Разработка программного обеспечения и науки о данных

01.04.02На русском языке

Уровень обучения Магистратура

Форма обучения Очная

Продолжительность обучения 2 года

Вступительные испытания

Компьютерные науки — конкурс документов (портфолио), письменная (для граждан РФ и соотечественников).

Описание программы

Программа формирует у обучающихся понимание современных подходов к разработке программного обеспечения и анализу данных, а также той математики, которая лежит в основе этих подходов. Учебный план состоит из нескольких треков с упором на изучение и освоение на практике последних достижений науки и технологий. Программа разработана для бакалавров, изучавших математику и программирование, желающих получить актуальные фундаментальные и прикладные знания в сфере компьютерных наук.

Основные учебные курсы

Курсы по анализу данных

  • Байесовские методы в машинном обучении
  • Компьютерное зрение
  • Нейробайесовские методы
  • Глубокое обучение
  • Обучение с подкреплением
  • Разработка беспилотников
  • Обработка естественного языка

Курсы по верификации и валидации программ

  • Введение в формальные методы верификации программ
  • Математическая логика
  • Теория типов и языки программирования
  • Верификация моделей программ
  • Верификация конкурентных и распределенных программ (TLA+)
  • Языки программирования с зависимыми типами
  • Открытые проекты по верификации ПО

Курсы по архитектуре больших систем

  • Архитектура и проектирование информационных систем
  • Алгоритмы для параллельных и распределённых вычислений
  • Виртуализация и облачные технологии
  • Инфраструктура распределённых систем
  • Технологии хранения и обработки больших данных
  • Предметно-ориентированное программирование
  • Компьютерная безопасность

Программа также включает годовые треки по квантовым вычислениям, системному программированию и организации процесса разработки.

Преимущества программы
  • Основа программы — гибкая система треков в широком спектре от теории до практики и управления процессами. Основные треки — анализ данных, верификация и валидация программ и архитектура больших систем — идут два года. Студенты сами выбирают, какими годичными треками дополнить свою программу
  • Возможность построить индивидуальную траекторию и доступ к огромному выбору курсов МКН СПбГУ. Кроме того, на факультете проводятся открытые лекции и конференции, а также много внутренних научных и образовательных событий, в них можно принимать участие и даже создавать свои
  • Большое количество практики в каждом семестре. В каждом семестре студенты работают самостоятельно над семестровым (первый год обучения) или дипломным (второй год обучения) проектом. Он может быть исследовательским или практическим, задачи поступают напрямую из индустрии
  • Каждый трек снабжен семинаром или ридинг-группой, на которой разбирается актуальная для области ситуация (студенты разбирают статьи или читают книги). По теме семинара студенты вовлекаются в практическую деятельность, разную для треков, например, по анализу данных можно воспроизводить результаты статей и пытаться их улучшать
  • Небольшой набор позволяет реализовать индивидуальный подход к студентам. Программа ориентирована на подготовленных студентов, что позволяет, с одной стороны, углублять материал курсов, а с другой — учиться в сильном окружении
  • Сотрудничество с JetBrains, Яндекс и другими известными исследовательскими и IT-компаниями позволяет нам отбирать лучшие проекты для практики, выплачивать повышенные стипендии, организовывать внеучебные мероприятия
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. Б. Тихомиров — профессор, доктор физико-математических наук, координатор индустриальных проектов ФМКН
  • Д. С. Шалымов — кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник лаборатории управления сложных систем ИПМАШ
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: участие в совместных исследованиях, конференциях и семинарах.

Практика и будущая карьера
Места прохождения практики

В каждом семестре студенты много работают самостоятельно над семестровым (первый год обучения) или дипломным (второй год обучения) проектом. Он может быть исследовательским или практическим. Задачи поступают напрямую из индустрии, а руководителями выступают представители IT-компаний и научные сотрудники лабораторий. Список доступных проектов формируется перед началом каждого семестра и список компаний постоянно обновляется. В числе постоянных мест практики: Яндекс, Huawei, Газпром нефть, ВКонтакте и другие.

Перечень ключевых профессий

Выпускники смогут работать аналитиками данных, разработчиками ПО, разработчиками-исследователями и специалистами по квантовым вычислениям, а также занимать исследовательские позиции в научных организациях.