Начать учиться
Старт программы:
1 сентября 2024 года
Онлайн-магистратура совместно с НИЯУ МИФИ
Срок обучения:
2 года
Количество мест:
ограничено
Форма обучения:
онлайн

Прикладной анализ данных

Погрузитесь в востребованное направление — NLP-сервисы или рекомендательные системы
Получите диплом магистра в области Data Science
от МИФИ
Перейдите на новый уровень в профессии и карьере
Получить консультацию
Посмотреть программу

Онлайн-магистратура "Прикладной анализ данных" от МИФИ

Магистерская программа МИФИ и Skillfactory — это системный и фундаментальный подход
к обучению

Диплом МИФИ

Получите диплом магистра по направлению 01.04.02 Прикладная математика
и информатика

Интенсивная практика

Оттачивайте навыки и набирайтесь опыта в хакатонах с задачами от реального бизнеса

Персонализация в обучении

Расскажите о своих целях, и мы подберем
под них релевантные задачи для практики
и выпускной работы

2 карьерных трека

Освойте комплексную программу
по Data Science и выберите специализацию: NLP-сервисы или рекомендательные системы

Сильный преподавательский состав

Учитесь у экспертов МИФИ и практиков
из EPAM, Сбербанка и «АльфаСтрахования»

Реальный кейс
или диссертация

Решайте сами, как делать выпускную работу: писать диссертацию по научной теме или практической задаче от партнера программы

Кто такой Data Scientist

Data Scientist — специалист, который работает с данными, используя знания в области программирования, математики и машинного обучения
Его задача — находить эффективные решения и ответы на вопросы бизнеса, а его инструменты — анализ и математические модели

Почему Data Science

В Data Science можно прийти из смежной или не связанной с наукой о данных профессии

Комфортный вход в индустрию

Востребованность

Универсальность

Широкий кругозор

По данным Всемирного экономического форума, Data Science занимает первое место в рейтинге профессий с самым большим спросом на рынке минимум до 2025 года
Дата-сайентисты нужны везде: в дизайне и на производстве, в ретейле и логистике, в медицине и киберспорте, в социальных сетях и, разумеется, в IT
Дата-сайентист владеет востребованными инструментами и стеком технологий: от Python и SQL до фреймворков для машинного обучения

Сколько зарабатывает Data Scientist

Количество вакансий для дата-сайентистов увеличилось на 76% по сравнению с началом 2021 года, в то время как число резюме за этот же период выросло всего на 15%*
* По данным «Хабр Карьеры»
8000 $
500 000 ₽
280 000 ₽
100 000 ₽
Junior-специалист
Middle-специалист
Senior-специалист
Senior-специалист в иностранной компании

Программа подходит тем,
кто хочет погрузиться
в Data Science

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

Начинающим аналитикам

Освоите востребованную специальность, близкую
к вашей профессии,
и расширите навыки

Специалистам смежных областей

Изучите одно из самых перспективных IT-направлений и наберетесь опыта на реальных кейсах

Выпускникам технических направлений

Углубитесь в исследования данных и сможете применять Data Science в работе

Действующим дата-сайентистам

Продвинетесь по карьерной лестнице, получите повышение и подтвердите знания дипломом вуза
Узнайте больше о программе
Ответим на вопросы и расскажем
об условиях поступления
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

Это гарантия для работодателя, что вы прошли фундаментальную подготовку и можете с помощью анализа данных решать бизнес-задачи различной сложности
Получите диплом магистратуры МИФИ

Реальные задачи
в вашем портфолио

У вас будут кейсы и проекты
от компаний-партнеров. Например:

Для телекоммуникационной компании

На основе данных о клиентах, их тратах
и продолжительности обслуживания
нужно предсказать вероятность того,
что пользователь откажется от услуг

Для банка

Создать модель, которая автоматически выявляет подозрительные транзакции, учитывая характеристики покупок, местоположение и историю аккаунта

