ПрограммаКак поступитьКак учимСтоимость
Компаниям
Оставить заявку на 2025 год

Программу разработали эксперты Яндекса и РАНХиГС

Взяли за основу академический фундамент РАНХиГС и добавили опыт Яндекса в развитии технологий. Кстати, РАНХиГС на 5 месте в рейтинге SuperJob по уровню зарплат выпускников.
Скачать программу в PDF
Гайд для абитуриентов
Бесплатно
Всё о поступлении, учёбе и карьерных перспективах
Узнаете, как устроено обучение и что вам даст диплом магистра
  • Поступление
  • Процесс учёбы
  • Льготы
  • Будущая карьера
Выбор программы
Что такое магистратуры Практикума, с какими вузами мы сотрудничаем и почему, куда студент зачисляется юридически, как устроено обучение, какой будет нагрузка и чему вы научитесь
Развитие карьеры
Зачем идти в магистратуру, на каких позициях и в каких сферах сможете работать после выпуска, какие льготы у вас будут во время учёбы, как устроена практика и какими проектами вы пополните портфолио
Поступление
Требования к абитуриентам, какие нужны документы, как их подать, с чем вам поможет куратор, какие экзамены предстоит сдать, как оплачивать учёбу
Поймёте, как получить диплом магистра и зачем он нужен
1 семестр
  • Анализ данных с Python
  • Алгоритмы и структуры данных
  • Базы данных
  • Эконометрика
  • Теория вероятностей
  • Методы оптимизации
Алгоритмы и структуры данных
Научитесь использовать прикладные пакеты и электронно-библиотечную систему для решения прикладных задач. Разберётесь, как абстрактные алгоритмы превращаются в конкретные программы
Методы оптимизации
Узнаете, как находить экстремумы. Изучите методы работы с ограничениями, выпуклыми и дискретными задачами, чтобы создавать эффективные алгоритмы.
Анализ данных с Python
Изучите основы языка Python, его основные типы и структуры. Освоите работу с массивами и таблицами, а также методы очистки, объединения и визуализации данных.
Базы данных
Освоите методы извлечения данных и сможете применять машинное обучение для их анализа. Сможете создавать запросы и отчёты, проектировать и оптимизировать структуры баз данных.
Теория вероятностей
Изучите основные понятия и принципы. Будете решать задачи, анализировать данные и прогнозировать показатели, чтобы принимать обоснованные решения в экономике.
Эконометрика
Изучите основные эконометрические модели. Освоите методы анализа и прогнозирования экономических процессов. Научитесь строить и оценивать эконометрические модели, интерпретировать результаты.
Пройдёте ознакомительную практику, чтобы погрузиться в тонкости профессии
2 семестр
  • Глубокое обучение
  • Машинное обучение
  • Эконометрика
  • Продвинутые алгоритмы
  • Математическая статистика
Алгоритмы и структуры данных
Продолжите изучать разработку эффективных алгоритмов и реализовывать основные алгоритмические задачи.
Классические методы машинного обучения
Познакомитесь с методами и алгоритмами машинного обучения, их классификацией, свойствами и областями применения. Научитесь их выбирать и настраивать, оценивать эффективность.
Глубокое обучение
Изучите классификацию, свойства и области применения нейронных сетей. Сможете работать с разными архитектурами нейросетей, настраивать гиперпараметры и оценивать качество моделей глубокого обучения.
Математическая статистика
Научитесь обрабатывать данные, проводить статистический анализ и статистические тесты, строить доверительные интервалы и определять статистические свойства полученных оценок.
Эконометрика
Продолжите изучать эконометрические модели и методы анализа экономических процессов. Будете работать с данными, строить и оценивать эконометрические модели и интерпретировать результаты.
Начнёте работу над проектом на основе кейсов Яндекса и наших партнёров, используя инструменты, которые востребованы на рынке
3 семестр
  • Компьютерное зрение
  • Airflow
  • MLflow
  • Анализ временных рядов
  • Git
Анализ временных рядов
Научитесь собирать и обрабатывать данные временных рядов, чтобы применять полученные знания и освоенные подходы на практике.
Машинное обучение для текстов
Научитесь использовать машинное обучение для обработки и анализа текстовых данных. Узнаете основные методы и алгоритмы. Сможете выбирать, настраивать и оценивать качество моделей для текстов.
Компьютерное зрение
Освоите инструменты и технологии для анализа изображений и видео. Начнёте работать с моделями компьютерного зрения. Научитесь выбирать и настраивать гиперпараметры таких моделей, оценивать их качество.
Автоматизация подготовки данных на платформе Airflow
Научитесь работать с платформой Airflow для автоматизации процесса подготовки данных. Сможете самостоятельно разрабатывать и оптимизировать конвейеры данных — пайплайны — на этой платформе.
Улучшение базовой модели на платформе MLFlow
Изучите платформу MLFlow: узнаете основные принципы и разберётесь, как улучшать базовую модель машинного обучения. Будете разрабатывать и оптимизировать пайплайны.
Развёртывание ML‑модели в облачной инфраструктуре
Изучите основные принципы работы с облачными платформами. Сможете разрабатывать и оптимизировать развёртывание моделей машинного обучения в облачной инфраструктуре.
Система контроля версий Git
Изучите принципы работы, освоите инструменты для управления версиями кода и сможете применять их для отслеживания изменений, слияния веток, разрешения конфликтов и других операций.
Продолжите совершенствовать свой проект, поработаете с заказами в Мастерской Практикума
4 семестр
  • Uplift-моделирование
  • Рекомендательные системы
  • Проектная работа
  • Преддипломная практика
  • ВКР
Рекомендательные системы
Научитесь применять алгоритмы машинного обучения для создания рекомендательных систем: разберётесь в их устройстве, поработаете с данными.
Uplift-моделирование
Освоите инструменты и методы uplift-моделирования. Узнаете основные принципы работы uplift-моделей. Научитесь их строить с помощью данных и алгоритмов машинного обучения.
Проектная работа
Поработаете с реальными данными. Разовьёте навык самоорганизации и принятия решений. Соберёте кейсы для портфолио.
Проектный семинар
Представите свой проект аудитории. Получите конструктивную обратную связь. Это позволит подготовиться к защите выпускной квалификационной работы.
Преддипломная практика
Углубите знания, накопите опыт и соберёте материал для выпускной квалификационной работы.
Защита ВКР
Напишете выпускную квалификационную работу и представите её государственной экзаменационной комиссии.
Завершите исследования по своему проекту, а также защитите выпускную квалификационную работу

