Программа “Машинное обучение и анализ данных” в ВШЭ - Санкт-Петербург подкреплена контактами с ведущими IT-компаниями, имеет идеологию программы “для программистов”, реализуется высокопрофессиональным коллективом преподавателей на факультете Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук.

Выпускник НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург, завершивший обучение на магистерской программе «Машинное обучение и анализ даных», будет иметь качественную университетскую подготовку в области прикладной математики, информатики и программирования, современных методов анализа данных и принятия решений, анализа современных научных публикаций по этим и смежным тематикам и опыт выполнения проектов в указанных областях. Как следствие, выпускники программы будут востребованы в различных областях, связанных с вопросами разработки программного обеспечения, хранения, обработки  и анализа данных и их визуализации. 

В целом магистерская программа направлена на подготовку выпускников к следующим видам деятельности, в соответствии с образовательным стандартом:

• научно-исследовательская (НИД);
• информационно-аналитическая (ИАД);
• организационно-управленческая (ОУД);
• проектная (ПД).

При подготовке магистра по программе «Машинное обучение и анализ данных» профессорско-преподавательский состав исходит из того, что выпускник должен обладать универсальными, обще-профессиональными, профессиональными компетенциями, закрепленными в образовательном стандарте НИУ ВШЭ. В частности, выпускники программы должны обладать следующими профессиональными компетенциями согласно стандарту:

ПК-1 Способен организовать научно-исследовательскую деятельность.

ПК-2 Способен поддерживать коллективную научную коммуникацию, организовывать научные мероприятия.

ПК-3 Способен анализировать и воспроизводить смысл междисциплинарных текстов с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики.

ПК-4 Способен создавать междисциплинарные тексты с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики.

ПК-5 Способен оформлять и представлять публично результаты профессиональной деятельности с использованием информационных технологий.

ПК-6 Способен осуществлять целенаправленный многокритериальный поиск информации о новейших научных и технологических достижениях в сети Интернет и в других источниках.

ПК-7 Способен создавать, описывать и ответственно контролировать выполнение технологических требований и нормативных документов в профессиональной деятельности.

ПК-8 Способен получать, очищать, анализировать и визуализировать большие объёмы данных

ПК-9 Способен реализовывать модели и алгоритмы прикладной математики в виде компьютерных программ

ПК-10 Способен оценивать корректность и воспроизводимость применения методов прикладной математики и информатики

Адаптационная часть программы включает в себя такие дисциплины как “Алгоритмы и структуры данных”, “Дискретная математика для разработки алгоритмов и программ”, “Введение в Unix и скриптовые языки”, “Операционные системы”.

Общая для всех специализаций базовая часть программы включает в себя такие классические курсы, как “Эффективные алгоритмы”, “Разработка программного обеспечения”, “Языки программирования для промышленной разработки”. 

Программа включает в себя три основных направления.

В первое, "Машинное обучение и анализ данных", входят курсы, которые помогут студентам освоить продвинутые методы работы с большими данными, распознаванием образов и речи, оптимизации процессов и пр. Обучающиеся по данной специализации магистры смогут научится решать задачи из совершенно разных областей, ориентируясь на описание и структуру данных.

Второе, "Теория языков программирования", включает базовые дисциплины. Это позволяет выбрать эти курсы тем из студентов, кто не имел возможности их прослушать в бакалавриате своего вуза.

Третье,  "Технологии программирования", включает такие базовые курсы и более продвинутые курсы, например, “Программная инженерия больших данных” и “Промышленная разработка на C++”. Ключевые дисциплины этой специализации дают достаточно полную картину всего цикла современной промышленной разработки программного обеспечения с использованием теоретических принципов и современных технологий разработки.

Научно-исследовательская (исследовательская) работа магистрантов включает в себя:

- участие в научно-исследовательском семинаре (НИС);

- выполнение курсовой работы (КР);

- подготовку выпускной квалификационной работы (ВКР).

Одной из основных активных форм освоения профессиональных компетенций, связанных с решением тех типов профессиональных задач, к которым готовится магистрант, для ПМ является научный и/или научно-исследовательский семинар (НИС), входящий в обязательную часть образовательной программы и продолжающийся на регулярной основе, к работе которого привлекаются ведущие исследователи и специалисты- практики.  В рамках НИС предусмотрены встречи с представителями российских и зарубежных компаний, государственных и общественных организаций, мастер-классы экспертов и специалистов.

This degree programme of HSE University is adapted for students with special educational needs (SEN) and disabilities. Special assistive technology and teaching aids are used for collective and individual learning of students with SEN and disabilities. The specific adaptive features of the programme are listed in each subject's full syllabus and are available to students through the online Learning Management System.

All documents of the degree programme are stored electronically on this website. Curricula, calendar plans, and syllabi are developed and approved electronically in corporate information systems. Their current versions are automatically published on the website of the degree programme. Up-to-date teaching and learning guides, assessment tools, and other relevant documents are stored on the website of the degree programme in accordance with the local regulatory acts of HSE University.

I hereby confirm that the degree programme documents posted on this website are fully up-to-date.

Vice Rector Sergey Yu. Roshchin

Summary of Degree Programme 'Machine Learning and Data Analysis'