В старых версиях браузеров сайт может отображаться некорректно. Для оптимальной работы с сайтом рекомендуем воспользоваться современным браузером.
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Прикладной анализ данных и искусственный интеллект
01.03.02 Прикладная математика и информатика
Программа готовит разработчиков систем искусственного интеллекта, аналитиков и исследователей данных, владеющих как фундаментальными знаниями, так и практическими навыками разработки программного обеспечения с использованием технологий обработки больших данных и машинного обучения. Основу программы составляют курсы по математике, практическому программированию и анализу данных. Студентам доступны специализации по рекомендательным системам, компьютерному зрению и обработке естественного языка.
Выпускники программы смогут работать в VK и других ведущих промышленных, финансовых и IT-компаниях, занимающихся прикладным анализом данных, научными исследованиями в области машинного обучения.
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.
4 года
Очная форма обучения
30/30/6
30 бюджетных мест
30 платных мест
6 платных мест для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
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.
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;
Преимущества образовательной программы
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.
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 (рекомендательные системы, CV, NLP).
Участие ведущих специалистов из индустрии в создании и реализации программы
Программа разработана и реализуется совместно с лидерами IT-рынка. Компания VK является титульным, генеральным партнером программы. Часть курсов программы читают приглашенные преподаватели из индустрии — специалисты-практики из VK, Газпром нефть, 1С, Т-Банка 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. Начиная с третьего курса, студенты разрабатывают проекты, заказчиками которых являются компании-парнеры и научно-исследовательские лаборатории факультета.
Во время обучения
Первые два курса студенты изучаютблок 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:
«Компьютерное зрение»
Выпускники этой специализации будут владеть всеми актуальными знаниями и навыками в области обработки изображений, видео и звука, уметь применять и разрабатывать различные архитектуры глубоких нейронных сетей для анализа соответствующих данных. Полученные знания и навыки будут востребованы во многих областях - от систем технического зрения в робототехнике до анализа контента.
«Обработка естественного языка»
Выпускники этой специальности станут экспертами в системах обработки естественного языка, овладев широким спектром технологий - от анализа и классификации текстов до больших языковых моделей. Большое внимание уделяется использованию современных архитектур нейронных сетей - трансформеров и титанов. Область NLP является одной из самых динамично развивающихся, поэтому выпускники специализации окажутся на самом острие технического прогресса.
«Рекомендательные системы»
Выпускники этой специализации будут в совершенстве владеть современными технологиями разработки рекомендательных систем, начиная от классических подходов и заканчивая современными нейросетевыми методами. Специализация является базовой для подготовки исследователей и инженеров в интересах компании ВК - главного партнера факультета и целиком построена на лучших практиках и опыте ведущих специалистов отрасли.
Студенты могут получать стипендии корпоративных партнёров факультета, размер которых до 40 т.р.
Перспективы после обучения
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
Что нужно знать для поступления
В 2025 году на программе «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» предусмотрено 30 бюджетных и 30 коммерческих мест.
Победители и призеры некоторых олимпиад для школьников имеют право на приембез вступительных испытаний или право учесть результат олимпиады как максимальное количество баллов ЕГЭ (100 баллов) по общеобразовательному предмету.
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%).
Обратная связь
Задать вопросы о программе и поступлении можно в нашем чате в Telegram. За новостями и обновлениями удобно следить в группе ВКонтакте.
В Канатном цехе завершились региональные отборочные этапы «Кубка РТК». В течение двух дней начинающие изобретатели соревновались в управлении роботами в экстремальных условиях и навыках автономной навигации в городской среде.
Победители и призеры олимпиад могут поступить на бюджет Питерской Вышки без вступительных испытаний, получить дополнительные бонусы и развиваться в академической среде единомышленников. В этом материале — пошаговая инструкция для абитуриентов, лайфхаки от экспертов и реальные истории студентов.
VK Education и НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург выяснили ожидания абитуриентов от высшего образования и карьеры в сфере технологий. Согласно опросу, каждый второй (51 %) абитуриент после обучения планирует разрабатывать IT-продукты и технологии, а почти каждый пятый (18 %) — хотел бы создать свой стартап. По мнению половины опрошенных (52 %), знания в области ИИ необходимо иметь для карьеры в IT независимо от будущей специализации. А наиболее интересными областями в ИИ абитуриенты назвали машинное обучение (67 %), генеративный ИИ (55 %) и компьютерное зрение (42 %).