Расписание ВИ Магистратура 2021.pdf
864.8 KB
📌Добрый день!
Пора делать первые важные шаги. Публикуем программу вступительных испытаний.
❗️ Важное обновление: всвязи с текущей ситуацией все экзамены будут проходить онлайн.
📎Расписание консультаций, вступительных испытаний, даты резервных дней, даты объявления результатов и приема заявлений на апелляцию, расписание проведения аппеляций вы найдете в этом документе. (во вложении)
Есть два способа подать документы и заявление о приеме на обучение:
1️⃣По почте. О том, какой перечень документов нужен, куда его отправлять и в пределах какого срока — читайте здесь https://misis.ru/applicants/admission/baccalaureate-and-specialty/documents/submission/popochte/
2️⃣Через личный кабинет абитуриента — об этом смотрите видео-инструкцию https://misis.ru/applicants/admission/baccalaureate-and-specialty/documents/submission/online/
Ждем вас на вступительных испытаниях. Удачи! ❤️
Пора делать первые важные шаги. Публикуем программу вступительных испытаний.
❗️ Важное обновление: всвязи с текущей ситуацией все экзамены будут проходить онлайн.
📎Расписание консультаций, вступительных испытаний, даты резервных дней, даты объявления результатов и приема заявлений на апелляцию, расписание проведения аппеляций вы найдете в этом документе. (во вложении)
Есть два способа подать документы и заявление о приеме на обучение:
1️⃣По почте. О том, какой перечень документов нужен, куда его отправлять и в пределах какого срока — читайте здесь https://misis.ru/applicants/admission/baccalaureate-and-specialty/documents/submission/popochte/
2️⃣Через личный кабинет абитуриента — об этом смотрите видео-инструкцию https://misis.ru/applicants/admission/baccalaureate-and-specialty/documents/submission/online/
Ждем вас на вступительных испытаниях. Удачи! ❤️
📌Добрый день!
24 июня в 19:00 по Москве у нас состоится вебинар «Карьера в Data Science: AI Developer, Machine Learning Developer, Big Data Engineer».
Спикеры:
Эмиль Магеррамов, руководитель группы сервисов вычислительной химии, BIOCAD
Давид Григорян, Аналитик больших данных, МегаФон
На мероприятии, мы обсудим:
▪️Что такое Data Science и Machine Learning и как их применяют
▪️Какие навыки и инструменты используют Data Scientists
▪️Как построить карьеру в Big Data
▪️Можно ли заниматься всем сразу или нужно выбрать одну сферу
▪️Как ускорить процесс обучения
Ждем вас!
Регистрируйтесь на мероприятие по ссылке 👉🏻https://zavtra.online/misis-data-event
24 июня в 19:00 по Москве у нас состоится вебинар «Карьера в Data Science: AI Developer, Machine Learning Developer, Big Data Engineer».
Спикеры:
Эмиль Магеррамов, руководитель группы сервисов вычислительной химии, BIOCAD
Давид Григорян, Аналитик больших данных, МегаФон
На мероприятии, мы обсудим:
▪️Что такое Data Science и Machine Learning и как их применяют
▪️Какие навыки и инструменты используют Data Scientists
▪️Как построить карьеру в Big Data
▪️Можно ли заниматься всем сразу или нужно выбрать одну сферу
▪️Как ускорить процесс обучения
Ждем вас!
Регистрируйтесь на мероприятие по ссылке 👉🏻https://zavtra.online/misis-data-event
📌Добрый день!
Вы, наверное, и не заметили, но прошло уже 2,5 месяца с момента, когда мы рассказывали о том, какую практику запустили.
Напомним, что в течение 8 недель студенты нашей магистратуры решали практические кейсы от компаний-партнёров.
