Машинное обучение: как анализ больших данных меняет мир

Новую магистратуру «Прикладные задачи машинного обучения и анализ больших данных» открывает в этом году IT-центр МАИ

Интерес к машинному обучению в мире огромен, а практическая значимость его постоянно растёт: современные инструменты позволяют быстро анализировать большие данные и принимать оптимальные решения. Научиться работать с технологиями будущего позволяет новая магистратура: «Прикладные задачи машинного обучения и анализ больших данных», которую в этом году открывает IT-центр Московского авиационного института.

Руководитель программы Владимир Судаков, д. т. н., ведущий научный сотрудник Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН:

В нашей программе мы сделали упор, с одной стороны, на получение фундаментальных знаний в области функционирования нейронных сетей, методов оптимизации, байесовских подходов, систем поддержки принятия решений. При этом мы помогаем студентам вырабатывать практические навыки создания и аналитики IT-продуктов, использование современных языков программирования и библиотек, позволяющих эффективно реализовать современные методы. Это, например, языки Python, R, Ruby, библиотеки keras, tensorflow, numpy, pandas, scikit, matplotlib, fann, scip.

Основное конкурентное преимущество выпускников новой магистратуры — способность к комплексному решению сложных проблем. Это и системный анализ потребностей бизнеса, формализация прикладных задач машинного обучения на языке математических моделей, выбор необходимых программных систем, проектирование структур данных и программную реализацию алгоритмов искусственного интеллекта и анализа больших данных.

Программу открывает IT-центр МАИ совместно с выпускающей кафедрой «Математическая кибернетика» (805) факультета «Информационные технологии и прикладная математика». Кафедра обладает богатым опытом подготовки специалистов и магистров по направлению «Информационные технологии в управлении» специальности «Прикладная математика».

Андрей Пантелеев, д. ф.-м. н., профессор, заведующий кафедрой «Математическая кибернетика» МАИ:

Наши выпускники успешно работают в IT-компаниях, институтах РАН, корпорациях авиационно-космической отрасли. В связи с открытием новой магистерской программы нам хочется использовать традиции подготовки кадров в области создания современных математических моделей, системного анализа, решения задач управления, оптимизации и принятия решений, а также привлечь к учебному процессу выпускников кафедры и её аспирантуры, чья повседневная деятельность в ИТ-компаниях неразрывно связана с прикладными задачами машинного обучения и анализа больших данных

Промышленный партнёр программы — компания Ozon, крупный российский интернет-магазин. В 2019 году Ozon занял пятую позицию в рейтинге журнала Forbes «20 самых дорогих компаний Рунета — 2019».

Ольга Зверева, руководитель направления по развитию стажерских программ Ozon:

Мы очень активно работаем с молодыми специалистами. Студенты МАИ отлично подходят нам по профилю. Мы поддерживаем развитие IT-направления и будем рады дать практический опыт уже во время обучения. IT-магистратура даёт очень хороший бэкграунд для дальнейшего развития. Без IT представить мир будущего уже очень сложно. Поэтому мы с удовольствием подключаемся к программе.

Кроме того, партнёром магистерской программы является Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН, занимающийся не только теоретическими исследованиями, но и созданием прикладных программных систем для авиации и космонавтики. Ещё один партнёр — IT-компания ОВИОНТ ИНФОРМ — разработчик систем бюджетирования и управления финансами. Обучающиеся смогут проходить стажировку в данных компаниях, получить доступ к реальным данным, опробовать свои разработки на практике, выполнить магистерские диссертации по актуальной тематике предприятий-партнёров.

Выпускники смогут работать ведущими системными аналитиками, Data Science инженерами, разработчиками систем машинного обучения, аналитиками больших данных, архитекторами систем поддержки принятия решений, проектировщиками систем распознавания образов.

