2 карьерных трека

Развивайтесь в анализе или инженерии данных, или можете обучаться на двух треках сразу

Уникальные компетенции

Data Scientist анализирует большие объемы данных с помощью статистических методов и алгоритмов машинного обучения для выявления закономерностей, трендов и паттернов, разрабатывает модели прогнозирования и рекомендательные системы на основе данных

Востребованность

Специалисты по Data Science нужны везде: в ритейле, сфере банковских услуг, медицине, промышленности, логистике, IT и разных областях науки

Актуальные технологии

Освойте высшую математику, английский язык для работы в IT и алгоритмы машинного обучения. Оценивайте работу моделей и выводите их в продакшн с помощью продвинутых инструментов Data engineering

2

Актуальность магистратуры

Самый удобный формат обучения для тех, кто хочет забрать лучшее из высшего и онлайн-образования

Онлайн-магистратура — формат высшего образования, в котором соединено самое лучшее от онлайна и классического университета. Получите степень магистра и практический опыт, сможете учиться дистанционно и совмещать с работой. Мы объединили всё это, чтобы вы получили ту степень высшего образования, которую невозможно поставить под сомнение

Бакалаврам технических кафедр

Продолжайте обучение в сфере Data Science и Machine Learning, получайте фундаментальные знания и постройте крепкую базу для старта карьеры

IT-специалистам

Откройте для себя мир Data Science и Machine Learning, а вместе с ними — новые карьерные перспективы

Специалистам без технического бэкграунда

Перейдите в IT из любой другой сферы и получите востребованную профессию в сфере наук о данных

Это специалист, который собирает, обрабатывает и визуализирует данные, превращая огромные массивы информации в понятные и наглядные отчёты. Помогает компаниям принимать обоснованные решения, основываясь на фактах и статистике, выявлять тенденции и прогнозировать развитие бизнеса.

Аналитик данных

Data Scientist

Исследователь данных, который не просто анализирует информацию, но и создаёт модели машинного обучения. Извлекает ценные признаки из больших объемов данных, обучает модели для решения реальных задач — от рекомендаций товаров до распознавания образов. Data Scientist играет ключевую роль трансформации данных в интеллектуальные бизнес-решения и инновационные продукты.

Data Engineer

Инженер данных, который проектирует и строит масштабируемую инфраструктуру для хранения и обработки больших объёмов информации. Отвечает за автоматизацию процессов сбора, очистки и подготовки данных, обеспечивая аналитиков и Data Scientist качественным и своевременным доступом к данным. Без Data Engineer невозможна эффективная работа с большими данными и построение сложных аналитических систем.

Machine Learning Engineer

Разработчик и оптимизатор моделей машинного обучения, который внедряет интеллектуальные алгоритмы в реальные приложения и системы. Следит за стабильностью работы моделей, масштабирует их и улучшает производительность, обеспечивая надёжность и эффективность решений в продуктивной среде. Эта профессия сочетает знания в программировании, математике и инженерии, открывая двери в передовые технологии и инновации.

5

Чему вы научитесь?

Инструменты

Навыки

Python. Писать код на языке Python, используя структуры данных и алгоритмическое мышление

Библиотеки. Использование библиотек Python языка Python

Инструменты. Применять продвинутые инструменты для анализа данных: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Apache Hadoop

Аналитика. Получать и обрабатывать данные из баз данных с помощью SQL

Заработная плата

Зависит от опыта специалиста, региона работодателя и формата работы — в штате или на фрилансе

По данным HH Career

~190 008 – 208 800 ₽

Middle Data Scientist

~348 000 – 350 000 ₽

Senior Data Scientist

~104 400 – 200 000 ₽

Junior Data Scientist

Специалист по Data Science