Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Скорее заполняйте анкету — оплатить нужно до 22 августа!
Вся информация в 2 постах выше 🙌🏻
А если вы уже подписали договор, то напоминаем, что завтра в 19 закрытая встреча с академическим директором 💥 ссылка придёт на почту тем, кто сдал экзамен.
Тем временем делимся с вами портретом выпускника онлайн-магистратуры "Наука о данных" 🤖
Перед вами дерево компетенций специализации 🙌🏻
Именно этот набор навыков, инструментов и знаний получает выпускник нашей программы. Эти компетенции позволят ему/ей стать востребованным специалистом в области data science 🪐
Вся информация в 2 постах выше 🙌🏻
А если вы уже подписали договор, то напоминаем, что завтра в 19 закрытая встреча с академическим директором 💥 ссылка придёт на почту тем, кто сдал экзамен.
Тем временем делимся с вами портретом выпускника онлайн-магистратуры "Наука о данных" 🤖
Перед вами дерево компетенций специализации 🙌🏻
Именно этот набор навыков, инструментов и знаний получает выпускник нашей программы. Эти компетенции позволят ему/ей стать востребованным специалистом в области data science 🪐
📌Доброе утро, друзья!
⏰ Сегодня в 19:00 по Москве
Состоится закрытая встреча в формате FAQ для поступивших, с академическим директором нашей программы Иваном Ямщиковым ⚡️
На встрече:
💡Подробно расскажем, как будут отличаться три специализации.
💡Проясним общую структуру курсов и их наполнение.
💡Разберем, в каких курсах мы будем говорить про базы данных, в каких про алгоритмы и что же будет с математикой.
💡Ответим на вопросы про научную деятельность и требования к дипломам.
Мы уже собрали часть вопросов, на которые вам ответит Иван😊
Вот несколько из них:
▪️"Будут ли изучаться отдельно алгоритмы и базы данных?"
▪️«Расскажите, пожалуйста, поподробнее про научную деятельность студентов в рамках магистратуры. Обязательно ли наличие научных публикаций для защиты диссертации? Если да, то сколько их должно быть и какого уровня? Как поддерживается научная деятельность магистрантов?»
▪️"Если я выберу специализацию AI, то будет уклон на научную деятельность?"
▪️"Расскажите, пожалуйста, поподробнее про научную деятельность студентов в рамках магистратуры."
▪️«Если хочешь главным образом подтянуть ML модели, исследовательские навыки и получение и предварительная обработка данных из различных систем-источников какую специализацию лучше выбрать?»
Задавайте свои вопросы по форме👇🏻
https://forms.gle/i6NnHU9yHogd2V6n6 ✅
PS: Ссылка на zoom придет вам на почту
⏰ Сегодня в 19:00 по Москве
Состоится закрытая встреча в формате FAQ для поступивших, с академическим директором нашей программы Иваном Ямщиковым ⚡️
На встрече:
💡Подробно расскажем, как будут отличаться три специализации.
💡Проясним общую структуру курсов и их наполнение.
💡Разберем, в каких курсах мы будем говорить про базы данных, в каких про алгоритмы и что же будет с математикой.
💡Ответим на вопросы про научную деятельность и требования к дипломам.
Мы уже собрали часть вопросов, на которые вам ответит Иван😊
Вот несколько из них:
▪️"Будут ли изучаться отдельно алгоритмы и базы данных?"
▪️«Расскажите, пожалуйста, поподробнее про научную деятельность студентов в рамках магистратуры. Обязательно ли наличие научных публикаций для защиты диссертации? Если да, то сколько их должно быть и какого уровня? Как поддерживается научная деятельность магистрантов?»
▪️"Если я выберу специализацию AI, то будет уклон на научную деятельность?"
▪️"Расскажите, пожалуйста, поподробнее про научную деятельность студентов в рамках магистратуры."
▪️«Если хочешь главным образом подтянуть ML модели, исследовательские навыки и получение и предварительная обработка данных из различных систем-источников какую специализацию лучше выбрать?»