95% абитуриентов успешно сдают экзамены

Мы помогаем готовиться и поддерживаем на всех этапах

Будете учиться и сдавать сессии полностью онлайн на платформе Практикума

Нагрузка ~25 часов в неделю. Заниматься можно когда угодно, главное — сдавать всё в срок.

Теория в понятном и наглядном виде — на платформах вуза и Практикума

Часть программы пройдёте на платформе РАНХиГС, а часть — на нашей интерактивной платформе со встроенной YandexGPT.

Учёбу можно совмещать с работой и другими делами

Занятия с экспертами проходят по вечерам и выходным. Если пропустите лекцию, нестрашно — будет запись.

Практика на реальных задачах

Если вы уже занимаетесь Data Science, сможете практиковаться на своих рабочих проектах. Остальным предложим учебные кейсы.

Пример учебного проекта: нужно построить матрицу корреляций, чтобы проследить зависимости между параметрами и выявить неочевидные взаимосвязи

У вас будут все преимущества студента-очника

Студенческий, льготы и диплом гособразца

Сможете пользоваться инфраструктурой вуза и посещать его мероприятия, а ещё у вас будут отсрочка от армии и скидки по студенческому.

Практика в IT-компании или на текущем месте работы

В каждом семестре будете отрабатывать профильные навыки, набираться опыта и собирать портфолио. Практику можно пройти в своей компании или у наших партнёров.

