Анализ российского цифрового рынка показывает, что на нём особенно востребованы специалисты по машинному обучению и анализу данных. За ними развитие и конкурентоспособность целых индустрий и эффективность экономики. Цель этого трека дать знания по решению продвинутых задач связанных с анализом данных и машинным обучением. В основе программы материалы и курсы Школы анализа данных Яндекса и работа над проектами, в основе которых — актуальные проблемы, с которыми сталкиваются компании-партнёры в исследовательских и производственных задачах.
Программа подойдёт людям, которые хотят освоить новую профессию и сразу начать работать в области машинного обучения и анализа данных в одной из компаний-партнеров ИНТЦ «Сириус». Во время программы участники могут доучиваться в вузе или где-то работать: она рассчитана на 6 месяцев и включает очные и заочные этапы. Один раз нужно будет приехать в Сочи, но большая часть занятий пройдёт удаленно.
Преподавателями и менторами станут сотрудники ведущих вузов страны, в том числе преподаватели Школы анализа данных, а также эксперты из компаний-партнёров: ООО «ОЦРВ», Тинькофф и Яндекса. Программа включает индивидуальную и командную работу.

Цели программы:
Программа направлена на освоение профильных направлений подготовки и методов работы в области цифровизации и автоматизации процессов обработки данных.
Основные цели образовательного модуля:
- изучение области применения методов машинного обучения для решения задач классификации, кластеризации, регрессии и ранжирования;
- изучение теоретических основ методов и алгоритмов машинного обучения;
- практическая реализация методов машинного обучения для решения прикладных задач;
- практическая реализация методов экспериментальной проверки гипотез;
- освоение навыков работы в команде, выполнение проекта по созданию приложения, базирующегося на анализе и обработке данных.

Основные задачи программы:
- разбор алгоритмов машинного обучения, изучение области применимости и методов настройки параметров обучения;
- изучение методологии сбора данных для эффективного анализа и получения результирующей модели, изучение методов отбора признаков;
- введение в комплекс актуальных и показательных методов, представленных в различных программных библиотеках и комплексах, для решения задач машинного обучения;
- развитие логического мышления и формирование знаний и умений в области математических моделей;
- совершенствование методов решения прикладных задач, аргументировано обосновывая критерии, по которым проводились изменения и сравнение методов;
- исследование полученных математических моделей конкретных задач в области профессиональной деятельности;
- развитие умений совместной работы над проектом и практических навыков декомпозиции задач, использовании систем совместной работы с данными и программным кодом, документирование.

Результатом обучения на программе станет получение дополнительных компетенций в области аналитики и создания практических решений с использованием современных технологий. В рамках работы над проектом будет получен дополнительный опыт командной работы над этапами разработки программных модулей с использованием потоков данных и машинного обучения.

Основной формой подведения итогов для определения уровня освоения программы является выполнение заданий при дистанционном изучении теоретического материала и защита проекта.

По итогам защиты проектов обучащиеся, продемонстрировавшие лучшие результаты, будут приглашены на стажировки в компании-партнеры.

Полученные навыки использования инструментов коллективного выполнения поставленных задач и опыт использования современных методов обработки данных должны значительно повысить шанс занимать значимые позиции в области разработки программных решений на основе технологий искусственного интеллекта.

Форма обучения - очно-заочная. На заочном этапе обучащиеся изучают материалы дистанционных курсов. В рамках очного этапа: выполнение проекта в командах, подготовка презентации с результатами, защита проекта.

Сроки и продолжительность образовательного модуля.
26 февраля – 25 июля 2021 года.
С 1 по 7 февраля 2021 года – онлайн-тест с решением задач по математике и программированию (на прохождение теста дается 48 часов с момента старта).
С 10 по 20 февраля 2021 года – собеседование в режиме видеосвязи с преподавателем или представителем организаторов программы.
С 26 февраля по 31 мая 2021 года – дистанционная работа над Блоками 1-3 (курсы «Машинное обучение»/«Глубинное обучение», «Основы статистики в машинном обучении» и «Язык Python для анализа данных»).
С 5 июля по 25 июля 2021 года – работа над проектом в команде.

Образовательный модуль предназначен для студентов старших курсов бакалавриата, магистратуры, аспирантов, знакомых с основами математического анализа, линейной алгебры, комбинаторики, теории вероятностей, математической статистики и методов численного решения оптимизационных задач, владеющих навыками программирования на языках высокого уровня.
Минимальный уровень образования: успешное окончание 1-3 курсов по перечисленным направлениям подготовки.
01.00.00 Математика и механика
02.00.00 Компьютерные и информационные науки
09.00.00 Информатика и вычислительная техника

Форма организации отбора участников

Вступительные испытания проходят в два этапа: тестовое задание и собеседование. На собеседование приглашаются участники, успешно справившиеся с тестовым заданием.

Тестовое задание

В рамках тестового задания проверяются два типа заданий:
-   Знания в требуемых математических дисциплинах (математический анализ, линейная алгебра, комбинаторика, теория вероятностей, математическая статистика).
-   Навыками программирования на языках высокого уровня с использованием эффективных структур данных и алгоритмов.
(скачать вариант тестового задания 2020 года)

Собеседование - после успешного написания теста вам будет назначено дистанционное собеседование с представителем программы, на котором с вами обсудят ваш бэкграунд и мотивацию поступления на образовательную программу.

Также мы просим участников отбора предоставить нам следующие документы:

1. Резюме 

Помимо общей и контактной информации резюме должно включать:
- описание опыта работы в научных лабораториях (стаж, функционал, полученные компетенции);
- перечень научных публикаций;
- перечень научных конференций и школ, в которых студент принимал участие;
- уровень владения английским языком.

2. Мотивационное письмо 

Должно включать ответы на вопросы: почему участнику важно попасть именно на этот образовательный̆ модуль, какие знания и компетенции он планирует развить в результате прохождения обучения.

3. Справка с места обучения или диплом, если вы уже окончили обучение;

4. Сертификаты пройденных курсов/программ (при наличии);

5. Научные публикации, относящиеся к тематике образовательного модуля (при наличии).

Всем, кто прошел конкурсный отбор и был приглашен на программу, необходимо получить и отправить на почту oumr.university@talantiuspeh.ru скан-копии:

1) справки о санитарно-эпидемиологическом окружении, полученной не ранее чем за 3 дня до выезда в Университет;

2) справки с отрицательным результатом тестирования методом ПЦР на новую коронавирусную инфекцию COVID-19, полученной не ранее чем за 3 дня до выезда в Университет.

По приезде в Университет участникам образовательного модуля следует предоставить оригиналы указанных документов (справки и результата теста) во время регистрации участников.

Научно-технологический университет «Сириус» обеспечивает проживание, проезд / перелет по территории РФ и питание для участников программы.

Плата за обучение на программе не взимается.

К участию в программе допускаются только граждане РФ.