Где учиться на IT‑специа­листа: программы магистратуры от Яндекса и ведущих вузов

Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭФакультет компьютерных наук НИУ ВШЭ

Современные компьютерные наукиСовременные компьютерные науки

Форма обучения: очная.

Программа состоит из трёх направлений: Data Science, теоретическая информатика и алгоритмы, инфраструктура больших данных. Внутри каждого направления магистрант строит свой трек обучения и выбирает дисциплины под нужные компетенции.

Кому подойдёт. Тем, кто хочет работать по одной из специальностей: аналитик данных, разработчик машинного обучения, бэкенд-разработчик, исследователь в области теоретической информатики.

Что нужно для поступления. Пройти конкурс портфолио, который включает в себя письменный экзамен и собеседование. Поступающий также должен уметь:

• программировать — на Python, C, C++ или других языках;

• работать с алгебраическими и аналитическими выражениями и данными, рассуждать, строить доказательства и контрпримеры;

• владеть предметной базой — иметь исследования и публикации в области компьютерных наук или опыт работы в области анализа данных либо промышленной разработки.

Физтех-школа прикладной математики и информатики МФТИФизтех-школа прикладной математики и информатики МФТИ

Анализ данныхАнализ данных

Форма обучения: очная.

Совместная программа Школы анализа данных (ШАД) Яндекса и Московского физико-технического института (МФТИ). Программы ШАДа и магистратуры МФТИ идут параллельно. Студенты осваивают ML, алгоритмы, создание и обучение нейросетей, методы сбора, хранения и разметки данных.

Есть два варианта обучения:

• Базовый трек — подойдёт тем, кто хорошо знает математику и только начинает свой путь в IT. Чтобы попасть на базовый трек, необходимо поступить в ШАД.

• Продвинутый трек — подходит для выпускников ШАДа и бакалавров в области Data Science, которые хотят углубить знания или заняться наукой.

Кому подойдёт. Тем, кто хочет работать по одной из специальностей: аналитик данных, разработчик машинного обучения, бэкенд-разработчик, исследователь в области теоретической информатики.

Что нужно для поступления. Заполнить анкету на поступление в ШАД, а также заявление на поступление в МФТИ.

Инфраструктура больших данныхИнфраструктура больших данных

Форма обучения: очная.

Совместная программа ШАДа и МФТИ. Студенты осваивают работу с различными алгоритмами: классическими, поточными и во внешней памяти. Они узнают, как устроены операционные системы и компьютерные сети.

Кому подойдёт. Тем, кто хорошо знает С++ и хочет стать разработчиком распределённых систем.

Что нужно для поступления. Чтобы обучаться на этой магистерской программе, абитуриенту нужно поступить в ШАД, а также в магистратуру МФТИ.

Факультет математики и компьютерных наук СПбГУФакультет математики и компьютерных наук СПбГУ

Разработка программного обеспечения и науки о данныхРазработка программного обеспечения и науки о данных

Форма обучения: очная.

Программа рассчитана на абитуриентов с сильным математическим бэкграундом. Её создали при поддержке Исследовательской лаборатории им. П. Л. Чебышёва. Основные направления программы: анализ данных, архитектура больших систем, верификация и валидация ПО. Помимо этого студенты выбирают дополнительные дисциплины каждый семестр.

Кому подойдёт. Тем, кто хочет работать в области математики, разработки программного обеспечения и анализа данных.

Что нужно для поступления. Пройти конкурс портфолио и сдать письменный экзамен по четырём темам: алгоритмы, математическая логика, разработка ПО и машинное обучение.

Магистерская программа Яндекса и ИТМОМагистерская программа Яндекса и ИТМО

Форма обучения: онлайн.

Здесь студенты учатся проектировать и реализовывать сложные программные высоконагруженные, распределённые и гетерогенные системы. С первого семестра студенты решают реальные задачи, с которыми они столкнутся в работе.

Кому подойдёт. Тем, кто начинает свой путь в программировании и хочет прокачать недостающие навыки, чтобы вырасти до высококвалифицированного специалиста. Студенты программы уже через пару лет могут претендовать на позиции старших разработчиков и лидов технических команд в ведущих российских IT-компаниях.

Что нужно для поступления. Зарегистрироваться в личном кабинете ИТМО и подать заявку. После этого — пройти онлайн-тестирование по математике и программированию, а также сдать устный экзамен, где вас попросят решить небольшие задачи по математике, написать код или исправить баги в уже существующем.

