Освойте одну из самых востребованных профессий в ТОП-1 техническом вузе РФ
Очное высшее образование
2 года
Формат:
Старт обучения:
1 сентября 2025
Прием документов:
10 апреля — 15 августа
Срок обучения:
очная онлайн-магистратура
Приемная кампания 2025
Основная информация
Диплом магистра
государственного образца:
государственного образца:
2 диплома дополнительного профессионального обучения:
01.04.02 «Прикладная математика и информатика»
- профессиональная переподготовка от Цифровых кафедр
- профессиональная переподготовка «Введение в специальность»
Онлайн-магистратура
«Науки о данных»
«Науки о данных»
Профильные треки обучения
Выбирайте специализацию: Machine Learning, Data Engineering, Data Analysis —
и работайте над реальными бизнес-кейсами
Обучение и проекты у экспертов МФТИ, МГУ, Яндекса, Т-банка, Авито, Билайна и других лидеров индустрии
50% практики +
50% академических знаний
50% академических знаний
Развивайте бизнес-проекты под руководством опытных экспертов и привлекайте инвестиции для реализации
Запуск стартапа
с нашей поддержкой
с нашей поддержкой
Образовательный кредит с господдержкой под 3% годовых, стипендии и гранты от ведущих IT-компаний
Доступные финансовые условия
Data Scientist анализирует и интерпретирует большие объемы данных и создает математические модели для предсказания событий и поведения
Фильтрация спама, прогноз дорожного трафика, рекомендации фильмов и музыки и пр. — малая часть того, что делает Data Scientist. В его руках — ключ к эффективным решениям человека и бизнеса
- В логистике — снижает затраты и ускоряет доставку товаров
- В медицине — помогает выявлять болезни на ранних стадиях
- В маркетинге — анализирует поведение клиентов и улучшает персональные рекомендации
Фильтрация спама, прогноз дорожного трафика, рекомендации фильмов и музыки и пр. — малая часть того, что делает Data Scientist. В его руках — ключ к эффективным решениям человека и бизнеса
Data Scientist анализирует и интерпретирует большие объемы данных и создает математические модели для предсказания событий и поведения
- В логистике — снижает затраты и ускоряет доставку товаров
- В медицине — помогает выявлять болезни на ранних стадиях
- В маркетинге — анализирует поведение клиентов и улучшает персональные рекомендации
Фильтрация спама, прогноз дорожного трафика, рекомендации фильмов и музыки и пр. — малая часть того, что делает Data Scientist. В его руках — ключ к эффективным решениям человека и бизнеса
Чем занимается Data Scientist
Направления Data Scientist
Разрабатывает и внедряет модели машинного обучения для решения бизнес-задач. Например, помогает телеком-компаниям прогнозировать отток клиентов и снижать потери
ML Developer
Создает и внедряет алгоритмы для обработки и анализа изображений, видео и текстовых данных. Например, разрабатывает модели для выявления болезней на рентгеновских снимках, распознавания лиц в системах безопасности
AI Engineer (CV & NLP)
Проектирует, строит и поддерживает инфраструктуру обработки больших данных. Например, создает пайплайны для сбора и обработки данных о покупках пользователей, которые затем используются для создания рекомендаций.
Data Engineer
Разрабатывает модели и алгоритмы для обработки и анализа больших объемов данных: сбор, очистка, визуализация и интерпретация данных. Например, может создать дашборд для анализа продаж, который помогает бизнесу принимать решения на основе данных
Data Analyst
Онлайн-курс «Основы машинного обучения»
Изучайте основы ML: знакомьтесь с ключевыми алгоритмами, работайте с данными и применяйте машинное обучение в реальных задачах.
