Это снова я, Стас Федотов, руководитель Школы анализа данных в Москве. У Яндекса много проектов в сфере образования: мы запускаем программы для школьников и студентов, организовываем профессиональные конференции, курсы для желающих повысить квалификацию или сменить профессию. Сегодня поговорим об одном из направлений — магистерских программах, которые Яндекс делает совместно с университетами в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Нижнем Новгороде и Минске. Я расскажу, что изучают магистранты во всех партнёрских вузах и как поступить на интересное вам направление.  Кафедра анализа данных   Уже больше десяти лет кафедра Яндекса в МФТИ готовит специалистов в области Data Science. Студенты осваивают актуальные методы хранения, обработки и анализа данных, а также получают опыт работы над реальными задачами в разных областях: от голосовых помощников до беспилотных автомобилей. Сильная теоретическая подготовка в сочетании с большим количеством практики позволяет магистрантам не только пользоваться самыми продвинутыми методами и инструментами Data Science, но и создавать собственные.  В 2020 году открылась новая магистерская программа — «Инфраструктура больших данных». Программа соответствует направлению «Инфраструктура больших данных» ШАДа и подойдёт тем, кто любит программировать, интересуется сложными алгоритмами и хотел бы стать разработчиком распределённых систем.  Обучение в магистратуре на кафедре анализа данных включает обязательные курсы в МФТИ, учёбу в Школе анализа данных, научно-исследовательскую работу по тематике кафедры и участие в одном из научных семинаров Школы. С примерными темами выпускных квалификационных магистерских работ можно ознакомиться по ссылке. На программе «Анализ данных» есть два трека: базовый и продвинутый. Базовый трек предлагается тем, кто недавно пришёл в IT и хочет всему научиться. Обязательное условие для абитуриентов — поступление в ШАД. Отбор в ШАД проводится ежегодно. Подать заявку и пройти первый этап можно с начала апреля до первых чисел мая. Подробнее об экзаменах можно прочитать здесь. Продвинутый трек подойдёт тем, кто окончил ШАД или сильный бакалавриат в области Data Science, но хочет погрузиться в тему ещё глубже или заняться наукой. Для поступления нужно нужно пройти отбор, включающий контест и собеседование по статистике, машинному обучению и основам оптимизации. Чтобы участвовать в конкурсе, во второй половине мая или в июне напишите на почту st-fedotov@yandex-team.ru.  Желательным условием для абитуриентов программы «Инфраструктура больших данных» является поступление в ШАД. Те, кто по каким-то причинам не выполнил это условие, могут связаться со мной по почте в июле и пройти собеседование на оставшиеся места. Специализация «Анализ интернет-данных» в рамках магистерской программы «Науки о данных»
   Сотрудничество Высшей школы экономики с Яндексом началось в 2008 году. Базовая кафедра Яндекса готовит специалистов в области анализа данных, машинного обучения и разработки инфраструктуры больших данных. Цель обучения — освоить современные методы, инструменты и подходы к анализу, обработке и хранению данных. Благодаря продуманному сочетанию теории и практики перед выпускниками открыты дороги и в индустрию, и в исследования. Они могут заниматься самыми разными направлениями Computer Science: синтезом речи и предсказанием погоды, теорией глубинного обучения, созданием поисковых систем и другими. Специализация «Анализ интернет-данных» включает прохождение курсов ШАД и обязательных курсов НИУ ВШЭ, научно-исследовательские семинары, проектную работу, подготовку курсовой и выпускной квалификационной работы. На программе «Анализ интернет-данных» есть два трека: базовый и продвинутый. Первый трек подходит студентам, только начинающим путь в Data Science. Оказаться на нём проще всего, поступив в ШАД. Студенты базового трека могут учиться на любом из направлений Школы. ШАД заканчивает приём заявок от абитуриентов в мае — важно не пропустить этот момент. В конце августа – начале сентября проходит распределение по специализациям. Тем, кто уже поступил в ШАД, остаётся только мотивационное собеседование. Всем остальным предстоит три этапа: онлайн-тестирование, техническое и мотивационное собеседования.  Продвинутый трек подходит тем, кто хорошо знаком с программой основных курсов ШАДа или является их выпускником. Чтобы попасть на него, нужно написать контест или контрольную работу, а после пройти техническое и мотивационное собеседования.  Научный трек живёт внутри продвинутого и создан специально для тех, кто хочет заниматься исследованиями. Отличается тем, что магистранты стажируются в научно-исследовательской лаборатории Яндекса и пишут диплом под руководством работающих там учёных. Чтобы попасть на него, нужно поступить на программу «Науки о данных» и пройти отбор на стажировку в лаборатории. Подать заявку можно тут. Профиль «Алгоритмы и системы обработки больших данных» специальности «Прикладная математика и информатика»  Магистранты изучают современные методы хранения, обработки и анализа данных. Чтобы создавать распределённые и параллельные системы в сфере AI и для решения прикладных производственных задач, будущим специалистам нужны актуальные знания и навыки. В списке дисциплин есть всё необходимое: от супер популярного в последние годы машинного обучения до узких разделов алгоритмической теории. Также много внимания уделяется фундаментальным исследованиям, что помогает студентам находить подходы к самым сложным задачам.  