Master of Science in Data Science

Методи машинного навчання знаходяться на передньому краї сучасної науки про дані, тому курси з різних аспектів машинного навчання є невід’ємним компонентом програми. Прикладний компонент програми включає кілька важливих тем, таких як:

• Computer vision
• Промислова аналітика даних
• Natural language processing
• Обробка зображення та сигналу

Основна сфера програми Data Science полягає в тому, щоб навчити студентів використовувати найсучасніші методи машинного навчання та аналізу даних, зосереджуючись на реальних застосуваннях цих нових технологій. Студенти дізнаються, як розробляти автоматизовані методи аналізу величезних обсягів даних з метою отримання з них знань, щоб впливати на організаційні рішення. Випускники програми навчаються виконувати оригінальні дослідження в обраній ними галузі машинного навчання та аналізу даних і застосовувати результати своїх досліджень у промисловому контексті.

The MSc program is 2 years long: the first year is to strengthen your theoretical background, and the second year is to focus on research. Students have the freedom to choose courses and extracurricular activities to shape their individual trajectory, acquire soft skills, and gain entrepreneurial skills to prepare for employment.

A successful graduate of the program will know:

• Математичні та алгоритмічні основи науки про дані та збалансоване бачення математичних основ, практичних інструментів і прикладних проблем у науці про дані;
• Постановки всіх основних проблем аналізу даних, а також основні підходи до їх вирішення;
• Сучасні методи аналізу даних і суміжні області. Знання основних класів прикладних задач;
• Основні методологічні аспекти як наукових досліджень, так і розробки додатків у науці про дані.

Успішний випускник програми зможе:

• Формулювати/моделювати завдання реального світу, як-от проблеми аналізу даних;
• Обрати найбільш підходящий метод вирішення конкретної задачі аналізу даних;
• Застосовувати методи аналізу даних на практиці з використанням сучасних програмних засобів аналізу даних;
• Розробляти нові методи або адаптувати існуючі методи до конкретної проблеми;
• Реалізувати алгоритми як комп’ютерні програми;
• Оцінювати результати процесів аналізу даних;
• Працювати з технічною літературою (наприклад, проводити бібліографічне дослідження, читати та критично аналізувати наукові статті, використовувати наукові показники та важливі бази даних);
• Презентуйте результати різним аудиторіям (фахівцям, користувачам, зацікавленим сторонам тощо) в ефективній усній та письмовій формі.

Aim and objectives

Метою програми є підготовка технологічних лідерів майбутнього. Метою програми MSc Data Science є подолання розриву між фундаментальною наукою та передовими обчислювальними техніками.

Трек машинного навчання та штучного інтелекту (MLAI).

Machine learning techniques are at the forefront of modern data science and artificial intelligence. The curriculum of the program contains a balanced combination of topics developed very recently together with in-depth teaching of mathematical foundations, such as advanced linear algebra, optimization, high-dimensional statistics, etc.

This track is also available in network form with the Moscow Institute of Physics and Technology.

A successful graduate of this track will be able to:

• розуміти та формулювати складні реальні завдання як проблеми аналізу даних
• сприяти розробці програмного забезпечення для машинного навчання наступного покоління, яке конкурентоспроможне або перевершує існуючі зразки програмного забезпечення в критичних і нових областях застосування
• застосовувати відповідні програмні засоби, алгоритми, моделі даних і обчислювальні середовища для вирішення реальних проблем

Математика машинного навчання (MML).
(у мережевій формі з Вищою школою економіки)

Modern Machine Learning is at the cutting edge of various disciplines of mathematics and computer science. Math of Machine Learning is one of the most dynamic areas of modern science, encompassing mathematical statistics, machine learning, optimization, and information and complexity theory. From the start of the program, students collaborate in thematic working groups and actively participate in research, learning from Skoltech and Higher School of Economics scientists as well as leading global specialists in statistics, optimization, and machine learning.

A successful graduate of this track will:

• володіти активними знаннями сучасних методів і підходів у статистичному навчанні, включаючи математичну статистику, стохастичні процеси, опуклу оптимізацію
• вміти застосовувати та розвивати такі методи для вирішення складних практично мотивованих задач аналізу даних

©The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)

Content

Навчальна програма програми містить збалансоване поєднання тем, розроблених зовсім недавно (наприклад, глибоке навчання) разом із поглибленим навчанням математичним основам (розширена лінійна алгебра, оптимізація, багатовимірна статистика тощо).

