Формат обучения

Обучение длится полтора года. Вы можете выбрать один из двух форматов обучения: очное или дистанционное. Программа построена так, что вы будете закреплять материал на индивидуальных и командных проектах.

Вам потребуется личный ноутбук.

Будьте готовы к высокой нагрузке: 15–20 часов в неделю
Очное обучение

Где: НИТУ «МИСиС» в Москве (м. Октябрьская).
Когда: 3 раза в неделю. Будние дни с 19:00 до 22:00 и суббота с 11:00 до 20:00.

Дистанционное обучение

Где: онлайн на учебной платформе MADE.
Когда: видеозаписи будут появляться по мере завершения монтажа. Просмотр лекций и выполнение домашних заданий займут 15-20 часов в неделю.

Программа

Длительность курса составляет три семестра на протяжении полутора лет.
В программе предусмотрены обязательные курсы и курсы по выбору.

Занятия начнутся осенью 2021 года.

Образовательная программа профессиональной переподготовки реализуется в сетевой форме в партнерстве ООО «Мэйл. Ру» и НИТУ «МИСиС» (образовательная лицензия № 1947 от 19 февраля 2016 года).
Data Scientist
Семестр 1. Выравнивающий и отборочный
Обязательные курсы
  • Алгоритмы и структуры данных
  • Машинное обучение
  • Python для разработки и анализа данных
Курс на выбор
  • Интерпретируемый ИИ и майнинг данных
  • Теория аукционов
  • Анализ гео-данных
  • Продвинутый C++
  • Продвинутый Java
Семестр 2. Профессиональная ориентация по специализациям
Обязательные курсы
  • Продвинутое машинное обучение
  • Глубокое обучение
Курс на выбор
  • Дискретная оптимизация
  • Семантические технологии и представление знаний
  • Информационный поиск
Семестр 3. Продвинутые навыки и практический опыт
Обязательные курсы
  • Продвинутое глубокое обучение и обучение с подкреплением
  • Машинное обучение на больших данных
Курс на выбор
  • Нейробайесовские методы
  • Высокопроизводительные вычисления
  • Машинное обучение на графах и анализ социальных сетей
  • Интерпретируемый ИИ и майнинг данных
  • Теория аукционов
  • Анализ гео-данных
Выпускной проект
Machine Learning Engineer
Семестр 1. Выравнивающий и отборочный
Обязательные курсы
  • Алгоритмы и структуры данных
  • Машинное обучение
  • Продвинутый C++
Курс на выбор
  • Интерпретируемый ИИ и майнинг данных
  • Язык запросов к данным
  • Python для разработки и анализа данных
  • Продвинутый Java
Семестр 2. Профессиональная ориентация по специализациям
Обязательные курсы
  • Продвинутое машинное обучение
  • Глубокое обучение
Курс на выбор
  • Компьютерное зрение
  • Обработка текстов на естественном языке
  • Методы оптимизации в машинном обучении
  • Информационный поиск
Семестр 3. Продвинутые навыки и практический опыт
Обязательные курсы
  • Продвинутое глубокое обучение и обучение с подкреплением
  • Машинное обучение на больших данных
Курс на выбор
  • Нейробайесовские методы
  • Высокопроизводительные вычисления
  • Диалоговые ассистенты и голосовые помощники
  • Машинное обучение на графах и анализ социальных сетей
  • Обработка изображений на мобильных устройствах
  • Интерпретируемый ИИ и майнинг данных
Выпускной проект
Data Engineer
Семестр 1. Выравнивающий и отборочный
Обязательные курсы
  • Алгоритмы и структуры данных
  • Машинное обучение
  • Продвинутый Java
Курс на выбор
  • Язык запросов к данным
  • Анализ гео-данных
  • Продвинутый C++
  • Python для разработки и анализа данных
Семестр 2. Профессиональная ориентация по специализациям
Обязательные курсы
  • Глубокое обучение
  • Практикум по BigData
Курс на выбор
  • Дискретная оптимизация
  • Семантические технологии и представление знаний
  • Информационный поиск
Семестр 3. Продвинутые навыки и практический опыт
Обязательные курсы
  • Продвинутое глубокое обучение и обучение с подкреплением
  • Машинное обучение на больших данных
Курс на выбор
  • Высокопроизводительные вычисления
  • Диалоговые ассистенты и голосовые помощники
  • Машинное обучение на графах и анализ социальных сетей
  • Обработка изображений на мобильных устройствах
  • Анализ гео-данных
Выпускной проект