Моментальный доступ к курсу в телеграм-боте:
Моментальный доступ к курсу в телеграм-боте:
Кому подойдет программа
«Науки о данных»
«Науки о данных»
Инженерам и математикам, желающим перейти в IT
Вам будет легче разобраться в математических основах ML-моделей и понять механизмы их работы
Начинающим специалистам в Data Science
Магистратура даст возможность систематизировать знания, попрактиковаться на реальных задачах и получить обратную связь от экспертов
Разработчикам, тестировщикам и другим IT-специалистам
С навыками программирования и работы с ключевым ПО вам будет легче освоить работу c данными и машинным обучением
Среда обучения
Как построено обучение
Содержание обучения
Все лекции, семинары и практика проходят онлайн. Материалы размещены на платформе МФТИ и доступны 24/7 — это возможность изучать материалы в удобное время.
Общение происходит в мессенжере. Здесь можно быстро получить поддержку от координатора, обсудить домашнее задание с сокурсниками или узнать о важном мероприятии.
Общение происходит в мессенжере. Здесь можно быстро получить поддержку от координатора, обсудить домашнее задание с сокурсниками или узнать о важном мероприятии.
Все асинхронные материалы вы изучаете на платформе самостоятельно в удобное для себя время. Синхронные занятия с экспертами проходят по вечерам и выходным, чтобы вам было удобно совмещать учебу с работой. Если пропустите, будет доступна запись. Также есть домашние задания, которые необходимо выполнить и сдать до дедлайна.
На освоение учебного материала вам понадобится 20–30 часов в неделю.
На освоение учебного материала вам понадобится 20–30 часов в неделю.
Гостевые лекции
Практика — основа обучения
В первых трех семестрах проходит проектный практикум в формате хакатона или дататона, на котором вы решаете индустриальные кейсы от компаний-партнеров вуза. Все кейсы — реальные задачи, которые можно положить в портфолио
Проекты с сокурсниками
Раз в две недели вы сможете посетить авторские лекции, мастер-классы, воркшопы и интенсивы от экспертов. На гостевых встречах у вас будет возможность узнать о компании, продукте, кейсах внутри организаций, корпоративной культуре, стажировках и карьерных возможностях напрямую от представителей бизнеса
У нас учатся сотни студентов из 146 городов и 11 стран: России, Казахстана, Киргизии, Сербии, Беларуси, Эстонии, Кипра, Чехии, Канады, США и Нидерландов.
Формат обучения расширяет географию профессиональных знакомств магистрантов и позволяет найти единомышленников по всему миру. Это дает расширенные возможности для нетворкинга, запуска совместных проектов, коллабораций
Формат обучения расширяет географию профессиональных знакомств магистрантов и позволяет найти единомышленников по всему миру. Это дает расширенные возможности для нетворкинга, запуска совместных проектов, коллабораций
Разработка прогнозной модели для увеличения кросс-продаж на основании сегментации клиентов
Рельеф-Центр
Пяти студентам предложили развивать проект с компанией
Сергей Воробьев, CDTO «Рельеф-Центра»: «Полученное во время практики решение компания планирует использовать в работе сайта и CRM после совместной доработки со студентами»
Проект по оптимизации алгоритма, позволяющего адаптировать изображение под ротацию экрана
Иви
Разработка модели для ценообразования товаров на основе данных конкурентов
5Post
Одного лучшего студента пригласили на стажировку
Александр Коншин, руководитель команды компьютерного зрения: «Одной из команд удалось создать алгоритм, который на части сложных примеров отрабатывает лучше, чем наш прототип»
Пять студентов получили благодарности от компании
Петр Сыров, начальник управления развития цифровой платформы: «Я убежден, что результаты труда ваших студентов могут быть успешно использованы в промышленном исполнении»
Учебный план
В каждом семестре для дисциплин указано количество зачетных единиц (ЗЕ). По ним вы можете оценить трудоемкость учебной работы: в МФТИ 1 ЗЕ = 45 академических часов.
Изучаем фундаментальную базу
1 семестр.
