Как устроена онлайн-магистратура Вышки по наукам о данных

Рассказывают академические руководители программы Евгений Соколов и Владимир Подольский

Как устроена онлайн-магистратура Вышки по наукам о данных

Анализ данных

Совместно с Яндексом Высшая школа экономики открыла набор в англоязычную онлайн-магистратуру по data science на платформе Coursera. Помимо курсов и домашних заданий студентов ждет работа над проектами и общение с представителями науки и индустрии. Академические руководители программы Евгений Соколов и Владимир Подольский рассказали о том, чего ждать от новой магистратуры и с какими вызовами они столкнулись во время разработки программы.

Как устроены онлайн-магистратуры

Онлайн-магистратуры — популярное направление в современном образовании. За последние годы этот формат стал очень востребован. Он решает ряд проблем, которые возникают у онлайн-курсов. Студенты активно вовлекаются в научную и проектную деятельность, а не предоставлены сами себе. Это полноценная учебная программа со множеством дисциплин, общением с преподавателями и дипломом международного образца.

Наша главная задача — организовать учебный процесс так, чтобы студенты чувствовали, что они учатся в университете, а не просто заплатили за курсы на Coursera и слушают их холодными зимними вечерами.

У всех слушателей всегда есть возможность пообщаться с преподавателями в формате онлайн-вебинаров и в специальных чатах. Важной составляющей общения становится проектная деятельность.

Особенности онлайн-магистратуры Вышки

Наши конкурентные преимущества — это цена и не слишком высокий порог входа.

Программа устроена так, что даже человек с непрофильным бакалаврским образованием может прийти к нам учиться и после магистратуры найти работу в области анализа данных.

Наверняка мы столкнемся с трудностями, связанными с тем, что у наших студентов разный бэкграунд и разный багаж знаний. Но у нас есть опыт проведения майнора по анализу данных в Вышке для людей с совершенно разным бэкграундом.

Поступление 

Наши формальные требования к поступающим включают только наличие бакалаврского диплома. Но важнее всего экзамен, на котором проверяется математическая подготовка: базовые знания, умение строго рассуждать и алгоритмически мыслить.

Дело в том, что мы ожидаем увидеть среди наших студентов людей из разных стран с совершенно разными традициями преподавания математики в университете. Поэтому мы проверяем не столько знания, сколько умение рассуждать.

Мы не собираемся проверять, умеет ли студент программировать, требуется только базовое алгоритмическое мышление.

Набор будет проводиться дважды в год: в феврале и сентябре.

Программа магистратуры

Первый семестр рассчитан на то, чтобы дать студентам необходимую базу. Мы учим их высшей математике, которая требуется для анализа данных, и программированию на Python. Курсы первого семестра включают всё, что нужно для начала работы в области анализа данных. Это очень интенсивная подготовка, но наш опыт показывает, что именно так бакалавров можно вывести на подходящий уровень за короткое время.

После этого студент выбирает одно из трех направлений:

  • Data scientist — в первую очередь про машинное обучение, глубинное обучение и их приложения. Но анализ данных — это ещё и сбор данных, их подготовка и грамотная валидация моделей. Такие навыки тоже будут даваться в рамках этого направления.
  • Machine Learning Engineer — сделано с уклоном в разработку, написание эффективного кода, проектирование крупных систем и сервисов.
  • Researcher in Data Science — предназначено для тех, кто хочет после магистратуры заняться наукой, или хочет применять научные знания в индустрии.

Практически все курсы предполагают работу над проектом. К примеру, в курсе по дискретной математике студенты будут работать с графом социальной сети, а на курсе по анализу текстов студенты делают диалоговую систему.

Помимо этого магистратура предполагает три больших проектных курса. Это не только лекции, но, например, и постепенное создание большого продукта, который будет не стыдно показать работодателю. Защита диплома — тоже один из проектов. Либо студент решает какую-то из стандартных задач и защищает по ней диплом, либо он получает оригинальное задание и научного руководителя из Вышки или из индустрии, особенно если речь идет про научный трек.

Яндекс выступает индустриальным партнером магистратуры, сотрудники компании участвуют в разработке курсов и сами преподают. Существенно, что Яндекс помогает с данными и задачами для студентов, нам важна актуальность заданий, которые мы будем давать. Также в планах компании пригласить на собеседование наших лучших выпускников — тех, кто окажется в топе рейтинга.

Больше по теме

Анализ данных

Чем занимаются стажёры-аналитики в Яндексе

«Могу попасть в любую команду, и у каждой — свои задачи»

Анализ данных

Простой гид по байесовскому А/B-тестированию на Python

Перевод материала из блога Towards Data Science

Анализ данных

Мегагрант на чистую математику

Андрей Райгородский и Янош Пах рассказывают о планах новой лаборатории МФТИ

Анализ данных

Как ШАД и Имперский колледж Лондона учат физиков машинному обучению

Рассказывает выпускник Школы анализа данных и лаборатории LAMBDA  — Сергей Широбоков

Анализ данных

ШАД: не только для крутых математиков

Ваге Егиазарян о том, как Школа анализа данных вновь открыла для него высшую математику и путь в науку 

Анализ данных, Разработка

От C++ до теории игр: 10 лекций CS центра

Знакомьтесь с новыми языками программирования, технологиями и областями 

Анализ данных

Поступление в ШАД глазами куратора и студента

Чего ожидать на онлайн-тесте, очном этапе и собеседовании и как подготовиться к отбору