Длительность
24 месяца
Стоимость
150 000 ₽/сем
Старт набора
20 июня 2026
Формат обучения
Онлайн
Начало обучения
18 сентября 2026
Диплом
государственного образца
государственного образца
Все плюсы очного обучения: отсрочка от армии и льготы
Образовательный кредит с господдержкой
(Науки о Данных)
Почему стоит изучать Data Science
Гибкие карьерные перспективы
Реальные кейсы и исследовательская работа помогут вам собрать портфолио, которое откроет двери в топовые компании, где ищут глубокую экспертизу, а не навык владения софтом
Высокая востребованность и зарплаты
Спрос на сильную математическую базу растет с каждым годом: ИТ-гиганты уровня Яндекса и Сбера охотятся за такими специалистами
Практические навыки на базе теории
Научитесь строить модели машинного обучения, создавать нейросети на PyTorch и запускать их в работу реальных компаний (партнёров)
Сильная математическая и алгоритмическая база
Это фундамент, который превращает рядового программиста в инженера. Именно это отличает академическую программу от обычных курсов и позволяет быстрее вырасти до уровня ведущего специалиста
Ваш профиль после обучения
Технологический стек
Навыки, которые вы приобретёте
Писать код на Python
Разработка эффективных программ для обработки данных с помощью NumPy, Pandas.
Реализация классических алгоритмов (Scikit-learn) и глубоких моделей (PyTorch), с оптимизацией структур данных и алгоритмическим мышлением
Реализация классических алгоритмов (Scikit-learn) и глубоких моделей (PyTorch), с оптимизацией структур данных и алгоритмическим мышлением
Строить модели классического машинного обучения
Создание и обучение алгоритмов (деревья, линейные модели, ансамбли) для задач прогнозирования, сегментации и скоринга с фокусом на feature engineering (конструирование признаков) и оценку производительности
Проводить статистический и разведывательный анализ данных
Анализ распределения, проверка гипотез, выполнение разведывательного анализа данных (Exploratory Data Analysis — EDA) и feature engineering (конструирование признаков) для выявления закономерностей и подготовки данных к моделированию
Переносить модели в рабочую среду
Организация и автоматизация вывода моделей в продуктивную среду (ML Ops): контейнеризация с помощью Docker, оркестрация пайплайнов, управление жизненным циклом моделей посредством инструментов для управления жизненным циклом (MLflow, Airflow). Также обеспечение их интеграции с базами данных (SQL) и инфраструктурой обработки больших данных (Apache Spark, Hadoop)
Ваша профессия после обучения
Аналитик данных
Помогает компаниям понимать поведение пользователей, оптимизировать процессы и находить точки роста продукта
Зарплата:
от 120 000 ₽
Data Scientist (Специалист по Данным)
Помогает компаниям принимать решения на основе фактов и создавать новые продукты
Зарплата:
от 180 000 ₽
Applied DS (Прикладной Аналитик Данных)
Создает прикладные решения на основе ML/DL (Машинное обучение/Глубокое обучение)
Зарплата:
от 120 000 ₽
Machine Learning Engineer (Инженер Машинного обучения)
Разрабатывает модели ИИ и запускает их в реальные приложения и сервисы (с помощью Docker и процессов)
Зарплата:
от 120 000 ₽
Product (Продуктовый аналитик данных)
Работает на стыке продуктовой аналитики, статистики и ML (Машинного обучения), встроен в команду продукта
Зарплата:
от 150 000 ₽
Инженер данных (Data engineer)
Создаёт основу всей инфраструктуры данных компании, без которой невозможна аналитика и машинное обучение
Зарплата:
от 180 000 ₽
*Средняя зарплата по данным аналитики рынка (Habr Career, hh.ru)
1 семестр
База Data Science
Формируете фундамент, без которого невозможно работать с данными и алгоритмами машинного обучения
Ключевые дисциплины
Программирование на Python
Высшая математика для машинного обучения
Основы SQL и баз данных
Разведывательный анализ данных (EDA)
Что вы освоите
