Машинное обучение и анализ данных

Московский авиационный институт запускает новую магистерскую программу совместно с Академией Edutoria от Сбера. Студенты программы будут осваивать IT-специализацию в области искусственного интеллекта, проходить стажировки в Сбере и других компаниях-партнёрах. Также у учащихся появится возможность сменить профессию и запустить свой проект.

Обучение по программе будет проходить дистанционно. Вы сможете получить классическое высшее образование в вузе, не приезжая на занятия в университет.

Преимущества онлайн-магистратуры:

• Вы можете проходить обучение в своём темпе и самостоятельно планировать расписание с учётом работы и личной жизни.
• Учебные материалы и задания будут всегда под рукой. Если вам что-то непонятно в теории, вы можете возвращаться к ней неограниченное количество раз.
• Не нужно переезжать в Москву, чтобы получить образование в МАИ. Вы сможете учиться из любой точки мира и не тратить деньги на проезд и аренду жилья в столице.

Онлайн-магистратура МАИ поможет:

• Повысить профессиональный уровень. Вы станете квалифицированным специалистом по искусственному интеллекту и получите специализацию в прикладной области.
• Создать свой проект. С помощью ресурсов IT-кластера сможете разработать инновационный продукт.
• Получить опыт. Пройдёте практику и стажировку в Сбере, СберОбразовании, компаниях-партнёрах и примените знания для запуска проекта.
• Больше зарабатывать. Получите востребованную профессию и сможете претендовать на зарплату в среднем от 150 000 ₽ и выше.
• Сменить профессию. Получите необходимые компетенции и начнёте карьеру в области искусственного интеллекта.
• Сохранить баланс между работой и учёбой. Благодаря онлайн-формату распланируете график, чтобы выполнять рабочие задачи и успевать учиться.

• Базы данных. Получите основные знания о реляционных и нереляционных базах данных, изучите продвинутый SQL и шадрирование.
• Продвинутый уровень по Python. Научитесь использовать актуальные фреймворки для построения API, работать с базами данных и анализа изображений. Сможете разработать и опубликовать собственные библиотеки и оформить публичные репозитории.
• Теория вероятностей и статистика в машинном обучении. Изучите теорию вероятности, математическую статистику и теорию случайных процессов. Узнаете концепции и модели вероятностных подходов в области машинного обучения.
• Архитектура информационных систем. Поймёте, как построить клиент-серверные архитектуры и распределённые системы. Сможете разработать микросервисную архитектуру и понять, как устроены высоконагруженные сервисы.
• Математика для Data Science. Узнаете о методах метаэвристической и градиентной оптимизации. Получите необходимые знания в линейной алгебре и математическом анализе, чтобы лучше понимать устройства алгоритмов машинного обучения.
• Облачные технологии. Изучите виртуализацию вычислений, виртуальные рабочие места, контейнеризацию. Поймёте, как устроены облачная инфраструктура и платформа Apache Kafka и Docker. Научитесь работать с облачными платформами и сервисами Сбер, развёртывать веб-сервисы и строить пайплайны.
• Машинное обучение. Изучите линейные и градиентные методы, методы решающих деревьев , случайного леса и опорных векторов. Разберётесь в линейной и нелинейной регрессии, классификации, кластеризации и байесовском классификаторе. Поймёте устройство ансамблевых методов: бустинга, стекинга и бэггинга.
• Глубокое обучение и искусственный интеллект. Изучите процесс обучения нейросетей методом обратного распространения ошибки. Сможете создать фреймворк для глубокого обучения на базе NumPy. Научитесь использовать Python-фреймворки для работы с нейросетями. Познакомитесь со свёрточными сетями для анализа изображений и рекуррентными сетями для задач анализа текстов и последовательностей.
• Параллельные и распределённые вычисления. Узнаете об инструментах и алгоритмах параллельной обработки данных. Научитесь работать с CUDA, MPI, OpenMP, OpenCL, Taichi и numba.
• Нейронная обработка текстов и изображений. Рассмотрите трансформерные подходы и мультимодальные архитектуры. Разберётесь, как работают генеративно-состязательные сети, генеративные архитектуры на основе диффузии и латентной диффузии и большие языковые модели, диалоговые модели.
• DevOps и MLOps. Научитесь строить продакшн решений на основе алгоритмов машинного обучения. Рассмотрите жизненный цикл ML-проектов. Изучите инструменты по версионированию данных и пайплайнов экспериментов, логированию CI/CD и оптимизации моделей.

После поступления в магистратуру вы получите доступ в личный кабинет Академии Edutoria и начнёте онлайн-обучение.

• Проходите лекции и семинары онлайн или в записи
• Выполняйте домашние задания и получайте фидбэк онлайн
• Сдавайте экзамены и защищайте дипломную работу дистанционно

• Морозов Александр Юрьевич, доцент, кандидат физико-математических наук. Преподаёт курс «Параллельные и распределительные вычисления».
• Сошников Дмитрий Валерьевич, доцент, кандидат физико-математических наук. Преподаёт курс «Нейросетевая обработка тексов и изображений».
  
• Вишняков Борис Ваисович, доцент, кандидат физико-математических наук. Преподаёт курс «Обучение с подкреплением».
  
• Булакина Мария Борисовна доцент, кандидат технических наук. Преподаёт курс «Мониторинг проектной деятельности».
• Судаков Владимир Анатольевич, профессор, доктор технических наук. Преподаёт курс «Машинное обучение».
• Романенков Александр Михайлович, доцент, кандидат технических наук. Преподаёт курс «Теория вероятностей и статистика в машинном обучении».
• Гаврилов Евгений Сергеевич, преподаёт курс «Базы данных II».
• Вяткин Павел Михайлович, преподаёт курс «Управление IT-проектами».
• Дзюба Дмитрий Владимирович, преподаёт курс «Архитектура информационных систем».
• Кондаратцев Вадим Леонидович, преподаёт курс «Глубокое обучение и искусственный интеллект».
• Мазаев Артемий Сергеевич, преподаёт курс «DevOps и ML Ops».

Сейчас на hh.ru открыто 2500+ вакансий в этих сферах:

• Data Engineer от 200 000 ₽
• Data Scientist от 150 000 ₽

Согласно исследованию Департамента аналитического обеспечения СберОбразования за март 2023 года «Анализ рынка труда специалистов по профилям «Науки данных», «Аналитика данных», «Управление продуктом» в РФ».