Главная страница Магистратура

выбирай будущее,

поступай в Университет Иннополис

искусственный интеллект и инженерия данных

язык обучения

английский
форма обучения

очная
длительность обучения

2 года
результат

диплом государственного образца
старт обучения

1 сентября 2026
стоимость обучения

от 0 ₽/год при участии в грантовом конкурсе

Подать документы Подать заявку на грант День открытых дверей

Реализуется в рамках Передовых инженерных школ

О профиле подготовки

НА АНГЛИЙСКОМ

ПИШ

Искусственный интеллект и инженерия данных

Профиль для тех, кто хочет перейти в сферу искусственного интеллекта и инженерии данных или углубить экспертизу в области продвинутых методов машинного обучения.

Студенты погрузятся в исследования в области машинного обучения, разработку систем, использующих анализ данных и технологии ИИ, а также во все стадии работы над проектами - от постановки задачи заказчиком до презентации результатов, внедрения и отчетности.

Реализуется в рамках Передовых инженерных школ

Преподавательский состав

Адил Хан

Профессор Института анализа данных и искусственного интеллекта, начальник Лаборатории машинного обучения и представления данных

Руководил более чем десятью исследовательскими проектами, опубликовал свыше 80 научных работ

Владимир Иванов

Директор института разработки ПО и программной инженерии, доцент, PhD. Кандидат физико-математических наук (2009). Научные интересы: анализ данных, машинное обучение, разработка ПО, компьютерная лингвистика

Мохаммад Реза Бахрами

Кандидат технических наук, доцент, руководитель Лаборатории кибер-физических систем. Обладатель аспирантских и преподавательских грантов по программе 5-100.

Никола Златанов

Доктор философии в Университете Британской Колумбии (Канада, 2015). Занимал академические позиции в Университете Монаш (Австралия). Редактор ведущих международных журналов: IEEE Communications Letters (2015–2018) и IEEE Wireless Communications Letters (2020–2023). Сфера научных интересов: машинное обучение и беспроводная связь.

Рустам Лукманов

PhD по физике в Бернском университете, удостоен награды «Молодые лидеры БРИКС и ШОС». Сфера научных интересов: анализ данных, машинное обучение, биоинформатика, анализ данных и объяснимость моделей ИИ. Основной преподаватель курсов бакалавриата по объяснимому ИИ и представлению данных и знаний

Ярослав Холодов

Доктор наук, профессор Института анализа данных и искусственного интеллекта, заведующий лабораторией анализа данных и биоинформатики. Автор более 50 публикаций в рецензируемых журналах

Смотрите видео о программе подготовки

Вы узнаете, как всего за 2 года наработать экспертизу в Data Science, какие реальные проекты вы реализуете уже во время учебы, а также как выстраивается учебный план образовательной программы.

Почему стоит выбрать эту программу

Практическая направленность: программа охватывает все этапы работы с данными
Современные знания и навыки
Подготовка к научным и разработческим проектам

Подайте заявку на обучение

Станьте востребованным специалистом в сфере ИТ-технологий

Подать заявку

Программа обучения

Обязательные дисциплины

Прикладная статистика и эксперименты в науке и инженерии

Анализ многомерных данных

Машинное обучение

Оптимизация

Прикладная статистика

Машинное обучение (углубленный курс)

Информационный поиск (углубленный курс)

Технологии и анализ больших данных

Обучение с подкреплением и интеллектуальные агенты

Разработка систем с использованием передовых технологий искусственного интеллекта

Прикладной проект в области анализа данных и искусственного интеллекта

Методология исследовательской деятельности в науке и инженерии

Дисциплины по выбору

Бизнес-риторика

Публичные выступления в профессиональной деятельности ИТ-специалиста

Киберправо: данные, этика, цифровая собственность

UX/UI-дизайн

Дизайн-мышление

Управление ИТ-командой

Социальная адаптация и реабилитация инвалидов и лиц с ограниченными возможностям в сфере ИТ