Обучение в магистратуре длится три семестра, включает обязательные дисциплины, формирующие основу специальности, и курсы по выбору, а также написание магистерской диссертации в области, связанной с обработкой больших данных, распределёнными вычислениями или искусственным интеллектом. Для поступления необходимо сдать устный экзамен, включающий материалы из нескольких математических дисциплин и направлений компьютерных наук. Консультацию по программе можно получить у Алексея Толстикова. Совместная траектория УрФУ и Школы анализа данных «Анализ данных»  Совместная траектория УрФУ и ШАДа работает в рамках магистерской программы «Современные проблемы компьютерных наук» с сентября 2017 года. Программа включает курсы ШАДа, семинары по которым ведут преподаватели Школы и разработчики Яндекса, и обязательные для всех магистрантов УрФУ общеобразовательные курсы. Обучение длится четыре семестра. Первые три семестра студенты посещают курсы ШАДа и УрФУ, в четвёртом — курсы ШАДа, а в УрФУ проходят преддипломную практику и сдают государственные экзамены. Чтобы поступить на совместную траекторию, необходимо пройти все этапы отбора и в ШАД, и в магистратуру УрФУ «Современные проблемы компьютерных наук». Поступление проходит отдельно. Подробнее об экзаменах в ШАД можно прочитать на сайте Школы анализа данных. Поступление в магистратуру «Современные проблемы компьютерных наук» проходит в июле, узнать о нём больше можно на сайте университета. Чтобы претендовать на место в программе, необходимо предоставить документ, подтверждающий окончание бакалавриата. Набор на совместную траекторию ограничен — сейчас доступно 10 мест. Если на программе останутся свободные места, то абитуриенты, которые не попали в ШАД, но показали высокие результаты на вступительных испытаниях в магистратуру, получат возможность учиться на траектории «Анализ данных» в течение первого семестра. По итогам семестра принимается решение о том, продолжит студент учиться на траектории, или нет. Если курсы ШАДа сданы на хорошо и отлично, студент считается зачисленным на программу. Если оценки ниже, придётся отчислиться или перевестись на другое направление.  С сентября 2021 года Яндекс и Университет Лобачевского в Нижнем Новгороде запускают совместную магистратуру по анализу данных. Магистерская программа «Когнитивные системы» будет готовить специалистов в области анализа данных, глубокого обучения и разработки машинного обучения, а также исследователей в сфере искусственного интеллекта.  Программа объединит курсы Школы анализа данных по машинному обучению, алгоритмам и структуре данных, компьютерному зрению, автоматической обработке текстов и общеобразовательные курсы ННГУ, обязательные для магистрантов; среди них — английский язык, философия и другие предметы. Поступление в магистратуру и ШАД проходит отдельно. Чтобы попасть на совместную траекторию, необходимо пройти все этапы отбора и в ШАД, и в магистратуру ННГУ «Когнитивные системы» (экзамены по математике и программированию). Подробную информацию об условиях поступления можно узнать на сайте приёмной комиссии и сайте ШАДа.  Магистерская программа «Аналитика данных»  Совместная программа Университета ИТМО и Яндекса открылась в 2020 году. Здесь готовят специалистов, способных создавать, адаптировать и применять методы анализа данных в разных предметных областях, используя технологии машинного обучения, в том числе: анализ временных рядов, интеллектуальный анализ текстов на естественном языке, анализ изображений и звуков, компьютерное зрение. У магистрантов есть возможность посещать курсы Computer Science Center, которые входят в учебный план. Среди основных предметов: машинное обучение, хранение и обработка больших данных, прикладная статистика, методы оптимизации и другие. Также на программе преподаются прикладные курсы, которые студенты могут выбрать в рамках индивидуальной образовательной траектории. Для успешного обучения в магистратуре «Аналитика данных» студентам необходимо знание алгебры, математического анализа и теории вероятностей, а также владение каким-нибудь из языков программирования. Для сдачи вступительных испытаний необходимо подать документы в приемную комиссию Университета ИТМО. Если вы хотите поступить или задать вопрос о программе, пишите Ольге Борисовне Егоровой. Программа «Прикладной анализ данных»  В 2020 году Европейский университет и Яндекс запустили программу дополнительного профессионального образования ПАНДАН (Прикладной АНализ ДАНных). Мы пригласили абитуриентов с гуманитарным образованием, чтобы они за восемь месяцев освоили основы классической статистики, машинного обучения, NLP и компьютерного зрения и научились работать с разными типами данных. В 2021 году помимо программы дополнительного образования запустится магистерская программа ПАНДАН, где студентов ждёт более глубокое изучение алгоритмов и программирования, больше проектной работы и практики, плюс 25 факультативных курсов на выбор с любого направления Европейского университета. Всего на программе будет 10 мест. Учебный план ПАНДАН основан на проектной работе и отвечает реальным научным потребностям антропологов, историков, историков искусства и других исследователей, которые мало знакомы с современными методами работы с данными. В общественных и гуманитарных областях есть много ценного, например, Госкаталог с информацией о всех музейных фондах страны, оцифрованные данные архивов, рукописи, дневники, письма, базы государственных ведомств. Кроме того, постоянно появляются и накапливаются цифровые следы: данные о маршрутах, репосты, новости. Вся эта информация, если уметь поставить к ней правильные вопросы, может послужить основой для неожиданных выводов об устройстве повседневной жизни и реальном положении дел в разных сферах — от криминологии до атрибуции картин. Для первого набора выбраны четыре проекта: В будущем планируется ещё один проект, связанный с геоданными и безопасностью дорог. Над каждым из проектов будут работать 4–5 слушателей плюс кураторы из Европейского университета и Яндекса. В конце учебного года проектные группы представят готовые продукты, обладающие научной ценностью. Нужно написать два эссе, выбрав наиболее интересные из шести тем. Темы публикуются каждую неделю в социальных сетях Европейского университета и в нашем телеграм-канале. Отправить эссе в приёмную комиссию нужно до 5 августа, потом — пройти собеседование. Чтобы написать эссе, знание методик анализа данных не требуется, важнее умение задавать вопросы и находить интересные способы ответить на них. Для поступления на программу ДПО высшее образование не требуется, а чтобы попасть в магистратуру, необходимо иметь диплом бакалавра или специалиста. Руководитель образовательных проектов