Каталог курсов
Учиться бесплатно
Фоновое изображение

День открытых дверей магистратуры

Совместно с

Машинное обучение и анализ данных

Узнаете, какие карьерные возможности открывает магистратура в области машинного обучения и анализа данных

Разбёретесь, как устроен учебный процесс и что нужно для поступления на программу

День открытых дверей Московского авиационного института и Нетологии

Расскажем о магистратуре «Машинное обучение и анализ данных»

Московский авиационный институт — ведущий высокотехнологичный вуз России

• Входит в первую группу вузов программы «Приоритет 2030»

• 6 место в премьер-лиге Национального агрегированного рейтинга

• Топ-15 предметного рейтинга вузов RAEX-2025 по информационным технологиям

18 программ высшего образования запущено вместе с вузами РФ

• Свыше 1 100 студентов обучаются на программах ВО, более 300 — успешно завершили обучение

• Лауреат премии «Эффективное образование» 2024 в номинации «Лидер в цифровой трансформации образования»

Программа магистратуры готовит специалистов, способных создавать
ML-модели и работать с большими данными

Объём данных в мире стремительно растёт. Компаниям критически нужны профессионалы, которые не просто обрабатывают информацию, но и создают ML-модели для автоматизации решений и прогнозирования.

На встрече разберём

Где применяются машинное обучение и анализ данных

Рассмотрите кейсы, в которых ML-модели и анализ данных помогают бизнесу оптимизировать процессы и принимать верные решения

Как стать востребованным специалистом

Поймёте, какие навыки необходимы для успешной карьеры и какие преимущества даёт магистратура

Как организовано обучение на программе

Познакомитесь с форматами, дисциплинами и возможностями, которые предоставляет программа

Как поступить в магистратуру

Получите информацию об этапах, важных датах, необходимых документах и вариантах оплаты обучения

Сможете задать вопросы спикерам

Сергей Крылов

Академический руководитель программы

Директор института № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика»

Кандидат физико-математических наук, доцент

Алексей Воропаев

Ментор программы

Руководитель направления end-to-end технологии автономного вождения, Navio

Максим Минаков

Выпускник программы «Машинное обучение и анализ данных»

Системный аналитик в аккредитованной ИТ-компании «Автостэлс-Тех»

Руководитель ИТ-команды и проектов в DiMaestri

Встреча будет полезна

Выпускникам бакалавриатов IT-, инженерного и естественно-научного направлений

Узнаете, как получить фундаментальные углублённые знания и вырасти в карьере

Практикующим специалистам: аналитикам данных, разработчикам, data scientists

Поймёте, как развиваться в сфере анализа данных, чтобы повысить свою востребованность на рынке

Магистратура — новый шаг к успешной карьере

Магистратура даёт возможность освоить дополнительную специализацию или сменить профессию. Вы сможете уже во время обучения применять новые знания на практике, проходить стажировки и заводить полезные знакомства.

Диплом магистра повышает ваши шансы на трудоустройство и позволяет увеличить зарплату.

Онлайн-обучение актуально и эффективно

Доступ без границ: возможность учиться в престижном вузе из любой точки мира

Востребованные профессии: в программе только те навыки, которые нужны работодателям

Экономия времени и гибкий график: подключиться к занятиям можно в любом месте

Развитие дисциплины и самостоятельности: полезные навыки для работы удалённо

Акцент на практику: семинары, проекты в портфолио, стажировки онлайн и офлайн

Мотивация: общение в студенческом комьюнити, поддержка кураторов и преподавателей

Отвечаем на вопросы

  • Я зарегистрировался на день открытых дверей. Что дальше?

    Вам придёт письмо с подтверждением регистрации. В день мероприятия вам на почту придёт письмо со ссылкой на подключение.

  • Что делать, если я не смогу присутствовать на встрече онлайн?

    Запись появится в личном кабинете в течение суток после окончания занятия. Вы сможете посмотреть её в любое время. Но лучше присутствовать онлайн, чтобы лично задать вопросы эксперту.

  • Сколько продлится встреча?

    Средняя продолжительность — 1,5 часа.