Владимир Судаков:

Чтобы понять степень востребованности в будущем специалистов данного профиля, достаточно зайти на один из основных сайтов по поиску работы — hh.ru — и набрать ключевые слова «Data Science», «Machine Learning», «Big Data». Результатом поиска будут сотни вакансий. Объёмы анализируемых данных всё время увеличиваются, мощности современных компьютеров для их обработки непрерывно возрастают, создаются специальные процессоры для машинного обучения — это позволяет надеяться, что и потребности в специалистах в области машинного обучения и анализа больших данных будут только увеличиваться. А значит, будет расти и уровень зарплат. Сегодня такие специалисты получают от 125 до 300 тысяч рублей. Кроме того, уже в процессе обучения магистранты смогут начать участвовать в конкурсах по машинному обучению, например, на сайте kaggle.com, где в случае успехов призы составляют от $5 000 до $200 000.

Кто сможет учиться на программе?

Чтобы освоить программу новой магистратуры, нужно иметь навыки программирования на любом языке, в том числе с использованием объектно-ориентированного подхода. Необходимы хорошие знания в области линейной алгебры, дискретной математики, теории графов, математической логики и теории алгоритмов, теории вероятностей и математической статистики.

Андрей Алексейчук, к. ф.-м. н., представитель компании ОВИОНТ ИНФОРМ:

Работа с большими данными — весьма творческий и разносторонний процесс, результатом которого является выявление ранее неизвестных закономерностей в процессах, происходящих в реальном мире. Такая сфера деятельности может заинтересовать студентов с навыками аналитического мышления, способных проявлять творческий подход к решению задач и находить нестандартные решения. При поступлении обязательна фундаментальная математическая подготовка, также приветствуются навыки работы с языками программирования Python или R, являющимися де-факто стандартом в области машинного обучения.

Большинство практических разделов дисциплин ориентированы на использование свободного системного программного обеспечения, что позволяет обеспечить гибкость разрабатываемых решений и снизить зависимость от зарубежного проприетарного программного обеспечения.

Владимир Судаков:

Важно научить магистрантов эффективно использовать то многообразие готовых библиотек в области искусственного интеллекта, которое сейчас существует, и научить адаптировать эти библиотеки под прикладные задачи бизнеса.

Большинство преподавателей программы — люди, совмещающие педагогическую деятельность и повседневную работу по созданию прикладных программных систем в областях больших данных (Big Data), машинного обучения (Machine Learning), систем поддержки принятия решений (Decision Support System). Практически все они — кандидаты или доктора наук, представители компаний OZON, Skyeng, Skillsbox, ОВИОНТ ИНФОРМ, Института прикладной математики РАН, Института проблем информатики РАН.

Важно: все теоретические знания обучающиеся тут же смогут применить на практике!

Андрей Пантелеев:

У нас магистерская программа является практикоориетированной, направленной на выработку умений и навыков решать прикладные задачи. В ходе учебного процесса магистранты должны выполнять курсовые работы и реализовывать собственные разработки в рамках учебной, исследовательской, научно-исследовательской, профессиональной практик. В каждом семестре предусмотрена научно-исследовательская работа, результаты которой должны обсуждаться на научном семинаре. Занятия будут проходить как в компьютерных классах на кафедре «Математическая кибернетика», так и на территории компаний-партнёров. Также важно научить магистрантов современным удалённым способам взаимодействия, которые приняты в IT-мире, например, через github. Магистранты смогут публиковать результаты своих исследований в ведущих журналах, в том числе в журнале «Моделирование и анализ данных», а также докладывать их на всероссийских и международных конференциях.

Компании-партнёры и преподаватели-практики безусловно заинтересованы в потенциальном трудоустройстве своих выпускников, так как намного предпочтительнее брать человека, которого ты достаточно хорошо узнал в процессе обучения. Учитывая потребности рынка труда, перспективы трудоустройства очень хорошие.

Ольга Зверева:

Мы бы хотели, чтобы все, кто приходит к нам на стажировку, оставались на позициях младших специалистов или специалистов. У каждого из выпускников за плечами будет опыт реализованного проекта или каких-то серьёзных наработок в нашей компании.

Владимир Судаков:

IT-индустрия очень динамична, и мы постараемся научить студентов тому, что будет актуально к моменту окончания их обучения, помочь им выбрать правильное направление развития, приобрести необходимый опыт. Тогда они найдут работу своей мечты, и цель обучения будет реализована.

Обучение по новой программе начнётся уже в сентябре 2019 года.