Академия больших данных
Бесплатный практико-ориентированный образовательный проект от VK в области работы с большими данными. Подойдёт для IТ-специалистов с опытом 1-3 года.
С нами вы систематизируете и углубите знания в Data Science или сможете комфортно перейти из смежных областей в новую профессию.
Срок обучения
1 год
2 семестра
2 семестра
Нагрузка
25–40 часов
в неделю
в неделю
Формат
Очно в Москве
или дистанционно
или дистанционно
Стоимость
Бесплатно
Специальности
Преподаватели
![img](/static/core/pub/bigdata/img/people/img_makarov_i.jpg?v=5.80.18)
Илья
Макаров
Макаров
Окончил механико-математический факультет МГУ с красным дипломом, работает в НИУ ВШЭ с 2011 года, из них 5 лет в должности заместителя руководителя департамента анализа данных и искусственного интеллекта. Младший научный сотрудник в ПОМИ РАН, работает по исследовательским проектам в области компьютерного зрения, обработки текстов и рекомендательных систем с Samsung, Huawei, Сколтехом. С 2020 года присоединился к команде VK в качестве программного директора Академии больших данных MADE.
Преподаватель анализа социальных сетей и машинного обучения на графах и графовых нейронных сетях и их приложений в Академии больших данных MADE.
Преподаватель анализа социальных сетей и машинного обучения на графах и графовых нейронных сетях и их приложений в Академии больших данных MADE.
![img](/static/core/pub/bigdata/img/people/img_nickolaenko_s.jpg?v=5.80.18)
Сергей
Николенко
Николенко
Автор более 170 научных публикаций по машинному обучению, анализу алгоритмов, автор нескольких книг, в том числе бестселлера «Глубокое обучение». Создатель авторских курсов по машинному обучению, глубокому обучению и другим разделам Computer Science в СПбГУ, НИУ ВШЭ и Harbour Space University.
Преподаватель продвинутого Machine Learning и продвинутого глубокого обучения и обучения с подкреплением в Академии больших данных MADE.
Преподаватель продвинутого Machine Learning и продвинутого глубокого обучения и обучения с подкреплением в Академии больших данных MADE.
![img](/static/core/pub/bigdata/img/people/img_gasnikov_replace.jpeg?v=5.80.18v)
Александр
Гасников
Гасников
С 2005 года работает на кафедре математических основ управления МФТИ. В 2019 году получил награду от компании Yahoo!. В 2020 году получил премию имени Ильи Сегаловича и премию правительства Москвы по направлению «Математика». На протяжении нескольких лет вёл курс лекций по случайным процессам для студентов ФУПМ МФТИ. В настоящий момент ведёт курсы по математическому моделированию транспортных потоков и численным методам оптимизации в школе ФПМИ МФТИ. С 2022 года работает заведующим кафедрой математических основ управления МФТИ. Автор более 200 статей и 7 книг.
Преподаватель методов оптимизации в машинном обучении в Академии больших данных MADE.
Преподаватель методов оптимизации в машинном обучении в Академии больших данных MADE.
![img](/static/core/pub/bigdata/img/people/img_savchenko_a.jpg?v=5.80.18)
Андрей
Савченко
Савченко
Ведущий научный сотрудник лаборатории алгоритмов и технологий анализа сетевых структур НИУ ВШЭ НН. Профессор кафедры информационных систем и технологий, академический руководитель магистерской программы по компьютерному зрению, доктор технических наук. Автор более 50 статей и 7 патентов. Руководитель ряда исследовательских проектов компаний Huawei, Samsung, Сбер.
Преподаватель обработки изображений на мобильных устройствах в Академии больших данных MADE.
Преподаватель обработки изображений на мобильных устройствах в Академии больших данных MADE.