🔹Агентство инноваций города Москвы
Кейс — разработка автоматизированного метода оценки для системы по анализу технологических трендов
🔹First Line Software
Кейс — построение модели для анализа распространения COVID-19 на основании открытых данных поисковых систем. Задачка не имела единственно правильного решения, что с одной стороны давала простор для мысли, но с другой добавляла сложности, т.к. надо было проявить смекалку и не уйти в дебри креатива 🙂
🔹АО «НИИАС»
Кейс — прогнозирование зарождающегося вагонопотока
🔹Газпром Нефть
Кейс — Разработка системы аналитики вузов на основе различных источников данных
Итогом такой практической работы стали 12 уникальных решений, по 3 на каждый кейс.
продолжение в части 2 ⤵️
Вы, наверное, и не заметили, но прошло уже 2,5 месяца с момента, когда мы рассказывали о том, какую практику запустили.
Напомним, что в течение 8 недель студенты нашей магистратуры решали практические кейсы от компаний-партнёров.
🔹Агентство инноваций города Москвы
Кейс — разработка автоматизированного метода оценки для системы по анализу технологических трендов
🔹First Line Software
Кейс — построение модели для анализа распространения COVID-19 на основании открытых данных поисковых систем. Задачка не имела единственно правильного решения, что с одной стороны давала простор для мысли, но с другой добавляла сложности, т.к. надо было проявить смекалку и не уйти в дебри креатива 🙂
🔹АО «НИИАС»
Кейс — прогнозирование зарождающегося вагонопотока
🔹Газпром Нефть
Кейс — Разработка системы аналитики вузов на основе различных источников данных
Итогом такой практической работы стали 12 уникальных решений, по 3 на каждый кейс.
продолжение в части 2 ⤵️
📌Часть 2:
Что предстояло сделать нашим студентам?
✔️проанализировать существующие решения и технологии
✔️выбрать источники данных, подходящих для решения поставленной задачи;
✔️собрать, сгруппировать, очистить и проанализировать данные
✔️сформулировать гипотезы
✔️подобрать и реализовать подходящие методы анализа данных и машинного обучения.
✔️провести эксперименты/протестировать модели, доработать их и проанализировать результаты
✔️описать возможные mvp инструмента
✔️представить результаты заказчику
Что получилось?
На второй неделе июня команды презентовали свои решения, а заказчики и гости делились комментариями о результатах.
Встречи были очень насыщенными. Наши магистранты презентовали (общий срез по всем результатам):
▪️систему аналитики на основе машинного обучения
▪️созданную базу данных с реализованным интерфейсом пользователя для ввода поисковых запросов
▪️результаты прогнозирования на моделях LSTM, H2O AutoML, Cat Boost, H2O XGBoost,
▪️анализ на основе прогнозирования временных рядов
▪️систему аналитики, работающую с прямой и обратной задачей на базе обученной модели fasttext
▪️результаты анализа поисковых запросов на ML моделях – Random Forest и MLP
▪️готовые алгоритмы выявления и анализа трендов
Работа проделана масштабная.
Мы рады, что удалось организовать такую полезную и плотную практику.
Представители компании First Line Software поделились комментарием:
“Очень порадовали решения как нашего кейса, так и других. Ребята показали себя с лучшей стороны, все команды очень сильные, решения нестандартные и дающие хорошие и интересные инсайты. Борьба на рынке за таких спецов предстоит нешуточная”.
Благодарим наших партнёров за предоставление крутых и многогранных задач, а наших магистрантов за ответственный и творческий подход к решениям, принесший ожидаемый и даже немного больший результат! 🤝
Дальше только интересней! 🚀
Что предстояло сделать нашим студентам?
✔️проанализировать существующие решения и технологии
✔️выбрать источники данных, подходящих для решения поставленной задачи;
✔️собрать, сгруппировать, очистить и проанализировать данные
✔️сформулировать гипотезы
✔️подобрать и реализовать подходящие методы анализа данных и машинного обучения.
✔️провести эксперименты/протестировать модели, доработать их и проанализировать результаты
✔️описать возможные mvp инструмента
✔️представить результаты заказчику
Что получилось?
На второй неделе июня команды презентовали свои решения, а заказчики и гости делились комментариями о результатах.
