• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

194100, Санкт-Петербург,
ул. Кантемировская д. 3, корп. 1, лит. А, каб.331
Тел. (812) 644-59-11 доб. 61578

Руководство
Заместитель декана по учебной работе Кузнецов Антон Михайлович
Заместитель декана по научной работе Жуков Алексей Евгеньевич
Заместитель декана по административной работе Мухин Михаил Сергеевич
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
40/30/6
40 бюджетных мест
30 платных мест
6 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Бакалаврская программа

Прикладной анализ данных и искусственный интеллект

4 года
Очная форма обучения
20/30/1
20 бюджетных мест
30 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Бакалаврская программа

Физика

4 года
Очная форма обучения
20/5/1
20 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

UX-аналитика и проектирование информационных систем

2 года
Очная форма обучения
15/10/1
15 бюджетных мест
10 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Вычислительная биология и биоинформатика

2 года
Очная форма обучения
5/10/1
5 бюджетных мест
10 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Машинное обучение и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
15/15/1
15 бюджетных мест
15 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Программирование и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Физика

2 года
Очная форма обучения
15/5
15 бюджетных мест
5 платных мест
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Книга
Задачи Санкт-Петербургской олимпиады школьников по математике 2020 года

Кохась К. П., Кузнецов А. С., Ростовский Д. А. и др.

М.: МЦНМО, 2021.

Статья
Saturated layer gain in waveguides with InGaAs quantum heterostructures

Nadtochiy A., Berdnikov Y., Максимов М. В. et al.

Journal of Lightwave Technology. 2021. Vol. 39. No. 23. P. 7479-7485.

Глава в книге
Dynamic Cooperative Games on Networks

Petrosyan L., Yeung D., Pankratova Y.

In bk.: Mathematical Optimization Theory and Operations Research: Recent Trends: 20th International Conference, MOTOR 2021, Irkutsk, Russia, July 5–10, 2021, Revised Selected Papers. Cham: Springer, 2021. P. 403-416.

Препринт
Clustering of check-in sequences using the mixture Markov chain process

Shmileva E., Саржан В. А.

math. arXiv. Cornell University, 2021

Знакомство с первокурсниками: магистрантка Алена Пестова

Среди студентов программы «Машинное обучение и анализ данных» – не только выпускники бакалавриата по математике и программированию, но и других – социальных и гуманитарных направлений. Например, Алена Пестова, магистратка 1 курса, окончила программу «Социология и социальная информатика» Питерской Вышки. Алена рассказала, какие онлайн-курсы помогут подготовиться к поступлению и к чему нужно быть готовым студентам, которые меняют направление обучения.

из личного архива Алены Пестовой

из личного архива Алены Пестовой

– Почему вы решили поменять свою специализацию и выбрали программу «Машинное обучение и анализ данных»?

 – Университет и город я менять не хотела – все уже знакомо, и в целом сама система Вышки мне нравится. Меня давно привлекал Data Science, и, еще учась в бакалавриате, я старалась брать курсы и проекты, которые будут хоть как-то связаны с этим направлением. А программа «Машинное обучение и анализ данных» – это отличный шанс погрузиться в эту сферу, имея возможность заполнить пробелы в своих знаниях и систематизировать имеющиеся. При этом для поступления не требовалось очень сильных знаний в математике и программировании, что как раз мне подходило. 

– Как вы готовились к поступлению? 

– Я проходила рекомендованные для подготовки курсы на Stepik и дополнительные на Coursera. На самом деле, экзамен и собеседование оказались не супер сложными, что не могу сказать об учебе. Если вы, как и я, не имеете сильного математического бэкграунда, надо быть готовым очень много и долго заниматься и иногда сталкиваться с тем, что каких-то знаний может просто не хватать. Хотя, в основном, на большинстве курсов такой проблемы нет, но выполнение домашних заданий все равно отнимает у меня почти все свободное время.

– Что вас больше всего привлекает в машинном обучении и анализе данных? Какими проектами, направлениями вы планируете углубленно заниматься в магистратуре? 

– Хотела бы заниматься проектами, связанными с Natural Language Processing, потому что эта сфера мне интересна, и я имею некоторый опыт в научных проектах по NLP. Моя дипломная работа была на тему измерения гендерной предвзятости некоторых таких моделей. И я также являюсь стажером в лаборатории ФКН Московской Вышки, которая занимается исследованиями в области NLP, где участвую в исследовательских проектах. 

В магистратуре я бы хотела продолжить развиваться в этой сфере, но для этого сначала хочу пройти основные курсы, чтобы восполнить базу по математике, программированию и машинному обучению, чем и буду заниматься в первом семестре.