1. НГУ
  2. Магистратура НГУ
  3. Математика, информационные науки и технологии
  4. Искусственный интеллект и Data Science

НГУ Информатика и вычислительная техника (09.04.01)

Где и кем работать, какая зарплата после магистратуры НГУ по программе "Искусственный интеллект и Data Science"

  • от 246 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2025 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 33 бюджет. места
  • 9 платных мест
  • 2 года обучения

Поделиться с друзьями

Варианты карьеры после окончания магистратуры Новосибирского национального исследовательского государственного университета по программе "Искусственный интеллект и Data Science"

Чем занимаются специалисты по искусственному интеллекту и науке о данных:

  • разрабатывают и настраивают сложные алгоритмы машинного обучения — включая глубокие нейронные сети — для прогнозирования и автоматического принятия решений;
  • создают интеллектуальные системы, способные решать задачи, традиционно требующие человеческого участия, такие как распознавание образов или понимание естественного языка;
  • проводят полный цикл работы с данными: от сбора и очистки до анализа и извлечения скрытых закономерностей и тенденций;
  • программируют высокопроизводительные вычислительные системы — включая графические процессоры — для обработки огромных массивов информации;
  • занимаются обработкой цифровых изображений и видео, улучшая их качество или обучая машины «видеть» и интерпретировать зрительную информацию;
  • проектируют и внедряют модели для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов с помощью методов имитационного моделирования;
  • адаптируют и применяют готовые решения в конкретных прикладных областях — от управления робототехническими комплексами до задач биологии и нефтегазовой индустрии;
  • управляют проектами в сфере информационных технологий: ставят задачи, выбирают методы и инструменты для их выполнения.

Где работают такие специалисты:

  • в исследовательских центрах и лабораториях при университетах и крупных компаниях;
  • в отделах аналитики и развития технологий в банковской сфере и телекоммуникациях;
  • в IT-департаментах крупных промышленных и добывающих предприятий;
  • в специализированных компаниях, занимающихся разработкой программного обеспечения и внедрением интеллектуальных систем;
  • в стартапах, создающих новые продукты на основе передовых технологий обработки данных.