Прикладной анализ данных и искусственный интеллект

Программа «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» ориентирована на абитуриентов, которые хотят стать программистами, аналитиками данных, специалистами в области машинного обучения и планируют строить свою карьеру в компаниях разных секторов экономики, в том числе финтех-индустрии. 

Программа будет интересна тем, кто хочет:

• стать программистом, специалистом по анализу данных и машинному обучению;

• создавать и разрабатывать новые методы машинного обучения и системы искусственного интеллекта;

• заниматься обработкой большого объема данных и составлением на их основе прогнозов, стратегий, планов и рекомендаций для развития бизнеса; 

• развивать и внедрять технические инновации в финансовой и банковской сфере.

• Сильная математическая и IT-подготовка 

Студенты получат необходимые компетенции в области прикладной математики, современного программирования и машинного обучения. Блок обязательных математических и IT-дисциплин сформирован на успешном опыте реализации программы «Прикладная математика и информатика» Питерской Вышки. Он включает в себя математический анализ, алгебру, дискретную математику, основные языки программирования (Python, C++), базы данных, параллельное программирование, разработку программного обеспечения, машинное обучение и анализ данных. Помимо обязательных предметов студентам будут предложены многочисленные курсы по выбору по направлению машинного обучения. 

• Гибкость и индивидуальный подход

Программа обучения корректируется ежегодно на основе пожеланий и отзывов студентов. Каждый студент после 2 курса должен будет выбрать специализацию, которую он хочет углубленно изучать на старших курсах. 

• Участие ведущих специалистов из индустрии в создании и реализации программы

Программа разработана и реализуется совместно с лидерами IT-рынка. Часть курсов программы читают приглашенные преподаватели из индустрии — специалисты-практики из JetBrains, Яндекс, Тинькофф,VK, Газпром нефть, 1С и других компаний. 

• Много практики 

Невозможно стать настоящим специалистом только слушая лекции и читая книги, поэтому каждый учебный год студенты программы готовят собственный проект. На первом курсе — проект на языке Python, на втором — в области анализа данных и финансовых технологий. Начиная с третьего курса, студенты разрабатывают проекты, заказчиками которых являются компании-парнеры и научно-исследовательские лаборатории факультета. 

Каждое лето студенты будут проходить практики и стажировки в компаниях-партнерах. Это позволит познакомиться со спецификой работы в разных областях и выбрать наиболее привлекательную для себя отрасль еще в процессе обучения.

Первые два курса студенты изучают блок базовых математических и IT-дисциплин. Также уже с первого курса появляются специализированные дисциплины по машинному обучению и анализу данных. В конце второго курса студенты выбирают  одну из трех специализаций: 

«Прикладной анализ данных»

Выпускники этой специализации будут владеть всеми имеющимися методами в области анализа данных, смогут проверять данные на полноту, целостность, наличие шумов, ошибок, выбросов и пропусков и работать с проблемами, делая качество предсказаний достаточным для принятия решений по развитию бизнеса.

Обязательные дисциплины: «Машинное обучение на больших данных», «Альтернативные языки для JVM», «Инженерные практики в машинном обучении», «Глубокое обучение с подкреплением», «Информационный поиск», «Беспилотные автомобили». 

«Архитектура машинного обучения»

Специализация позволяет получить знания и навыки созданию и поддержке новых архитектурных решений систем машинного обучения и искусственного интеллекта в областях, связанных с обработкой текстов, звука, видео, управления робототехникой и др.

Обязательные дисциплины: «Генеративные методы в машинном обучении», «Анализ изображений», «Обработка естественного языка», «Байесовские и нейробайесовские методы», «Инженерия машинного обучения», «Обучение без учителя». 

Подробнее ознакомиться с дисциплинами, которые изучаются на каждом курсе, можно в разделе «Содержание программы».

Начиная со 2го курса студенты могут получать стипендии корпоративных партнёров факультета, размер которых до 40 т.р.

Учитывая высокий спрос на специалистов в области анализа данных и машинного обучения, выпускники программы могут выбрать для себя: 

– банковский, инвестиционный и страховой бизнес;

– консалтинговые компании; 

– IT-отделы и отделы по работе с большими данными крупных компаний в разных секторах экономики;

– IT-компании и стартапы.  

Ниже представлены некоторые позиции, на которые могут претендовать выпускники:

• Data Scientist

• Data Analyst

• Machine Learning Engineer

• Computer Vision-специалист

• NLP-специалист

• Quantitative Analyst

• Quantitative Developer

• Research Analyst

В 2024 году на программе «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» предусмотрено 30 бюджетных и 30 коммерческих мест.

Поступить на программу можно двумя способами:

1. Олимпиады для школьников

Победители и призеры некоторых олимпиад для школьников имеют право на прием без вступительных испытаний или право учесть результат олимпиады как максимальное количество баллов ЕГЭ (100 баллов) по общеобразовательному предмету.

2. Вступительные испытания

Для поступления необходимо сдать ЕГЭ по трем образовательным предметам: профильная математика (от 65 баллов), информатика (от 65 баллов) и русский язык (от 60 баллов).

Высокие баллы ЕГЭ дают возможность получить скидку за обучение на первом курсе (70%, 50%, 25%).

Задать вопросы о программе и поступлении можно в нашем чате в Telegram. За новостями и обновлениями удобно следить в группе ВКонтакте.