обработку и подготовку данных
работу с Python и библиотеками анализа данных
написание SQL-запросов
поиск закономерностей в данных
математические основы машинного обучения
2 семестр
Машинное обучение и алгоритмы
Переходите от анализа данных к разработке моделей машинного обучения
Ключевые дисциплины
Статистический анализ данных
Классическое машинное обучение
Алгоритмы и структуры данных
Дискретная математика
Что вы освоите
формулирование ML-задач (классификация, регрессия, кластеризация)
построение и обучение моделей
оценку качества моделей и выбор метрик
работу с нейросетями
оптимизацию и улучшение моделей
3 семестр
Реальные ML-решения и инфраструктура
Учитесь превращать модели в реальные технологические решения и работать со структурой данных
Ключевые дисциплины
ML в продуктивной среде
Рекомендательные системы
Системы виртуализации и контейнеризации
Инфраструктура Big Data (или BI-инструменты)
Что вы освоите
внедрение ML-моделей в продукты
построение ML-пайплайнов
работу с Docker и инфраструктурой ML
создание рекомендательных систем
работу с большими данными
4 семестр
Исследование и выпускной проект
Исследование и разработка собственных решений
Что происходит на этом этапе
проведение научно-исследовательской работы
разработка прототипа data-решения
анализ современных методов и технологий
написание и защита магистерской диссертации
Ваш диплом и бонусы
Диплом — подтверждение вашей квалификации
После успешной защиты вы получите диплом государственного образца с присвоением квалификации «Инженер по информационным системам со специализацией в области исследования данных», а так же европейское приложение к диплому с указанием зачетных единиц (по запросу). Это подтверждение вашей экспертности для работодателей и уверенный шаг в развитии карьеры
Бонусы очных студентов во время обучения
Доступ к библиотеке и событиям НИ ТГУ
Скидки в транспорте и музеях
Отсрочка от армии
Образовательный кредит под 3%
Стипендия на конкурсной основе
Учебный отпуск для работающих студентов
(до 15 дней на сессию)
(до 15 дней на сессию)
Новый диплом имеет аналогичный уровень и академический статус, который ранее имели классические дипломы магистратуры.
Диплом оформляется на защищенных бланках установленного образца с гербом РФ, твердой обложкой и вкладышем с оценками.
С 2023 по 2025 год проходит пилотный проект по замене Болонской системы новой трехуровневой моделью.
ТГУ входит в число ВУЗов — участников пилотного проекта. Поэтому вместо Диплома магистра студенты наших магистратур получат равноценные дипломы специализированного высшего образования — магистратуры с присвоением соответствующей квалификации
ТГУ входит в число ВУЗов — участников пилотного проекта. Поэтому вместо Диплома магистра студенты наших магистратур получат равноценные дипломы специализированного высшего образования — магистратуры с присвоением соответствующей квалификации
Эксперт, который пересоберет ваше резюме
Аудит резюме и портфолио от Senior-HR
Карьерный подарок
«В компаниях, где я работала, за мной было сопровождение команд до 150 человек и участие в карьерных треках более 200 специалистов — от стажёров до тимлидов.
Я помогала сотрудникам расти внутри проектов, переходить между ролями и понимать, как их навыки соотносятся с рынком. Если вы сейчас в поиске работы или сомневаетесь, куда двигаться дальше, — давайте выясним вместе!»
Я помогала сотрудникам расти внутри проектов, переходить между ролями и понимать, как их навыки соотносятся с рынком. Если вы сейчас в поиске работы или сомневаетесь, куда двигаться дальше, — давайте выясним вместе!»
HR-business-partner в компании red_mad_robot
Полина Ткаченко
Это индивидуальная услуга, которая упакует ваш текущий опыт под требования IT-рынка
Оплатите обучение до 15 августа 2026 года и мы подарим вам персональную онлайн-сессию с карьерным консультантом и Senior-HR.
