«Специалист по Data Science» ВШЭ — первая программа переподготовки с аккредитацией Альянса в сфере ИИ
Согласно итогам экспертизы, программа Высшей школы экономики охватывает современные области анализа данных и машинного обучения и помогает нетехническим специалистам приобрести базовые знания в области больших данных и искусственного интеллекта. Это уже шестая образовательная программа факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, получившая престижную профессионально-общественную аккредитацию.
Альянс в сфере искусственного интеллекта объединяет ведущие технологические компании для совместного развития их компетенций и ускоренного внедрения искусственного интеллекта в образовании, научных исследованиях и практической деятельности бизнеса. Среди участников ассоциации — «Яндекс», Сбер, «Газпром нефть», ГК «Самолет», VK, РФПИ, «СИБУР», ОХК «Уралхим», ГК «Русагро», «Северсталь» и др.
Высшая школа экономики в декабре 2021 года стала одним из первых вузов, чьи образовательные программы были аккредитованы Альянсом в сфере искусственного интеллекта. До текущего года аккредитацию прошли две бакалаврские программы — «Прикладная математика и информатика», «Прикладной анализ данных» — и три магистерские — «Финансовые технологии и анализ данных», «Анализ данных в биологии и медицине», «Науки о данных».
Свидетельство об аккредитации программы профессиональной подготовки «Специалист по Data Science» было получено в апреле этого года. Качество обучения обеспечивается сильным преподавательским составом и необходимыми вычислительными ресурсами. Фокус программы — на проведении исследований на данных и построении моделей машинного обучения в актуальных прикладных задачах, в том числе с использованием инструментария Big Data.
Чтобы аккредитовать программу, эксперты альянса, представляющие индустрию, провели всестороннюю оценку. Были выявлены следующие сильные стороны программы профессиональной подготовки «Специалист по Data Science»:
широкий спектр тем, позволяющий слушателям с опытом работы в организациях получить практические навыки работы над проектами в области Data Science;
ориентированность программы на проектную деятельность учащихся и высокое вовлечение сотрудников организаций-партнеров в образовательный процесс.
Кроме того, эксперты дали ряд рекомендаций по дальнейшему совершенствованию программы. Например, было предложено увеличить количество образовательных дисциплин, нацеленных на развитие профессиональных компетенций выпускников в части обучения с подкреплением, продуктовой разработки и разработки программных продуктов на основе ИИ (с этапа подготовки данных к исследованиям до этапа поддержки разработанных решений).
Содействие развитию образования в Российской Федерации с учетом приоритетов Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года — одно из ключевых направлений деятельности ассоциации. Цели профессионально-общественной аккредитации образовательных программ: повышение качества подготовки кадров в области ИИ, их конкурентоспособности на российском и международном рынках труда, усиление связи образовательных программ с реальной экономикой и бизнес-сообществом.
Основные критерии оценки: участие работодателей в реализации образовательных программ, наличие у преподавателей необходимой квалификации, обеспеченность техническими ресурсами и соответствие компетенций выпускников требованиям работодателей.
Анастасия Бадалова, начальник отдела по работе со слушателями и организации учебного процесса Центра непрерывного образования ФКН
«Программа профессиональной переподготовки “Специалист по Data Science” — одна из флагманских программ Центра непрерывного образования ФКН, которую мы реализуем с 2020 года. Вместе с преподавателями факультета и сотрудниками ведущих IT-компаний мы собрали самый актуальный стек навыков и тем, которые нужны для освоения новой профессии в области Data Science. Более того, программа реализуется офлайн, что позволяет напрямую общаться со специалистами и перенимать живой опыт. Мы очень рады, что слушатели, меняя карьерные треки, выбирают именно нас, а эксперты из индустрии высоко оценивают программу обучения и кадровый состав».
Программа «Специалист по Data Science» стартует 16 мая — еще есть возможность присоединиться и за полтора года изучить все направления современного анализа данных — от основ программирования и дискретной математики до машинного обучения, прикладной статистики, Big Data и не только. В честь десятилетия факультета компьютерных наук до 30 апреля действует скидка 10%. Программа обучения и форма для подачи заявки — на сайте.
Вам также может быть интересно:
ИИ в образовании: как преодолеть соблазн готовых решений
Искусственный интеллект уже стал обыденностью для молодежи: как показал опрос, около 87% студентов ведущих вузов используют ИИ в процессе обучения. Большая часть из них отметила, что он помогает им экономить время, при этом они проверяют сделанную ИИ работу. Результаты исследования были представлены на конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. В ее работе приняли участие научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов и другие эксперты Вышки.
