Науки о данных
Магистерская программа по направлению
«Математика и компьютерные науки»


Специалисты по обработке и анализу данных ‒ одни из самых востребованных профессий XXI века. Наша программа создана для того, чтобы вооружить самых талантливых молодых специалистов глубокими знаниями и практическими навыками в сфере машинного и глубинного обучения, компьютерного зрения, обработки естественного языка и других направлениях современной науки о данных.
Внимание! Информация на этой странице актуальна по состоянию на июль 2018 года. Для более актуальной информации, пожалуйста, перейдите в английскую версию.(русские версии в скором времени также будут обновлены).
Продолжительность:
2 года (full-time)
Сроки:
заявки принимаются
до 16 июля 2019 года
Стоимость:
обучение бесплатное
Язык:
английский
Что даст вам обучение на этой программе:
Вы изучите математические и алгоритмические основы, практические средства и прикладные задачи науки о данных
Разберетесь в ключевых аспектах научных исследований и прикладных разработок в области науки о данных
Освоите новейшие методы машинного обучения и связанных с ним сфер (глубинного обучения, анализа промышленных данных и т.д.)
Научитесь формулировать сложные прикладные задачи из реальной практики на языке науки о данных
Сможете применять соответствующие программные средства, алгоритмы, языки программирования, модели данных и вычислительные среды для решения реальных задач
Будете готовы разрабатывать алгоритмы машинного обучения на уровне ведущих мировых аналогов (или превосходящие их) для применения как в традиционных, так и в принципиально новых областях
У выпускников программы большие перспективы
и широкий выбор карьерных, научных и бизнес-возможностей:
Индустрия
Карьера специалиста по анализу и обработке данных в различных отраслях
(IT, промышленности, финансах, телекоммуникациях и других направлениях).
Наука
Продолжение научной деятельности в ведущих российских и зарубежных научных организациях.
Стартап
Создание собственного бизнеса, в том числе при поддержке инновационной экосистемы ИЦ «Сколково» с широким пулом экспертов, консультантов и инвесторов.
Вы будете учиться у преподавателей,
чей авторитет и научная экспертиза признаны во всем мире:
Старший преподаватель
Профессор практики
Профессор
Старший преподаватель
Старший преподаватель
Старший преподаватель
Научный сотрудник
Ведущий научный сотрудник
Старший преподаватель
Старший преподаватель

Мария Пукальчик
Старший преподаватель

Старший преподаватель
Юрий Янович
Научный сотрудник
Ведущий научный сотрудник
Старший преподаватель
Адъюнкт-профессор
Структура программы:
Программа длится 2 года и состоит из обязательных и рекомендованных элективных курсов, курсов и проектов по выбору студента, научно-исследовательской работы, предпринимательской подготовки и практики в индустрии. Для успешного прохождения программы нужно набрать 120 ECTS-кредитов

A
Track A:
Machine Learning
and Artificial Intelligence
* also available in network form with MIPT
B
Track B:
Mathematical Modelling and Data-driven Simulations
C
Track C:
Statistical Learning Theory
(in network form with HSE)
А
B
C

Coursework (36 credits)
Efficient Algorithms and Data Structures
Numerical Linear Algebra
Machine Learning
Foundations of Multiscale Modelling
Introduction to Data Science
Large-scale Optimization and Applications
Perception in Robotics
Introduction to Quantum Information and Quantum Computation
Convex Optimization and Applications
Introduction to Blockchain
Advanced Statistical Methods
Information and Coding Theory
Signal and Image Processing
Natural Language Modelling and Processing
Geometrical Methods of Machine Learning
Biomedical Imaging and Analytics
Deep Learning
Bayesian Methods of Machine Learning
Introduction to Digital Agro
High Performance Computing
Thermodynamics and Transport at Nanoscale
Computational Materials Modelling
Fast and Efficient Solvers

Elective courses (24 credits)

Entrepreneurship and Innovation (12 credits)
Innovation Workshop
Ideas to Impact
Leadership for Innovators
Business Communication
Thinking Disruptive for a Big Future
Biomedical Innovation and Entrepreneurship
Intellectual Property and Technological Innovation
New Product Design: from Idea to Market Launch
Management of Research & Development
Technology Entrepreneurship

Research and MSс thesis project (36 credits)

Industrial Immersion (12 credits)
Программа реализуется совместно с:
  • МФТИ
  • НИУ ВШЭ
Индустриальные партнеры:
  • Сбербанк
  • Яндекс
  • РусАгро
  • VisionLabs
  • Datadvance
  • ScanEx
  • Geoscan
  • Газпромнефть
Достижения наших студентов подтверждают:
мы даем все необходимые знания и навыки для успешной карьеры
Работы наших студентов из группы компьютерного зрения прошли отбор для участия в NIPS — крупнейшем мировом форуме по искусственному интеллекту и машинному обучению.

Алгоритм, разработанный нашим студентов Владиславом Ишимцевым под руководством профессора Евгения Бурнаева, занял 3 место на чемпионате NAB Competition.
Александр Аникин, Андрей Рыков, Владислав Ишимцев и Денис Волхонский стали призерами престижного соревнования International Data Science Game 2016–2017 в Париже.
Требования к поступающим:
Знания и навыки:
математический анализ, дифференциальные уравнения, линейная алгебра, теория вероятности и математическая статистика, дискретная математика (включая теорию графов и базовые алгоритмы), программирование.
Образование:
степень бакалавра (и выше) связанных с IT технических направлений (математика, компьютерные науки, информационные и коммуникационные технологии, прикладная физика и др.)
Английский язык:
кандидаты, ранее не обучавшиеся на английском языке, должны будут подтвердить высокий уровень владения английским языком.
Процесс отбора:
1
Подача заявки
Вы собираете весь комплект документов и подаете заявку через специальную форму на сайте Сколтеха.
2
Онлайн-этап
Вы проходите онлайн-тестирование по профильным дисциплинам программы (занимает 2–3 часа).

3
Очный отбор
Финальный этап проходит в Москве и длится 2 дня, вы бесплатно сдаете TOEFL ITP (или предоставляете уже имеющийся сертификат) и проходите интервью. На некоторых программах возможен дополнительный письменный экзамен в эти же дни.

4
Зачисление
По итогам всех этапов мы формируем список студентов, которые будут зачислены на бесплатное обучение.

Подать заявку
Прием заявок уже открыт. Чтобы приступить к регистрации, нажмите на кнопку ниже, создайте себе аккаунт (занимает одну минуту) и подгружайте документы, когда вам удобно.
Заявки принимаются до 16 июля 2019 года включительно.
Контакты
e-mail: admissions@skoltech.ru
телефон: +7 (495) 280-1481
адрес: 121205, Россия, ул.Нобеля, д.3

Вы можете посетить нас лично с понедельника по пятницу с 9:00 до 18:00, для этого нужно договориться о визите не ранее чем за 48 часов до предполагаемой даты. Просто напишите нам письмо на admissions@skoltech.ru и обязательно дождитесь подтверждения.