5 специализаций ФКН ВШЭ теперь доступны на платформе Вышки
Для ознакомления будут открыты две первые недели видеолекций. На данный момент спрос на специализации (в университете они интегрированы в образовательные программы бакалавриата и магистратуры) растет — это следующий пункт образовательной траектории после краткосрочных онлайн-курсов.
В Вышке такой формат обучения представляет собой связки курсов (от 3 до 7), завершающиеся итоговым проектом. В основе проекта лежат практические кейсы и реальные данные индустрии, которые могут быть реализованы только при условии успешного освоения всех курсов.
Юлия Ремезова
«Для тех, кто задумывается о высшем образовании в цифровом формате, это отличный шанс протестировать контент, концепцию программ, манеру подачи материала лекторами, понять, насколько вам удобен онлайн-формат, — объясняет Юлия Ремезова, директор по онлайн-обучению. — Специализация помогает определиться, хотите ли вы посвятить несколько лет обучению и получить диплом или сконцентрируетесь на оттачивании актуальных компетенций для смены карьерного трека или роста в профессии в сжатые сроки. Лекции в цифровом формате позволяют подстроить обучение под рабочий график».
Освоение специализации формирует у слушателей сфокусированные на определенной области компетенции и дает микроквалификацию, которая будет подтверждаться сертификатом НИУ ВШЭ.
Следуя трендам рынка и запросам работодателей, слушатели ожидаемо выбирают специализации Вышки в области IT, экономики и менеджмента. Средняя оценка слушателями комплексных онлайн-продуктов НИУ ВШЭ — 4,7 из 5. Продолжая развитие в сфере информационных технологий, «Вышка Онлайн» открывает пять специализаций от факультета компьютерных наук на платформе университета.
Англоязычным бестселлером Вышки стала специализация Advanced Machine Learning, созданная в партнерстве с «Яндексом». Слушатели познакомятся с байесовскими методами в ML, обработкой массивов данных Большого адронного коллайдера и физикой, которая стоит за продуцированием гигантских потоков информации, а также узнают, как выиграть профессиональные соревнования на примере кейсов лучших в Kaggle. Курсы специализации учат находить высокоточные решения и строить алгоритмы, которые выделят вас среди других претендентов. Навыки работы с данными в высококонкурентной среде помогут в реализации в различных сферах, где требуются специалисты по машинному обучению, — от страхования и маркетинга до обработки естественного языка (NLP).
Александр Гущин
«Решая кейсы соревнований Kaggle, вы получите практический опыт работы с реальными данными в совершенно разных сферах ML, что расширит ваш кругозор и поможет легче справляться с незнакомыми задачами, — говорит Александр Гущин, Product Engineer в Iterative.ai, автор курса How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers специализации Advanced Machine Learning. — Изучая чужие решения и определяя способы их превзойти, вы научитесь генерировать идеи и находить новые подходы. Способность применять нетривиальные и простые решения для сложных задач ценна для карьеры в анализе данных. Не говоря уже о том, что соревнования — это жутко интересно. Возможно, это самый захватывающий способ научить и научиться, который придумало человечество».
Специализация «Математика для анализа данных» — отправная точка для карьеры в Data Science. Она создана с учетом ключевых задач индустрии и актуализирует навыки, необходимые для развития в науках о данных. Для работы с данными на серьезном уровне и понимания принципов машинного обучения необходимо знание математических основ: именно математика отвечает за функционирование моделей и конструкций в Data Science. Специализация изучает широкий спектр математических инструментов и рассматривает некоторые их приложения к анализу данных. Курсы посвящены дискретной математике, линейной алгебре, математическому анализу и теории вероятностей. Каждый из курсов ориентирован на практику. Для глобальной аудитории и слушателей, которые хотят освоить терминологию на языке оригинала, представлена англоязычная специализация — Mathematics for Data Science.
Специализация «Промышленное машинное обучение» позволяет освоить методы обработки больших данных и получить представление о процессе проектирования, реализации и поддержки полноценного решения на базе интеллектуального анализа данных. Слушатели научатся работать с наиболее распространенными источниками данных, разрабатывать и запускать алгоритмы на платформах Hadoop и Spark, уверенно работать с командной строкой в Linux, организовывать процесс разметки собранных данных.
Специализация «Машинное обучение: от статистики до нейросетей» стартует с изучения инструментария Python для анализа данных. Затем слушатели познакомятся с классическим машинным обучением, статистическими методами и их приложениями для анализа моделей, работы с временными данными и A/B-тестирования. Заключительный раздел курса посвящен ключевым разделам глубинного обучения. Он отвечает на вопрос, как обучаются современные нейронные сети и как именно они позволяют добиваться мощных результатов при анализе изображений и текстов.
Подробнее об онлайн-курсах, специализациях и программах «Вышки Онлайн» можно узнать здесь.
Также у нас открыт доступ к следующим специализациям онлайн-программ НИУ ВШЭ:
онлайн-программа Finance, специализация Quantitative Finance;
онлайн-программа Master of Business Analytics, специализация Introduction to Value Based Business Analytics;
онлайн-программа Master of Computer Vision, специализация Basics in Computer Vision.
Доступ ко всем видеолекциям и заданиям, а также возможность получения сертификата о прохождении специализации будут открыты после оплаты.