Науки о данных
02.03.01 На английском и русском языках
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
- Геометрия и топология
- Основы наивной теории множеств
- Дискретная теория вероятностей
- Дифференциальные уравнения и динамические системы
- Математические основы алгоритмов
- Теория вероятностей
Курсы по программированию
- Машинное обучение
- Теоретическая информатика
- Основы программирования
- Язык Python
- Архитектура компьютера
- Операционные системы
- Программирование на языке С++
В образовательную программу входят дисциплины по выбору (более 100) 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
- Проработанные 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 — кандидат физико-математических наук, доцент Факультета математики и компьютерных наук, научный руководитель программы бакалавриата «Науки о данных». Руководитель ML-программ в ШАД и университетах, Яндекс.
- А. А. Петров — старший разработчик в Службе разработки вычислительной платформы и прикладных крауд-сервисов Яндекса, отлично знает лучшие промышленные практики программирования, ведёт Основы программирования и Объектно-ориентированное программирование
- 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 Факультета и компьютерных наук
- Н. А. Вавилов — доктор физико-математических наук, профессор Факультета и компьютерных наук
- А. С. Охотин — кандидат физико-математических наук, Ph.D. (Queen's University, Canada), профессор Факультета и компьютерных наук
- М. А. Лифшиц — доктор физико-математических наук, профессор Факультета и компьютерных наук
- Ф. В. Петров — доктор физико-математических наук, профессор Факультета и компьютерных наук, тренер СПбГУ по олимпиадной математике
- С. А. Пузынина — кандидат физико-математических наук, доцент Факультета и компьютерных наук
- С. Ю. Пилюгин — доктор физико-математических наук, профессор Факультета и компьютерных наук
- Р. В. Бессонов — кандидат физико-математических наук, доцент Факультета математики и компьютерных наук
- С. И. Николенко — доктор физико-математических наук, доцент Факультета математики и компьютерных наук, 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.