О программе

Основные цели программы
Актуальность и значимость
Целевая аудитория
В чем преимущества программы 
Где я буду работать 

Основные цели программы

Магистерская программа "Современные компьютерные науки" была открыта в 2021 году. Основной целью программы является подготовка высококвалифицированных специалистов, готовых работать как в топовых IT-компаниях России и мира, так и в лучших исследовательских лабораториях по самым крупным направлениям компьютерных наук: Data Science, Теоретическая информатика и Алгоритмы и инфраструктура больших данных.

Актуальность и значимость

Компьютерные науки в последнее время играют всё более существенную роль как в приложениях, так и в фундаментальной науке. Практически любой крупный бизнес создаёт, хранит и обрабатывает огромные массивы данных, строит сложные аналитические пайплайны, ведёт внедрение тех или иных технологий машинного обучения или по крайней мере готовится к этому. Вместе с тем и многие области науки переживают новый подъём благодаря использованию data-driven методов исследований: молекулярная биология, медицина, физика высоких энергий - это лишь небольшая часть тех направлений научных исследований, в которых требуются специалисты с серьёзными навыками разработки и машинного обучения. При этом индустрия и исследования, анализ данных и бекенд-разработка уже не существуют отдельно, а сложным образом переплетаются между собой. Так, для проведения научных экспериментов на современных датасетах требуется умение распараллеливать вычисления на GPU и создавать эффективные пайплайны, а разработка распределённых систем требует понимания того, какие технологии, в том числе связанные с машинным обучением, используют разрабатываемую инфраструктуру.
В то же время студенты и выпускники не всегда ограничиваются в своём развитии какой-то одной областью. Начиная профессиональную деятельность с инфраструктурной разработки, многие вырастают в исследователей машинного обучения, математики нередко стремятся переквалифицироваться в специалистов по IT, и в то же время есть немало тех, кто, познакомившись с технологиями искусственного интеллекта, выбирают для себя теоретическую информатику. Нередко выпускники бакалавриата по направлениям, связанным с математикой или software engineering, ищут себя в машинном обучении, и в то же время молодые специалисты в области data science охотно берут курсы, связанные с разработкой. Поэтому для магистрантов, особенно для выпускников сильных IT-бакалавриатов, уже прекрасно владеющих базой, важна гибкость образовательных и карьерных траекторий, возможность сочетать разные направления, пробовать себя как в науке, так и в индустриальных приложениях.

Именно такие возможности предоставляет программа «Современные компьютерные науки». Внутри предложенных траекторий заложен большой потенциал к дальнейшей специализации или, наоборот, расширению компетенций слушателей. Направления внутри программы тесно переплетены между собой, и, по согласованию наставника, студенты смогут выбирать курсы различных траекторий, что будет позволять им достаточно свободно прокладывать свой путь в компьютерных науках.

Целевая аудитория

Программа предназначена в первую очередь для тех, кто видит для себя траекторию развития в компьютерных науках и готов тратить много времени и сил на то, чтобы эту траекторию освоить. С точки зрения конкретных умений обязательными пререквизитами являются:

• Умение программировать, то есть писать на каком-либо языке код программы, решающей поставленную задачу, то есть успешно запускающейся в заданной среде, удовлетворяющей требованиям по скорости работы и затратам дополнительной памяти, а также выдающей правильные результаты на определённых входных данных;
• Базовая математическая культура, то есть умение работать с алгебраическими и аналитическими выражениями, умение рассуждать, строить доказательства и контрпримеры.

Поскольку магистратура является вторым уровнем образования, мы также ожидаем от поступающих владения определённой базой, а именно, выполнения хотя бы одного из следующих условий:

• Глубокое владение высшей математикой на уровне 1-2 курсов сильного математического или технического бакалавриата: математическим анализом, линейной алгеброй, теорией вероятностей, дискретной математикой;
• Уверенное владение программированием и опыт промышленной разработки;
• Уверенное владение анализом данных и машинным обучением, а также опыт работы в этих направлениях;
• Опыт научных исследований в области компьютерных наук и наличие публикаций в этой области.

В чем преимущества программы

• «Современные компьютерные науки» — первая в России программа, охватывающая столь широкий спектр направлений и позволяющая студентам формировать индивидуальные образовательные траектории с учётом интересов.
• Особенность программы — в сочетании глубокого фундаментального подхода и серьёзной практической подготовки. У студентов есть возможность вырасти как в исследователей, так и в индустриальных специалистов, не опасаясь стать «сухими» теоретиками или, наоборот, поверхностными практиками.
• Структура программы учитывает бэкграунд поступающих, помогая «новичкам» комфортно адаптироваться и предлагая продвинутые курсы для подготовленных магистрантов.
• Тесное сотрудничество со Школой анализа данных Яндекса, а также международной лабораторией теоретической информатики, базовой кафедрой Яндекс, НУЛ компании Яндекс и Yandex Research.
• Сильный преподавательский состав: сотрудники департамента больших данных и информационного поиска ФКН ВШЭ, преподаватели Школы анализа данных Яндекса и сотрудники Яндекса.

Где я буду работать

• Программа открывает магистрам возможность развиваться в качестве исследователей и разработчиков в IT-компаниях или научных лабораториях, в зависимости от выбранной образовательной траектории.
• Выпускники направления Data Science смогут работать аналитиками, разработчиками машинного обучения или исследователями в области науки о данных.
• Выпускники направления «Инфраструктура больших данных» будут востребованы в качестве разработчиков распределённых систем или бэкенд-разработчиков.
• Выпускники направления «Теоретическая информатика» могут продолжить исследовательскую деятельность в теоретической информатике или развиваться в областях разработки и анализа данных.