*WS – результат демонстрационного экзамена по стандартам Ворлдскиллс Россия, сданного выпускником СПО по соответствующей УГСН (см. пункт 2.2.7 Правил приема).

О программе

Новые технологии хранения и обработки больших данных — актуальная современная проблема многих предприятий. Специалисты новых IT-направлений, включая Big data, являются, по оценке Globalcareer, дефицитными до 2030 года в России и мире. Это передовой рубеж развития новых технологий.

Постоянное обновление информационного поля, необходимость быстрого и емкого анализа данных с использованием современного технического и программного обеспечения, включая их разработку, на базе высокопроизводительных процессов и серьезного математического аппарата ‒ все это является основой подготовки специалиста по нашей программе.

Обучение в Мосполитехе

Проектное обучение, широко практикуемое в Московском Политехе, позволяет уже на студенческой скамье решать комплексные подлинные проблемы, взаимодействовать с однокурсниками, потенциальными работодателями и заказчиками.

Высококвалифицированный коллектив преподавателей, сильная материальная база, современная образовательная программа позволяют готовить специалистов, востребованных в IT-индустрии.

Постоянное участие и хорошие результаты студентов в чемпионатах по программированию, IT-конкурсах и т.п. говорят о высоком уровне подготовки студентов и их готовности достойно конкурировать на рынке IT.

бюджетных мест

Вопросы о программе

Профессию специалиста по работе с данными нельзя назвать простой. Требуется способности к математике, логике и программированию. Если да, то ждем вас.

Сможете, но придется приложить усилия. Рынок Big Data 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 среднее образование. Для учебы необходимо быть готовым к работе в команде, не бояться участвовать в презентации своего проекта, уметь делать визуализации, обладать фантазией и терпением.

Все вопросы и ответы

Навыки, которые вы получите

Сбор, хранение, структурирование и анализ больших объемов данных с применением наиболее передовых инструментов BigData (экосистема Hadoop, Spark и т.д.)

Применение машинного обучения для предсказания событий и обнаружения неочевидных закономерностей (Python с набором библиотек для машинного обучения; аналитические платформы Loginom и Deductor и т.д.)

Системное мышление

Карьера после обучения

Junior Data Scientist

от 40_тыс.

Зарплата, ₽

Младший специалист по работе с данными ищет закономерности в данных, проверяет гипотезы, прогнозирует спрос, оптимизирует цели компании.

Data Scientist

от 170_тыс.

Зарплата, ₽

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)

от 300_тыс.

Зарплата, ₽

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.