![img](/static/core/pub/bigdata/img/people/img_shyranov_e.jpg?v=5.80.18)
Евгений
Шуранов
Шуранов
Руководитель лаборатории по искусственному интеллекту Huawei, которая специализируется на обработке речевых сигналов. Доцент ИТМО, автор курса по обработке аудиосигналов. Кандидат технических наук. Автор более 30 статей, в том числе в ВАК, Scopus, Web of Science.
Преподаватель обработки речевых сигналов в Академии больших данных MADE.
Преподаватель обработки речевых сигналов в Академии больших данных MADE.
![img](/static/core/pub/bigdata/img/people/img_neichev_r.jpg?v=5.80.18)
Радослав
Нейчев
Нейчев
Автор курсов по машинному и глубокому обучению в МФТИ (ml-mipt) и Harbour Space University, курса NLP в академии MADE. Занимается исследованиями в области анализа мультимодальных данных, в том числе для анализа активности человека, Reinforcement Learning и Informative Prior.
Работал Research Engineer в Yandex-CERN group и Senior Quantitative Analysis Officer в Райффайзенбанке.
Преподаватель машинного обучения и обработки естественного языка в Академии больших данных MADE.
Работал Research Engineer в Yandex-CERN group и Senior Quantitative Analysis Officer в Райффайзенбанке.
Преподаватель машинного обучения и обработки естественного языка в Академии больших данных MADE.
![img](/static/core/pub/bigdata/img/people/img_shovkoplyas_g.jpg?v=5.80.18)
Григорий
Шовкопляс
Шовкопляс
Преподаватель факультета информационных технологий и программирования Университета ИТМО. Окончил бакалавриат и магистратуру, преподаёт на кафедре компьютерных технологий Университета ИТМО. Пять лет координировал цикл интернет-олимпиад Университета ИТМО.
Занимался проведением учебно-тренировочных сборов в Тулузе, Пекине, Цюрихе. Входит в технический комитет Northern Eurasia Contest. Имеет обширный преподавательский опыт.
Преподаватель продвинутого уровня алгоритмов и структур данных в Академии больших данных MADE.
Занимался проведением учебно-тренировочных сборов в Тулузе, Пекине, Цюрихе. Входит в технический комитет Northern Eurasia Contest. Имеет обширный преподавательский опыт.
Преподаватель продвинутого уровня алгоритмов и структур данных в Академии больших данных MADE.
![img](/static/core/pub/bigdata/img/people/img_svidchenko_o.jpg?v=5.80.18)
Олег
Свидченко
Свидченко
Senior Researcher в лаборатории агентных систем и обучения с подкреплением JetBrains Research. Лектор в НИУ ВШЭ и ИТМО.
Преподаватель прикладного обучения с подкреплением в Академии больших данных MADE.
Преподаватель прикладного обучения с подкреплением в Академии больших данных MADE.
![img](/static/core/pub/bigdata/img/people/img_matveev_s.jpg?v=5.80.18)
Сергей
Матвеев
Матвеев
Доцент ВМК МГУ, кандидат физико-математических наук.
Область научных интересов: тензорные разложения, математическое моделирование и вычисления на суперкомпьютерах.
Преподаватель высокопроизводительных вычислений в Академии больших данных MADE.
Область научных интересов: тензорные разложения, математическое моделирование и вычисления на суперкомпьютерах.
Преподаватель высокопроизводительных вычислений в Академии больших данных MADE.
![img](/static/core/pub/bigdata/img/people/img_rikovanov_s.jpg?v=5.80.18)
Сергей
Рыкованов
Рыкованов
Профессор Сколтеха с 2018 года.
Окончил физический факультет МГУ им. Ломоносова, защитил диссертацию по физике в Мюнхенском университете Людвига-Максимилиана. В 2012 году переехал в США, где работал в области вычислительной физики плазмы в Национальной лаборатории им. Лоуренса в Беркли. В 2014 году Сергей Рыкованов получил престижный грант от объединения им. Гельмгольца и стал руководителем группы в институте Гельмгольца в Йене, Германия. Сейчас занимается вычислительной физикой, высокопроизводительными вычислениями, а также ведёт ряд курсов для студентов Сколтеха по применению суперкомпьютеров к различным прикладным задачам.