Изучение обязательных дисциплин, предусмотренных стандартами высшего образования
5 ЗЕ
Математика и статистика для машинного обучения
Математика и статистика для машинного обучения
5 ЗЕ
Системы хранения и обработки данных
Системы хранения и обработки данных
2 ЗЕ
Методология научных исследований
Методология научных исследований
6 ЗЕ
Программирование на Python
Программирование на Python
2 ЗЕ
Основы научно-исследовательской деятельности и создания продукта
Основы научно-исследовательской деятельности и создания продукта
4 ЗЕ
Проектный практикум
Проектный практикум
3 ЗЕ
Дисциплина Цифровой кафедры
Дисциплина Цифровой кафедры
Изучение дисциплин, которые лежат в основе профессии Data scientist
2 семестр.
Погружаемся в основы профессии
5 ЗЕ
Основы машинного обучения
Основы машинного обучения
2 ЗЕ
Английский для профессиональных коммуникаций
Английский для профессиональных коммуникаций
5 ЗЕ
Глубокое обучение в науках о данных
Глубокое обучение в науках о данных
5 ЗЕ
Развертывание ML моделей
Развертывание ML моделей
2 ЗЕ
Менеджмент для наук о данных
Факультатив — дисциплина по выбору
Менеджмент для наук о данных
Факультатив — дисциплина по выбору
3 ЗЕ
Основы научно-исследовательской деятельности и создания продукта
Основы научно-исследовательской деятельности и создания продукта
4 ЗЕ
Проектный практикум
Проектный практикум
3 ЗЕ
Дисциплина Цифровой кафедры
Дисциплина Цифровой кафедры
3 семестр.
Изучение продвинутых дисциплин и написание научно-исследовательской работы (НИР)
Углубляемся в профессию
2 ЗЕ
Анализ естественного языка
Анализ естественного языка
2 ЗЕ
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение
4 ЗЕ
Проектный практикум
Проектный практикум
25 ЗЕ
Научно-исследовательская работа
Научно-исследовательская работа
Выбор 1 дисциплины из блока
Элективный блок:
3 ЗЕ
Продвинутая визуализация и аналитика данных
Продвинутая визуализация и аналитика данных
3 ЗЕ
Инструменты Big Data
Инструменты Big Data
3 ЗЕ
Современные модели машинного обучения
Современные модели машинного обучения
4 семестр.
Выполняем и защищаем ВКР
Изучение еще большего количества продвинутых дисциплин, сдача НИР и защита выпускной квалификационной работы (ВКР)
3 ЗЕ
Рекомендательные системы*
Рекомендательные системы*
3 ЗЕ
Задачи генерации в NLP*
Задачи генерации в NLP*
3 ЗЕ
Методы обучения с подкреплением*
Методы обучения с подкреплением*
3 ЗЕ
Соревновательный DS*
Соревновательный DS*
*Факультатив — дисциплина по выбору
21 ЗЕ
Преддипломная практика
Преддипломная практика
9 ЗЕ
Выполнение и защита выпускной квалификационной работы
Выполнение и защита выпускной квалификационной работы
Список необходимых документов
Написать мотивационное письмо и успешно сдать экзамены
Четыре шага к поступлению
Как поступить в магистратуру
Подписать договор и оплатить обучение
Найти свою фамилию в приказе о зачислении
Документ о высшем образовании и приложение к нему
Паспорт
Подать документы через
СНИЛС
Фото в электронном виде
Поможем подготовиться к вступительным экзаменам
После подачи документов вы получите экзаменационные билеты, подготовительный курс по математике и алгоритмам по Python, консультации с преподавателем.
Подача документов уже открыта!
Подача документов уже открыта!
