добавить в избранное
Физтех-школа: Физтех-школа прикладной математики и информатики (ФПМИ)
Руководитель программы: Бунина Елена Игоревна
Кафедра: Кафедра анализа данных
Описание программы:
Специализация направлена на подготовку востребованных в IT-индустрии специалистов новой профессии разработчик машинного обучения. В процессе обучения студенты осваивают современные методы хранения, обработки и анализа данных, получают представление об устройстве систем и сервисов, использующих большие данные и машинное обучение, учатся их создавать и поддерживать. Сочетание глубоких теоретических знаний и большого количества практики позволяет им в дальнейшем как улучшать существующие, так и создавать собственные сервисы и проекты.
В основе обучения лежит углубленное изучение математики и современных приёмов программирования, которые необходимы на каждом из этапов создания и поддержки data-driven проекта. В процессе обучения студенты учатся решать прикладные задачи, такие как распознавание образов, машинный перевод, работают с большими данными, обучают нейросети – и могут не просто создать прототип, а оптимизировать его для эффективной работы в продакшне.
Преподаватели кафедры, совмещающие научную деятельность с работой в Яндексе, стремятся воспитать специалистов с широкими компетенциями в области работы с информацией, востребованных на рынке труда и в компании Яндекс.
Руководитель программы: Бунина Елена Игоревна
Кафедра: Кафедра анализа данных
Описание программы:
Специализация направлена на подготовку востребованных в IT-индустрии специалистов новой профессии разработчик машинного обучения. В процессе обучения студенты осваивают современные методы хранения, обработки и анализа данных, получают представление об устройстве систем и сервисов, использующих большие данные и машинное обучение, учатся их создавать и поддерживать. Сочетание глубоких теоретических знаний и большого количества практики позволяет им в дальнейшем как улучшать существующие, так и создавать собственные сервисы и проекты.
В основе обучения лежит углубленное изучение математики и современных приёмов программирования, которые необходимы на каждом из этапов создания и поддержки data-driven проекта. В процессе обучения студенты учатся решать прикладные задачи, такие как распознавание образов, машинный перевод, работают с большими данными, обучают нейросети – и могут не просто создать прототип, а оптимизировать его для эффективной работы в продакшне.
Преподаватели кафедры, совмещающие научную деятельность с работой в Яндексе, стремятся воспитать специалистов с широкими компетенциями в области работы с информацией, востребованных на рынке труда и в компании Яндекс.
Поделиться