Преподаватель высокопроизводительных вычислений в Академии больших данных MADE.
Окончил физический факультет МГУ им. Ломоносова, защитил диссертацию по физике в Мюнхенском университете Людвига-Максимилиана. В 2012 году переехал в США, где работал в области вычислительной физики плазмы в Национальной лаборатории им. Лоуренса в Беркли. В 2014 году Сергей Рыкованов получил престижный грант от объединения им. Гельмгольца и стал руководителем группы в институте Гельмгольца в Йене, Германия. Сейчас занимается вычислительной физикой, высокопроизводительными вычислениями, а также ведёт ряд курсов для студентов Сколтеха по применению суперкомпьютеров к различным прикладным задачам.
Преподаватель высокопроизводительных вычислений в Академии больших данных MADE.
Наши выпускники работают в командах продуктов и сервисов VK
![logo](/static/core/pub/bigdata/img/logos/predict.png?v=5.80.18)
![logo](/static/core/pub/bigdata/img/logos/marusya.png?v=5.80.18)
![logo](/static/core/pub/bigdata/img/logos/predict.png?v=5.80.18)
![logo](/static/core/pub/bigdata/img/logos/marusya.png?v=5.80.18)
Отзывы выпускников
![img](/static/core/pub/bigdata/img/feedback/img_shevchuk_a.jpg?v=5.80.18)
Алексей
Шевчук
Шевчук
Очень здорово, что курсы бесплатные, для многих это единственная возможность освоить профессию. Также ценно, что остался доступ к видеолекциям после завершения обучения.
Курс дал полное представление о современных методах и технологиях в ML, понимание структуры решения, способность ориентироваться в научных статьях и самое важное — уверенность в собственных силах!
Курс дал полное представление о современных методах и технологиях в ML, понимание структуры решения, способность ориентироваться в научных статьях и самое важное — уверенность в собственных силах!
![img](/static/core/pub/bigdata/img/feedback/img_zmeev_a.jpg?v=5.80.18)
Александр
Змеев
Змеев
На занятиях была атмосфера добра и позитива. Никогда не думал, что обучение такого уровня может проходить настолько по-семейному. Все помогают, всегда идут навстречу. Также понравилась возможность выбора курсов. Это просто прорыв, как мне кажется. Конечно, хочется пройти все предметы и выбор от этого сложнее, но сам факт возможности выбора очень крут.
![img](/static/core/pub/bigdata/img/feedback/img_pankratova_d.jpg?v=5.80.18)
Дарья
Панкратова
Панкратова
Преимущества курса: гибкость и быстрая реакция на проблемы студентов, множество замечательных преподавателей и большое дружелюбное комьюнити.
![img](/static/core/pub/bigdata/img/feedback/img_novokreshenova_o.jpg?v=5.80.18)
Ольга
Новокрещенова
Новокрещенова
Понравилось то, что академия дает практически полный обзор работы Data Scientist: начиная от алгоритмов и самых актуальных моделей машинного обучения, заканчивая уже работой над ML продуктами (правильное выставление KPI, необходимые инструменты и флоу работы над проектом).
![img](/static/core/pub/bigdata/img/feedback/img_korotkov_m.jpg?v=5.80.18)
Михаил
Коротков
Коротков
Импонируют практически все преподаватели — очень приятные люди! Это помогло мне не забросить многие предметы и делать их с удовольствием. Сам набор курсов был отличным, особенно во втором семестре.
![img](/static/core/pub/bigdata/img/feedback/img_schetinina_i.jpg?v=5.80.18)
Ирина
Щетинина
Щетинина
На курсе замечательная атмосфера: хоть я и не вхожу в число очень общительных людей, но многие однокурсники стали мне практически родными.
