Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» в Нижнем Новгороде

603155, Нижегородская область, г. Нижний Новгород, ул. Большая Печерская, 25/12

главная специальности Поступление директор Отзывы Новости Видео Фото рейтинги Доска вопросов

Направление подготовки «Прикладная математика и информатика» по профилю:

Интеллектуальный анализ данных

Основное направлениеОписание в справочникеНайти в других вузах
Группа специальностейМатематика и механика (старая группа «Физико-математические науки»)
Код специальности01.04.02 (старый код - 010400.68)
Уровень образованияМагистратура
Факультет
Факультет информатики, математики и компьютерных наук

ПОСТУПЛЕНИЕ

Дополнительные испытания:

1. Математика и информатика (письменно 2. Конкурсный отбор (портфолио) 3. Английский язык (квалификационный экзамен – тестирование + аудирование)



УсловияОчнаяЗаочнаяОчно- заочнаяУскоренная
Срок обучения 2 года
Платное обучение
Стоимость обучения 220000 рублей
Количество мест 6
Конкурс на поступление
Проходной балл ЕГЭ
Вступительные экзамены
№1 (профильный)
№2
№3
№4
Экзамены 3 и 4 предоставляются на выбор абитуриенту
Дополнительное испытание
Бесплатное обучение
Количество мест 25
Конкурс на поступление
Проходной балл ЕГЭ
Вступительные экзамены
№1 (профильный)
№2
№3
№4
Экзамены 3 и 4 предоставляются на выбор абитуриенту
Дополнительное испытание
Целевые направленияНе принимаются
Дополнительная информация
Имеется возможность дистанционного обучения
Прием абитуриентов
Количество студентов

Описание профиля

Программа: https://nnov.hse.ru/ma/data

Основная сфера деятельности выпускников магистратуры «Интеллектуальный анализ данных» — это современные исследования и разработки (Research and Development – R&D) в области искусственного интеллекта и компьютерных наук. Магистры получают глубокие фундаментальные и практические знания в таких современных R&D областях компьютерных наук, как анализ данных, большие данные, машинное обучение, компьютерное зрение, глубокое обучение, компьютерная лингвистика, алгоритмы оптимизации.

Чему научат?

Выпускники обладают необходимыми знаниями и способны разрабатывать новые математические модели и эффективные алгоритмы для решения интересных и сложных задач, возникающих в реальной жизни. Примерами современных R&D задач являются задачи разработки моделей и алгоритмов для управления автономными автомобилями (например, автобусами без водителя), беспилотными летательными аппаратами (например, доставляющими посылки), роботами, решающими различные практические задачи (например, робот-строитель, робот-погрузчик на складе); задачи оптимизации в производстве, транспортной и складской логистике.

Будущие профессии