Задавайте свои вопросы по форме👇🏻
https://forms.gle/i6NnHU9yHogd2V6n6 ✅
PS: Ссылка на zoom придет вам на почту
Google Docs
Вопросы для встречи FAQ c Иваном Ямщиковым
📌Дорогие поступающие!
Сроки принятия документов сдвинулись❗️
Отправить скан подписанного договора на studok@misis.ru нужно до 21 августа❗️
А значит, что анкету на составление договора нужно отправить сегодня или завтра
Крайний срок отправления анкеты - 20 августа ❗️
Отдел по работе с документами работает оперативно, но заявок много, поэтому ориентируемся на эти сроки.
Записаться на очный приём документов можно по ссылке 👇🏻
В разделе "Образец договора и информация об оплате".
https://misis.ru/applicants/admission/magistracy/sample-agreement/
Оплата за обучение должна произойти
до 22 августа ❗️
Счёт на оплату вы получите после того, как вы отправите подписанный скан договора.
После оплаты обязательно предоставить чек (фото или скан) на почту studok@misis.ru.
Сроки принятия документов сдвинулись❗️
Отправить скан подписанного договора на studok@misis.ru нужно до 21 августа❗️
А значит, что анкету на составление договора нужно отправить сегодня или завтра
Крайний срок отправления анкеты - 20 августа ❗️
Отдел по работе с документами работает оперативно, но заявок много, поэтому ориентируемся на эти сроки.
Записаться на очный приём документов можно по ссылке 👇🏻
В разделе "Образец договора и информация об оплате".
https://misis.ru/applicants/admission/magistracy/sample-agreement/
Оплата за обучение должна произойти
до 22 августа ❗️
Счёт на оплату вы получите после того, как вы отправите подписанный скан договора.
После оплаты обязательно предоставить чек (фото или скан) на почту studok@misis.ru.
📌Продолжаем рассказывать про
Портрет выпускника онлайн-магистратуры "Наука о данных"
Поговорим подробнее о каждой ветке портрета 🙌🏻
Математическая подготовка
🔹 Линейная алгебра
🔹 Основы математического анализа для задач оптимизации
🔹 Оценка сложности алгоритмов
🔹 Базовая теория информации
🔹 Введение в теорию графов
🔹 Введение в теорию игр
🔹 Основы функционального анализа
🔹Теория меры
Рассмотрим обозначения линейной алгебры:
- Что такое обратная матрица;
- Покажем, как решается линейная регрессия в явном виде;
- Объясним, почему в явном виде решать регрессию не всегда лучший способ;
- Как связать линейную регрессию в классической нотации с алгебраической нотацией;
- Удостоверимся, что технически одномерная линейная регрессия и многомерная линейная регрессия - это одно и то же.
PS: Подробнее можно узнать на встрече в⏰ 19:00 по Москве
Портрет выпускника онлайн-магистратуры "Наука о данных"
Поговорим подробнее о каждой ветке портрета 🙌🏻
Математическая подготовка
🔹 Линейная алгебра
🔹 Основы математического анализа для задач оптимизации
🔹 Оценка сложности алгоритмов
🔹 Базовая теория информации
🔹 Введение в теорию графов
🔹 Введение в теорию игр
🔹 Основы функционального анализа
🔹Теория меры
Рассмотрим обозначения линейной алгебры:
- Что такое обратная матрица;
- Покажем, как решается линейная регрессия в явном виде;
- Объясним, почему в явном виде решать регрессию не всегда лучший способ;
- Как связать линейную регрессию в классической нотации с алгебраической нотацией;
- Удостоверимся, что технически одномерная линейная регрессия и многомерная линейная регрессия - это одно и то же.