Оплата обучения
Налоговый вычет 13%
Узнайте подробнее у менеджера при записи на программу
Весь срок обучения и 9 месяцев после окончания вы платите только проценты по кредиту — остальное можете возвращать в течение 15 лет
Кредит под 3%
С оплатой по кредиту с господдержкой
От 337 ₽ в месяц
Стоимость семестра
337 000 ₽
Полная стоимость обучения
1 348 000 ₽
Академический директор
Даниель Владимирович Щебентовский
Lead ML направления в международной FinTech-компании Garage Eight
- Владелец московского хаба Open Data Science (ODS), крупнейшего Data Science сообщества в России
- Консультант в области внедрения машинного обучения в стартапах и в больших компаниях
- Co-founder двух AI-стартапов: ИИ-системы безопасности продуктов, автоматизация производственных процессов
- Больше 5 лет в индустрии машинного обучения
Отвечаем на вопросы
Будет ли магистратура в 2025 году и дальше?
Да! Формат может измениться, но мы продолжим готовить сильных специалистов, а дипломы МФТИ будут по-прежнему узнаваемы в России и за рубежом, несмотря на изменения в системе образования.
Когда можно поступить в магистратуру?
Подача документов начинается 10 апреля. Вступительные испытания проходят с мая по август.
Зачем поступать в магистратуру?
Магистратура дает систематизацию знаний, доступ к ведущим исследователям, новое профессиональное сообщество, а также возможность запускать свои исследовательские и стартап-проекты.
Можно ли поступить без экзаменов в магистратуру?
Можно ли поступить
без экзаменов?
без экзаменов?
У нас нет поступления без экзаменов, но вы можете повысить свои шансы, учитывая индивидуальные достижения, пройдя подготовительный курс и участвуя в стади-группах.
Какие вступительные испытания необходимо пройти?
Какие будут вступительные испытания?
Вступительные испытания включают экзамен по математике, алгоритмизации на Python и мотивационное письмо. Подготовиться можно с помощью наших подготовительных курсов и стади-групп.
Можно ли поступить без профильного образования и опыта работы?
Да, можно, но для успешного участия в программе важно иметь базовые знания по школьной математике, начальные знания по высшей математике на уровне бакалавриата, а также базовые навыки программирования на Python. Если вы чувствуете, что ваших знаний недостаточно, у нас есть подготовительный курс, который полноценно подготовит вас к вступительному экзамену и поможет подтянуть необходимые навыки.
Для успешного обучения важно иметь базовые знания по школьной математике, начальные знания по высшей математике на уровне бакалавриата, и базовые навыки программирования на Python. Если ваших знаний недостаточно, у нас есть подготовительный курс, который поможет подтянуть необходимые навыки.
Можно ли совмещать учебу с работой?
Да, 90% наших студентов работают. Занятия проходят по вечерам, запись занятий сохраняется, материалы доступны 24/7. Трудовое законодательство защищает студентов, предоставляя возможности для совмещения.
Какой диплом я получу после онлайн-магистратуры?
Вы получите диплом магистра МФТИ по направлению 01.04.02 «Прикладная математика и информатика». Диплом высоко котируется на рынке труда и является конкурентным преимуществом.
Также вы получите 2 диплома ДПО:
- Диплом профессиональной переподготовки Цифровых кафедр (по выбранной дисциплине).
- Диплом профессиональной переподготовки «Введение в специальность» (выдается за успешное завершение первого года образовательной программы при отсутствии академических задолженностей).
Диплом магистра МФТИ по направлению 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» и2 диплома ДПО:
- Диплом профессиональной переподготовки Цифровых кафедр
- Диплом профессиональной переподготовки «Введение в специальность»
Могу ли я взять кредит или рассрочку на оплату магистратуры?
Есть ли помощь с трудоустройством?
Мы помогаем трудоустроиться через практические форматы: хакатоны, дакатоны, встречи с гостями и тестовые задания от них. Наши студенты проходят упрощенный отбор на стажировки партнеров. Также вы можете получить помощь от центра карьеры МФТИ.
Мы обрабатываем файлы cookie
Cookie Settings
Cookies necessary for the correct operation of the site are always enabled.
Other cookies are configurable.
Other cookies are configurable.