Искусственный интеллект и большие данные (совместно с ПАО «Сбербанк»)

Информация об образовательной программе

• Школа: Школа цифровой экономики
• Направление подготовки: 09.04.01 Информатика и вычислительная техника
• Форма обучения: очная
• Срок обучения: 2 года
• Стоимость обучения на 2019/20 учебный год (тыс. руб.): 290
• Язык реализации: русский
• Партнеры и эксперты:
• ПАО Сбербанк

Позиционирование программы

• Идея программы:

  Целью образовательной программы является подготовка высококвалифицированных кадров в передовых областях развития информационных технологий, математики, программирования и экономики, способных проектировать, разрабатывать и эффективно использовать технологии анализа больших данных, методы искусственного интеллекта и машинного обучения для решения актуальных проектных задач и принятия управленческих решений.

  Преимущества магистерской программы «Искусственный интеллект и большие данные»:

  1. Обучение, основанное на опыте: гостевые спикеры, визионерские лекции, практическая направленность программы (разбор прикладных задач, связанных с анализом данных, которые возникают в data-driven компаниях).

  2. Сочетание фундаментальной подготовки в области машинного обучения, программирования и анализа больших данных, развития навыков системного мышления и формирования универсальных бизнес-компетенций.

  3. Вовлечение в образовательный процесс ведущих российских и зарубежных преподавателей, ученых, предпринимателей и экспертов в области цифровой экономики и технологического развития.

  4. Индивидуальные траектории подготовки для «аналитиков» (создателей математических моделей и методов), «разработчиков» (создателей интеллектуальных систем) и «технологических предпринимателей» (создателей стартапов в сфере ИИ и анализа данных).

  5. Проектная работа, нацеленная на решение прикладных задач по анализу данных и реализацию конкретных бизнес-идей для широкого спектра прикладных областей (от поиска в Интернет до медицинской информатики).

  6. Возможности участия в командах проектов Национальной технологической инициативы и программы «Цифровая экономика Российской Федерации» как на федеральном, так и на региональном уровне. 

• Актуальность программы: Применение искусственного интеллекта в различных областях знаний расширяется. Во все сферы деловой и общественной жизни проникают умные системы, в основе которых - передовые инструменты сбора и анализа данных, обнаружения в них знаний, прогнозирования и принятия решений. Эти системы способны быстро «мыслить», самостоятельно «воспринимать» свое окружение и действовать в динамично меняющихся условиях, повышая эффективность и качество операций. Это приводит к тому, что спрос на специалистов в области машинного обучения растёт очень быстро, при этом базовая квалификация программиста остаётся одной из самых востребованных.
• Уникальность программы: Сочетание технических компетенций, в том числе программирования, алгоритмов и математических методов машинного обучения, и гуманитарных навыков, в том числе основ технологического предпринимательства. Погружение в практические проекты совместно с партнёрами программы с первого дня обучения.
  
• Примеры научно-технологических проектов / исследований в рамках программы: Проекты в области систем поддержания диалога на естественном языке, распознавания изображений и видеоаналитики, анализа гео-привязанных данных, финансовой аналитики.
  
• Сфера деятельности и востребованность выпускников программы (в том числе – примеры организаций, куда трудоустраиваются выпускники): Прикладная направленность магистерской программы предполагает возможность карьеры на позициях специалистов по анализу данных (Data Scientist) в структурах государственного управления, производственном, логистическом, финансовом и коммерческом секторе, IT-компаниях и профильных data-driven компаниях. Выпускники программы могут быть также востребованы в роли системных аналитиков, разработчиков программного обеспечения и менеджеров по управлению данными (Chief Data Officer).

  Сферы деятельности выпускников:

  • разработка программных продуктов с применений технологий машинного обучения и больших данных;
  • аналитика и консалтинг в области управления, основанного на данных.