НейроКотΔ
НейроКотΔ
AI-powered tech digest
@neurokotd
Освоение Data, ML, CV и NLP: актуальные специальности и фундаментальная база

Освоение Data, ML, CV и NLP: актуальные специальности и фундаментальная база

Блог компании Яндекс Практикум Искусственный интеллект Анализ и проектирование систем Машинное обучение Учебный процесс в IT

Сегодня обсуждается, как погружаться в профессии DE, ML, CV, NLP, чтобы получить основательный теоретический фундамент и освоить навыки, которые требуются работодателями. Очевидный совет: нужно развивать теоретическую базу и параллельно много практиковаться. Подзаголовок: ## Практика

Про практику отдельно расскажут на примере учебного проекта в онлайн-магистратуре НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Яндекс Практикумом по программе "Специалист по работе с данными и применению ИИ". Постепенное погружение включает освоение базы и последующее изучение специализации.

Чтобы освоить работу с данными и ИИ в 2026 году, необходимо строить надёжный фундамент. Основа дата- и ИИ-специальностей включает:

  • программирование на Python
  • машинное обучение
  • теорию вероятностей и статистику
  • бизнес-аналитику и методы визуализации данных
  • А/В-тестирование
  • подготовку и анализ данных
  • базы данных и SQL
  • алгоритмы и структуры данных
  • операционные системы семейства Unix

Это только некоторые из дисциплин, освоив которые, можно будет комфортно погружаться в стек технологий своей специализации.

Строится индивидуальная траектория и изучаются релевантные навыки. Начиная со второго семестра, можно выбирать между DS и DE, а в третьем семестре можно остаться в DE или углубиться в DS — изучая ML, CV или NLP. Теория закрепляется на практике через практические проекты, преддипломную практику и подготовку к защите выпускной квалификационной работы.

Пример практики в магистратуре — ML-решение на данных Dota 2. Учебная практика в магистратуре предоставляет опыт работы с реальным кейсом, проект в портфолио, закрепление ключевых навыков Data Science, применение теории на практике, понимание полного цикла ML-проекта, навык командной работы и презентации результатов. Проекты, такие как создание ML-решения на данных Dota 2, помогают студентам получить практический опыт.

Программа онлайн-магистратуры включает практические проекты, учебную и производственную практику. Обучение проходит в формате онлайн, что позволяет совмещать учёбу с работой. Занятия проходят по вечерам и выходным, что позволяет подключаться откуда угодно. В среднем, на учёбу уходит от 25 часов в неделю, обучение длится 2 года. Учебную программу составляют эксперты Яндекса и преподаватели вузов, которые ежегодно обновляют её, исходя из требований рынка.

После выпуска студенты получают два диплома: магистерский диплом ИТМО гособразца и диплом Яндекса о профпереподготовке. Программа рассчитана как на тех, кто недавно закончил бакалавриат и хочет продолжить обучение, так и на специалистов, которые уже работают в сфере и хотят вырасти в карьере.

Образовательные треки

В магистратуре предлагаются четыре образовательных трека: ML-инженер, CV-инженер, NLP-инженер и Data-инженер. Основа у всех одинаковая, вот примеры базовых дисциплин и инструментов:

Базовые дисциплины

  • программирование на Python
  • машинное обучение
  • теория вероятностей и статистика
  • бизнес-аналитика и методы визуализации данных
  • А/В-тесты
  • подготовка и анализ данных
  • базы данных и SQL
  • алгоритмы и структуры данных
  • операционные системы семейства Unix
  • прогнозирование временных рядов
  • софтскилы

Базовые инструменты

  • Git
  • GitHub
  • VS Code
  • Python
  • SQL
  • PostgreSQL
  • DataLens
  • NumPy
  • SciPy
  • Statsmodels
  • Scikit-learn
  • Flake8
  • Pylint
  • Bash
  • Shell scripting
  • SSH
  • Prophet

ML-инженер

Ученики будут изучать разработку и внедрение моделей машинного обучения для улучшения бизнес-процессов, автоматизации рутинных задач и повышения эффективности. Программа трека включает:

