровых продуктов и умных систем
Узнайте подробнее о поступлении
Оставьте заявку
ТГУ — первый университет Сибири. 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 «Интерфакс» (2023)
в рейтинге Forbes «Лучшие российские университеты — 2022»
Партнер магистратуры — Яндекс Диалоги. Это платформа для разработчиков, которая позволяет создавать голосовые приложения для Алисы и Умного дома Яндекса
Что дают хакатоны:
актуальные учебные материалы Яндекса по работе с сервисами компании
→
→
→
возможность монетизировать разработанный продукт
сильный кейс в портфолио
Хакатон 1
Создание навыка для голосового помощника Алисы
Студенты пройдут полный цикл разработки продукта на основе NLP-технологий под руководством опытных менторов
Хакатон 2
Доработка навыка с использованием машинного обучения
Командная работа над задачей более сложного уровня. Эксперты дадут обратную связь и оценят результат
Практика — реальные задачи от ведущих российских IT-компаний
Реальные кейсы в вашем портфолио
Будете решать задачи от компаний-партнеров
Яндекс Диалоги — единая платформа для бизнесов. Помогает получить доступ к аудитории Яндекса и напрямую общаться с клиентами. В основе платформы — голосовой помощник Алиса, также от разработчиков Яндекса
Cоздать алгоритм распознавания языка для Алисы, который сможет определять напеваемую музыку
Пример задачи
«Эксмо» — российская издательская компания, основанная в 1991 году Александром Красовицким, Олегом Новиковым и Андреем Гредасовым. Выпускает книги во всех основных жанрах: детективы, фантастика, фэнтези, поэзия, книги для детей, нон-фикшн, учебники
Cоздать модель, которая генерирует полноценную рецензию на основе ключевой информации, или модель, которая оценивает детализацию описания сцен, персонажей и локаций
Пример темы для ВКР
Гибкий график
Лекции, семинары и практикумы — онлайн, с возможностью просмотра записей 24/7
Практический опыт
Фундаментальное образование
Вы будете учиться на реальных задачах партнеров ТГУ и Skillfactory. К концу программы соберете кейсы в портфолио
В конце каждого семестра — экзамены, а в конце программы — групповой выпускной проект или защита магистерской диссертации
Комфортная нагрузка
На обучение потребуется 20-25 часов в неделю, включая выполнение домашних заданий
Как это — учиться в онлайн-магистратуре
Суперкомпьютер для учебных проектов
С помощью суперкомпьютерного центра CYBERIA от ТГУ вы сможете обучать нейронные сети и решать самые сложные задачи NLP
Подтвердите знания дипломом магистра
Он поможет выгодно выделиться среди других соискателей при устройстве на работу. На выходе вы получите диплом магистра от ТГУ, а во время обучения у вас будет студенческий билет, который дает дополнительные льготы.
Вы получите диплом очной магистратуры ТГУ
Получите еще одну специальность и диплом ДПО
В магистратуре можно пройти онлайн-программу ДПО и усилить основную профессию ценными IT-навыками. Выбирайте любой курс из списка на выбор при поступлении:
Бесплатно
от 250 000 ₽
→
«Цифровая юриспруденция»
→
«Цифровой дизайн»
→
«Менеджер гибкого управления IT-проектами»
→
«Инженер по тестированию ПО»
→
«Цифровая химия»
→
Смотреть все
Отзывы о программах магистратуры
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.
