Úvod
PřehledDatoví vědci budou patřit k nejžádanějším specialistům na trhu hi-tech. Účelem našeho programu je uspokojit tuto poptávku a vybavit nejtalentovanější mladé vědce znalostmi strojového učení, hlubokého učení, počítačového vidění, analýzy průmyslových dat, zpracování přirozeného jazyka, matematického modelování a dalších důležitých oblastí moderní datová věda.Režimy a doba trvání: 2 roky (na plný úvazek)
Poplatky za školné: žádné školné pro ty, kteří úspěšně absolvovali výběr
Jazyk angličtinaVzděláníProgram MSc je dva roky: první rok je posílit teoretické zázemí a druhý rok se zaměřuje na výzkum. Studenti mají svobodu volit si kurzy a mimoškolní aktivity pro formování své individuální trajektorie, získání měkkých dovedností a získání podnikatelských dovedností pro přípravu na pracovní místo.Přednášky a praktické kurzy vedené světoznámými profesory a odborníky.
Jednotlivé výzkumné projekty studentů prováděné v laboratořích Skoltech.
8-týdenní program ponorení letního průmyslu na špičkových společnostech, které mění své znalosti a dovednosti.
Kurzy týkající se podnikání a inovací, které poskytují dovednosti i znalosti pro komercializaci nápadů a výsledků výzkumu.Úspěšný absolvent programu bude vědětMatematické a algoritmické základy datové vědy
Hlavní metodologické aspekty vědeckého výzkumu a vývoje aplikací v oboru datové vědy
Nejmodernější techniky strojového učení a souvisejících oblastíStruktura programuDvouletý program zahrnuje povinné a doporučené volitelné předměty s nejdůležitějšími tématy, širokou škálu volitelných předmětů (v závislosti na výzkumných a profesionálních potřebách studenta), složky podnikání a inovací, výzkumnou činnost a 8 týdnů průmyslu. ponoření.
Track: Machine Learning and Artificial Intelligence (MLAI)
Techniky strojového učení jsou v popředí moderní vědy o datech a umělé inteligence. Učební osnovy programu obsahují vyváženou kombinaci témat vyvinutých v poslední době spolu s důkladnou výukou matematických základů, jako je pokročilá lineární algebra, optimalizace, statistika vysokých rozměrů atd.
Tato stopa je také k dispozici v síťové formě s Moskevským institutem pro fyziku a technologii.
Úspěšný absolvent této dráhy bude schopen:Porozumět a formulovat složité úkoly v reálném světě, jako jsou problémy s analýzou dat;
Přispívat k vývoji softwaru nové generace strojového učení konkurenceschopného nebo nadřazeného stávajícím příkladům softwaru v kritických a vznikajících aplikačních oblastech;
Aplikujte relevantní softwarové nástroje, algoritmy, datové modely a výpočetní prostředí pro řešení problémů v reálném světě.Track: Math for Machine Learning (MML)
(V síťové formě s Vyšší ekonomickou školou)
Moderní strojové učení je na špici různých oborů matematiky a informatiky. Matematika strojového učení je jednou z nejdynamičtějších oblastí moderní vědy, která zahrnuje matematické statistiky, strojové učení, optimalizaci a teorii informací a složitosti. Od začátku programu studenti spolupracují v tematických pracovních skupinách a aktivně se podílejí na výzkumu, učí se od vědců Skoltech a Higher School of Economics i předních světových specialistů na statistiku, optimalizaci a strojové učení.
Úspěšný absolvent této dráhy bude:Aktivní znalost moderních metod a přístupů ve statistickém učení, včetně matematické statistiky, stochastických procesů, konvexní optimalizace;
Umět aplikovat a dále rozvíjet takové metody řešení komplexních prakticky motivovaných problémů analýzy dat.Vstupní požadavky:Znalosti a dovednosti: matematika, diferenciální rovnice, lineární algebra, teorie pravděpodobnosti a matematická statistika, diskrétní matematika (včetně teorie grafů a základních algoritmů), programování.
Vzdělání: bakalářský titul v oboru IT nebo jeho ekvivalent v matematice, informatice, informačních a komunikačních technologiích, aplikované fyzice nebo jiných technických oblastech.
Anglický jazyk: Pokud vaše vzdělání nebylo provedeno v angličtině, očekává se, že prokážete dostatečnou úroveň angličtiny.
APLIKAČNÍ BALÍČEK:Váš životopis (ENG)
Motivační dopis (ENG)
2 dopisy doporučení
Diplom nebo přepis
Vaše certifikáty a ocenění, úspěchy a další materiály pro portfolio