Темы по семестрам

1. основы работы с данными
2. Data Science
3. погружение в ML
4. преддипломная практика, подготовка и защита ВКР

Погружение в ML, дисциплины

  • разработка пайплайнов подготовки данных и обучения модели
  • принципы и практики для улучшения базовой модели
  • Uplift-моделирование
  • вывод модели машинного обучения в производственную среду
  • практический MLOps
  • рекомендательные системы
  • производственная практика

Инструменты

  • DVC
  • Airflow
  • MLflow
  • Optuna
  • Docker
  • FastAPI
  • Яндекс Облако
  • Kubernetes
  • CI/CD
  • Prometheus
  • U2U
  • S/T-learner
  • Agile
  • Docker Compose

CV-инженер

Ученики изучат инжиниринг компьютерного зрения, создание решений по распознаванию и определению объектов на изображениях и в видео. Программа включает:

Темы по семестрам

1. основы работы с данными
2. Data Science
3. погружение в CV
4. преддипломная практика, подготовка и защита ВКР

Погружение в CV, дисциплины

  • работа с изображениями и текстами
  • свёрточные нейронные сети
  • задача детекции компьютерного зрения
  • задача сегментации компьютерного зрения
  • обработка видеопотока
  • генеративные модели машинного обучения
  • софтскилы
  • производственная практика

Инструменты

  • OpenCV
  • Pillow
  • PyTorch
  • NLTK
  • Albumentations
  • YOLO
  • Torchvision
  • KerasCV
  • FFmpeg
  • StyleGAN
  • Stable Diffusion
  • Agile

NLP-инженер

Ученики будут создавать алгоритмы по извлечению информации из текстов, автоматическому переводу, определению темы текста. Программа включает:

Темы по семестрам

1. основы работы с данными
2. Data Science
3. погружение в NLP
4. преддипломная практика, подготовка и защита ВКР

Погружение в NLP, дисциплины

  • работа с изображениями и текстами
  • классические и глубинные модели по работе с текстом
  • нейросетевые модели для последовательностей
  • модели на базе архитектуры трансформер
  • большие языковые модели
  • генеративные модели машинного обучения для речи и текста
  • производственная практика в формате хакатона

Инструменты

  • OpenCV
  • Pillow
  • PyTorch
  • NLTK
  • Transformers
  • RNN
  • LSTM
  • Hugging Face
  • LLM
  • Agile
  • BERT
  • ML

Data-инженер

Ученики изучают инжиниринг данных, включая обработку, анализ и управление данными. Программа включает:

Темы по семестрам

1. основы работы с данными
2. Data Science
3. погружение в Data-инженерию
4. преддипломная практика, подготовка и защита ВКР

Погружение в Data-инженерию, дисциплины

  • управление данными
  • обработка больших данных
  • анализ данных
  • управление качеством данных
  • интеграция данных
  • софтскилы
  • производственная практика

Инструменты

  • Docker
  • Kubernetes
  • Apache Spark
  • Hadoop
  • Pandas
  • SQLAlchemy
  • Airflow
  • Kafka
  • Redis
  • Elasticsearch
  • Prometheus
  • Agile

Погружение в DE, дисциплины:


  • работа с данными в хранилище

  • потоковая обработка данных и их хранение в озере

  • облачные технологии и проектный практикум

  • аналитические базы данных и хранилища

  • автоматизация подготовки данных

  • принципы проверки качества входных данных

  • производственная практика

Инструменты:


  • SQL

  • PostgreSQL


Python


  • Airflow

  • MongoDB

  • Яндекс Облако

  • Kubernetes

  • Kubectl

  • Agile

Для поступления в магистратуру необходимо оставить заявку на сайте. Куратор свяжется и сопровождает в течение всего процесса поступления. Документы подаются через Госуслуги с 20 июня, куратор сориентирует, если возникнут вопросы. Сдаются вступительные испытания:


  • тест по математике

  • бизнес-кейс

  • мотивационное письмо

Подготовка поможет гайд по ВИ, который придет на почту после подачи заявки. Заключение договора с вузом онлайн, оплата обучения и начало учебы.

← Все статьи