Интеллектуальный анализ данных

Учебные курсы включают дисциплины, посвященные машинному обучению, анализу данных и статистике, обработке естественного языка, а также методам оптимизации, которые являются важным инструментом для решения многих задач искусственного интеллекта. Основные дисциплины программы:

• Машинное обучение
• Компьютерное зрение
• Глубокое обучение
• Обучение с подкреплением
• Компьютерная лингвистика
• Анализ данных
• Большие данные
• Стохастические модели
• Случайные графы и информационный поиск
• Дискретная и непрерывная оптимизация

Основным преимуществом программы является сильный состав преподавателей. Часть предметов ведут научные сотрудники, профессионально занимающиеся исследованиями в области искусственного интеллекта, оптимизации, теории графов, теории вероятностей. Остальные предметы ведут профессионалы из таких ИТ-компаний, как ItSeez (создатели библиотеки компьютерного зрения OpenCV), Xperience.AI, Intel, Yandex, а также EPAM, Harman, Huawei.

Программа поддерживается международной лабораторией LATNA (Laboratory of Algorithms and Technologies for Network Analysis), которая ежегодно проводит конференцию, посвященную современным исследованиям в области искусственного интеллекта, а также летнюю и зимнюю школы для магистров, на которых им читают лекции известные исследователи со всего мира.

Магистранты выполняют курсовые и дипломные работы под руководством заинтересованных исследователей и разработчиков в области компьютерных наук и машинного обучения. Большинство таких работ связаны со сложными современными прикладными задачами, возникающими в реальной жизни.

Студенты активно участвуют в проектах лаборатории LATNA, научно-учебных групп ВШЭ, а также в грантах и проектах своих руководителей.

Основные вакансии, открытые для выпускников магистратуры «Интеллектуальный анализ данных» – это:

• Machine learning engineer
• Deep learning engineer
• Computer vision engineer
• Data scientist
• Algorithm developer

Согласно исследованию Head Hunter рынка труда для IT-специалистов за 2019 год таких вакансий становится всё больше, и зарплаты таких сотрудников выше, чем у разработчиков программного обеспечения. За 2018-2019 год значительно вырос спрос на вакансии Data Scientist (234%), Big Data Developer (89%), Machine Learning Engineer (55%). По уровню средней зарплаты первое место занимает Machine Learning Engineer – 172 тысяч рублей, затем идет Data Scientist – 130 тысяч рублей, Blockchain Specialist – 127 тысяч рублей и Data Analyst – 110 тысяч рублей. При этом в разработке программного обеспечения средняя зарплата составила 93,5 тысячи рублей.

Для поступления нужно сдать экзамен по математике и информатике (0-100 баллов), пройти конкурс портфолио (0-100 баллов) и сдать английский язык (зачёт/незачёт).

Экзамен проверяет знания в области высшей математики (линал, матан, тервер, дисмат), а также алгоритмов и структур данных (сортировки, стеки, очереди, списки, векторы, кучи, деревья, хэш-таблицы, динамическое программирование, рекурсивный перебор, поиск в глубину и ширину, алгоритмы divide-and-conquer, жадные алгоритмы). На экзамене разрешается пользоваться любыми печатными материалами.

Портфолио оценивается по 6 критериям:

• Средний балл диплома в бакалавриате (0-20 баллов)
• Соответствие диплома нашей магистерской программе (0-20 баллов)
• Личные достижения (0-15 баллов)
• Научные публикации (0-15 баллов)
• Опыт работы в ИТ (0-15 баллов)
• Мотивация учиться на нашей магистерской программе (0-10 баллов)
• Профориентационные мероприятия НИУ ВШЭ для студентов и абитуриентов (0-5 баллов)

Зачёт по английскому языку включает чтение и перевод текста, а также краткий рассказ о себе.