Специалист по работе с данными формирует требования к сбору данных, проводит исследования алгоритмов машинного обучения, разрабатывает модели машинного обучения, разрабатывает и презентует демо-версии решений, консультирует разработчиков по реализации решений.
Системная аналитика больших данных (Прикладная математика и информатика)
Факультет: Информационных технологий
Уровень обучения
Магистр
Форма обучения
- очная
Наименование направления и код
О программе
30
бюджетных мест
Общая информация о программе
Очная форма
срок обучения
2 года
количество мест
на бюджет — 30
на платное — 50
на платное — 50
Стоимость обучения за год
428 000 руб.
(2026)
(2026)
Вступительные испытания и минимальные баллы
на бюджет
Междисциплинарный экзамен — 40 баллов
на платное
Междисциплинарный экзамен — 40 баллов
Проходные баллы в прошлом году
на бюджет
Проходной балл — 76 (2025)
основной корпус
Москва, ул. Автозаводская 16
руководитель
Суворов Станислав Вадимович
прием иностранных граждан
Возможен
важные даты
ДЕНЬ ОТКРЫТЫХ ДВЕРЕЙ
Завершение приема документов на платное
26.08.2026 до 18:00
Завершение приема документов на бюджет
12.08.2026 до 18:00
Дополнительная информация и полезные ссылки
Вопросы о программе
Профессию специалиста по работе с данными нельзя назвать простой. Требуется много знать и много уметь. Нужно понимать, что много времени придется проводить за компьютером. Если вы не готовы учиться или вид компьютера вас раздражает, то это точно не ваше. В противном случае, почему бы нет?
Сможете, но придется приложить усилия. Рынок BigData развивается «взрывообразно». Уже сейчас есть большая нехватка специалистов в этой отрасли, но работодателям требуются умные, грамотные работники. Вам дается время для того, чтобы ими стать. Постарайтесь максимально его использовать. Регулярно посещайте занятия, максимально выкладывайтесь на них. И тогда у Вас все получится.
Нужно иметь законченное высшее образование( бакалавриат или специалитет). Продвинутый уровень подготовки по аналитическому блоку(базовый анализ данных) и блоку ИТ.
Карьера после обучения
Data Scientist
Специалист по работе с данными формирует требования к сбору данных, проводит исследования алгоритмов машинного обучения, разрабатывает модели машинного обучения, разрабатывает и презентует демо-версии решений, консультирует разработчиков по реализации решений.
Lead devops engineer (Hadoop)
Ведущий инженер (Hadoop) обеспечивает непрерывную и корректную работу кластеров Hadoop, решает вопросы, составляет и реализует план развития инфраструктуры обработки данных, ведет документацию.
Партнеры-работодатели
Мы работаем с некоммерческими, корпоративными и общественными
организациями. Студенты с лучшими результатами могут быть
трудоустроены к нашим партнерам после окончания Университета.
организациями. Студенты с лучшими результатами могут быть
трудоустроены к нашим партнерам после окончания Университета.