PS: Подробнее можно узнать на встрече в⏰ 19:00 по Москве
Теория вероятностей и математическая статистика
🔸Описательная статистика
🔸Марковские цепи
🔸Статистическая проверка гипотез
Критерий хи-квадрат
Метод максимального правдоподобия
Выбросы данных
разведочный анализ данных
Р-значение
🔸Случайные величины
Теорема Байеса
Плотность вероятности
Функция распределения
Метод Монте-Карло
Причинность
🔸Доверительный интервал
🔸Характеристики распределения случайных величин
Центральная предельная теорема
Дисперсионный анализ
Корреляция и зависимость
Распределение с тяжелыми хвостами
Ядерная оценка плотности
🔸Регрессионный анализ
Метод наименьших квадратов
Рассмотрим темы из
теории вероятностей:
- Что такое случайная переменная;
- Что такое случайное распределение;
- Классические определения случайной переменной;
- Расскажем про теорию меры
- Пройдемся по основным распределениям;
- Распределения с тяжелыми хвостами;
- Что такое бит;
- Откуда он берется с математическим определением информации.
PS: Ждем ваши вопросы на встрече в ⏰ 19:00 по Москве
🔸Описательная статистика
🔸Марковские цепи
🔸Статистическая проверка гипотез
Критерий хи-квадрат
Метод максимального правдоподобия
Выбросы данных
разведочный анализ данных
Р-значение
🔸Случайные величины
Теорема Байеса
Плотность вероятности
Функция распределения
Метод Монте-Карло
Причинность
🔸Доверительный интервал
🔸Характеристики распределения случайных величин
Центральная предельная теорема
Дисперсионный анализ
Корреляция и зависимость
Распределение с тяжелыми хвостами
Ядерная оценка плотности
🔸Регрессионный анализ
Метод наименьших квадратов
Рассмотрим темы из
теории вероятностей:
- Что такое случайная переменная;
- Что такое случайное распределение;
- Классические определения случайной переменной;
- Расскажем про теорию меры
- Пройдемся по основным распределениям;
- Распределения с тяжелыми хвостами;
- Что такое бит;
- Откуда он берется с математическим определением информации.
PS: Ждем ваши вопросы на встрече в ⏰ 19:00 по Москве
Портрет абитуриента.pdf
8.9 MB
📌Привет!
"Портрет выпускника магистратуры Наука о данных"
Теперь вы можете ознакомиться более детально😊
"Портрет выпускника магистратуры Наука о данных"
Теперь вы можете ознакомиться более детально😊
📌Продолжаем разбирать "Портрет выпусника магистратуры "Наука о данных"
🤖Алгоритмы для ML🤖
- Решающие деревья и леса
- SVM
- Бэггинг и стеккинг
- Градиентный бустинг
- Рекурентные нейронные сети
- Механизмы внимания
- Трансформеры
- Автоэнкордеры
- Вариационные автоэндокеры
- Сверточные нейронные сети
- LSTM и GRU
- Линейная и логистическая регрессии, методы регуляризации
- Word2Vec
- BPE
Кроме обучения алгоритмам ML, мы делаем акцент на продуктовой составляющей, чтобы студенты научились создавать продукт с нуля и прототипировать его.
🤖Алгоритмы для ML🤖
- Решающие деревья и леса
- SVM
- Бэггинг и стеккинг
- Градиентный бустинг
- Рекурентные нейронные сети
- Механизмы внимания
- Трансформеры
- Автоэнкордеры
- Вариационные автоэндокеры
- Сверточные нейронные сети
- LSTM и GRU
- Линейная и логистическая регрессии, методы регуляризации
- Word2Vec
- BPE
Кроме обучения алгоритмам ML, мы делаем акцент на продуктовой составляющей, чтобы студенты научились создавать продукт с нуля и прототипировать его.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌶 У нас классные новости!
Грядет начало учебного года, а это значит Online Orientation Day!
Ориентация это цикл мероприятий для знакомства и адаптации магистрантов.
На первой неделе мы покажем вам платформу, на которой будет проходить обучение, и пространство Slack, а еще...
...вас ждет и неформальная часть😉
🥂Speed dating - узнаем друг друга ближе;
🕺🏻 познакомимся с другой стороной Data Science: радио AI и генеративным искусством👨🎨
Подробная информация по мероприятиям появится в отдельной группе для студентов🙂
Ждем-не дождемся!
