1. Магистратура
  2. Программы магистратуры
  3. Магистратура "Науки о данных и искусственный интеллект"

Прикладная математика и информатика (01.04.02)

Где и кем работать, какая зарплата после окончания профиля магистратуры "Науки о данных и искусственный интеллект"

  • от 400 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2025 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 250 платных мест
  • 2 года обучения
  • новая программа

Карьера после окончания вуза по профилю магистратуры "Науки о данных и искусственный интеллект", код специальности 01.04.02

Чем занимаются специалисты:

  • проектируют и создают математические модели для прогнозирования — будь то спрос на товары, отток клиентов или курс акций;
  • разрабатывают и обучают алгоритмы машинного обучения, которые самостоятельно находят закономерности в больших массивах информации;
  • создают системы компьютерного зрения для распознавания объектов, лиц или аномалий на изображениях и видео;
  • разрабатывают решения для обработки естественного языка — от чат-ботов и анализа тональности текста до машинного перевода;
  • строят и обслуживают сложные инфраструктуры данных — «хранилища» и «озёра» — для надежного сбора, хранения и обработки информации;
  • автоматизируют процессы подготовки и проверки качества исходных данных, так как корректность моделей напрямую зависит от «чистоты» входной информации;
  • внедряют и сопровождают жизненный цикл моделей в реальных продуктах — от прототипа до промышленной эксплуатации;
  • проводят эксперименты и тесты для оценки эффективности внедренных алгоритмов и бизнес-гипотез;
  • визуализируют результаты анализа, создавая интерактивные дашборды и отчеты для принятия управленческих решений.

Где работают такие специалисты:

  • в крупных технологических компаниях — «Яндекс», «Сбер», «Тинькофф», «ВКонтакте», «Лаборатория Касперского»;
  • в лидирующих российских и международных интернет-сервисах: от маркетплейсов и стриминговых платформ до агрегаторов путешествий;
  • в исследовательских центрах и лабораториях при университетах или корпорациях, занимаясь передовыми разработками;
  • в банковском секторе и финансовых технологиях — для скоринга, обнаружения мошенничества и автоматизированного трейдинга;
  • в телекоммуникационных компаниях, где требуется оптимизировать сети и прогнозировать нагрузку;
  • в ритейле и логистике — для управления цепочками поставок, прогнозирования спроса и персонализированных предложений;
  • в промышленных и энергетических холдингах, внедряя элементы «умного» производства и предиктивного обслуживания оборудования;
  • в медицинских и биотехнологических организациях, где занимаются анализом снимков, расшифровкой генома и разработкой новых лекарств.

1 вариант обучения по программе в  1 вузе России

Посмотреть