Для digital-агентства

Разработать систему, которая прогнозирует продажи продуктов и услуг на основе предпочтений клиентов и поведенческих факторов

Как это — учиться
в онлайн-магистратуре

Комфортное расписание

Гибкая программа: часть материалов уже записана и доступна 24/7. На обучение понадобится 20–30 часов в неделю

Лекции и семинары — онлайн

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

Фокус на практике

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

Погружение
в профессиональную среду

Основа обучения — реальные задачи дата-сайентиста. Узнаете, что делают специалисты, и будете уверенно чувствовать себя в работе

Что еще? Бонусы
очных студентов

Образовательный кредит под 3%
→
→
Отсрочка от армии
→
Билеты в музеи и театры со скидками
→
Льготный проезд
Оставьте заявку — расскажем подробнее
о поступлении

Академический руководитель программы

Отвечает за проектирование, наполнение, реализацию
и эффективность программы
доцент кафедры прикладной математики, заместитель директора Института лазерных и плазменных технологий

Павел Рябов

Создает математические алгоритмы
и модели для решения прикладных задач
Разрабатывает образовательные программы в области прикладной математики и IT
Написал 50 научных статей в сфере прикладной математики
Автор научно-популярного проекта «Инженерный подкаст» НИЯУ МИФИ
Опыт: 15 лет

Ваши преподаватели — ведущие специалисты
в сфере Data Science

Помогут понять теорию, поделятся практическим опытом и ответят
на вопросы
Классическое машинное обучение
Предмет
Преподаватель НИЯУ МИФИ
и НИТУ МИСиС
Опыт: 4 года
Преподаватель

Аделя Хасанова

Преподавание с 2020 года

Победитель Code Run от Яндекса по треку ML

Организатор студенческих хакатонов НИЯУ МИФИ
Ранее
Классическое машинное обучение
Предмет
Преподавание с 2014 года

Руководитель IT-классов Предуниверситария МИФИ
Преподаватель НИЯУ МИФИ
и НИТУ МИСиС
Опыт: 10 лет
Преподаватель

Алексей Егоров

Ранее
Выравнивающий курс
по математике
Предмет
Старший преподаватель НИУ ВШЭ
Опыт: 10 лет
Автор,
преподаватель

Маргарита Бурова

Ранее
Разработала два
онлайн-курса
для национальной платформы OpenEdu
Математическая статистика
Предмет
Кандидат технических наук, доцент, научный сотрудник исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта НИЯУ МИФИ
Опыт: 16 лет
Преподаватель

Трофимов Александ

Статистические методы анализа данных
Старший инженер разработки, Сбербанк
Опыт: 5 лет
Преподаватель

Иоанн Довгополый

Преподавал в НИУ ВШЭ
и занимался аналитикой
в «ЭКОПСИ Консалтинг»
Ранее
Предмет

Поступите на программу
в четыре шага

01
Наш менеджер расскажет о дальнейших действиях
Оставьте заявку
на этой странице
02
Мы отправим материалы для подготовки
к вступительным испытаниям
Зарегистрируйтесь
в личном кабинете МИФИ и подайте документы
03
Расскажите об опыте работы в мотивационном письме
Пройдите вступительные испытания
04
Вы справились! Приступайте к занятиям с 1 сентября
Найдите свою фамилию в приказе о зачислении
Data Science — не просто профессия.
Это разные направления, в которых нуждается бизнес

Data Science

NLP

Рекомендательные системы

Научитесь применять существующие методы анализа данных на практике
Научитесь использовать готовые нейросетевые продукты для решения своих бизнес-задач
Научитесь оптимизировать процесс принятия решений при помощи технологий создания дашбордов
Поймете особенности работы с данными из текстовых материалов и аудиозаписей
Научитесь использовать алгоритмы и методы ML для анализа и обработки текстов
Будете создавать системы, способные понять тему и тональность текста, извлечь из него полезную информацию и воспроизвести человеческую речь
Узнаете, как анализировать данные, которые меняются во времени
Научитесь выявлять в них закономерности и составлять точные прогнозы
Поможете бизнесу находить факторы, влияющие на временные данные, чтобы принимать эффективные решения, оптимизировать процессы и предвидеть тренды
Научитесь промпт-инжинирингу для создания эффективных запросов
к современным языковым моделям
Научитесь создавать собственные модели машинного обучения на практике
Разберётесь в нюансах больших языковых моделей