Грядет начало учебного года, а это значит Online Orientation Day!
Ориентация это цикл мероприятий для знакомства и адаптации магистрантов.
На первой неделе мы покажем вам платформу, на которой будет проходить обучение, и пространство Slack, а еще...
...вас ждет и неформальная часть😉
🥂Speed dating - узнаем друг друга ближе;
🕺🏻 познакомимся с другой стороной Data Science: радио AI и генеративным искусством👨🎨
Подробная информация по мероприятиям появится в отдельной группе для студентов🙂
Ждем-не дождемся!
Английский язык
Курс английского языка стартует в сентябре, состоит из 3 больших блоков:
🔻Деловой английский язык
🔻Английский язык в сфере IT
🔻Английский язык в сфере Data science
👉🏻Первые два блока все будут проходить самостоятельно на платформе Skyes University от Skyeng. На них у нас выделено 7 недель.
👆🏻Блок по Data Science разработан нами совместно с партнером Skyeng.
Этот курс основан на научных статьях и публикациях в ведущих блогах исследовательских центров по ИИ, таких как: Google, Facebook, OpenAI.
Мы решили взять оттуда самые интересные статьи для разбора: с 2010 года и до трансформеров (вот такая ретроспектива)💡
Как мы будем разбирать эти статьи?
👉🏻Неделю вы самостоятельно читаете статью, потом встречаетесь и обсуждаете совместно с преподавателем.
Почему именно так выглядит курс английского в сфере Data Science?
👉🏻Невозможно "расти" в сфере DS, если не быть в курсе того, что происходит в индустрии, а все происходящее в индустрии пишется на английском языке.
Looking forward to meeting you guys!
Курс английского языка стартует в сентябре, состоит из 3 больших блоков:
🔻Деловой английский язык
🔻Английский язык в сфере IT
🔻Английский язык в сфере Data science
👉🏻Первые два блока все будут проходить самостоятельно на платформе Skyes University от Skyeng. На них у нас выделено 7 недель.
👆🏻Блок по Data Science разработан нами совместно с партнером Skyeng.
Этот курс основан на научных статьях и публикациях в ведущих блогах исследовательских центров по ИИ, таких как: Google, Facebook, OpenAI.
Мы решили взять оттуда самые интересные статьи для разбора: с 2010 года и до трансформеров (вот такая ретроспектива)💡
Как мы будем разбирать эти статьи?
👉🏻Неделю вы самостоятельно читаете статью, потом встречаетесь и обсуждаете совместно с преподавателем.
Почему именно так выглядит курс английского в сфере Data Science?
👉🏻Невозможно "расти" в сфере DS, если не быть в курсе того, что происходит в индустрии, а все происходящее в индустрии пишется на английском языке.
Looking forward to meeting you guys!
agreement_nobudj.pdf
90.2 KB
📌Внимание!
❗️До конца дня 20 августа (сегодня) убедитесь, что вы отправили согласие на зачисление на почту studok@misis.ru.
(согласие во вложении) Если его вдруг нет, то пришлите сегодня в течение дня.
❗️До 21 августа 18:00 по Москве отправьте на почту studok@misis.ru копию, скан или качественное фото подписанного вами договора.
Важно!
Это крайний срок отправки договора.
❗️До 24 августа 18:00 по Москве пришлите копию платёжки и чека на почту studok@misis.ru.
❗️До конца дня 20 августа (сегодня) убедитесь, что вы отправили согласие на зачисление на почту studok@misis.ru.
(согласие во вложении) Если его вдруг нет, то пришлите сегодня в течение дня.
❗️До 21 августа 18:00 по Москве отправьте на почту studok@misis.ru копию, скан или качественное фото подписанного вами договора.
Важно!
Это крайний срок отправки договора.
❗️До 24 августа 18:00 по Москве пришлите копию платёжки и чека на почту studok@misis.ru.