Если вы знаете, что хотите связать свою профессиональную жизнь с машинным обучением или программированием, то данная программа магистратуры – отличный старт для карьеры. Здесь много интересных курсов, которые ведут настоящие профессионалы, глубоко разбирающиеся в своей области. Для закрепления теоретического материала есть домашние задания. Решая их, вы получите практический опыт и узнаете много нового.

Учеба требует дисциплины, но если уделить ей должное внимание, то результат не заставит себя ждать! Сейчас я прохожу стажировку в Яндексе. Я проходил пробные собеседования прошлой зимой, а осенью прошел алгоритмическое и по его результатам был освобождён от технического этапа, так как сдал его на отлично.

Будущим абитуриентам я советую повторить основы теории вероятности и высшей алгебры. Также будет большим плюсом знание Python и С++. Для подготовки к вступительным экзаменам полезно будет прорешать задания прошлых лет.

Обучение в совместной магистратуре требует высокой вовлеченности — большую часть времени занимают домашние задания, разбор научных статей и работа над дипломом. Я совмещаю учёбу с неполной занятостью в крупной ИТ-компании, где работаю над LLM-моделями, и это делает жизнь по-настоящему насыщенной. Приятно осознавать, что знания, полученные в магистратуре, сразу находят применение: сегодня ты разбираешь новый метод на паре по машинному обучению, а завтра уже применяешь его в рабочем проекте.

Кроме того, магистратура открывает множество возможностей для взаимодействия с профессионалами из индустрии, участия в реальных проектах и развития навыков самоорганизации.

Совет тем, кто планирует поступать: программа рассчитана на тех, у кого уже есть базовая подготовка, поэтому перед поступлением стоит повторить теорию вероятностей и языки программирования (главным образом Python и C++).

Обучение в магистратуре интенсивное, но очень полезное. Домашки с дедлайнами держат в тонусе, дают значительный прогресс. Совмещать с работой не всегда легко, но вполне возможно. Сейчас я работаю в Лаборатории прикладных цифровых технологий и занимаюсь физически-информированными нейронными сетями.

Подготовка к экзамену в магистратуру была схожа с подготовкой к письменному экзамену по математике на ММФ, много материалов для подготовки можно взять именно оттуда. Будет хорошо, если уже будут базовые навыки в C++ и Python, это значительно упростит сдачу алгоритмов и машинку в первом семестре.

Если вы хотите прокачать свои фундаментальные знания в области искусственного интеллекта, то вам определённо стоит рассмотреть эту магистратуру. Она предлагает гибкий учебный процесс и тесную связь со Школой анализа данных Яндекса, курсы которой студенты должны проходить в рамках образовательной программы на обоих треках. На выбор есть несколько специализаций: если вы больше программист — можете взять ML-разработку, если больше математик/аналитик — вам подойдёт направление Data Science. Полученные знания и диплом станут отличным преимуществом для вашей будущей карьеры. К тому же, обучение в магистратуре даёт бонус при отборе на стажировку в Яндексе в виде автоматического прохождения первого этапа, если вы закрыли первый курс алгоритмов на 4 или 5.

В магистратуре есть классная возможность учиться для тех, кто не смог или не захотел поступать в ШАД. Кроме схожей программы и курсов от ШАДа, первый трек даёт возможность перевода на второй. Для этого нужно успешно сдать первый семестр на оценки 4 и 5 и пройти мотивационное собеседование. У меня так и получилось, уверен, у вас тоже получится. Главное — учиться с интересом и по возможности не брать подработки в первом семестре. Даже если вы не переведётесь или не планируете этого — вы всё равно будете учиться в одной из лучших магистратур по ИИ в России.

Данная магистратура + ШАД — это бесценная возможность для серьезного профессионального роста, полезных знакомств и углубленного изучения ML-сферы в целом. Программа насыщенная и актуальная, соответственно требует большой самоотдачи. Закончив первый семестр, устроился работать на неполный рабочий день ML-инженером в крупный банк. Совмещение ШАД и магистратуры и работы — интенсивный опыт, но именно так можно быстро вырасти как специалист.

Рекомендую перед поступлением повторить линейную алгебру и теорию вероятностей — они критичны для курсов по ML. Тренируйте тайм-менеджмент. Используйте трекеры задач (типа Trello), учитесь дробить проекты и лабораторные работы на этапы, тогда у вас обязательно все получится!

Если вы готовы к активной учёбе и хотите развиваться в области машинного обучения — это отличный выбор.