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.
Образовательная программа «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект»
Бакалаврская программа
Прикладной анализ данных и искусственный интеллект
01.03.02 Прикладная математика и информатика
Программа готовит Data Analyst и Data Scientist, владеющих навыками программирования и разработки программного обеспечения с использованием технологий обработки больших данных и машинного обучения. Основу программы составляют курсы по математике, практическому программированию и анализу данных. Специализации и большой пул дисциплин по выбору позволяют построить индивидуальную траекторию обучения.
Выпускники программы смогут работать в 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, 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.
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. 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.
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:
«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.
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 2024 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.
Чтобы узнать Питерскую Вышку, мало одной жизни. Чтобы с ней хорошо познакомиться, достаточно одного Дня Питерской Вышки. 13 сентября мы приглашаем первокурсников и всех желающих в «Севкабель Порт» за калейдоскопом приятных эмоций и впечатлений. Покажем, какими насыщенными и интересными будут университетские годы, а также представим вас преподавателям, бизнес-партнерам и другим активным студентам. Какие еще сюрпризы мы приготовили — рассказываем в материале.
«Т-Банк» подвел итоги ежегодной стипендиальной программы для студентов на 2024/25 учебный год. Три студента НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург стали победителями конкурса.
С 5 по 7 августа в Москве и Петербурге прошел Tech Day с Инженерно-математической школой НИУ ВШЭ и VK. Хакатон объединил студентов-программистов из топовых вузов страны: Сколтеха, МГТУ им. Н. Э. Баумана, ИТМО, НИУ ВШЭ и других. В течение трех дней участники посещали митапы от экспертов Вышки и компании VK, а также боролись за звание чемпионов в хакатоне. Победу одержала команда «Академщики», в составе которой — двое студентов программы «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» Питерской Вышки и студент МГТУ им. Н. Э. Баумана.
Высшая школа экономики вошла в топ вузов России по качеству подготовки специалистов в области ИИ по новому рейтингу Альянса в сфере искусственного интеллекта. Университет попал в группу лидеров A+. Также Вышка заняла лидирующие позиции в пяти предметных рейтингах семейства «Три миссии университета», опубликованных агентством RAEX.