Онлайн-магистратура МИФИ Машинное обучение

Почему стоит изучать Data Science и Machine Learning

• Комфортный вход в индустрию
  Можно перейти из смежной сферы или профессии, не связанной с наукой о данных
• Востребованность
  Машинное обучение — быстрорастущая область в IT. С ней вы будете на передовой технологических достижений
• Универсальность
  ML-модели используют в медицине, финансах, автомобильной промышленности и других сферах
• Гибкость карьеры
  Навыки ML-инженера полезны во многих отраслях и ценятся как в крупных компаниях, так и в стартапах

Программа подходит тем, кто хочет погрузиться в анализ данных и машинное обучение

Чтобы поступить в магистратуру, нужен диплом бакалавра или специалиста по любому направлению

• Специалистам без опыта в IT
  Плавно перейдете в индустрию и освоите базу, которая понадобится для работы в Machine Learning
• Выпускникам технических направлений
  Продолжите фундаментальное обучение в вузе, погрузитесь в машинное обучение и решите, как развивать карьеру
• Действующим
IT-специалистам
  Получите опыт работы с большими данными и моделями Machine Learning, повысите ценность на рынке труда
• Инженерам и техническим специалистам
  Начнете развиваться в IT, сможете внедрять ML-технологии в существующие проекты или перейти в MLOps

Ваше резюме после обучения

Навыки:

• Разрабатывать модели машинного обучения от идеи до реализации в production
• Создавать и улучшать проекты по ранжированию поисковых подсказок
• Выявлять скрытые закономерности и описывать их, проводить ad-hoc-исследования
• Разрабатывать системы прогнозирования спроса, ценообразования, автоматического подбора промоакций
• Разрабатывать алгоритмы для решения оптических и физических задач ML-методами, оценивать и реализовывать модели, проводить эксперименты

Программа магистратуры

Мы собрали все необходимые навыки для работы в области Machine Learning.

В первом семестре будут базовые курсы по математике и программированию, введение в индустрию, а со второго — много практики для ML Engineer и углубленные курсы по машинному обучению.

На следующий год вы сможете выбрать карьерный трек: погрузиться в продвинутые методы Machine Learning или освоить MLOps и получить еще одну профессию. Будете усиленно практиковаться и развивать продвинутые навыки в Big Data

1 ЗЕ= 36 академических часов

• 1-й семестр: Освойте базу по математике и программированию на Python
• 2-й семестр: Погрузитесь в классическое машинное обучение, решите первые кейсы
• 3-й семестр: Получите продвинутые навыки и больше опыта в Machine Learning и Big Data 
• 4-й семестр: Отточите навыки на задачах партнеров и защитите диплом