Большинство студентов не верят, что ИИ сможет заменить их на работе
Большинство студентов считают, что ИИ не сможет заменить их на работе в ближайшие десять лет. Низким такой риск называют 27,2% респондентов, 41,5% — крайне маловероятным. Эти оценки были получены НИУ ВШЭ в ходе опроса 4200 студентов в 2025 году. Они приводятся в докладе «Эпоха больших языковых моделей: почему они все еще не профессионалы», подготовленном научным руководителем НИУ ВШЭ Ярославом Кузьминовым и старшим преподавателем кафедры высшей математики НИУ ВШЭ Екатериной Кручинской. Доклад был представлен на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, которая проходит с 15 по 18 апреля в НИУ ВШЭ.
Точный ИИ-оракул: какие тренды интересуют бизнес
Современные технологии ежедневно меняют мир, автоматизируя бизнес-процессы в различных отраслях. Специалисты НИУ ВШЭ представили масштабный опыт команды iFORA по реализации ИИ-проектов в интересах крупных компаний и органов власти.
Перспективы ИИ: математика машинного обучения в фокусе
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел выездной воркшоп «Математика машинного обучения». Здесь собрались ведущие ученые и специалисты НИУ ВШЭ в области машинного обучения, математики и статистики. В центре внимания исследователей оказались математические аспекты, лежащие в основе современных и наиболее перспективных направлений машинного обучения. Программа воркшопа включала мини-курсы, практические работы, доклады и круглый стол, посвященный перспективам развития ИИ в России.
Внедрение искусственного интеллекта в организации: какие эффекты отмечают сотрудники
45% организаций, которые занимались внедрением ИИ в работу, заявили о повышении производительности труда в результате его использования. Об этом говорится в исследовании «Внедрение ИИ в работу организаций: чем обусловлена вариация эффектов на труд?». Исследование проведено директором Центра статистики труда и заработной платы ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Анной Демьяновой и стажером-исследователем центра Дарьей Талакаускас. Оно было презентовано на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества (XXV ЯМНК), проходящей в НИУ ВШЭ с 15 по 18 апреля.
«Идею всегда задает человек»: что дает ИИ образованию и медиа
ИИ-технологии меняют принципы работы образования и медиаиндустрии. Большинство студентов уже в той или иной мере используют ИИ, а нейросети уже массово производят все виды контента. Возможности и вызовы эксперты обсудили на конференции «Образование и медиа в эпоху цифровых перемен», организованной Дирекцией по маркетинговым коммуникациям НИУ ВШЭ и «Яндекс Образованием».
В Вышке стартовали открытые семинары «ИИ в индустрии»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ запустил цикл открытых семинаров. Встречи посвящены актуальным вопросам внедрения искусственного интеллекта в различные отрасли экономики. Семинары проводятся еженедельно в 18:00 в кампусе на Покровском бульваре. Для участников также предусмотрена онлайн-трансляция.
Ученые представили новый метод для работы с несбалансированными данными
Специалисты факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера разработали геометрический метод расширения данных — Simplicial SMOTE. Тесты на разных наборах данных показали, что он значительно улучшает качество работы AI. Метод особенно полезен в ситуациях, когда редкие случаи очень важны, например в борьбе с мошенничеством или при диагностике редких болезней. Результаты исследования доступны в открытом архиве Arxiv.org и будут представлены на Международной конференции по обнаружению знаний и анализу данных (KDD) летом 2025 года в Торонто.
В Вышке рассчитали экономический эффект от внедрения технологий ИИ в России
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ оценил потенциальный экономический эффект от внедрения и использования технологий искусственного интеллекта в отраслях российской экономики до 2035 года. Эксперты также предположили, каким должен быть объем ресурсов, которые потребуются организациям для освоения данного класса технологий.
Мегасайенс, ИИ и суперкомпьютеры: Вышка расширяет сотрудничество с ОИЯИ
Специалисты по компьютерным технологиям НИУ ВШЭ и Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) обсудили сотрудничество и совместные проекты на встрече в Лаборатории информационных технологий им. М.Г. Мещерякова (ЛИТ). Со стороны ВШЭ в дискуссии участвовали заведующий Лабораторией вычислительной физики МИЭМ Лев Щур и сотрудники Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных факультета компьютерных наук Денис Деркач и Федор Ратников.