Какой может быть ваша карьера

Должность

Специалист по Data Science

Инструменты и навыки

Python
Jupyter Notebook
Git
SQL
Keras
Optunа
Scikit-learn
Pandas
Airflow
MLflow
DVC
CLI
FastAPI
Docker
Docker Compose

Средняя зарплата

Исследование кадрового агентства BGStaff
70 000–120 000 ₽
Junior
197 000–250 000 ₽
Middle
190 000–300 000 ₽
Senior

Стоимость обучения

Бюджетных мест нет, но можно платить частями — перед началом каждого семестра

Чтобы попасть в набор 2025 года, оставьте заявку

Или позвоните нам сами: 8 800 700-93-29

А если не любите голосом — напишите:

Отвечаем на вопросы

А магистратуру разве не отменили?
Нет, изменение уровней высшего образования пока только обсуждается.

Сейчас существует 3 уровня высшего образования:
  • Базовое — бакалавриат и специалитет
  • Специализированное — магистратура
  • Профессиональное — аспирантура
После обучения в магистратуре у вас будет диплом магистра.
Сколько стоит обучение в магистратуре?
Стоимость полной программы — 800 000 ₽ (за 2 года обучения).
Стоимость сокращённой программы — 450 000 ₽ (за 1 год обучения).

Можно платить перед началом каждого семестра по 200 000 ₽.

Чтобы платежи были более комфортными, можно взять образовательный кредит с господдержкой: в Сбере, Т‑Банке, Алмазэргиэнбанке или РНКБ.
Можно ли поступить без профильного образования и опыта работы?
Да, для программы это необязательный критерий, но важно, чтобы у вас уже был диплом о высшем образовании.

В программе есть вводные дисциплины, которые позволят адаптироваться и восполнить пробелы в знаниях. Ещё во время обучения будет практика, чтобы закрепить полученные навыки.
Какие вступительные испытания будут?
Учебные планы на следующий год пока формируются. За новостями о программах и экзаменах можно следить в нашем телеграм-канале.

Ещё весной будет день открытых дверей, на котором мы расскажем детали о поступлении. Чтобы не пропустить это событие, оставьте заявку на обучение.
Это совместная программа РАНХиГС и Яндекс Практикума. Куда я зачисляюсь юридически?
Договор вы оформляете с РАНХиГС и являетесь его студентом.

Яндекс Практикум — партнёр программы, который отвечает за реализацию части образовательной программы.
Какой диплом я получу: Практикума или РАНХиГС?
Вы получите диплом государственного образца о высшем образовании с присвоением степени магистра от РАНХиГС. Направление: 09.04.03 «Прикладная информатика».

От Практикума вы получите диплом о профессиональной переподготовке.
Котируется ли диплом магистра на рынке труда?
Конечно. Диплом магистра станет вашим конкурентным преимуществом на рынке труда. Для многих компаний это гарантия качества знаний.
Сколько времени будет занимать учёба?
Учёбе нужно уделять от 25 часов в неделю. Все онлайн-занятия будут в вечернее время или в субботу, в первой половине дня, чтобы вы могли совмещать обучение с работой.
Как устроена работа над дипломным проектом?
Вы сможете выбрать классический вариант магистерской диссертации или вариант проектной ВКР с задачами от Яндекс Практикума, приближенными к реальным. И в том и в другом случае у вас будет научный руководитель, который поможет в реализации работы.
Будет ли отсрочка от службы в армии?
Онлайн-программы магистратуры относятся к очным образовательным программам, поэтому отсрочка на них предоставляется. Но её могут получить только те студенты, которые поступили в магистратуру в том же году, когда окончили свой первый бакалавриат.
Что такое налоговый вычет на обучение и как его получить?
Налоговый вычет может оформить тот, кто работает по трудовому договору и является налоговым резидентом Российской Федерации, то есть 183 дня в году находится на территории страны.

Заявление на налоговый вычет нужно подать через личный кабинет на сайте nalog.ru (в него можно войти через аккаунт на Госуслугах).

Подробнее о налоговом вычете — на сайте Федеральной налоговой службы.