образовательная программа "Науки о данных"
Описание
Программа реализуется при поддержке и участии компании Яндекс. На первых курсах закладывается сильная база как по математике, так и по программированию: за два года студенты познакомятся как с теорией меры и динамическими системами, так и с архитектурой компьютера и языками Python и C++. В конце второго курса начинается полуторагодичный цикл курсов по машинному обучению, на которых студенты освоят методы обучения, анализа и внедрения широкого спектра моделей машинного обучения от градиентных бустингов, до генеративно‑состязательных сетей.

Математические курсы ведут действующие ученые, а прикладные — сотрудники ведущих IT‑компаний. С третьего курса студенты получают возможность заниматься как математическими исследованиями, так и прикладными проектами, максимально приближенными к реальным, а также получают доступ к огромному и постоянно обновляющемуся набору курсов по выбору, который позволит им сформировать свою собственную траекторию развития.

Небольшие учебные группы и сильный набор позволяет студентам раскрыть свой потенциал, а преподавателям дает возможность читать продвинутые курсы и взаимодействовать с каждым студентом в отдельности.

На выходе открываются пути как в индустрию с упором на решение бизнес‑задач, так и в академию с упором на исследования в актуальных областях ML.

Cтраница программы на сайте МКН | Неофициальный сайт программы* | Учебный план
*информация устарела
Стипендии
Стипендия от партнёров факультета составляет 20–40 тысяч рублей в месяц.

В первом семестре призёры и победители ВСОШ получают повышенную стипендию в размере 40 тысяч рублей в месяц.

Начиная со второго семестра, стипендии распределяются среди 30% лучших студентов на основе рейтинга.
Список курсов по выбору в 2026-2027 учебном году доступен по ссылке.
Наши преподаватели
Математические курсы ведут действующие учёные, а прикладные — сотрудники ведущих IT‑компаний
  • Н.с. в лаборатории им. А.А. Маркова. Читает курсы по математической статистике и ML
    Мат. статистика
  • Профессор, научный сотрудник
    Личный сайт
  • Научные интересы — соревнования по программированию, алгоритмы и структуры данных. Ведёт практические занятия по Математическим основам алгоритмов
    Личный сайт
  • К.ф.-м.н., Ph.D. (Queen's University, Canada). Научные интересы — формальные грамматики, вопросы сложности в теории автоматов, алгоритмы синтаксического анализа
    Теор. информатика
  • К.ф.-м.н., доцент СПбГУ, руководитель лаборатории им. А.А. Маркова
    Личный сайт
  • Д.ф.-м.н., профессор. Научные интересы — теории случайных процессов
    Теория случайных процессов
  • Никита Игоревич Лисица
    Разработчик движка рендеринга Яндекс Карт. Области интересов: компьютерная графика, вычислительная физика, численное моделирование, разработка игр.
    Стаж промышленной разработки ПО 11+ лет
  • Д.ф.-м.н., профессор. Научные интересы — теория дифференциальных уравнений и динамических систем
    Динамические системы
  • Георгий Иванович Сурин
    Разработчик моделей глубокого обучения (computer vision), опытный участник соревнований по машинному обучению
  • Мария Владимировна Платонова
    К.ф.-м.н., старший н.с. ПОМИ РАН. Научные интересы — ветвящееся случайное блуждание, вероятностное представление решения задачи Коши