Науки о данных

02.03.01На русском языке

Уровень обучения Бакалавриат

Форма обучения Очная

Продолжительность обучения 4 года

Описание программы
  • Целью программы является совмещение фундаментального математического образования со всесторонним изучением современных областей информатики и методов анализа данных
  • Курсы по математике и теоретической информатике сочетаются с обучением программированию, причём особое внимание уделяется вопросам работы с большими объёмами данных, а также фундаментальным основам машинного обучения
  • Обучающиеся вовлекаются в научную работу и получают возможность участвовать в российских и зарубежных научных школах и конференциях
Основные учебные курсы

Курсы по математике

  • Математический анализ
  • Алгебра
  • Функциональный анализ
  • Геометрия и топология
  • Основы наивной теории множеств
  • Дискретная теория вероятностей
  • Дифференциальные уравнения и динамические системы
  • Математические основы алгоритмов
  • Комбинаторика
  • Теория вероятностей
  • Численные методы
  • Анализ Фурье

Курсы по программированию

  • Теоретическая информатика
  • Основы программирования
  • Архитектура компьютерных систем
  • Цифровая культура
  • Язык эффективной коммуникации
  • Параллельные вычисления
  • Базы данных
  • Машинное обучение
  • Анализ данных
  • Комбинаторная оптимизация

В курс входят дисциплины по выбору с третьего года обучения

Элективные дисциплины – более 100

Преимущества обучения
  • Известные преподаватели — действующие ученые или сотрудники крупных IT-компаний, которые применяют свои знания на практике
  • Качественные технологические курсы, которые ведут инженеры крупных IT-компаний. На курсах по программированию будет code review — опытный разработчик поможет найти в коде ошибки, недочеты, подскажет как исправить. На курсах по машинному обучению — соревнования по анализу данных
  • Глубокие математические курсы. Программа создана вместе с коллективом Исследовательской лаборатории им. П. Л. Чебышёва. На младших курсах часть лекций со студентами программы «Математика» будут общими. Это значит, что студенты получат фундаментальное образование по многим направлениям современной математики
  • Научная работа. Студенты программы занимаются фундаментальными или прикладными исследованиями, участвуют в конференциях разного уровня. Университет финансирует поездки на международные конференции
  • Соревнования. Студенты могут посещать тренировки по машинному обучению, занятия по олимпиадному программированию, или математике на выбор
Известные преподаватели
  • А. Ю. Авдюшенко — руководитель программы НоД (МААД), куратор CS центра, кандидат физико-математических наук, работал аналитиком в Яндексе
  • В. Н. Брагилевский — работает в JetBrains. Входит в комитет по стандартизации языка программирования Haskell и наблюдательный комитет по разработке компилятора GHC языка Haskell. Автор книги «Haskell in Depth»
  • С. Ю. Власов — разработчик в JetBrains, выпускник CS центра, отлично знает лучшие промышленные практики программирования, ведёт практики по С++
  • Г. И. Сурин — разработчик моделей глубокого обучения (computer vision), опытный участник соревнований по машинному обучению
  • С. В. Кисляков — доктор физико-математических наук, академик РАН
  • С. В. Иванов — доктор физико-математических наук, член-корреспондент РАН
  • А. В. Степанов — доктор физико-математических наук, доцент
  • Н. А. Вавилов — доктор физико-математических наук, профессор
  • Э. А. Гирш — доктор физико-математических наук, профессор РАН, один из основателей и член наблюдательного совета серии конференций CSR, один из основателей соревнований программ-решателей задачи выполнимости SAT competition
  • А. С. Охотин —профессор, кандидат физико-математических наук, Ph.D. (Queen's University, Canada)
  • М. А. Лифшиц — доктор физико-математических наук, профессор
  • Ф. В. Петров — профессор, доктор физико-математических наук, тренер СПбГУ по олимпиадной математике
  • С. Б. Тихомиров — профессор, доктор физико-математических наук, координатор индустриальных проектов ФМКН
  • С. А. Пузынина — кандидат физико-математических наук, доцент
  • С. Ю. Пилюгин — доктор физико-математических наук, профессор
  • Р. В. Бессонов — кандидат физико-математических наук, доцент
  • Е. А. Арсеньева — Ph.D. in Informatics, старший преподаватель
  • С. И. Николенко — кандидат физико-математических наук, доцент, автор книги «Глубокое обучение»
  • И. С. Казменко — старший преподаватель, тренер команд СПбГУ по спортивному программированию 
Международные связи

У многих преподавателей программы есть научные связи в различных университетах мира. Преподаватели деятельно участвуют в международной научной жизни. Благодаря этому перед студентами открывается широкий выбор возможностей приобрести международный опыт

Практика и будущая карьера

Места прохождения практики

  • Начиная с третьего семестра студенты могут работать над проектами под руководством ведущих сотрудников продуктовых IT-компаний. Проекты могут быть самыми разными: браузерная игра, которая знакомит с машиной Тьюринга, сервис для изучения генома человека, предсказание цены продажи недвижимости, сервис для удалённого интервью, прототип датчика, который подсчитывает проехавшие мимо машины и другие

С их помощью студенты:

  • Познакомятся с самыми разными технологиями
  • Поймут, какое направление или технология увлекают больше других
  • Попробуют решить почти реальные рабочие задачи: проекты очень близки к ним

Перечень ключевых профессий

Выпускники будут работать аналитиками данных и разработчиками-исследователями в IT- или продуктовых компаниях, или в научных организациях. Аналитик данных (data scientist) объединяет черты математика, программиста, инженера и учёного. Сейчас это одна из самых востребованных профессий в IT