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 программы онлайн-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 в онлайн-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 лидеров рейтинга высшего 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 магистратуре четыре 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!