Отсрочка от армии
Стипендии на конкурсной основе
Что еще? Бонусы очных студентов
Доступ к библиотеке и событиям ТГУ
Скидки в транспорте и музеях
Кредит на образование под 3%
Диплом ДПО по IT-специальности на выбор
Поступите на программу в шесть шагов
Шаг 1
Оставьте заявку на этой странице
Мы подробно расскажем, что и когда нужно сделать, закрепим за вами личного менеджера
Шаг 2
Зарегистрируйтесь в личном кабинете ТГУ и подайте документы
После вы получите доступ к материалам, которые помогут написать мотивационное письмо и подготовиться к экзамену по математике
Шаг 3
Напишите мотивационное письмо
Расскажите, почему выбрали область NLP, с чем приходите в магистратуру и какой видите дальнейшую карьеру. Мы дадим подробную инструкцию
Проверим ваше понимание уравнений и неравенств, основ статистики и комбинаторики, теории функций и вероятностей. Дадим инструкции и материалы для подготовки
Заключите договор и внесите оплату
Отправим документы на вашу почту и будем ждать сканы с подписью
Шаг 5
Дождитесь результатов экзамена
Информация о появится в личном кабинете ТГУ, а также мы продублируем ее на вашу электронную почту
Кем вы сможете работать после магистратуры
Data Engineer (NLP)
Data Scientist (NLP)
NLP Researcher
Отвечают за сбор и хранение данных в компании
Выполняют операции с огромными массивами данных — выгрузку, подготовку, предобработку и нормализацию
Готовят выгрузки и представления данных для обучения моделей
Строят Dev/MLOps- пайплайны обработки данных — последовательности этапов, через которые проходят данные перед загрузкой в модель
Переводят запросы бизнеса в задачи NLP
Создают алгоритмы, чтобы извлекать информацию из текста или устной речи
Учитывают закономерности и особенности языка, чтобы создать алгоритмы, которые проверяют гипотезы бизнеса — например, об отношении аудитории к новому продукту
Готовят данные для машинного обучения
Исследуют работу искусственного интеллекта и возможности его применения
Используют инструменты для анализа и обработки данных для выявления закономерностей в данных
Анализируют ЦА продукта, продуктовые метрики, рынок
Извлекают из данных инсайты, ценность для бизнес-задач
Аналитик- исследователь данных
Ведут научную работу, пишут статьи и участвуют в конференциях
Развивают методологии машинного обучения для решения NLP-задач
Выполняют исследования на стыке Data Science и прикладных областей знаний — например, маркетинга, социологии, экономики
Предлагают новые архитектуры алгоритмов и создают прототипы решений с использованием научных разработок
80 000 ₽
Junior-специалист
до 1,5 лет опыта
1,5–3 года опыта
от 3 лет опыта
150 000 ₽
Middle-специалист
250 000 ₽
Senior-специалист
Средняя зарплата специалистов в сфере NLP
NLP-специалистов ищут IT-компании, стартапы, финансовые учреждения, маркетинговые агентства и научно-исследовательские организации. Они нужны для разработки чат-ботов, систем анализа данных, автоматизации обработки текстов и создания рекомендационных систем. Средняя зарплата специалистов в сфере NLP составляет от 100 000 до 200 000 рублей в месяц, в зависимости от опыта*
*по данным hh.ru
А пока вы выбираете магистратуру, NLP-технологии уже проникают в нашу жизнь:
Квинтэссенция NLP-технологий. Алгоритмы нейросети выполняют машинный перевод, структурируют и анализируют текстовую информацию и синтезируют текстовый ответ
Виртуальный ассистент, который использует NLP-технологии для обработки запросов в службы поддержки своих приложений, а также для исследования аудитории и развития продуктов и сервисов
Голосовой помощник, запущенный компанией «ВКонтакте» в 2019 году. Под капотом у сервиса NLP-технологии, которые структурируют человеческую речь и генерируют ответы
Data Mining
Визуализация данных
Тестирование моделей
Feature Engineering
Обучение моделей
Промышленная эксплуатация моделей
Работа с базами данных
Бизнес-коммуникация
Работа с научными статьями
Проведение исследований
Препроцессинг данных
Работа с генеративными нейросетями
Получение, выгрузка, обработка и анализ данных при помощи актуальных фреймворков
Использование языка Python для графического отображения закономерностей в данных
Проведение экспериментов и оценка результатов обучения машин
Извлечение из данных «фичей», которые помогают в анализе текстов и обучении моделей
Создание алгоритмов, по которым машины будут учиться работать с текстом
MLOps — внедрение и повышение продуктивности текстовых моделей, чтобы сделать сервис быстрым и производительным
Оптимизация хранения и обработки больших массивов данных, в том числе
Взаимодействие с заказчиком, преобразование бизнес-задачи в задачу NLP
Мониторинг новейших технологий и внедрение их в архитектуру решения
Получение выводов, основанных на данных
Подготовка к анализу, очистка и оптимизация данных
Создание алгоритмов синтеза ответов на запросы пользователя
В магистратуре вы научитесь:
01
02
03
Инструменты и навыки, которые вы освоите:
Писать код на Python
Создавать алгоритмы, которые собирают, обрабатывают и анализируют текстовые данные
Обучать NLP-алгоритмы/ нейросети
Учить машины распознавать и анализировать человеческую речь и генерировать ответы
Проводить исследования инструментами NLP
Проверять бизнес-идеи и научные гипотезы с использованием методов анализа естественного языка
Программа магистратуры
Мы собрали вместе дисциплины, которые развивают лингвистическое и математическое мышление для решения практических задач в области речевых технологий.