Встречи были очень насыщенными. Наши магистранты презентовали (общий срез по всем результатам):
▪️систему аналитики на основе машинного обучения
▪️созданную базу данных с реализованным интерфейсом пользователя для ввода поисковых запросов
▪️результаты прогнозирования на моделях LSTM, H2O AutoML, Cat Boost, H2O XGBoost,
▪️анализ на основе прогнозирования временных рядов
▪️систему аналитики, работающую с прямой и обратной задачей на базе обученной модели fasttext
▪️результаты анализа поисковых запросов на ML моделях – Random Forest и MLP
▪️готовые алгоритмы выявления и анализа трендов
Работа проделана масштабная.
Мы рады, что удалось организовать такую полезную и плотную практику.
Представители компании First Line Software поделились комментарием:
“Очень порадовали решения как нашего кейса, так и других. Ребята показали себя с лучшей стороны, все команды очень сильные, решения нестандартные и дающие хорошие и интересные инсайты. Борьба на рынке за таких спецов предстоит нешуточная”.
Благодарим наших партнёров за предоставление крутых и многогранных задач, а наших магистрантов за ответственный и творческий подход к решениям, принесший ожидаемый и даже немного больший результат! 🤝
Дальше только интересней! 🚀
📌Добрый день!
Уже можно и нужно подавать документы 🎓
Сделайте это сейчас, чтобы потом сосредоточиться на вступительных испытаниях.
Для подачи документов не нужно приезжать в университет. Достаточно сделать 1 шаг:
🔻Зарегистрируйтесь в личном кабинете и заполните анкету абитуриента:
https://anketa.misis.ru/users/signin
Подробнее о каждом шаге заполнения читайте ниже📎
Как называется направление и профиль?
"Науки о данных", направление 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника"
Напоминаем, что экзамены начнутся уже с 12 июля.
Формат экзамена
Дистанционно с обязательным наличием камеры.
Темы экзамена:
Линейная алгебра. Теория вероятности и математическая статистика
Алгоритмизация
Минимальный проходной порог равен — 40 баллам.
Как подготовиться к экзамену?
Вы можете подготовиться к экзаменам с помощью нашего онлайн-курса — он бесплатный для наших абитуриентов.
Изучите самые важные темы и решите задания, аналогичные тем, что будут на экзамене.
Подготовительный курс поможем вам успешно сдать экзамены и поступить в магистратуру.
Чтобы получить к нему доступ, перейдите по ссылке и оставьте заявку: https://data.misis.ru
Уже можно и нужно подавать документы 🎓
Сделайте это сейчас, чтобы потом сосредоточиться на вступительных испытаниях.
Для подачи документов не нужно приезжать в университет. Достаточно сделать 1 шаг:
🔻Зарегистрируйтесь в личном кабинете и заполните анкету абитуриента:
https://anketa.misis.ru/users/signin
Подробнее о каждом шаге заполнения читайте ниже📎
Как называется направление и профиль?
"Науки о данных", направление 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника"
Напоминаем, что экзамены начнутся уже с 12 июля.
Формат экзамена
Дистанционно с обязательным наличием камеры.
Темы экзамена:
Линейная алгебра. Теория вероятности и математическая статистика
Алгоритмизация
Минимальный проходной порог равен — 40 баллам.
Как подготовиться к экзамену?
Вы можете подготовиться к экзаменам с помощью нашего онлайн-курса — он бесплатный для наших абитуриентов.
Изучите самые важные темы и решите задания, аналогичные тем, что будут на экзамене.
Подготовительный курс поможем вам успешно сдать экзамены и поступить в магистратуру.
Чтобы получить к нему доступ, перейдите по ссылке и оставьте заявку: https://data.misis.ru
📌Добрый день, дорогие абитуриенты!
Один из самых популярных вопросов, которые вы задаете: «Возможно ли совмещать учебу и работу?»
Студенты магистратуры знают ответ!
