Академия больших данных
Это бесплатный образовательный проект от Mail.ru Group в области Data Science и Big Data. Он разработан экспертами из индустрии и научного мира специально для специалистов с опытом работы в IT.
Старт обучения
7 октября 2019 года
Длительность обучения
1,5 года
3 семестра
Нагрузка
15–20 часов
в неделю
Формат обучения
Очно в Москве
или дистанционно
Стоимость
Бесплатно
Специальности
Data Scientist

Data Scientist — это специалист, который умеет на основе потребностей бизнеса формулировать задачи анализа данных. Он понимает, какие данные нужны, умеет находить в данных нетривиальные закономерности и разрабатывает точные прогнозные модели, когда дело доходит до машинного обучения. Data Scientist умеет правильно организовать валидацию качества и оценку эффекта от использования модели.

Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineer может не только решить задачу с помощью машинного обучения, но и реализовать свое решение в продакшене. Чтобы стать ML Engineer нужно быть хорошим разработчиком, уметь оптимизировать код, включающий в себя научные вычисления, а также эффективно применять алгоритмы и структуры данных.

Data Engineer

Data Engineer собирает и готовит данные, чтобы Data Scientist и ML Engineer могли обучать и внедрять модели машинного обучения. Data Engineer может обработать петабайты логов и достать из них самое важное, а также знает, как наладить процесс регулярной выгрузки и объединения противоречивых или неполных данных из нескольких источников.

Менторы и ведущие эксперты
Михаил Лагутин
Михаил
Лагутин
Дмитрий Ветров
Дмитрий
Ветров
Эдуард Тянтов
Эдуард
Тянтов
Дмитрий Бугайченко
Дмитрий
Бугайченко
Виктор Кантор
Виктор
Кантор
Алексей Драль
Алексей
Драль
Александр Маторин
Александр
Маторин
Степан Мацкевич
Степан
Мацкевич

Преподаватель кафедры математической статистики и случайных процессов мехмата МГУ.

Написал книгу «Наглядная математическая статистика» (7-е издание вышло в 2019 году) и перевел с английского учебник К. Л. Чжун, Ф. АитСахлиа «Элементарный курс теории вероятностей. Стохастические процессы и финансовая математика». Написал более 50 научных статей, консультировал и исследовал данные для 20 кандидатских и 4 докторских диссертаций по медицине, участвовал во множестве прикладных исследований для коммерческих компаний и некоммерческих организаций.

В Академии больших данных MADE будет преподавать статистический анализ данных

Профессор-исследователь Факультета компьютерных наук департамента больших данных и информационного поиска. Член Ученого совета НИУ ВШЭ.
Заведующий Лабораторией компании Самсунг, Центра глубинного обучения и байесовских методов.
Эксперт в области байесовских и нейробайесовских методов машинного обучения. Автор более сотни научных статей.

В Академии больших данных MADE будет преподавать нейробайесовские методы

Закончил факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ. Сейчас руководит Антиспамом и группами по машинному обучению в Mail.ru Group. Эксперт в обработке больших данных, построении высоконагруженных систем, компьютерном зрении, обработке текстов, а также защите пользователей от спама и взломов. Работал над такими продуктами Mail.ru Group как Почта, Облако, Artisto и Vision.

В Академии больших данных MADE будет преподавать компьютерное зрение

Дмитрий закончил Санкт-Петербургский Государственный Университет в 2004 году. В 2007 защитил кандидатскую по формально-логическим методам. Почти 9 лет проработал в аутсорсинге, не теряя контакта с университетом и научной средой. Для Дмитрия, анализ больших данных в Одноклассниках — это возможность совместить научный фундамент и теоретическую подготовку с разработкой реальных продуктов.

В Академии больших данных MADE будет преподавать методы и системы обработки больших данных

Соавтор и преподаватель специализации «Машинное обучение и анализ данных» на Coursera, создатель курса «Data Mining in Action». Ранее — Chief Data Scientist в «Яндекс. Такси», также работал в Yandex Data Factory и ABBYY. В данный момент программный директор Академии больших данных MADE от Mail.ru Group.

В Академии больших данных MADE будет преподавать Machine Learning

На протяжении 10 лет Алексей получал практический опыт на реальных задачах таких компаний, как Amazon AWS, Yandex, Rambler. Руководит совместным с «Яндекс» международным проектом «Big Data for Data Engineers» и является экспертом АСИ, а также Founder & СEO в BigData Team.

Имеет обширный преподавательский опыт ML / Big Data / CDO в вузах и курсах (МГУ, ВШЭ, МФТИ, ШАД, Harbour. Space University, Университет НТИ 20.35).

В Академии больших данных MADE будет преподавать Python

Руководитель направления в Сбербанке. Отвечает за полный жизненный цикл разработки, тестирования и деплоя нескольких систем для расчета корпоративно-инвестиционных рисков. Участвует в составлении учебного плана на кафедре СберТеха в МФТИ, преподает курсы по Java и по распределенным системам.

В Академии больших данных MADE будет преподавать Java

Закончил механико-математический факультет МГУ им. М. В. Ломоносова и защитил кандидатскую диссертацию. Прошел путь от программиста до руководителя группы разработки технологий извлечения онтологической информации из текстов на естественном языке в компании ABBYY. Сейчас работает над гео-проектами в «Яндекс.Такси», подключением беспилотного такси, подсказками адресов пользователю и рядом других задач сервиса заказа такси.
Имеет обширный преподавательский опыт в образовательном проекте «Технопарк», Московском Физико-Техническом Институте, ABBYY.

В Академии больших данных MADE будет преподавать алгоритмы и структуры данных
Все эксперты
Карьерные перспективы

Сильнейшие студенты получат приглашения в команды Mail.ru Group.

Почта Mail.ru
Маруся
Mail.Ru Cloud Solutions
Юла
MY.GAMES
Одноклассники
myTarget
MAPS.ME