На базе Университета Лобачевского
В Нижнем Новгороде открылся филиал Школы анализа данных (ШАД). Это двухгодичные курсы для студентов, аспирантов и выпускников вузов, которые хотят получить дополнительное образование в области компьютерных наук.
Студенты филиала будут изучать алгоритмы и структуры данных, машинное обучение, компьютерное зрение, обработку естественного языка и другие дисциплины. Для тех, кто хочет больше узнать о системах хранения и обработки больших данных, предусмотрена специализация «Большие данные». Занятия будут проходить в будни по вечерам и по субботам в Национальном исследовательском Нижегородском государственном университете им. Н.И. Лобачевского (ННГУ). Часть предметов слушатели изучат удалённо — с помощью видеолекций. Обучение в филиале бесплатное.
«В Школе анализа данных учат технологиям, которые сейчас активно используются в IT-компаниях. Наши слушатели не только получают глубокие знания, основой для которых служит университетское образование, но и понимают, где и как их можно применять. Такие специалисты очень востребованы на рынке — они становятся разработчиками, аналитиками или уходят в науку», — говорит Ирина Роева, куратор нижегородского филиала ШАД.
«Университет Лобачевского широко известен своими математическими научными школами и поддерживает высокий уровень образования. Открытие в университете Школы анализа данных означает дальнейшее развитие образовательных программ и повышение уровня подготовки студентов. Мы рассчитываем на поддержку научных школ со стороны "Яндекса" и активную совместную работу по совершенствованию и разработке других образовательных программ», — говорит Виктор Гергель, директор Института информационных технологий математики и механики ННГУ.
"Яндекс" основал Школу анализа данных в 2007 году. За десять лет её окончили более 600 человек — выпускники работают в российских и зарубежных интернет-компаниях и занимаются наукой. Помимо Нижнего Новгорода, обучение можно пройти в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Новосибирске и Минске. В ШАД также можно учиться заочно.
