Бакалавриат

Ближайшее событие

Магистратура

Ближайшее событие

Дополнительное образование

Ближайшее событие

Об университете

Ближайшее событие

Академия Data Science

Магистерская программа Центрального университета при поддержке Авито, Газпромбанка, Kaspersky, МТС, Тинькофф.
Старт 1 сентября
Очный формат
Поможем построить карьеру аналитика,
ML-инженера или продакта в ведущей ИТ-компании.
Оплачиваемая стажировка в Тинькофф и других партнерах программы с первого семестра
C первого дня будете расти при поддержке персонального ментора
Научим Data Science. Оффер в ведущую компанию после первого курса

О программе

Обучение начнется 1 сентября

Буст карьеры

Практика и опыт

Работа с ментором

Кому подойдет программа

Студентам 3–4 курсов и выпускникам

С крепкой базой в математике, физике, экономике или другой технической дисциплине

Тем, кто уже знаком с ИТ-сферой

Достаточно базового знания одного из языков программирования. Например, Python

Мотивированным и амбициозным

Главное — желание стать востребованным специалистом в Data Science

Преимущества поступления в магистратуру весной

Не ждешь
Всё успеваешь
Растешь быстрее
Нет необходимости ждать до осени, чтобы начать получать нужные знания и навыки. При хорошей успеваемости на нашей программе, уже летом ты будешь стажироваться, а к концу этого года начнешь работать по IT специальности в одной из крупных компаний–партнеров Академии Data Science.
Обучение совместимо с бакалавриатом или работой. В первый год потребуется от 20ч в неделю, во второй – от 15ти, в вечернее время. Утром и днем ты сможешь учиться в бакалавриате, писать дипломную работу или работать.
Уже работаешь? Обучаясь в Академии Data Science ты увидишь реальные кейсы от Тинькофф и других компаний, и сможешь применить полученный опыт в своей работе, ускоряя продвижение по карьерной лестнице.

Кем можно работать после обучения

Менеджер по продукту
Рассказывает о своей работе
Камилла Самохина
Камилла Самохина — лидер команды Origination для физических лиц в Тинькофф
ML-инженер
Показывает, что происходит под капотом его профессии
Сергей Колесников — руководитель отдела AI-исследований в Тинькофф
Сергей Колесников
Аналитик
Делится опытом
Влад
Магеррам-Заде
Влад Магеррам-Заде — руководитель отдела аналитики кредитования наличными в Тинькофф

ML-инженер

Руководитель отдела AI-исследований в Тинькофф
Показывает, что происходит под капотом его профессии
Сергей Колесников

Какие задачи ты решаешь в компании?

Я развиваю академическое направление ML в Тинькофф — вместе с командой исследований мы работаем над новыми технологиями в AI. AI — это одно из ключевых направлений компании, а потому технологическое лидерство в этой области — большой приоритет. Понимая, куда движется индустрия и академическое сообщество, мы продвигаем интересные нам области, пишем научные статьи и рассказываем о полученных результатах на конференциях.

Что тебя драйвит в профессии?

В ML есть синергия трех важных для меня вещей. Во-первых, ты часто занимаешься вещами, которые еще вчера, а иногда даже сегодня, казались невозможными. Во-вторых, ты довольно просто можешь проверить свою идею на практике. Ну и последнее — это просто приятно, использовать весь данный тебе матаппарат от университета

На что влияет твоя работа?

Занимаясь ML и исследованиями в индустрии, мы одновременно продвигаем и академию — создаем новые технологии, публикуем статьи, и развиваем индустрию — помогаем с реализацией последних разработок в продуктах и созданием чего-то реально ценного для большой аудитории.

Почему быть ML-инженером — это круто?

Быть ML-инженером — это возможность постоянно учиться и запускать что-то новое. Генерация текстов и изображений, продвинутые голосовые технологии, автоматизация принимаемых решений в сложных процессах — все это казалось недостижимым 10 лет назад. Сейчас же мы используем и развиваем эти наработки в наших исследованиях и продуктах. ML — это также большое и открытое комьюнити. Мы много рассказываем о наших решениях на митапах, курсах, конференциях, много работаем со студентами.

Менеджер по продукту

Лидер команды Origination для физических лиц в Тинькофф
Рассказывает о своей работе
Камилла Самохина

Какие задачи ты решаешь в компании?

Я занимаюсь направлением экосистемного origination — мы выявляем потребности клиента и предлагаем ему релевантные продукты. Мое направление растит одну из ключевых метрик Тинькофф — количество продуктов на клиента, а следовательно, его LTV.