Институт естественных наук и математики УрФУИнститут естественных наук и математики УрФУ

Современные проблемы компьютерных наукСовременные проблемы компьютерных наук

Форма обучения: очная.

Совместная программа ШАДа и Уральского федерального университета. Включает курсы ШАДа, семинары по которым ведут преподаватели Школы и разработчики Яндекса, и обязательные для всех магистрантов УрФУ общеобразовательные курсы.

Обучение длится четыре семестра. Первые три студенты посещают курсы ШАДа и УрФУ, в четвёртом — курсы ШАДа, а в УрФУ проходят преддипломную практику и сдают государственные экзамены.

Кому подойдёт. Тем, кто хочет стать разработчиком систем машинного обучения и систем принятия решений на основе Big Data.

Что нужно для поступления. Пройти отбор в ШАД и вступительные испытания в УрФУ.

Институт информационных технологий, математики и механики ННГУИнститут информационных технологий, математики и механики ННГУ

Искусственный интеллектИскусственный интеллект

Форма обучения: очная.

Программа организована совместно со Школой анализа данных. При поступлении студентам могут засчитать часть дисциплин, изученных в ШАДе, и наоборот. Программа включает курсы по машинному обучению, компьютерному зрению, алгоритмам и структурам данных, автоматической обработке текстов.

Кому подойдёт. Новичкам в IT, которые разбираются в математике и хотят работать по одной из специальностей: разработчик прикладных систем AI, data scientist, ML-инженер, аналитик данных, исследователь в области AI и машинного обучения.

Что нужно для поступления. Пройти отбор в ШАД и поступить в ННГУ. Для поступления в ННГУ нужно пройти вступительные испытания.

Компьютерные науки и приложенияКомпьютерные науки и приложения

Форма обучения: очная.

Студенты программы изучают алгоритмы и структуры данных, алгоритмы на строках, C++, Python, теорию графов, функциональное программирование, машинное обучение, глубокое обучение, обработку естественных языков.

Кому подойдёт. Тем, кто хочет стать исследователем в области компьютерных наук или разработчиком ПО и владеть углублёнными знаниями алгоритмов, структур данных, машинного обучения, дискретной математики.

Что нужно для поступления. Пройти вступительные испытания по математике и поступить в ННГУ, а также пройти отбор в ШАД.

Механико-математический факультет НГУМеханико-математический факультет НГУ

Прикладное машинное обучение и большие данныеПрикладное машинное обучение и большие данные

Форма обучения: очная.

Программа организована при поддержке Школы анализа данных. Здесь есть два варианта обучения с общей основой из курсов ШАДа, а также дополнительных курсов от кафедр механико-математического факультета НГУ:

• На первом треке уделяют больше внимания проектной деятельности. Выпускники получают диплом НГУ.

• На втором студенты обучаются в Школе анализа данных. После выпуска они получают дипломы НГУ и ШАДа.

Кому подойдёт. Тем, кто хочет работать по одной из специальностей: data scientist, ML-инженер, ML-исследователь, аналитик данных и менеджер проектов AI.

Что нужно для поступления. Абитуриентам обоих треков нужно подать документы и портфолио в магистратуру ММФ. Дополнительно для трека ММФ НГУ необходимо пройти вступительные испытания на программу, для трека ШАД + ММФ НГУ — вступительные испытания в ШАД.

Прикладной центр анализа данных Европейского университетаПрикладной центр анализа данных Европейского университета

Прикладной анализ данных (ПАНДАН)Прикладной анализ данных (ПАНДАН)

Форма обучения: очная.

Программа направлена на студентов с гуманитарным бэкграундом, которые хотят освоить методы классической статистики, программирование, методы машинного обучения, работу с данными. Центр выпускает специалистов, которые могут работать в музее, Счётной палате и даже антропологической экспедиции, используя современные технологии.

Часть обучения — работа над проектами, где кураторами выступают учёные-исследователи. Например, студенты совместно с кураторами и экспертами Яндекса создали инструмент для определения культурной атрибуции музейных предметов, разработали карту бомбардировок Ленинграда, геокодировали тексты дневниковых записей.

Кому подойдёт. Тем, кто хочет работать аналитиком данных в искусстве, культуре, гуманитарных и социальных науках. Задания ко всем курсам построены на примерах из этих областей.

Что нужно для поступления. Написать мотивационное письмо и эссе на две темы из предложенных, а также пройти очное собеседование.