Читайте по ссылке: https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/563752/
Один из самых популярных вопросов, которые вы задаете: «Возможно ли совмещать учебу и работу?»
Студенты магистратуры знают ответ!
Читайте по ссылке: https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/563752/
Хабр
Как совмещать работу и учебу? Опыт студентов онлайн-магистратуры
Привет, Хабр! Несмотря на такой заголовок, начать хочется не с лайфхаков, а с личной боли. Думаю, многие хабровчане меня поймут. Эта боль — нехватка времени. Её вполне можно назвать одной из основных...
📌Добрый день!
Напоминаем, что вы уже можете подать документы в магистратуру.
Для подачи документов не нужно приезжать в университет. Достаточно сделать 1 шаг:
🔻Зарегистрируйтесь в личном кабинете и заполните анкету абитуриента:
https://anketa.misis.ru/users/signin
Подробнее о каждом шаге заполнения читайте в инструкции📎
Как называется направление и профиль?
"Науки о данных", направление 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника"
Напоминаем, что вы уже можете подать документы в магистратуру.
Для подачи документов не нужно приезжать в университет. Достаточно сделать 1 шаг:
🔻Зарегистрируйтесь в личном кабинете и заполните анкету абитуриента:
https://anketa.misis.ru/users/signin
Подробнее о каждом шаге заполнения читайте в инструкции📎
Как называется направление и профиль?
"Науки о данных", направление 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника"
Telegram
Онлайн-магистратура МИСиС: только новости
📌Вы просили? Мы сделали!
Дорогие абитуриенты, вы часто спрашиваете о практических форматах и просите рассказать подробнее о каждом. Мы решили провести отдельный вебинар на эту тему.
Подключайтесь на онлайн-трансляцию 21 июля в 17:00 по мск. Узнайте, какую практику мы для вас приготовили.
О чем будем говорить:
▪️ Какие есть практические форматы
▪️ Как они помогут вам стать специалистом-практиком в сфере Data Science
▪️ Какие кейсы наши студенты решали в прошлом году
▪️ Какие проекты приготовили наши партнеры для вас
На встрече будут методист программы, представитель из компании-партнера и наш студент. Каждому из них вы сможете задать свои вопросы.
Регистрируйтесь на вебинар по ссылке: https://zavtra.online/misis-ds-practice
Дорогие абитуриенты, вы часто спрашиваете о практических форматах и просите рассказать подробнее о каждом. Мы решили провести отдельный вебинар на эту тему.
Подключайтесь на онлайн-трансляцию 21 июля в 17:00 по мск. Узнайте, какую практику мы для вас приготовили.
О чем будем говорить:
▪️ Какие есть практические форматы
▪️ Как они помогут вам стать специалистом-практиком в сфере Data Science
▪️ Какие кейсы наши студенты решали в прошлом году
▪️ Какие проекты приготовили наши партнеры для вас
На встрече будут методист программы, представитель из компании-партнера и наш студент. Каждому из них вы сможете задать свои вопросы.
Регистрируйтесь на вебинар по ссылке: https://zavtra.online/misis-ds-practice
📌Добрый день!
Рады поделиться с вами хорошей новостью: мы запускаем бесплатный марафон подготовки к экзаменам!
Присоединяйтесь к нам, если хотите 👇
▪️Изучить основные темы, необходимые для сдачи экзамена
▪️Увидеть примеры экзаменационных заданий
▪️Понять, какая математическая база нужна для изучения анализа данных и машинного обучения
Марафон пройдет в три этапа.
🔽 1 вебинар
23 июля
Темы: Основные понятия комбинаторики, случайные события, аксиомы вероятности и вероятностное пространство
🔽 2 вебинар
24 июля
Темы: Теорема о двух системах векторов, матрицы
🔽 3 вебинар
26 июля
Темы: Алгоритмы поиска в массиве, алгоритмы сортировки.
Приходите и получите ответы на свои вопросы по темам от специалистов.
