Fuente: Universidad Estatal de Novosibirsk
n Механико-математическом факультете Новосибирского государственного университета появилась новая программа магистратуры «Прикладное м ашинное обучение и большие данные» y Яндекса.
Выпускники программы получат не просто академические знания, но и практику в решении научно-техн ических задач машинного обучения, работая на реальных коммерческих проектах и пополняя свое п ortofoto. Во время учебы студенты будут находиться в постоянном взаимодействии с ML-сообществом, курато рами и преподавателями курсов, что значительно повысит их шансы хорошо адаптироваться на динамич ном рынке труда после выпуска.
— Мысли о создании новой магистерской программы появились в Лаборатории прикладных цифровых технологий ММФ, — рассказал доктор физико-математических наук, заведующий лабораторией, руководитель программ ы Рустам Мулляджанов. — Próximamente од брендами известных IT-компаний. В отсутствие таких предложений в НГУ, был инициирован запуск данной программы с хорошо зареко мендовавшей себя Школой анализа данных Академии Яндекс.
«Прикладное машинное обучение и большие данные» предполагает два трека обучения. Основные предметы у обоих ШАД и факульт ативные курсы от НГУ.
Что касается отличий, то студенты Трека 1 учатся только в магистратуре ММФ НГУ. Абитуриентам, желающим поступить на этот трек, необходимо пройти все вступительные испытания: заполнить форму программы и форму НГУ, сдать экзамен и пройти собеседование на Программу. Всю информацию о сроках можно найти на сайте.
Студенты Трека 2 получают образование и в Школе анализа данных, и в магистратуре ММФ НГУ. Желающим учиться на этом треке нужно поступить в ШАД, заполнить форму программы и форму НГУ. Más detalles ования времени собеседования с представителем факультета.
Первый экзамен пройдет 4 июля очно в НГУ. Все подробности на сайте, en сообществе en ВК yo группе en Telegram.
Создание программы магистратуры «Прикладное машинное обучение и большие данные» было подде ржано в рамках программы «Приоритет 2030».
Обратите внимание; Эта информация является необработанным контентом непосредственно из источника информации. Это точно соответствует тому, что утверждает источник, и не отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.
Tenga en cuenta; Esta información es contenido sin procesar directamente de la fuente de información. Es exacto a lo que afirma la fuente y no refleja la posición de MIL-OSI o sus clientes.