Питерская Вышка и «Яндекс» расширяют сотрудничество по подготовке IT-специалистов

С нового учебного года «Яндекс» примет участие в подготовке специалистов по машинному обучению и искусственному интеллекту в Питерской Вышке. Образовательные треки «Яндекса» дополнят бакалаврские программы в вузе и позволят масштабировать подготовку IT-специалистов на базе университета.

Фото НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург

Пройти обучение смогут студенты направлений «Прикладная математика и информатика» и «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект». В рамках партнерства студенты получат доступ к курсам по машинному обучению, алгоритмам и структурам данных, C++, Python и Go, основанным на программе Школы анализа данных «Яндекса».

Михаил Мухин, декан Школы физико-математических и компьютерных наук

В каждую новую приемную кампанию в Вышке фиксируется рост интереса абитуриентов к техническим специальностям факультета. Именно на программы по направлению компьютерных наук — самые высокие проходные баллы. Сегодня в рамках факультета успешно работает Лаборатория естественного языка ВШЭ-Яндекс, теперь мы расширяем наше сотрудничество и в рамках образовательных курсов и программ.

Сотрудничество петербургского кампуса с «Яндексом» — взаимовыгодное партнерство. Образовательные программы с индустриальными партнерами открывают для наших студентов дополнительные возможности и прямую дорогу в профессию уже с первых дней обучения в университете, а партнеры получают не просто будущих сотрудников, а самых талантливых и перспективных.

Дарья Козлова, директор по образованию в «Яндексе»

В последнее время растет как потребность в разработчиках, так и интерес к IT-образованию, в частности к машинному обучению, со стороны абитуриентов. Для нас вклад в высшее образование — важная история для долгосрочного развития компании и всей IT-отрасли. 

Школа анализа данных готовит ML-специалистов мирового уровня, которые создают прорывные технологии и сервисы и работают в науке. Появление ШАДовских дисциплин в вузовской программе — возможность познакомить студентов с передовыми подходами в машинном обучении.