Регистрируйтесь по ссылке: https://zavtra.online/misis-ds-exams
Рады поделиться с вами хорошей новостью: мы запускаем бесплатный марафон подготовки к экзаменам!
Присоединяйтесь к нам, если хотите 👇
▪️Изучить основные темы, необходимые для сдачи экзамена
▪️Увидеть примеры экзаменационных заданий
▪️Понять, какая математическая база нужна для изучения анализа данных и машинного обучения
Марафон пройдет в три этапа.
🔽 1 вебинар
23 июля
Темы: Основные понятия комбинаторики, случайные события, аксиомы вероятности и вероятностное пространство
🔽 2 вебинар
24 июля
Темы: Теорема о двух системах векторов, матрицы
🔽 3 вебинар
26 июля
Темы: Алгоритмы поиска в массиве, алгоритмы сортировки.
Приходите и получите ответы на свои вопросы по темам от специалистов.
Регистрируйтесь по ссылке: https://zavtra.online/misis-ds-exams
вариант 1-2 2.pdf
594.9 KB
📌Пока ждете марафон подготовки к экзаменам, можете узнать, какой уровень знаний у вас сейчас.
Прикрепляем демоверсии экзамена во вложении 📎
Советуем просмотреть и попытаться пройти его, чтобы оценить уровень своей подготовки и заполнить пробелы, пока есть время🙂
Ответы на тестовые блоки, вы найдете в этом документе.
Прикрепляем демоверсии экзамена во вложении 📎
Советуем просмотреть и попытаться пройти его, чтобы оценить уровень своей подготовки и заполнить пробелы, пока есть время🙂
Ответы на тестовые блоки, вы найдете в этом документе.
📌Добрый день!
А вот и первый вебинар в рамках марафона подготовки к экзаменам. Подключайтесь на онлайн-трансляцию 22 июля.
🕑 Вебинар будет длиться 2,5 часа.
За это время мы разберем следующие темы:
🔹 Основные понятия комбинаторики. Бином Ньютона, свойства биномиальных коэффициентов.
🔹 Случайные события, частота, вероятность. Пространство элементарных событий, случайное событие.
🔹 Аксиомы вероятности и вероятностное пространство. Основные формулы для вычисления вероятностей.
🔹 Независимые события.
🔹 Функция распределения.
🔹 Формула полной вероятности и формулы Байеса вероятностей гипотез.
Готовьте свои вопросы и записывайтесь на вебинар: https://zavtra.online/misis-ds-exams
А вот и первый вебинар в рамках марафона подготовки к экзаменам. Подключайтесь на онлайн-трансляцию 22 июля.
🕑 Вебинар будет длиться 2,5 часа.
За это время мы разберем следующие темы:
🔹 Основные понятия комбинаторики. Бином Ньютона, свойства биномиальных коэффициентов.
🔹 Случайные события, частота, вероятность. Пространство элементарных событий, случайное событие.
🔹 Аксиомы вероятности и вероятностное пространство. Основные формулы для вычисления вероятностей.
🔹 Независимые события.
🔹 Функция распределения.
🔹 Формула полной вероятности и формулы Байеса вероятностей гипотез.
Готовьте свои вопросы и записывайтесь на вебинар: https://zavtra.online/misis-ds-exams
📌Добрый день!
Напоминаем, что сегодня 21 июля в 17:00 по Москве, состоится встреча, на которой мы расскажем про практические форматы в магистратуре🤖
На встрече будут методист программы, представитель из компании-партнера и наш студент.
Каждому из них вы сможете задать свои вопросы
Скорее регистрируйтесь на вебинар по ссылке: https://zavtra.online/misis-ds-practice 🔥
Напоминаем, что сегодня 21 июля в 17:00 по Москве, состоится встреча, на которой мы расскажем про практические форматы в магистратуре🤖
На встрече будут методист программы, представитель из компании-партнера и наш студент.
Каждому из них вы сможете задать свои вопросы
Скорее регистрируйтесь на вебинар по ссылке: https://zavtra.online/misis-ds-practice 🔥