Привет, это команда Яндекс Практикума. Сегодня поговорим про то, как погружаться в профессии DE, ML, CV, NLP так, чтобы с одной стороны, получить основательный теоретический фундамент, а с другой — освоить навыки, которых ждут работодатели. Очевидный спойлер: нужно прокачивать теоретическую базу и параллельно много практиковаться — про практику отдельно расскажем на примере учебного проекта в онлайн-магистратуре НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Яндекс Практикумом«Специалист по работе с данными и применению ИИ».
Постепенное погружение: осваиваем базу, а затем — специализацию
Итак, что нужно, чтобы освоить работу с данными и ИИ в 2026 году? Рассказываем на примере программыонлайн-магистратуры.
- Строим надёжный фундамент.Основа дата- и ИИ-специальностей — это программирование на Python, МО, теория вероятностей и статистика, BI и методы визуализации данных, А/В‑тесты, подготовка и анализ данных, базы данных и SQL, алгоритмы и структуры данных, операционные системы семейства Unix. И это только некоторые дисциплины, освоив которые, вы будете чувствовать себя комфортно при погружении в стек технологий вашей специализации.
- Строим индивидуальную траекторию и изучаем релевантные навыки.Начиная со второго семестра, вы (с помощью преподавателей, конечно) можете выбирать: DS или DE, а в третьем семестре вы можете либо остаться в DE (если выбрали его), либо пойти дальше в DS — углублять знания в ML, CV или NLP.
- Закрепляем теорию на практике.Вас ждут практические проекты, преддипломная практика, подготовка и защита выпускной квалификационной работы.
Пример практики в магистратуре: ML-решение на данных Dota 2
Учебная практика в магистратуре — это опыт работы с реальным кейсом, проект в портфолио, закрепление ключевых навыков Data Science, применение теории на практике, понимание полного цикла ML-проекта, навык командной работы и презентации результатов. В компаниях, где есть сложная система и много данных, нужны такие же навыки: анализ, прогнозирование, проверка гипотез, объяснение результатов. Даже если выпускник не планирует работать в игровой индустрии, опыт из этого проекта легко переносится в другие сферы.
А вот и пример такого проекта: создать ML-решение на данных Dota 2. Вот что рассказала об этом проекте Анна Вагина, методистка программы«Специалист по работе с данными и ИИ»:
«Мы выбрали Dota 2 потому что там очень много параметров и событий, а решение для предсказания результата приближено к реальным задачам анализа и прогнозирования, а ещё проект со знакомой игрой — это дополнительная мотивация и интерес студентов.Перед студентами стояла задача — построить полноценное ML-решение на данных Dota 2, проходя все этапы: от анализа данных до интерпретации модели. Нужно разобраться в данных, выбрать подход и обучить модель, которая сделает прогноз, например, победит ли команда в игре. Как проходил процесс работы над проектом:Студенты получают набор данных.Распределяют задачи и подготавливают данные к работе.Студенты строят модель, которая предсказывает исход игры. Проверяют качество результата, делают выводы и оформляют всё в итоговый проект — с кодом, графиками и понятным объяснением результатов.Защита проекта.Во время практики есть ключевые точки контакта с преподавателем: вводная встреча, промежуточная консультация и финальная защита проекта. Всё остальное время студенты работают самостоятельно или в паре — как в реальных командах».
Отвечаем на вопросы об онлайн-магистратуре
Наверное, вы уже догадались, что учёба проходит в формате онлайн, это относится и к поступлению. Сразу коротко ответим на самые популярные вопросы о том, как устроено обучение вонлайн-магистратуре:
- Можно ли учиться и параллельно работать?Можно, так делает 82% студентов онлайн-магистратур. Занятия проходят по вечерам и выходным, подключаться можно откуда угодно. В среднем, в неделю на учёбу уходит от 25 часов, обучение длится 2 года. Для экономии времени во время сессии в онлайн-магистратуре можно воспользоваться системой перезачётов: если вы уже проходили профильные курсы по отдельным дисциплинам, то по договорённости с вузом вы сможете их перезачесть.
- Кто составляет учебную программу и работает со студентами?Эксперты Яндекса и преподаватели вузов. Они же ежегодно обновляют её, исходя из требований рынка. А во время обучения вас будут поддерживать кураторы и наставники Практикума — от них вы будете получать регулярную обратную связь, а ещё им можно будет задавать любые вопросы.
- Получу ли я студенческие льготы?Да, вы можете получить все преимущества студентов-очников: студбилет и скидки по нему, отсрочку от армии, льготный проезд.
- Как можно оплатить магистратуру?Можно платить частями перед началом каждого семестра, для студентов действует образовательный кредит на льготных условиях, ещё можно будет получить налоговый вычет за образовательные услуги.
- Какой диплом я получу?Вы получите два: магистерский диплом ИТМО гособразца и диплом Яндекса о профпереподготовке.
- Кому подойдёт программа?Учёба в магистратуре рассчитана как на тех, кто недавно закончил бакалавриат и хочет продолжить обучение, так и на специалистов, которые уже работают в сфере и хотят вырасти в карьере (в том числе, благодаря диплому ведущего технического вуза).
