Прикладной анализ данных и искусственный интеллект

Фокус программы смещен в сторону прикладной математики и методов машинного обучения. Студенты осваивают базовые дисциплины в области программирования и математики: обязательные главы Алгоритмов и структур данных, Численные методы, Дифференциальные уравнения, Методы оптимизации и др. Большое внимание уделяется изучению Python как основного языка искусственного интеллекта.
На третьем курсе студенты выбирают одну из трех специализаций: «Прикладной анализ данных», «Архитектура машинного обучения» или «Анализ данных в финансах». В зависимости от выбора изучаются: Инженерные практики в машинном обучении, Глубокое обучение и Глубокое обучение с подкреплением, Беспилотные автомобили, Анализ изображений, Обработка естественного языка, Микроэкономика, Эконометрика и Теория финансов.
На каждом курсе студенты реализуют собственные проекты. На первых двух курсах проекты учебные, начиная с третьего – реализуются совместно с компанией-партнером.
Выпускники программы могут занимать такие позиции, как Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer, Computer Vision-специалист, NLP-специалист, Quantitative Analyst, Quantitative Developer, Research Analyst и т.д.