• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
12
Февраль

О программе

Особенности программы

Колоссальный рост объема разнообразной информации в современном обществе (30% в год), называемый информационным взрывом, требует как новых решений в области анализа данных и машинного обучения, так и высококвалифицированных специалистов в этой области. Крупнейшие индустриальные компании (Газпром нефть, Huawei), финансовые компании и банки (Сбербанк, ВТБ, Тинькофф-банк) постепенно перемещаются в область анализа данных и IT-технологий, становясь сильными игроками и в этих, еще недавно совсем новых для них областях. Помимо этих компаний, большой спрос на высококвалифицированных специалистов наблюдается и в разного рода хедж-фондах (Synthesys, Quantstellation, DataFork,Worldquant LtD и др.).

Цель программы «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» – подготовка специалистов в области анализа данных и машинного обучения, планирующих строить свою карьеру в компаниях различных секторов экономики, в том числе финтех-индустрии. 

Преимущества программы:

Фундаментальная 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 нацеленность на индивидуальный подход

Содержание читаемых дисциплин, количество часов, набор курсов и спецкурсов ежегодно корректируется в зависимости от отзывов студентов, мнения преподавателей и представителей индустрии. В начале третьего курса студентам предлагается выбрать поднаправление, включающее набор обязательных для этого поднаправления обязательных курсов (4-5 курсов в семестр). Помимо этого, каждый студент может выбрать какую-то часть дополнительных факультативных курсов, которые он должен будет сдать в конце семестра. Общее количество курсов в семестр варьируется, таким образом, от шести до десяти.

Преподаватели из IT, финтех-индустрии

К чтению спецкурсов привлекаются специалисты ведущих международных и российских высокотехнологичных компаний (Яндекс, JetBrains, 1С), часть из которых уже успешно преподает на программе «Прикладная математика и информатика».  

Проектная деятельность

Начиная с третьего курса,  у студентов появляются постоянные научные руководители, с которыми они ведут научно-исследовательскую или проектную работу по выбранному треку. Студенческие проекты имеют практическое применение, т.к. реализуются по заказу партнеров программы. В конце каждого семестра студенты готовят презентации, в которых они рассказывают о проделанной работе и достигнутых результатах.

Практики и стажировки  в ведущих финтех- и IT-компаниях 

Студенты НИУ ВШЭ–Санкт-Петербург могут проходить практики и стажировки у таких партнеров университета, как JetBrains, Yandex, 1С, Газпромнефть, EY, KPMG, PWC, Delloite, Банк ВТБ, Промсвязьбанк, Сбербанк. Широкая партнерская сеть позволяет студентам познакомиться практически с  любой высокотехнологичной отраслью, относящейся к IT или финтеху, и узнать изнутри всю ее специфику.

Широкие возможности для международной мобильности 

Студенты программы могут участвовать в академической мобильности – выезжать на семестр в один из зарубежных университетов-партнеров.

Дальнейшее обучение и трудоустройство

Выпускники программы «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» будут востребованы практически в любой отрасли экономики, где сейчас активно используется и внедряется анализ данных и машинное обучение. Это крупнейшие индустриальные компании (Газпром нефть, Huawei, JetBrains, Яндекс), финансовые компании и банки (Сбербанк, ВТБ, Тинькофф-банк), хедж-фонды (Synthesys, Quantstellation, DataFork, Worldquant LtD), телеком (Мегафон, Билайн, МТС, Ростелеком), ритейл (Х5, Лента, Магнит) и т.д.