- Программа предусматривает практику?Да, программа онлайн-магистратуры включает практические проекты, учебную и производственную практику. Проект, где студенты разрабатывают ML-решение на данных Dota 2, — это практика из программы.
Партнёрство с НИЯУ МИФИ и программа онлайн-магистратуры
НИЯУ МИФИ — один из лидероврейтингавысшего образования по уровню зарплат IT‑специалистов. Договор об обучении вы оформите именно с НИЯУ МИФИ и получите студенческий билет вуза. После выпуска вы получите магистерский диплом гособразца НИЯУ МИФИ по направлению 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» и диплом Практикума о профпереподготовке по направлению «Специалист по работе с данными и применению искусственного интеллекта».
В магистратуречетыре образовательных трека на выбор: ML-инженер, CV-инженер, NLP-инженер и Data-инженер. Основа у всех одна, вот примеры базовых дисциплин и инструментов:
Базовые дисциплины:программирование на Python, МО, теория вероятностей и статистика, BI и методы визуализации данных, А/В‑тесты, подготовка и анализ данных, базы данных и SQL, алгоритмы и структуры данных, операционные системы семейства Unix, прогнозирование временных рядов, софтскилы
Базовые инструменты:Git, GitHub, VS Code, Python, SQL, PostgreSQL, DataLens, NumPy, SciPy, Statsmodels, Python, Scikit-learn, VS Code, Flake8, Pylint, Bash, Shell scripting, SSH, Prophet
А ниже — подробнее про треки.
ML-инженер
Будете учиться разрабатывать и внедрять модели МО для улучшения бизнес‑процессов, автоматизации рутинных задач и повышения эффективности. Программа трека:
Темы по семестрам:
1 — основы работы с данными,
2 — Data Science,
3 — погружение в ML,
4 — преддипломная практика, подготовка и защита ВКР
Погружение в ML, дисциплины:разработка пайплайнов подготовки данных и обучения модели, принципы и практики для улучшения базовой модели, Uplift‑моделирование, вывод модели МО в производственную среду, практический MLOps, рекомендательные системы, производственная практика
Инструменты:DVС, Airflow, MLflow, Optuna, Docker, FastAPI, Yandex Облако, Kubernetes, CI/CD, Prometheus, U2U, S/T-learner, Agile, Docker Compose
CV-инженер
Будете изучать инжиниринг компьютерного зрения, создание решений по распознаванию и определению объектов на изображениях и в видео.
Темы по семестрам:
1 — основы работы с данными
2 — Data Science
3 — погружение в CV
4 — преддипломная практика, подготовка и защита ВКР
Погружение в CV, дисциплины:работа с изображениями и текстами, свёрточные нейронные сети, задача детекции компьютерного зрения, задача сегментации компьютерного зрения, обработка видеопотока, генеративные модели машинного обучения, софтскилы, производственная практика
Инструменты:OpenCV, Pillow, PyTorch, NLTK, Albumentations, YOLO, Torchvision, KerasCV, FFmpeg, StyleGAN, Stable Diffusion, Agile
NLP-инженер
Будете учиться создавать алгоритмы по извлечению информации из текстов, автоматическому переводу, определению темы текста.
Темы по семестрам:
1 — основы работы с данными,
2 — Data Science,
3 — погружение в NLP,
4 — преддипломная практика, подготовка и защита ВКР
Погружение в NLP, дисциплины:работа с изображениями и текстами, классические и глубинные модели по работе с текстом, нейросетевые модели для последовательностей, модели на базе архитектуры трансформер, большие языковые модели, генеративные модели МО для речи и текста, производственная практика в формате хакатона
Инструменты:OpenCV, Pillow, PyTorch, NLTK, Transformers, RNN, LSTM, Hugging Face, LLM, Agile, BERT, Seq2Seq
Data-инженер
Будете учиться создавать решения для обработки, хранения и поставки данных, работать с данными в хранилище, автоматизировать их подготовку, проверять качество входных данных.
Темы по семестрам:
1 — основы работы с данными,
2 — Data Science,
3 — погружение в Data Engineering,
4 — преддипломная практика, подготовка и защита ВКР
Погружение в DE, дисциплины:работа с данными в хранилище, потоковая обработка данных и их хранение в озере, облачные технологии и проектный практикум, аналитические базы данных и хранилища, автоматизация подготовки данных, принципы проверки качества входных данных, производственная практика
Инструменты:SQL, PostgreSQL, Python, Airflow, MongoDB, Яндекс Облако, Kubernetes, Kubectl, Agile
Как поступить в магистратуру
- Оставьте заявку на сайте. С вами свяжется куратор и будет сопровождать в течение всего процесса поступления.
- Подайте документы через Госуслуги с 20 июня — куратор сориентирует, если возникнут вопросы.
- Сдайте вступительные испытания: тест по математике, бизнес-кейс, мотивационное письмо. Подготовится поможет гайд по ВИ, который придет на почту, когда оставите заявку.
- Заключите договор с вузом онлайн, оплатите обучение и начните учиться!