1. НИУ ВШЭ
  2. Магистратура НИУ ВШЭ
  3. Математика, информационные науки и технологии
  4. Компьютерные системы и сети. Высоконагруженные системы и оптимизация кода

НИУ ВШЭ Информатика и вычислительная техника (09.04.01)

Где и кем работать, какая зарплата после магистратуры НИУ ВШЭ по программе "Компьютерные системы и сети. Высоконагруженные системы и оптимизация кода"

  • от 400 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2024 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 12 бюджет. мест
  • 2 платных места
  • 2 года обучения

Варианты карьеры после окончания магистратуры Национального исследовательского университета Высшая школа экономики по программе "Компьютерные системы и сети. Высоконагруженные системы и оптимизация кода"

Специалисты должны обладать следующими компетенциями:

  • Знание основных разделов высшей математики, включая математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятностей и математическую статистику, дискретную математику и методы оптимизации
  • Умение программировать на Python и использовать основные библиотеки для машинного обучения, такие как NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch
  • Навыки сбора, обработки и анализа данных, включая работу с базами данных, компьютерными сетями и операционными системами
  • Понимание теоретического устройства алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения, а также их применения для решения различных задач анализа данных
  • Умение внедрять модели машинного обучения в промышленную эксплуатацию, учитывая требования к масштабируемости, производительности, безопасности и надежности высоконагруженных систем
  • Знание основных направлений и тенденций в области машинного обучения и высоконагруженных систем, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы и другие.

Специалисты по машинному обучению и высоконагруженным системам могут работать на различных позициях в IT-сфере, таких как:

  • Data Scientist — специалист по анализу данных, который использует методы машинного обучения для извлечения знаний и ценной информации из больших объемов данных
  • Machine Learning Engineer — специалист по разработке моделей машинного обучения и их интеграции в высоконагруженные системы
  • Data Engineer — специалист по сбору, хранению и обработке данных для дальнейшего использования в машинном обучении
  • Big Data Engineer — специалист по работе с большими данными с помощью распределенных систем и технологий
  • AI Engineer — специалист по разработке интеллектуальных систем на основе машинного обучения и глубокого обучения.

Трудоустройство:

  • IT-компании, занимающиеся разработкой программного обеспечения, веб-сервисов, приложений, игр и других продуктов
  • Интернет-платформы, предоставляющие различные услуги онлайн, такие как поиск, навигация, социальные сети, электронная коммерция, развлечения и другие
  • Банки, финансовые организации и страховые компании, использующие машинное обучение для анализа рисков, кредитного скоринга, фрод-детекции и других задач
  • Промышленные предприятия, применяющие машинное обучение для автоматизации производства, контроля качества, оптимизации ресурсов и других целей
  • Медицинские учреждения и фармацевтические компании, использующие машинное обучение для диагностики заболеваний, разработки лекарств, анализа геномов и других задач
  • Научно-исследовательские организации и университеты, занимающиеся развитием новых методов и технологий в области машинного обучения и высоконагруженных систем.