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 различных 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 (Java, Python, C++), функциональное программирование, 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 себе 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 в области анализа данных и финансовых технологий. Начиная с третьего курса, студенты разрабатывают проекты с участием партнеров программ и научно-исследовательских лабораторий 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.

Изучив за 1–2 курс блок базовых математических и IT- дисциплин, студенты выбирают себе 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 в области создания и поддержки 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. 

«Анализ данных в финансах». 

Специализация дает знания и понимание экономики и финансовой аналитики, навыки профессиональной работы с большими данными и построения аналитических моделей для уверенной работы в области финтеха. Выпускники специализации смогут работать в ведущих финансовых компаниях и хедж-фондах.

Обязательные дисциплины: Микроэкономика, Эконометрика и элементы социально-экономической статистики, Теория финансов, Модели ценообразования активов, Деривативы, Финансовый учет. 

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

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 различных секторов экономики;

– IT-компании и стартапы.  

Вот только несколько позиций, на которые могут претендовать выпускники:

• Data Scientist

• Data Analyst

• Machine Learning Engineer

• Computer Vision-специалист

• NLP-специалист

• Quantitative Analyst

• Quantitative Developer

• Research Analyst

Для поступления на программу «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» необходимо сдать ЕГЭ по трем образовательным предметам: профильная математика (от 60 баллов), информатика/физика (от 60 баллов) и русский язык (от 60 баллов).

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