09.04.03 Прикладная информатика

Анализ данных и искусственный интеллект

Программа готовит архитекторов интеллектуальных систем, способных трансформировать бизнес с помощью алгоритмов. Студенты осваивают компьютерное зрение, обработку больших данных и предиктивное моделирование. Дистанционный проектный формат позволяет создавать готовые ИТ-продукты под руководством ведущих экспертов отрасли.

Подать документы

Образовательные треки программы

Анализ данных

Трек ориентирован на подготовку специалистов по обработке и интерпретации данных. Студенты изучают современные методы глубокого обучения и обработки естественного языка, технологии визуализации данных и решения на основе распределенного реестра. Выпускники способны разрабатывать аналитические системы, выявлять закономерности в больших массивах данных и создавать инструменты поддержки принятия решений.
Искусственный интеллект и машинное обучение

Трек посвящен разработке интеллектуальных систем на основе современных алгоритмов машинного обучения. В программу входит изучение нейронных сетей, федеративное машинное обучение для защиты персональных данных, а также методы создания интеллектуальных решений для Интернета вещей и мобильных устройств. Выпускники умеют проектировать, обучать и внедрять модели искусственного интеллекта в реальные цифровые продукты.

Форма обучения Очная
Срок обучения 2 года
Стоимость 2026 / 2027 450 000 ₽/год Узнать о скидках %
Проходной балл 2025 бюджет 100
Места договор/бюджет

35
/
15

Предметы и минимальные баллы (договор/бюджет)

Комплексный экзамен по направлению подготовки 09.04.03 Прикладная информатика (ИЭМИТ) 50/70

Государственная аккредитация

Диплом государственного образца с присвоением степени магистра РАНХиГС

Отсрочка от армии

Контакты программы

Менеджер программы

Чистова Елена Васильевна

Почта oop-emit@ranepa.ru

Телефон +7 916 764 2671

Структура и описание программы Анализ данных и искусственный интеллект

Программа готовит магистров для проектной деятельности в сфере ИКТ. Обучение сочетает методы прикладной информатики, математического моделирования и нейросетевых технологий. Студенты изучают архитектуру систем поддержки принятия решений, проектирование информационных систем и визуализацию данных.

Учебный план включает интеллектуальный анализ данных, компьютерное зрение и разработку интеллектуальных аналитических систем. Также магистранты осваивают TensorFlow, алгоритмы глубокого обучения и методологии обработки больших массивов информации. Практика и научно-исследовательская работа закрепляют навыки создания продуктов для цифровой трансформации.

Выпускники востребованы как аналитики данных, ML-инженеры и системные аналитики. Компетенции позволяют им участвовать в обследовании предметных областей, формировании требований и внедрении прикладных решений. Карьера строится в технологических компаниях, где требуется разработка интеллектуальных информационно-аналитических продуктов.

Институт экономики, математики и информационных технологий

Треки (специализации):

Анализ данных

Трек ориентирован на подготовку специалистов по обработке и интерпретации данных. Студенты изучают современные методы глубокого обучения и обработки естественного языка, технологии визуализации данных и решения на основе распределенного реестра. Выпускники способны разрабатывать аналитические системы, выявлять закономерности в больших массивах данных и создавать инструменты поддержки принятия решений.
Искусственный интеллект и машинное обучение

Трек посвящен разработке интеллектуальных систем на основе современных алгоритмов машинного обучения. В программу входит изучение нейронных сетей, федеративное машинное обучение для защиты персональных данных, а также методы создания интеллектуальных решений для Интернета вещей и мобильных устройств. Выпускники умеют проектировать, обучать и внедрять модели искусственного интеллекта в реальные цифровые продукты.

Преимущества программы Анализ данных и искусственный интеллект

Междисциплинарная интеграция

Обучение объединяет классическую прикладную информатику, математическое моделирование и передовые алгоритмы ИИ. Такой синтез позволяет студентам решать комплексные задачи цифровой трансформации бизнеса, выходя за рамки узкоспециализированного программирования
Практико-ориентированный формат

Студенты работают с актуальным стеком инструментов Data Science и машинного обучения. Учебный процесс построен на выполнении проектных и исследовательских заданий, максимально приближенных к реальным вызовам и бизнес-кейсам цифровой индустрии
Синергия науки и бизнес-практик

Обучение основано на взаимодействии академического сообщества и представителей индустрии. Студенты получают фундаментальную подготовку в области информационных технологий и одновременно знакомятся с современными подходами к разработке программных продуктов, организации командной работы и управлению ИТ-проектами
Глубокая технологическая специализация

Учебный план охватывает анализ данных, работу с большими данными, архитектуру глубоких нейронных сетей и компьютерное зрение. Выпускники получают экспертные знания для создания полноценных интеллектуальных аналитических систем

Подать документы

Преподаватели

Амелькин Сергей Анатольевич

Доцент

кандидат технических наук

Маруев Сергей Александрович

Заведующий кафедрой

кандидат технических наук

Ромашкова Оксана Николаевна

Профессор

доктор технических наук

Карьера

Специалисты владеют методами машинного обучения, проектирования информационных систем и интеллектуального анализа данных. Экспертиза востребована в ИТ-компаниях, телекоммуникациях, финтехе и корпоративных структурах, реализующих проекты цифровой трансформации. Выпускники способны превращать данные в стратегические инсайты и автоматизировать сложные бизнес-процессы.

Профессиональный путь включает позиции Data Scientist, инженера по машинному обучению или разработчика интеллектуальных систем. Специалисты обучают нейросети, проектируют компьютерное зрение, внедряют модели в продакшн и оптимизируют архитектуру данных. Они переводят бизнес-задачи в технические решения, обеспечивая рост эффективности через внедрение искусственного интеллекта.

Ваши будущие профессии

Ниже - перечень профессий, наиболее востребованных на рынке. Выпускники программы могут получить такую работу!

Аналитик данных

Анализирует данные, строит модели машинного обучения и помогает принимать решения на основе данных
ML-инженер

Разрабатывает и внедряет модели машинного обучения в информационные системы и цифровые продукты
Аналитик данных

Собирает, обрабатывает и интерпретирует данные для решения управленческих и прикладных задач
Системный аналитик

Выявляет требования пользователей и описывает логику работы информационной системы
Специалист по искусственному интеллекту

Разрабатывает и применяет интеллектуальные алгоритмы и технологии для автоматизации сложных задач
Специалист по информационным системам

Участвует в проектировании, внедрении и сопровождении информационных систем организации