Program structure

The 2-year program comprises compulsory and recommended elective courses on the most important topics, a wide set of elective courses (depending on the research and professional needs of the student), components of entrepreneurship and innovation, research activity, and 8 weeks of industry immersion.

Research

Студенти активно залучаються до науково-дослідної діяльності, починаючи з 3 семестру.

Main research areas:

• Machine Learning and Deep Learning
• Промислова аналітика
• Computer Vision
• Image Processing
• Багатовимірна статистика та статистичне навчання
• Багатомасштабне моделювання нового покоління
• Швидкі розв’язувачі великих/великомірних задач

Career opportunities and paths

Програма Data Science MSc була розроблена, щоб задовольнити високий попит на спеціалістів із науки про дані на зростаючому національному та міжнародному ринку високих технологій. Випускники програми можуть почати міжнародну дослідницьку кар'єру або працювати в компанії (навіть протягом періоду навчання).

Випускники Data Science MSc значно покращують свої можливості працевлаштування, розвиваючи предметні знання в галузі Data Science та машинного навчання, а також свої аналітичні та дослідницькі навички. Студенти отримують можливість отримати ранній доступ до національних і міжнародних дослідницьких та інноваційних ландшафтів і можуть з упевненістю підходити до міжнародних роботодавців. Крім того, програма покращує навички спілкування студентів, що дозволяє їм ефективно конкурувати на ринку праці.

• доктор філософії посади в академічних та дослідницьких установах
• Посади спеціаліста, такі як аналітик даних, науковець з даних, консультант у різних секторах економіки:
  • Finance
  • Телеком
  • IT
  • Компанії та стартапи-резиденти Сколково

Entry requirements

Ступінь бакалавра, пов’язаний із ІТ, або його еквівалент у галузі математики, інформатики, інформаційних та комунікаційних технологій, прикладної фізики чи інших технічних галузей.

• Calculus
• Differential equations
• Linear algebra
• Основна ймовірність, випадкові процеси та математична статистика
• Дискретна математика (включаючи теорію графів і базові алгоритми)
• Programming

English language requirements:

If your education has not been conducted in the English language, you will be expected to demonstrate evidence of an adequate level of English proficiency.

Application requirements

The online application​ makes the process easier for potential students. We advise you carefully read the application instructions, requirements, and deadlines for the chosen academic program.

The application includes the following documents: a CV, two letters of recommendation, a TOEFL/IELTS score report, and a motivation letter. Applicants who do not have proof of English proficiency may take the TOEFL ITP during a Selection Weekend at Skoltech.

Selection process

1. Prepare your portfolio
   Prepare your competitive selection application materials.
2. Submit your application
   Upload your materials into the application system and submit your application.
3. Online testing
   Every candidate must take an online profile test. You will be notified by email about the specific date and time of your test.
4. In-person interviews (online)
   The final selection stage takes place in Moscow. You have to pass the TOEFL ITP exam on-site, or present a valid TOEFL certificate and pass an in-person interview. Extra written examinations may be required for certain programs during this time (you will be notified in advance).

©The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)

What our students say

Юлія Молчанова
Бакалавр наук, МДУ → Магістр наук, Сколтех → Інді-розробник ігор

«Програма Data Science Сколтеху надає можливість отримати майже всі необхідні навички для академічної чи промислової кар’єри в області машинного навчання. Раніше я вивчав ту саму тему, але в Сколтеху я став досконалим у необхідних дисциплінах. Крім того, університетська мовна політика значно підвищила рівень моєї діяльності з вивчення англійської мови, як-от Innovation Workshop, насправді може призвести до деяких неочікуваних результатів під час цих уроків, і деякі з них мені сподобалися спосіб отримати унікальні знання та отримати інший погляд на життя».

Альфредо Де Ла Фуенте
BSc, Universidad Nacional de Ingenieria → MSc, Skoltech → Schlumberger Software Technology Innovation Center

«Я не можу не посміхнутися, коли згадую свій шалено продуктивний період під час магістерської програми Skoltech з Data Science. Адаптація до різкої зміни атмосфери (переїзд з Перу та інше освітнє освіту) була, безумовно, важким випробуванням. Однак вплив цієї програми У моїй кар’єрі завдяки чудовій дружбі та численним можливостям це було варте того. Загалом, уся курсова робота за програмою Data Science додала мені впевненості та набула широкого спектру навичок для виконання проектів машинного навчання як у промисловості, так і в дослідницькій сфері. Безсумнівно, один із найкращих виборів у моєму житті».