Войти

Новая программа Питерской Вышки для будущих программистов

Источник фотоматериала: © Pixabay.com

17.01.2022

В 2022 году Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук впервые будет набирать студентов на бакалаврскую программу «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект». Кому будет интересна новая программа, в чем ее особенности, что объединяет ее с «Прикладной математикой и информатикой» и в чем ее отличия — читайте в нашем материале.

Для кого эта программа

Программа будет интересна тем, кто любит математику и программирование, хочет стать специалистом в области машинного обучения и анализа данных, а также применять искусственный интеллект для решения бизнес-задач в различных отраслях экономики. 

Уникальность

Главная особенность программы – специализации, которые предлагаются студентам на выбор после окончания второго курса. Они позволяют погрузиться в специфику одного из трех направлений и получить максимальное количество как теоретических, так и практических знаний и навыков, необходимых для построения карьеры. В зависимости от своих интересов и предпочтений студенты могут выбрать: «Прикладной анализ данных», «Архитектуру машинного обучения» или «Анализ данных в финансах».

На первой специализации «Прикладной анализ данных» студентов научат методам анализа данных, проверять данные на полноту, целостность, наличие шумов, ошибок, выбросов и пропусков и работать с проблемами, делая качество предсказаний достаточным для принятия решений по развитию бизнеса.

Выпускники специализации «Архитектура машинного обучения» смогут создавать и поддерживать новые архитектурные решения систем машинного обучения и искусственного интеллекта в областях, связанных с обработкой текстов, звука, видео, управления робототехникой и др. Это будущие Machine Learning Engineer, Computer Vision-специалисты и NLP-специалисты. 

Для тех, кто мечтает построить карьеру в финтех-индустрии, работать трейдером, программа предлагает специализацию «Анализ данных в финансах». Помимо знаний в области финансовой математики и анализа данных выпускники будут разбираться в экономике и финансовой аналитике, смогут заниматься построением аналитических моделей для уверенной работы в области финтеха.

Выбор между двумя программами 

В Санкт-Петербургской школе физико-математических и компьютерных наук Питерской Вышки уже несколько лет успешно реализуется программа «Прикладная математика и информатика», которая готовит сильных программистов-практиков и теоретиков для IT-индустрии. Успешный опыт ее реализации лег в основу новой программы «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект». Так, студенты обеих программ получают необходимые компетенции в области прикладной математики и современного программирования. В основе лежит проектный подход: на каждом курсе студенты работают над собственным проектом — от идеи до прототипа. Если на первых двух курсах проекты учебные, то начиная с третьего, они реализуются уже совместно с компанией-партнером. Также немаловажной частью обучения являются практики и стажировки студентов, которые при желании можно проходить уже после первого курса. 

Но у программ есть и множество отличий. Первое — базовые курсы.
На программе «Прикладная математика и информатика» особое внимание уделяется программированию — изучается больше различных языков программирования (C++, Python, Java, Kotlin, Haskell и др.), технологий и фреймворков, читаются углубленный полуторагодовой курс алгоритмов и структур данных, software engineering, software design, архитектура ЭВМ и операционные системы и пр. На программе «Прикладной анализ и искусственный интеллект» фокус смещен в сторону прикладной математики и методов машинного обучения. Поэтому здесь изучаются в основном только базовые дисциплины в области программирования — обязательные главы алгоритмов и структур данных, основы языков программирования C++, Java и Python. При этом, наряду с обязательными для обеих программ курсами математического анализа, алгебры, дискретной математики, теории вероятностей, математической статистике, на программе «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» в качестве обязательных дисциплин читаются численные методы, методы оптимизации, дифференциальные уравнения и др. 

Второе отличие – набор специализаций. Напомним, у программы «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» их три: «Прикладной анализ данных», «Архитектура машинного обучения», «Анализ данных в финансах». Студентам программы «Прикладная математика и информатика» после второго курса предлагают выбор из пяти специализаций: «Промышленное программирование», «Машинное обучение», «Теория языков программирования», «Теоретическая информатика» и «Биоинформатика». 

Различия в базовых курсах и специализациях находят свое отражение и в дальнейшей профессиональной карьере выпускников программ. По окончании программы «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» студенты  смогут построить карьеру как в крупных индустриальных компаниях (JetBrains, Яндекс, ГазпромНефть, Huawei), так и в областях, связанных с финансами: финансовые компании и банки (Сбербанк, ВТБ, Тинькофф-банк), хедж-фонды (Synthesys, Quantstellation, DataFork, Worldquant LtD). В зависимости от выбранной специализации и интересов выпускник может 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.

Как поступить на «Прикладной анализ данных» 

В 2022 году на программе открыто 20 бюджетных и 30 платных мест. 
Для подачи документов на программу достаточно набрать 60 баллов по математике, русскому языку и информатике или физике. На бюджетные места поступают абитуриенты с максимальной суммой баллов. На программу также можно поступить по результатам олимпиад. Особые права, предоставляемые победителям и призерам олимпиад школьников можно посмотреть в разделе для поступающих

Share:

Read next

Subscribe to StudyInSPb
Newsletter

Мы используем cookie. Это позволяет нам анализировать взаимодействие посетителей с сайтом и делать его лучше. Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с использованием файлов cookie.
Принять