Что тебя драйвит в профессии?

В продакт-менеджменте мне нравится свобода действий: ты сам определяешь стратегию развития направления (но и ответственность большая). А еще нравится масштаб: можно помогать миллионам людей решать свои задачи и делать их чуточку счастливее, а бизнес — успешнее.

Почему продакту важно знать ML и Data Science?

В дата-дривен-компаниях большое количество данных о пользователях — конкурентное преимущество. Но с этими данными нужно уметь работать — правильно интерпретировать, знать, на что обратить внимание, уметь находить корреляции и причинно-следственные связи, строить модели на основе данных. Знание ML в этом очень сильно помогает — как в играх, когда подбираешь предмет и он дает ×10 к скорости.

Аналитик

Руководитель аналитики Тинькофф AI-центра
Делится опытом
Егор Воронков

Какие задачи ты решаешь в компании?

Моя задача — преобразовывать абстрактную цель (например, сделать клиента счастливым) в четкий план действий и доказывать, что компания достигнет наилучших результатов, следуя этому плану.

Что тебя драйвит в профессии?

Мне нравится возможность решать интересные логические и статистические задачи, принося при этом реальную, осязаемую пользу.

На что влияет твоя работа?

Моя работа напрямую влияет на развитие продуктов кредитования. Пока продуктовый аналитик в моей команде не оценит доходность идеи и не подтвердит ее полезность — команда не реализует эту идею. Иначе мы можем закопаться в ненужных задачах и вообще начать приносить убытки.

Отзывы студентов первого набора

Александр Лапин
  • ML-инженер в Яндексе
  • Учится в Академии Data Sciece и на 4 курсе факультета информатики и вычислительной техники НИУ ВШЭ
Центральный университет превзошел все мои ожидания! Настоящий кладезь для карьерного и личностного роста. Университет представляет собой уникальное сотрудничество и гармонию между студентами и командой — преподавателями и менторами, где поддержка ощущается во всём — от академических вопросов до карьерного развития. В отличие от других учебных программ, ориентированных исключительно на практические навыки, ЦУ акцентирует внимание на продуктовом мышлении, обеспечивая глубокое изучение материала в контексте реальных продуктовых задач.
Даниил Копылов
  • Аналитик в Комитете по туризму Москвы
  • Учится в Академии Data Science и в аспирантуре экономического факультета РУДН
В Академии Data Science уникальная команда, которая всегда поддержит и крутая программа, которая полностью погружает в выбранную специальность. Я здесь встретил искреннюю помощь и готовность делиться опытом. Чувствуется бережное отношение к каждому.
Арина Замышевская
  • Учится в Академии Data Science и на 3 курсе бакалавриата «Фундаментальная и компьютерная лингвистика» ВШЭ
В академии мне понравилась её практикоориентированность и набор курсов, который во многом состоит из того, что мне хотелось бы изучить глубже, чтобы стать хорошим специалистом в Data Science. И было радостно увидеть, что команда откликается на любые вопросы и помогает со сложностями, менторы в этом смысле незаменимы.
Статистика первого набора Академии Data Science
3000+
абитуриентов подали заявку на поступление
43
студента были зачислены
11
студентов начали стажироваться еще до окончания первого семестра
Где учились студенты до поступления
ВШЭ
13
6
5
МИФИ
МГУ
3
МФТИ
Другие студенты
50+%
студентов начили учиться
на 3 и 4 курсе своего бакалавриата
МГИМО
СПБГУ
РЭШ
МИРЭА
РЭУ Плеханова
МПГУ
Рудн
МГТУ им. Баумана
Финансовый университет
РАНХиГС
МЭИ
МГТУ ГА
НГУ
ННГУ

Дефицит кадров в ИТ-отрасли составляет 500-700 тысяч человек

200 000 ₽
Средняя зарплата в ИТ в Москве
Топ-3 специальностей
По росту востребованности: Data Scientist, ML-инженер, Big Data Specialist
4000+
Открытых вакансий для продакт-менеджера в России