Лекции Сергея Николенко и Радослава Нейчева — это очень понятное и логичное повествование: целостная картинка предмета, интересные ответы на смежные вопросы, интересные домашние задания.
Лекции Сергея Николенко и Радослава Нейчева — это очень понятное и логичное повествование: целостная картинка предмета, интересные ответы на смежные вопросы, интересные домашние задания.
![img](/static/core/pub/bigdata/img/feedback/img_marnaulov_n.jpg?v=5.80.18)
Николай
Марнаутов
Марнаутов
В MADE преподаватели не только имеют необходимый теоретический бэкграунд в ML, но и применяют свои знания на практике. Это позволяет программе оставаться достаточно глубокой, но не оторванной от реальности. Уровень нагрузки при обучении — оптимальный, не скучно и есть ощущение движения вперёд, как после хорошей тренировки.
Атмосфера на курсе — ещё одно важное достижение. Уверен, для многих MADE станет не просто ещё одной галочкой в образовании, а достаточно важным этапом, о котором люди будут вспоминать с теплом и улыбкой даже через много лет.
Атмосфера на курсе — ещё одно важное достижение. Уверен, для многих MADE станет не просто ещё одной галочкой в образовании, а достаточно важным этапом, о котором люди будут вспоминать с теплом и улыбкой даже через много лет.
![img](/static/core/pub/bigdata/img/feedback/img_salihov_r.jpg?v=5.80.18)
Роберт
Салихов
Салихов
Очень здорово, что теорию и практику преподают действующие специалисты с большим опытом — так мы получаем актуальные знания. Среди плюсов отмечу также общение в чатах, порой бывает переизбыток информации, но в переписках можно найти решения актуальных вопросов по обучению и домашним заданиям.
![img](/static/core/pub/bigdata/img/feedback/img_aitigulov_e.jpg?v=5.80.18)
Эрмек
Айтыгулов
Айтыгулов
Мне кажется, я заново научился ботать 😊 Для выполнения многих домашек нужно было достаточно глубокое погружение в тему. Ещё очень важным моментом в обучении было то, что все преподаватели — это профессионалы, использующие свои знания на практике. Люди не только вели лекции на какую-то тему, они также делились своим опытом и best practices.
Спасибо за такой проект!
Спасибо за такой проект!
![img](/static/core/pub/bigdata/img/feedback/img_nefedov_s.jpg?v=5.80.18)
Сергей
Нефёдов
Нефёдов
Получил мощный импульс двигаться вперёд и развиваться в области Data Science. Надеюсь, все полученные знания получится применить на новой работе в VK :)
P.S. Во время поступления в мотивационном письме писал, что хотел бы в будущем работать в VK — сегодня получил предложение о работе (отдел продуктовой аналитики Relap). Спасибо всем организаторам и преподавателям академии!
P.S. Во время поступления в мотивационном письме писал, что хотел бы в будущем работать в VK — сегодня получил предложение о работе (отдел продуктовой аналитики Relap). Спасибо всем организаторам и преподавателям академии!
![img](/static/core/pub/bigdata/img/feedback/img_staroverova_t.jpg?v=5.80.18)
Таисия
Староверова
Староверова
MADE — это исключительная возможность получить множество знаний, навыков и связей в передовой сфере. Не надо идти, только если у тебя не горят глаза и нет четкого понимания, для чего это тебе нужно. А то так к концу выгоришь от подобной нагрузки. И никакой престижный диплом уже не будет стоить затраченных ресурсов.
Уже имеющийся опыт за плечами ох как поможет не застревать на очевидных для прочих моментах. Преодолевать их придется в максимально сжатые сроки, а спать, говорят, полезно для здоровья)
Уже имеющийся опыт за плечами ох как поможет не застревать на очевидных для прочих моментах. Преодолевать их придется в максимально сжатые сроки, а спать, говорят, полезно для здоровья)