Мы полностью перепишем ваше резюме под IT-стандарты, проведем аудит вашего GitHub/портфолио и составим индивидуальный пошаговый план вашего трудоустройства
Мы полностью перепишем ваше резюме под IT-стандарты, проведем аудит вашего GitHub/портфолио и составим индивидуальный пошаговый план вашего трудоустройства
Используйте для своих учебных проектов
Незаменимый инструмент в задачах Data Science
Бесплатный доступ только для студентов ТГУ
Высочайшая скорость обработки данных
Подключайтесь онлайн из любой точки
Области применения
Математическое моделирование
Анализ Big Data (в том числе для CERN)
Инженерный консалтинг
Инженерное проектирование
Доступ к суперкомпьютеру CYBERIA от ТГУ
Разработка системы анализа тональности новостей, выявляющую влияние новостного фона на цены активов
Применение методов Data Science (Анализа Больших Данных) для динамической балансировки пассажиропотока в городской транспортной сети
Создание ботов, использующих машинное обучение для автоматической торговли
Разработка нейросети для автоматического анализа резюме
Разработка модели вопросно-ответной системы для голосового помощника на базе технологий обработки естественного языка
Проекты, которые войдут в ваше портфолио
Во время обучения вы будете работать с реальными задачами по обработке текста и создавать решения, которые можно показать работодателю
Партнеры программы
RWB
Партнёр программы. Эксперты компании актуализируют учебный план магистратуры под запрос рынка труда и предоставляют реальные бизнес-кейсы для использования в учебном процессе и практической подготовки студентов
Партнёр программы. В рамках преподаваемых дисциплин эксперты компании формируют фундаментальные навыки работы с данными, необходимые для решения практических задач
в области машинного обучения
в области машинного обучения
Академия Rubius
Примеры сотрудничества
2engine
Прогнозирование финансовых рынков и разработка торговых стратегий с помощью машинного обучения
Инфоматикс
Интеллектуальные системы диагностики, обслуживания и управления транспортом
ВКонтакте
Автоматизация обработки документации путем использования нейросетевых технологий
Отзывы
Азиз Имомназаров
Студент программы “Науки о данных и искусственный интеллект”
Учеба нужна мне для текущей работы, чтобы расширить свои возможности в решении тех или иных задач. Я давно хотел обучаться на данной программе, так как была цель развиваться в сторону Data Quality Engineer.
Мне нравится онлайн-формат тем, что можно учиться в своем темпе. Бывает, нет возможности подключиться к вебинарам, так как нужно делать задачи на основной работе. Для этого есть решение - материалы выкладываются на учебной платформе, и я могу в доступное для меня время проходить их. Бывают сложности совмещать все. Был даже страх, что провалю семестр, но вот закончился мой первый учебный год и я научился более грамотно расставлять приоритеты и распределять время"
Мне нравится онлайн-формат тем, что можно учиться в своем темпе. Бывает, нет возможности подключиться к вебинарам, так как нужно делать задачи на основной работе. Для этого есть решение - материалы выкладываются на учебной платформе, и я могу в доступное для меня время проходить их. Бывают сложности совмещать все. Был даже страх, что провалю семестр, но вот закончился мой первый учебный год и я научился более грамотно расставлять приоритеты и распределять время"
Эксперты и преподаватели
Программу реализуют преподаватели Томского государственного университета и специалисты индустрии, работающие с задачами анализа данных и машинного обучения. Вы будете учиться у экспертов, которые совмещают академическую подготовку и практический опыт
Диана Даммер
Руководитель образовательной программы, преподаватель
Кандидат физико-математических наук, доцент НИ ТГУ.
Закладывает академический фундамент, на котором держится качественное IT-образование. Специалист в области прикладной математики и компьютерных наук.
Закладывает академический фундамент, на котором держится качественное IT-образование. Специалист в области прикладной математики и компьютерных наук.
Алексей Друки
Эксперт программы
Кандидат технических наук, доцент ИШИТР ТПУ.
Более 10 лет в сферах нейронных сетей, глубокого обучения, компьютерного зрения. Автор 43 научных публикаций. Сочетает исследовательскую работу с преподаванием в одном из ведущих технических вузов страны.
Более 10 лет в сферах нейронных сетей, глубокого обучения, компьютерного зрения. Автор 43 научных публикаций. Сочетает исследовательскую работу с преподаванием в одном из ведущих технических вузов страны.