Команда

Только хардкорные практики

Александр Дьяконов
Опыт в ML более 10 лет
Подготовил более сотни крутых ML-специалистов в МГУ
Доктор физико-математических наук. Обладатель медалей РАН за лучшие научные работы (2000, 2008) и премии И. И. Шувалова I степени (2015)
Возглавлял рейтинг Kaggle лучших в мире специалистов в прикладном анализе данных (2012)
Академический руководитель
«Хорошо учиться и быть востребованным специалистом — две разные вещи. Мы хотим не только давать студентам знания, но и помогать строить успешную карьеру»
Станислав Близнюк
CEO Тинькофф
«В течение 5 лет Тинькофф Образование вкладывается в развитие STEAM-образования в России — подхода, где к традиционным STEM-дисциплинам добавляется развитие творческого нестандартного мышления.
Мы создали курсы для школьников и студентов, охватывающие олимпиадную математику, алгоритмы и структуры данных, машинное обучение.
Более 20 тысяч школьников и студентов успешно прошли обучение в Тинькофф Образовании. Теперь мы подошли к логичному продолжению этой многолетней работы»
Иван Стельмах
PhD в ML, Carnegie Mellon University
Профессор РЭШ
Управлял ML-проектами в Google, Yandex, McKinsey и Citadel Securities
CPO Программы
«Data Science — это не только про математику, но и про бизнес-контекст. Мы даем студентам сбалансированную картину, чтобы они могли стать лидерами DS-инициатив в любой компании»
Элла Хромова
MBA Hult International Business School, PhD ВШЭ, BSc ICEF (Honours)
Автор и лектор лучших практико-ориентированных курсов по финансам в НИУ ВШЭ
Руководитель и создатель IR Career Center в НИУ ВШЭ
лид направления «Экономика и Бизнес»
«Наша главная задача — сделать так, чтобы студенты получали знания, которые продвинут их по карьерной лестнице, а работа была максимально бесшовно встроена в учебный процесс»

Команда

Только хардкорные практики

Александр Дьяконов
Опыт в ML более 10 лет
Подготовил более сотни крутых ML-специалистов в МГУ
Доктор физико-математических наук. Обладатель медалей РАН за лучшие научные работы (2000, 2008) и премии И. И. Шувалова I степени (2015)
Возглавлял рейтинг Kaggle лучших в мире специалистов в прикладном анализе данных (2012)
Академический руководитель
«Хорошо учиться и быть востребованным специалистом — две разные вещи. Мы хотим не только давать студентам знания, но и помогать строить успешную карьеру»
Станислав Близнюк
CEO Тинькофф
Председатель Правления Тинькофф
Работает в Тинькофф с момента основания компании, до этого - начальник отдела управления проектами и оптимизации бизнес-процессов ЗАО «Райффайзенбанк Австрия»
Окончил мех-мат МГУ им. М. В. Ломоносова, получив степень магистра по математике и экономике
Более 20 тысяч школьников и студентов успешно прошли обучение в Тинькофф Образовании. Теперь мы подошли к логичному продолжению этой многолетней работы»
Иван Стельмах
PhD в ML, Carnegie Mellon University
Профессор РЭШ
Управлял ML-проектами в Google, Yandex, McKinsey и Citadel Securities
CPO Программы
«Data Science — это не только про математику, но и про бизнес-контекст. Мы даем студентам сбалансированную картину, чтобы они могли стать лидерами DS-инициатив в любой компании»
Элла Хромова
MBA Hult International Business School, PhD ВШЭ, BSc ICEF (Honours)
Автор и лектор лучших практико-ориентированных курсов по финансам в НИУ ВШЭ
Руководитель и создатель IR Career Center в НИУ ВШЭ
Лид направления
«Наша главная задача — сделать так, чтобы студенты получали знания, которые продвинут их по карьерной лестнице, а работа была максимально бесшовно встроена в учебный процесс»

Как проходит обучение

Прокачиваем hard и soft skills
Строим базу Data Scientist-а на лекциях и семинарах
Готовимся к собеседованиям
Узнаем себя и развиваем коммуникативные навыки в творческой лаборатории
Оффер в одну из ведущих ИТ-компаний
Итоги первого года
Получаем практические навыки
Тестируем гипотезы в продуктовой и ML-студиях
Развиваем нетворкинг и насмотренность
Знакомимся с экспертами
из ИТ-компаний
Разбираем кейсы из индустрии
Индивидуальные образовательные треки
Выбираем одну из трех специализаций: продуктовый аналитик, продуктовый менеджер или ML-инженер
Ускорение карьерного роста
Итоги Второго года
Проектная студия
Пробуем запустить свой проект и защитить его перед бизнес-спонсором
Работа
в ИТ-компании
Делаем первые шаги в карьере с поддержкой ментора

Где проходят занятия

Кампус в центре Москвы

г. Москва, м. «Маяковская», ул. Гашека, д. 7