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