1. НГУ
  2. Магистратура НГУ
  3. Математика, информационные науки и технологии
  4. Прикладное машинное обучение и большие данные

НГУ Прикладная математика и информатика (01.04.02)

Где и кем работать, какая зарплата после магистратуры НГУ по программе "Прикладное машинное обучение и большие данные"

  • от 220 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2025 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 4 бюджет. места
  • 1 платное место
  • 2 года обучения

Поделиться с друзьями

Варианты карьеры после окончания магистратуры Новосибирского национального исследовательского государственного университета по программе "Прикладное машинное обучение и большие данные"

Чем занимаются специалисты:

  • проведение исследований в области машинного обучения, включая изучение научных трудов и решение передовых задач;
  • создание и оптимизация математических моделей для прогнозирования и анализа сложных данных;
  • разработка и внедрение алгоритмов для извлечения знаний из больших объемов информации — так называемых "больших данных";
  • программирование на языках Python и C++ для создания эффективных и надежных решений;
  • работа с системами управления базами данных, такими как PostgreSQL, и языком запросов SQL для взаимодействия с информацией;
  • организация обработки данных в реальном времени и пакетной обработки с использованием современных технологий;
  • развертывание моделей машинного обучения в промышленной эксплуатации и обеспечение их масштабируемости и надежности;
  • управление жизненным циклом программного обеспечения — от сбора требований до внедрения и поддержки;
  • координация работы команд, постановка целей и взаимодействие с заказчиками для успешной реализации проектов.

Где работают специалисты:

  • в исследовательских центрах и лабораториях при крупных технологических компаниях или академических институтах;
  • в IT-департаментах банков, финансовых и страховых компаний, где решают задачи по оценке рисков, выявлению мошенничества и автоматическому принятию решений;
  • в телекоммуникационных компаниях, оптимизируя сети и улучшая качество обслуживания клиентов;
  • в ритейле и E-commerce для построения систем рекомендаций, анализа спроса и управления цепочками поставок;
  • в медицинских учреждениях и биотех-компаниях, занимаясь анализом медицинских изображений, разработкой диагностических систем и открытием новых лекарств.