Святослав Плотников
Преподаватель
Stream Lead Аналитика Персонализации, RWB
Юлия Смолкина
Преподаватель
Data Steward, RWB
Анастасия Кеба
Преподаватель
Ассистент кафедры прикладной математики, кандидат физико-математических наук, НИ ТГУ
Преподает высшую математику и математическую статистику более 5 лет. Специалист, который умеет объяснять строгую теорию просто и применительно к реальным задачам бизнеса
Преподает высшую математику и математическую статистику более 5 лет. Специалист, который умеет объяснять строгую теорию просто и применительно к реальным задачам бизнеса
Анастасия Кока
Преподаватель
Старший преподаватель кафедры английского языка в сфере научной коммуникации НИ ТГУ
Помогает исследователям и инженерам упаковывать сложные идеи в понятную, грамотную коммуникацию.
Помогает исследователям и инженерам упаковывать сложные идеи в понятную, грамотную коммуникацию.
Илья Скворцов
Эксперт программы и преподаватель
ML-инженер, кандидат физико-математических наук, преподаватель НИУ ВШЭ
12 лет в индустрии. Сочетает глубокую академическую подготовку с многолетним опытом реальной разработки. Учит мыслить системно
12 лет в индустрии. Сочетает глубокую академическую подготовку с многолетним опытом реальной разработки. Учит мыслить системно
Татьяна Кабанова
Кандидат физико-математических наук
Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры теории вероятностей и математической статистики НИ ТГУ
Мария Жарова
Преподаватель
ML-инженер в Wildberries & Russ, преподаватель МИФИ и МФТИ
Наталия Ерёмина
Преподаватель
Кандидат технических наук, доцент кафедры системного анализа и математического моделирования. Более 30 лет преподает основы математики для компьютерных наук
Захар Катков
Преподаватель
Руководитель группы инженеров DataOps ООО «КИТТ»
В индустрии уже более 6 лет
Текущее место работы ООО «КИТТ»
Проектов было очень много, не скажу, что они были достаточно "громкие", но они точно были масштабные и сложные.
В индустрии уже более 6 лет
Текущее место работы ООО «КИТТ»
Проектов было очень много, не скажу, что они были достаточно "громкие", но они точно были масштабные и сложные.
Тимур Исламгулов
Преподаватель
Преподаватель МИФИ и МФТИ
Ольга Марухина
Кандидат технических наук
Кандидат технических наук, доцент кафедры теоретических основ информатики НИ ТГУ
Как проходит обучение
Формат обучения
Лекции доступны в записи. Регулярные онлайн-занятия с преподавателями проходят в фиксированное время
Нагрузка
В среднем 25-30 часов
в неделю, включая лекции, практики и самостоятельную работу
в неделю, включая лекции, практики и самостоятельную работу
Структура обучения
Дисциплины выстроены последовательно: от базы к прикладным модулям
Практика с первого семестра
Студенты работают с реальными кейсами и данными, включая задачи от индустриальных партнёров
Обратная связь
Домашние задания проверяются преподавателями. Есть возможность задать вопросы и получить разбор
Программа построена так, чтобы вы могли совмещать учёбу
с основной занятостью
с основной занятостью
Сколько стоит обучение
Бюджетных мест нет, но можно оплатить обучение удобным вам способом
Можно оформить налоговый вычет и вернуть 13% стоимости обучения
Образовательный кредит под 3%
Оплата раз в семестр
Стоимость семестра
150 000₽
Образовательный кредит
от 150₽/мес
Стоимость в год
300 000₽
Кому подойдёт обучение в Онлайн-магистратуре
Не подойдёт, если вы
Ищете быстрый и лёгкий формат
Не готовы работать с теоретическими дисциплинами
Ожидаете мгновенного карьерного результата
Не планируете регулярно заниматься
Подойдёт, если вы
Уже работаете в IT
Рассматриваете образование как инвестицию в долгосрочный рост
Хотите структурировать знания и собрать сильное портфолио проектов
Понимаете, что курсов и самообучения уже недостаточно
Онлайн-курсы
Освоить конкретный инструмент
Быстро получить прикладной навык
Узкий стек технологий
Краткосрочный эффект
Курсы помогают освоить конкретный инструмент или стек
Онлайн-магистратуры ТГУ
Понять фундамент и методы
Сформировать системное мышление
Освоить математическую и алгоритмическую базу
Усилить профессиональную устойчивость
Магистратура помогает понять базу и заложить крепкий фундамент
Чем магистратура отличается от онлайн-курсов
О Томском государственном университете
НИ ТГУ — один из старейших университетов России и крупный научно-образовательный центр. Программы онлайн-магистратур объединяют академическую базу университета и современные технологии онлайн-обучения
год
1878
Год основания университета
место
7
По версии QS World University Rankings 2025
место
17
В рейтинге Forbes среди российских вузов 2025
место
4
В международном рейтинге университетов Round University Rankings 2025
место
6
В Национальном рейтинге университетов в 2024 году по версии «Интерфакса»
Участник программы «Приоритет 2030»
Федеральная программа развития университетов
Опыт дистанционного образования более 27 лет
Онлайн-магистратуры реализуются Институтом дистанционного образования НИ ТГУ — подразделением, которое более 5 лет разрабатывает и внедряет онлайн-программы высшего образования
Как стать студентом?