Интеграция и автоматизация процесса разработки ПО

Эффективные процессы в разработке программного обеспечения

Архитектура высоконагруженных систем

Агентный ИИ

Большие языковые модели

Нелинейная оптимизация траекторий (углубленный курс)
Прикладной проект

Преддипломная практика

Выполнение и защита выпускной квалификационной работы

Получите практические навыки

Инструменты

Виртуализация и контейнеризация

Virtualbox
VMware
Hyper-V
Vagrant

Управление ресурсами

Apache Mesos
Kubernetes

Платформы для работы с большими данными

Yandex Data Proc
Cloudera Data Platform
Hortonworks Data Platform

ML Notebooks

Google Colab
Kaggle Notebook
Yandex DataSphere
Apache Zeppelin

Распределенная обработка данных

Apache Spark
Apache Hadoop
Apache Tez
Apache Hive
Apache Sqoop

Анализ и визуализация данных

Grafana
Power BI

Системы контроля версий и репозитории

Git
SVN
GitLab
GitHub
Bitbucket

Языки программирования

Scala
Python

Базы данных

PostgreSQL
Mongodb
Neo4j
Apache HBase
Apache Cassandra

Исследование

Overleaf
Zotero
Mendeley

Навыки

Писать чистый, читаемый и документированный код Python
Разрабатывать приложения обработки данных (в том числе с применением ИИ) с использованием принципов объектно-ориентированного и функционального программирования
Проводить исследования и разработки в области искусственного интеллекта, обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения (CV)
Проверять гипотезы, проводить экспериментальные исследования
Разрабатывать конвейеры данных и распределенных систем для анализа больших данных
Разрабатывать контекстно-зависимые и адаптивные системы искусственного интеллекта с использованием обучения с подкреплением
Извлекать данные (парсинг) и заниматься построением рекомендательных систем
Проводить анализ больших данных
Навыки сотрудничества, коммуникации, решения проблем и критического мышления

Специальности выпускников

AI/ML-инженер

Разрабатывает архитектуру AI-систем, оптимизирует производительность моделей, автоматизирует процессы обучения и мониторинга ML-моделей

Аналитик больших данных

Проводит комплексный анализ многомерных данных, выявляет скрытые закономерности и строит прогнозные модели. Визуализирует результаты анализа для поддержки принятия бизнес-решений

R&D-инженер

Проводит научные исследования в области искусственного интеллекта, разрабатывает новые алгоритмы машинного обучения

Дата-инженер

Проектирует и строит инфраструктуру для работы с большими данными. Создает ETL-процессы, разрабатывает хранилища данных, обеспечивает качество и доступность данных для анализа и обучения моделей

Специалист по данным

Решает комплексные бизнес-задачи с использованием методов машинного обучения и статистического анализа. Формулирует гипотезы, проводит эксперименты и внедряет data-driven решения в бизнес-процессы

Научный программист

Создает специализированное программное обеспечение для решения сложных вычислительных задач в науке и инженерии

Практика

Университет Иннополис обеспечивает студентов возможностью пройти практику в топ-компаниях и на ведущих предприятиях, способствуя их профессиональному развитию и получению практического опыта в выбранной сфере.

Комфортные условия обучения и жизни

Студентов ждут удобный кампус, технологические лаборатории и аудитории, а также современный спорткомплекс

Стипендия и персональные гранты

Успешные студенты могут претендовать на повышенную академическую стипендию, а также на персональные гранты для реализации собственных проектов

Высокое качество образования

Занятия ведут преподаватели — профессионалы своего дела. Их цель — обучить студентов востребованным навыкам, дать практические знания и выпустить специалистов высокого уровня

Система 1+1

Первый год студенты изучают теорию и сразу применяют ее в учебных и индустриальных проектах, второй год посвящен практике. Выпускник получает реальный опыт и пополняет портфолио

Диплом о высшем образовании Университета Иннополис

Выпускники получают диплом государственного образца одного из ведущих ИТ-вузов России

Где проходит практика

Часто задаваемые вопросы

У обладателей гранта Университета Иннополис, кто не попал на бюджетные места, есть возможность учиться бесплатно или на частичном гранте
Приемная кампания начинается с 20 июня и длится до 30 августа
С 20 июня в приёмную комиссию Университета Иннополис необходимо подать:
1. Копию заполненных страниц паспорта
2. Диплом бакалавра
3. 2 фотографии, размер 3*4, цветные на белом фоне (без уголка)
4. Копию военного билета или приписного свидетельства (для кандидатов мужского пола)
5. Копию ИНН
6. Копию СНИЛС
Да. В Университете Иннополис есть возможность обучаться на бюджете
Отсрочка от призыва граждан на военную службу предоставляется обучающимся образовательных программ бакалавриата / магистратуры (если Вы поступили в магистратуру сразу же после обучения в бакалавриате) / аспирантуры по очной форме обучения.

Это регламентируется подпунктом «а» части 2 статьи 24 Федерального закона от 28.03.1998 № 53-ФЗ «О воинской обязанности и военной службе».

Если ранее предоставлялась отсрочка при обучении на соответствующем уровне образования, то повторно она не предоставляется.

Осенью студентов Университета в установленном порядке ставят на воинский учет в Верхнем Услоне Республики Татарстан. Дополнительно информацию сообщат после поступления

Стажировки и программы обмена

Участие в международных конференциях, программы в вузах-партнерах и проекты с индустрией

Подробнее о возможностях

Полезное

Динара Загидуллина

менеджер абитуриентов магистратуры

Написать Динаре в телеграм

пн-пт с 9:00 до 18:00 (МСК)
+7 (800) 222-52-61 (доб. 3)
пн-пт с 9:00 до 18:00 (МСК)
t.me/IU_Dinara
пн-пт с 9:00 до 18:00 (МСК)
admissions@innopolis.ru