1. СПб НИУ ВШЭ
  2. Магистратура СПБ НИУ ВШЭ
  3. Математика, информационные науки и технологии
  4. Машинное обучение и анализ данных

НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург Прикладная математика и информатика (01.04.02)

Где и кем работать, какая зарплата после магистратуры НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург по программе "Машинное обучение и анализ данных"

  • от 360 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2024 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 30 бюджет. мест
  • 15 платных мест
  • 2 года обучения

Варианты карьеры после окончания магистратуры Санкт-Петербургского филиала Национального исследовательского университета Высшая школа экономики по программе "Машинное обучение и анализ данных"

Выпускники программы могут работать как программистами-исследователями в ведущих российских и зарубежных IT-компаниях, так и продолжить свое обучение в аспирантуре лучших университетов.

Специалисты смогут:

  • организовать научно-исследовательскую деятельность
  • поддерживать коллективную научную коммуникацию, организовывать научные мероприятия
  • организовать обучение специалистов в области прикладной математики новым методам и инструментам в соответствии с направлением подготовки и специализацией
  • анализировать и воспроизводить смысл междисциплинарных текстов с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики
  • создавать междисциплинарные тексты с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики
  • оформлять и представлять публично результаты профессиональной деятельности с использованием информационных технологий
  • осуществлять целенаправленный многокритериальный поиск информации о новейших научных и технологических достижениях в сети Интернет и в других источниках.
  • создавать, описывать и ответственно контролировать выполнение технологических требований и нормативных документов в профессиональной деятельности
  • получать, очищать, анализировать и визуализировать большие объёмы данных
  • реализовывать модели и алгоритмы прикладной математике в виде компьютерных программ.
  • оценивать корректность и воспроизводимость применения методов прикладной математики и информатики.