В первом полугодии у вас будут базовые курсы по компьютерной лингвистике, математике и программированию, а со второго семестра — много практики и углубленные спецкурсы по применению NLP в разных сферах IT и лингвистики.
2 года
19 учебных курсов
70% практической работы
120 зачетных единиц
1-й семестр
сентябрь-январь
Погружение в специальность
1 ЗЕ
Факультатив: Адаптивный выравнивающий курс базовой математики
5 ЗЕ
Программирование на Python: базовый курс
3 ЗЕ
Лингвистика в контексте современного гуманитарного и естественнонаучного знания
4 ЗЕ
Иностранный язык для IT-специалистов
1 ЗЕ
Факультатив: Операционная система Linux
3 ЗЕ
Семинар по исследовательской и проектной деятельности
3 ЗЕ
Учебная практика
2 ЗЕ
Стратегии и техники эффективной коммуникации
4 ЗЕ
Продвинутая математика
3 ЗЕ
Базы данных 1
2-й семестр
февраль–июнь
Работа с данными и машинное обучение
3 ЗЕ
Семинар по исследовательской и проектной деятельности
3 ЗЕ
Базы данных 2
5 ЗЕ
Основы машинного обучения
5 ЗЕ
Задачи NLP в машинном обучении
4 ЗЕ
Статистические методы в гуманитарных исследованиях
3 ЗЕ
Электив: Обработка лингвистической информации: язык и мозг
2 ЗЕ
Электив: Продвинутые запросы SQL
4 ЗЕ
Учебная практика
3-й семестр
сентябрь–январь
NLP в бизнес-задачах и языковых исследованиях
3 ЗЕ
Семинар по исследовательской и проектной деятельности
4 ЗЕ
Современные подходы к решению задач Information Extraction
3 ЗЕ
Генеративные задачи в NLP
5 ЗЕ
Нейронные сети в продуктивной среде
4 ЗЕ
Деловой иностранный язык
3 ЗЕ
Электив: Инжиниринг данных
3 ЗЕ
Электив: Экспериментальные методы лингвистического исследования
3 ЗЕ
Учебная практика
4-й семестр
февраль–июнь
Углубленное изучение технологий NLP
4 ЗЕ
Генеративные задачи в NLP
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
Запишитесь на программу или узнайте подробности у менеджера
Образовательный кредит от 3%
От 240 ₽/мес.
Курс в подарок от Skillfactory
Налоговый вычет 13%
стоимость за семестр
160 000 ₽
Отсрочка от армии
Диплом магистра ТГУ
Часто задаваемые вопросы
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.
Это зависит от вашего опыта и сложности конкретного модуля. Мы рекомендуем заниматься от 15 часов в неделю, т. е. 5-6 раз в неделю по 2-3 часа в удобное время. Для наилучшего результата понадобится от 20 часов в неделю.
Да, на время обучения действует отсрочка от армии.
Направление подготовки: 45.04.03 — Фундаментальная и прикладная лингвистика
Ничем — они идентичны
Стоимость обучения по образовательному кредиту с господдержкой от Сбера от 240 ₽ в месяц в первый год обучения.
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. 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:
Справку 2-НДФЛ от вашего работодателя.
Договор на обучение cо Skillfactory.
Лицензию на образовательную деятельность. У нас такая есть
Чеки об оплате обучения. Мы отправляем эти чеки на вашу электронную почту, их можно взять оттуда.
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
Нет, экзамен будет проходить онлайн
Да, подойдет любой офисный или домашний компьютер с выходом в Интернет. Мощный процессор или дорогая видеокарта не пригодятся — мы научим вас использовать облачные технологии для вычислений.