Ваше резюме после обучения

Специалист по Data Science
Антон Пальшин
Python
Инструменты:
Plotly
Matplotlib
Keras
Scikit-learn
SQL
Pandas
GitHub
NumPy
Airflow
PyTorch
ClickHouse
CatBoost
Docker
Образование:
Навыки:
диплом магистратуры МИФИ
Использовать основные конструкции и структуры данных Python
Визуализировать данные для бизнеса
Получать данные из веб-источников или по API
Применять методы матанализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
Решать прикладные задачи бизнеса с помощью инструментов машинного обучения
Анализировать защищенность
веб-приложений, сервисов, сетевой инфраструктуры
Подключать VPN-серверы
к инфраструктуре разработки
Основной язык программирования в Data Science
Бесплатная графическая библиотека с открытым исходным кодом
Одна из наиболее популярных библиотек Python для Data Science и Machine Learning
Библиотека градиентного бустинга от Яндекса
Крупнейший веб-сервис
для совместной разработки
и хостинга IT-проектов
Популярная Python-библиотека
для визуализации данных
Библиотека Python для глубокого машинного обучения
Продвинутая библиотека
для обработки и анализа данных
в Python
Платформа для разработки, доставки и запуска контейнерных приложений
Библиотека Python
для математических вычислений
Фреймворк Python для машинного обучения
Платформа для создания, выполнения и мониторинга операций по обработке данных
Колоночная база данных
Язык запросов для работы
с базами данных

Программа магистратуры

Посещайте семинары по расписанию,
а лекции смотрите в удобное время
на платформе. Чтобы успешно освоить программу, выделите в среднем
20-30 часов в неделю для занятий
1 ЗЕ= 36 академических часов
1-й семестр
Специальные главы Высшей математики
6 ЗЕ
Программирование на Python
5 ЗЕ
Специальные разделы математического анализа и теории вероятностей
3 ЗЕ
Менеджмент для наук о данных
4 ЗЕ
SQL и базы данных
5 ЗЕ
Проектная практика. Семестр 1
4 ЗЕ
Специальные разделы линейной алгебры
3 ЗЕ
2-й семестр
Классическое машинное обучение
5 ЗЕ
Введение в глубокое обучение
3 ЗЕ
Продвинутые методы глубокого обучения
2 ЗЕ
A/B-тестирование
2 ЗЕ
Промпт инжиниринг
4 ЗЕ
Этика искусственного интеллекта
2 ЗЕ
Внедрение моделей машинного обучения
5 ЗЕ
Проектная практика. Семестр 2
4 ЗЕ
Специальные разделы математической статистики
3 ЗЕ
3-й семестр
Блок по выбору дисциплин № 1
Блок по выбору дисциплин № 2
Графовые нейронные сети
3 ЗЕ
Визуализация данных и интерактивные аналитические панели
2 ЗЕ
Инфраструктура больших данных
3 ЗЕ
Архитектура больших данных
2 ЗЕ
Проектная практика. Семестр 2
5 ЗЕ
Производственная (научно-исследовательская) практика
10 ЗЕ
Введение в анализ естественного языка
2 ЗЕ
Большие языковые модели
2 ЗЕ
Временные ряды
2 ЗЕ
Рекомендательные системы
2 ЗЕ
4-й семестр
Продуктовые исследования
3 ЗЕ
Производственная (научно-исследовательская) практика
10 ЗЕ
Выполнение и защита выпускной квалификационной работы
6 ЗЕ
Подайте документы и получите уже сейчас