📌Доброе утро!

Рубрика "Важные документы"
Аккредитация направления 09.04.01, в рамках которого создана и утверждена магистерская программа "Науки о данных".

PS: Ранее мы уже выкладывали такой пост.
Для тех кто пропустил,
ознакомьтесь😊

📌Экзамены позади! Поздравляем!💥

Мы вместе с вами ждем финальных списков, высылаем документы, помогаем заключать договоры, а уже скоро стартует учебный год — пора к нему подготовиться.
⏰ Уже завтра, во вторник в 19:00 по Москве

👆🏻академический директор нашей программы Иван Ямщиков проведет закрытую встречу для поступивших и ответит на вопросы о программе.

Ждём ваших вопросов👇🏻
https://forms.gle/i6NnHU9yHogd2V6n6 ✅

📌 Хотим рассказать вам о том, как спроектирован наш курс 🙌🏻

✅ В основе нашего подхода к проектированию программ лежит концепция комплексного обучения (4C/ID).
▪️Мы отталкиваемся от аутентичных/реальных задач, которые будут решать выпускники магистратуры на работе.
▪️Под задачи прорабатываем скиллсет с наборами отдельных компетенций.
▪️Затем, мы находим взаимосвязь между отдельными компетенциями и задачами например:
Какие навыки нужно развить и какими инструментами овладеть, чтобы собрать датасет или обложить конечный продукт тестами.

✅ Следующий этап
▪️Продумываем практические задания и инструменты оценивания их, после этого прорабатываем структуру учебных дисциплин.
▪️При этом, мы смотрим какой учебный контент необходим нашим студентам: инструкции, подсказки и шпаргалки.
А какой информацией можно поделиться в доп. материалах: теория и справочная информация.

⚡️Рубрика "100 вопросов академическому директору"⚡️
Завтра в 19:00 встреча с Иваном Ямщиковым, а пока публикуем ответы на вопросы, которые вы писали Ивану после Дня открытых дверей.

☝🏻Какие преимущества у программы, созданной в партнерстве между вузом и EdTech-компанией? Почему МИСиС, почему SkillFactory?

НИТУ "МИСиС"— сильный инженерный вуз, диплом которого котируется в России.
У МИСиС богатая история преподавания и обучения людей, которые делают серьезные ответственные вещи на инженерных позициях. При этом SkillFactory предлагает понятный образовательный продукт, который:
👉🏻Не требует от вас физического нахождения в Москве, он удаленный
👉🏻Формирует набор навыков hard skills, востребованный в индустрии
👉🏻Включает серьезную поддержку менторов и кураторов, высокий уровень сервиса.

В итоге вы получаете:
✅ высшее образование с выдачей диплома государственного образца об очном образовании от одного из лучших вузов страны,
✅ экспертизу отраслевых специалистов (датасаентистов из BIOCAD, Facebook, Microsoft),
✅ обучение в любое время в любом месте на современной цифровой платформе,
✅ адаптированные под онлайн форматы синхронной работы (семинары, воркшопы),
✅ отличный нетворкинг и портфолио реальных кейсов, чтобы найти отличную работу после обучения.

📌Как заполнить анкету на составление договора:

1. 👉🏻 Номер договора заполнять НЕ нужно, за вас это сделает вуз.

2. 👉🏻Регистрационный номер или номер студенческого билета, также заполнять НЕ нужно.

3. 👉🏻 Сведения о плательщике- заполняете свои данные, если оплачиваете вы сами.
Если нет, впишите данные того, кто оплачивает обучение.
Степень родства - пропускаем.

3.1. 👉🏻 Сведения о плательщике - заполняете данные лица, которое будет оплачивать обучение.
Степень родства - соответственно родству.

4. 👉🏻 Реквизиты юридического лица - заполните данные организации, если платит организация.
Если сами - оставить пустым.

5. 👉🏻 Подпись - НЕ нужна.

6. 👉🏻 Институт ИТАСУ направление 09.04.01

ATTENTION❗️❗️❗️
ИЗМЕНИЛИСЬ СРОКИ ПОДАЧИ ДОКУМЕНТОВ И ЗАКЛЮЧЕНИЯ ДОГОВОРА ДЛЯ ПОСТУПЛЕНИЯ В МАГИСТРАТУРУ

ЧТО ДЕЛАТЬ?

1️⃣Заполнить анкету (во вложении) на составление договора СЕГОДНЯ или ЗАВТРА до 12:00 по Москве
на studok@misis.ru

2️⃣Получить договор, затем подписать и выслать СКАН подписанного договора на studok@misis.ru до 21 августа❗️❗️❗️

ОРИГИНАЛ *дата уточняется* выслать👇🏻
Адрес: 119991, г. Москва, Ленинский пр-т, д. 4, получатель- УДиПО (404).
Выслать трек-лист для отслеживания письма на почту studok@misis.ru.

3️⃣Оплатить счет за обучение, который вы получите вместе с формой договора и выслать квитанцию, подтверждающую о платеже на studok@misis.ru до 22 августа❗️
Транзакция может занять несколько дней!

4️⃣ 25 августа будет сформирован приказ о зачислении.

PS: Советы от МИСиС по оформлению образовательного кредита, по ссылке ниже👇🏻
https://misis.ru/students/sto/sok/credit/

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 🪐

📌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

📌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.

📌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

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