Науки о данных

магистратура

О программе

Магистерская программа «Науки о данных» предназначена для подготовки высококвалифицированных специалистов, способных анализировать и интерпретировать большие объемы данных, строить предсказательные модели и разрабатывать эффективные решения для сложных бизнес-задач с применением машинного обучения и нейронных сетей. Программа сочетает в себе фундаментальные знания в области анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта с практическим опытом работы на реальных кейсах от ведущих компаний.

Варианты обучения

Форма обучения	Проходной балл бюджет / платное	Мест, бюджет / платное	Стоимость, за год	Начало занятий	Срок обучения
дистанционно	— / 10	— / 180	674 000 р.	1 сент. 2025	2 года

Условия поступления

математика
Алгоритмизация на Python
Мотивационное письмо

Преимущества обучения

Очное обучение в дистанционном формате

Получаете диплом очной программы обучаясь онлайн

Прикладные навыки

Прикладные навыки, которые можно сразу применять на работе после завершения обучения.

Профильные треки обучения

Machine Learning, Data Engineering, Data Analyst

Преподаватели-практики МФТИ и индустрии, консультации нишевых экспертов

Доступ к комьюнити выпускников МФТИ

Практика на кейсах с партнерами

Avito, Hoff, Иви, 5Post, Рельеф-Центр и другие

Дополнительная информация

Программа готовит следующих специалистов в области анализа данных и машинного обучения:

● Инженер машинного обучения (MLE): разрабатывает и внедряет модели машинного обучения для решения различных задач компании.

● Дата-инженер (DE): проектирует и поддерживает инфраструктуры для больших данных, например, для рекомендательных систем.

● Специалист по компьютерному зрению (CV): создает и внедряет алгоритмы и модели для обработки и анализа изображений и видео, включая задачи распознавания объектов, лиц, движений и др.

● Специалист по обработке естественного языка (NLP): разрабатывает модели и алгоритмы для обработки и анализа текстовых данных.

● Дата-аналитик (DA): осуществляет сборку, очистку, визуализацию и интерпретацию данных для создания аналитических решений.

Результаты обучения

Анализировать данные и строить математические модели: предсказывать события и поведение, снижать затраты (логистика), выявлять заболевания (медицина), изучать предпочтения (маркетинг). Разрабатывать и внедрять ML-модели: прогнозировать отток клиентов, принимать меры по их удержанию. Проектировать инфраструктуру для работы с большими данными: создавать системы рекомендаций, анализируя историю покупок и предпочтения пользователей. Обрабатывать изображения и видео: разрабатывать алгоритмы для распознавания объектов, лиц и движений (например, обнаружение рака на рентгеновских снимках). Создавать модели для текстовых данных: реализовывать автоматический перевод, генерацию текста, чат-ботов для поддержки клиентов. Собирать, очищать и визуализировать данные: создавать дашборды для анализа продаж и поддержки бизнес-решений.