Оставьте заявку
С вами свяжется специалист приемной комиссии и подробно расскажет о всех шагах
Подготовьтесь
к вступительному испытанию на нашем тренажёре
к вступительному испытанию на нашем тренажёре
Вступительное испытание включает мотивационное письмо и тестирование по математике. Предоставим доступ к подготовительному курсу бесплатно
Дождитесь результатов вступительных испытаний
Результаты будут доступны в личном кабинете ТГУ, а также направим информацию на электронную почту
Заключите договор и внесите оплату
После прохождения оплаты и получения вузом скана подписанного договора вы попадете в списки на зачисление
Поздравляем!
Вы — студент Томского государственного университета
Хотите сделать следующий шаг в профессиональном развитии?
Оставьте заявку, мы расскажем как устроена магистратура, какие навыки вы получите и как подготовиться к поступлению
Нажимая на кнопку «Оставить заявку», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности
Часто задаваемые вопросы
Онлайн-магистратура (специализированное высшее образование) — вторая ступень высшего образования, которая позволяет изучать программы классического университета с максимальным использованием удобных онлайн-технологий
Вы получите диплом государственного образца о высшем образовании второй ступени (специализированное высшее образование) с присвоением квалификации «Инженер по информационным системам со специализацией в области исследования данных». Направление: 09.04.03 «Прикладная информатика»
Да, это не является обязательным критерием. Но важно, чтобы у вас уже был диплом о высшем образовании.
В программе есть вводные дисциплины, которые позволят адаптироваться и восполнить пробелы в знаниях
В программе есть вводные дисциплины, которые позволят адаптироваться и восполнить пробелы в знаниях
Учёбе нужно уделять от 25 часов в неделю. Все онлайн-занятия будут в вечернее время или в субботу, в первой половине дня, чтобы вы могли совмещать обучение с работой
Да, онлайн-магистратуры относятся к очным образовательным программам, поэтому студенты могут воспользоваться отсрочкой, при соблюдении непрерывности образования (если поступили в магистратуру в год окончания первого бакалавриата/специалитета)
Оставьте заявку на обучение и с вами свяжется специалист приёмной комиссии. Он расскажет вам о магистратуре и пригласит на день открытых дверей, где вы сможете пообщаться с экспертами и преподавателями
Вы получите информацию на почту, с которой оставили заявку на программу. Также о датах вы можете узнать в телеграм-канале онлайн-магистратур ТГУ или в группе в ВК
Вы можете оплачивать за год, по семестрам, двумя платежами в семестр. Чтобы оплата была более комфортной, можно взять образовательный кредит с господдержкой (Сбер, Т-банк)
Да, для этого необходимо будет заказать академическую справку из вашего ВУЗа, на основании которой будет принято решение о перезачёте
Бесплатная консультация
Свяжемся с вами в течении дня и ответим на все вопросы
Нажимая на кнопку «Оставить заявку», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности