Его научные сотрудники решают инженерные задачи в сфере здравоохранения, экологии, развития человека и общества
Преподаватели вуза будут вести учебные дисциплины и руководить исследовательскими проектами
Топ-2%
6 место
20 место
в Глобальном агрегированном рейтинге (ГАР) от 2023 года
в Национальном рейтинге университетов по версии «Интерфакса» (2023)
в рейтинге Forbes «Лучшие российские университеты — 2022»
ТГУ — первый университет Сибири
Какие задачи вы будете решать
Улучшите рекомендательную систему социальной сети на основе анализа данных
01
Разработайте систему планирования складских запасов под акции, основанную на анализе данных о праздниках
03
Создайте модель машинного обучения, которая предсказывает возраст пользователя для показа рекламных объявлений
02
Набирайтесь опыта в профессии уже во время учебы
Реальные кейсы в вашем портфолио
Будете решать задачи от компаний-партнеров
Один из крупнейших интегрированных мировых операторов связи. Активно использует ИИ-технологии и Big Data для решения задач бизнеса и социально-значимых проектов: нейросеть «Beeline AI – Поиск людей», IoT-чипы в бионических протезах «Моторики», решение для аутентификации Mobile ID
Предсказать вероятность того, что человек прекратит пользоваться услугами компании, на основе исторических данных о клиентах, их тратах, продолжительности обслуживания
Пример задачи
Один из крупнейших технологических холдингов России, объединяет более 200 проектов — от игровых площадок до благотворительных сервисов. Продуктами компании пользуется более 95% аудитории Рунета
Пример задачи
Создать рекомендательную систему и отдельные рекомендательные алгоритмы для контекстной рекламы
Российский универсальный банк, в топ-3 рейтинга самых надежных банков по версии Forbes. Входит в число 13 системно значимых кредитных организаций по данным ЦБ РФ. Более 1,8 млн активных клиентов
Создать модель, способную автоматически выявлять подозрительные транзакции на основе характеристик покупок, географических данных и истории аккаунта
Пример задачи
Лидер российского рынка брокерского обслуживания. Компания занимает ведущие позиции в списке брокеров России по оборотам, числу активных и зарегистрированных клиентов на Московской бирже. Лидер на рынке фьючерсов и опционов по количеству активных клиентов. Представители работают почти в 100 городах России
Пример задачи
Проанализировать временные ряды для определения тенденций фондового и валютного рынков
Вашу квалификацию подтвердит диплом государственного образца ТГУ
Получите диплом магистра по направлению 09.04.03 «Прикладная информатика»
Это гарантия для работодателя, что вы прошли фундаментальную подготовку по специальности и можете решать бизнес-задачи различной сложности с помощью наук о данных
Получите еще одну специальность и диплом ДПО
В магистратуре можно пройти онлайн-программу ДПО и усилить основную профессию ценными IT-навыками. Выбирайте любой курс из списка на выбор при поступлении:
→
«Цифровая юриспруденция»
→
«Цифровой дизайн»
Бесплатно
от 250 000 ₽
→
«Менеджер гибкого управления IT-проектами»
→
«Инженер по тестированию ПО»
→
«Цифровая химия»
→
Смотреть все
Как это — учиться в онлайн-магистратуре ТГУ
Комфортное расписание
Гибкая программа: часть материалов уже записана и доступна 24/7. Онлайн-лекции с преподавателем проходят 4−6 раз в неделю. На обучение понадобится 20−25 часов в неделю
Лекции и семинары — онлайн
Учитесь дома, в кафе, коворкинге или в дороге — ограничений нет
Погружение в профессиональную среду
Основа программы — реальные задачи специалистов сферы Data Science и Machine Learning. Вы будете понимать, чего ждут от специалистов, и более уверенно чувствовать себя в работе
Суперкомпьютер для учебных проектов
С помощью суперкомпьютерного центра CYBERIA от ТГУ вы сможете обучать нейросети и решать сложные задачи
Фокус на практику
Мы понимаем, что теории недостаточно, поэтому предлагаем тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны, чтобы вы набирались опыта в процессе обучения
Программа обучения построена от простого к сложному, включает в себя основные инструменты для работы с данными и учит применять знания на задачах из индустрии.
На старте студенты получают хорошую базу, после осваивают актуальные технологии Machine и Deep Learning, а затем продолжают изучать либо продвинутые инструменты аналитики и Data Science, либо Data Engineering
Посещайте семинары по расписанию, а лекции смотрите в удобное время на платформе
1 ЗЕ= 36 академических часов
1-й семестр
Освойте ключевые инструменты для дальнейшего обучения и работы в Data Science
Адаптивный курс базовой математики
3 ЗЕ
Менеджмент для наук о данных
3 ЗЕ
Разведывательный анализ данных
4 ЗЕ
Программирование на Python
5 ЗЕ
Основы SQL
4 ЗЕ
Высшая математика для машинного обучения
5 ЗЕ
Проектный семинар
3 ЗЕ
Учебная практика (проектно-технологическая)
3 ЗЕ
2-й семестр
Изучите алгоритмы машинного обучения и основы алгоритмов глубокого обучения
Статистический анализ данных
5 ЗЕ
Глубокое обучение в науках о данных
4 ЗЕ
Алгоритмы и структуры данных
4 ЗЕ
Классическое машинное обучение
5 ЗЕ
Дискретная математика на практических задачах
3 ЗЕ
Проектный семинар
5 ЗЕ
Учебная практика (проектно-технологическая)
6 ЗЕ
3-й семестр
Научитесь выводить ML-модели в промышленную эксплуатацию
ML в продуктивной среде
5 ЗЕ
Рекомендательные системы
4 ЗЕ
Учебная практика (проектно-технологическая)
6 ЗЕ
Английский язык для профессиональной коммуникации
4 ЗЕ
Выберите два из четырех элективов или изучите все, если готовы к интенсивной нагрузке
Проектный семинар
4 ЗЕ
Производственная практика (НИР)
6 ЗЕ
Системы виртуализации и контейнеризации (инженерный трек)
4 ЗЕ
Временные ряды (аналитический трек)
4 ЗЕ
Инфраструктура Big Data (инженерный трек)
4 ЗЕ
Продвинутая визуализация данных (аналитический трек)
4 ЗЕ
4-й семестр
Завершите работу над ВКР и познакомьтесь с обучением с подкреплением
Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)
5 ЗЕ
Производственная практика (НИР)
9 ЗЕ
Выполнение и защита ВКР
9 ЗЕ
Начните готовиться к вступительным экзаменам уже сейчас
Оставьте контакты и менеджер расскажет как получить доступ к подготовительному курсу
Цель поступления на курс — приобретение новых знаний и опыта для применения на текущем месте работы с возможной сменой деятельности в ближайшем...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Поздеев Игнат
Хочу отметить запомнившиеся мне дисциплины по инжинирингу даных и системам хранения и обработки данных...
Читать далее
МФТИ | выпуск 2024 г.
Кожемяков Константин
В программе гармонично расставлены модули и курсы. Каждый новый курс был продолжением предыдущего, я мог последовательно углубляться в материал...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Берёзкин Илья
Скажу честно, переквалифицироваться из управленца в программиста сложно, но возможно. Благодарю преподавателей за их профессионализм...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Янов Максим
Решил сменить род деятельности и получить профессию в сфере IT. О том что есть такой курс узнал из роликов Клима Жукова. Мне понравилось...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2024 г.
Жериборова Екатерина
Захотелось изменить сферу деятельности, изучить что-то новое и интересное, а направление данного курса обучения — это технологии будущего...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Бабий Инесса
За 2 года обучения я получила колоссальное количество знаний в области IT и стала специалистом в машинном обучении...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Лебедев Александр
Для меня, как для психолога по образованию, магистратура по инженерии машинного обучения стала вызовом...
Читать далее
УрФУ | выпуск 2023 г.
Максим
Помимо учебы в SF, поступил в магистратуру МФТИ. Мне было сложно с ходу смотреть под капот нейронных сетей. Благо в этот момент я учился в SF на курсе по Data Science...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Алексей
Великолепная школа! Это не просто слова. Учился на других курсах у конкурентов — это был ад: ничего не понятно, никто не помогает. Здесь все вертикально наоборот...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Татьяна
Решилась на обучение на основе интереса к тому, как устроена сфера IT. Очень интересно и сложно одновременно. Приобретенный опыт чрезвычайно полезен...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Марина
Начать обучение подтолкнула бесперспективность в карьере на основном месте работы. А тут все четко, ясно и для человека, несведущего в IT-сфере...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Егор
Всем привет! В данный момент учусь на курсе «Науки о данных». Когда я изучил рынок вакансий, эта специальность показалась мне довольно востребованной...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Настя
Радует, что менторы готовы помочь, а сейчас даже в выходные могут ответить на любой вопрос. Можно в любое время заморозить курс, если вдруг не хватает времени...
Читать далее
Выпуск 2023 г.
Станислав Черкесов
Обучаюсь в онлайн-магистратуре «Безопасность информационных систем» МИФИ x Skillfactory. Выбрал именно этот курс и формат по нескольким причинам...
Читать далее
МИФИ | выпуск 2025 г.
Работаю на металлургическом заводе. Цель поступления на курс — приобретение новых знаний и опыта для применения на текущем месте работы с возможной сменой деятельности.
Что понравилось: возможность очного обучения без отрыва от работы, компетентные преподаватели, хорошо структурированные и легкоусвояемые учебные материалы на платформе Skillfactory. Особая благодарность кураторам за внимание и индивидуальный подход. Знания пригодятся на любом месте работы, особенно связанной с цифровизацией бизнеса.
Я поступил на курс "Науки о данных". Я долго думал между НД и "Анализом данных в медицинской сфере", однако решил, что НД - это более широкопрофильная программа. До поступления в магистратуру СФ я учился на направлении химическая технология, а после - в магистратуре "Промышленная экология". В конце обучения я решил, что хочу объединить направления химии и IT, а с профильным IT образованием это сделать намного проще.
В начале обучения у меня уже была какая-никакая базовая подготовка в программировании на Python, однако курс по машинному обучению в первом семестре создал для меня некоторые сложности. Я считаю, что при должной самоорганизации, которой зачастую у меня не хватает, можно спокойно успевать слушать лекции и выполнять задания в срок без дополнительных усилий. Но это получается не всегда. Некоторые знания, уже полученные мной в ходе обучения на программе плохо уложились.
Я очень рад, что кураторы программы прислушиваются к предложениям студентов, выкладывают дополнительную информацию по темам по запросу студентов, исправляют некорректные модули. Не всегда быстро и не всегда правильно, но хотя бы наши просьбы берутся во внимание. Полученные знания пока что пригождаются для прохождения обучения, но сейчас я в активном поиске работы, для которой знания, полученные на программе определённо пригодятся.
Хочу отметить запомнившиеся мне дисциплины по инжинирингу даных и системам хранения и обработки данных. На протяжении долгого времени SQL был для меня максимально непонятным языком, однако после этих двух курсов с большим количеством практических занятий, я могу уверенно сказать, что я здорово в нём ориентируюсь и могу писать сложные запросы.
Раньше был аналитиком, но решил сменить профессию и пошел в онлайн-магистратуру за глубоким пониманием ML. Совмещать работу и учебу было тяжело, многое не успевал, но в процессе видел, что новые знания помогают в аналитике. Сейчас я уже на финальном этапе обучения — буду защищать магистерскую по реальному проекту от Sony. Считаю, что достиг своей цели обучения.
Скажу честно, переквалифицироваться из управленца в программиста сложно, но возможно. Благодарю преподавателей за их профессионализм и за диалог прямо во время онлайн-занятий.
Так же хотелось бы отметить возможность участия в хакатонах. Мы соревновалиь не только между собой, но и со студентами из других вузов. Решали задачи, которые действительно встречаются в работе. Я остался очень доволен уровнем знаний и дипломом гособразца, который, на мой взгляд, имеет больший вес, нежели обычный сертификат. Нисколько не пожалел, что поступил в УрФУ и Skillfactory.
На пятом десятке решил получить восстребованную IT-профессию и поступил в онлайн-магистратуру. Что могу сказать: здесь квалифицированные преподаватели — чувствуется богатый опыт и стаж. Нравится оперативная обратная связь — координаторы не оставляют ни одного вопроса без ответа. При этом чувствую, что результат обучения зависит в первую очередь от меня, поэтому стараюсь эффективно организовать свой учебный процесс.
Очень понравился формат обучения. Можно заниматься из любой точки мира, выполнять задания и пересматривать лекции в то время суток, в которое удобно. Преподаватели, которые работали с нами в процессе учебы, ясно и доходчиво объясняли материал, всегда были готовы к общению и ответам на вопросы.
Полученные знания оттачивались на хакатонах, которые проходили во время обучения. Во время участия в хакатонах и командных практических занятиях у нас сложилась команда, и в те моменты, когда не хватало мотивации или дисциплины, мы поддерживали друг друга.
Так сложились обстоятельства, что наша семья уехала жить в Бельгию, и я захотела получить образование, которое бы позволило мне работать дистанционно. Увидев предложение о поступлении в магистратуру УрФУ совместно со Skillfactory, я сразу же им воспользовалась. Учиться было очень трудно. Но я не опускала рук, прилагала усилия и шла к своей цели.
За 2 года обучения я получила колоссальное количество знаний в области IT и стала специалистом в машинном обучении. Считаю, что цель, которую я поставила, достигнута полностью.
Я психолог по образованию и осваиваю новую профессию практически с нуля. Вроде получается. Благодарю за труд наших преподавателей. Святослава Солодушкина — он дает глубинное понимание математики. Андрея Созыкина — он учит программированию на Python, работе с Pandas и тому, как писать API к готовой модели машинного обучения. Надеюсь, дальше будет больше ML, прикладных задач, хакатонов. Не терпится стать уверенным специалистом в этой области.
Помимо учебы в SF, поступил в магистратуру МФТИ. Мне было сложно с ходу смотреть под капот нейронных сетей. Благо в этот момент я учился в SF на курсе по Data Science и через пару месяцев стал быстро понимать, с чем их едят и как они применяются, а главное — у меня есть проекты для портфолио. Понимаешь, что над курсом работали сотни людей, каждый абзац заточен так, что сразу становится понятным. Рекомендую, потому что нет лучше инвестиций, чем инвестиции в себя :)
Великолепная школа! Это не просто слова. Учился на других курсах у конкурентов — это был ад: ничего не понятно, никто не помогает. Здесь все вертикально наоборот: возникла проблема/вопрос — в чате всегда помогут и подскажут, реально никто не оставит без обратной связи. Как школа программирования имеет отличную базу для обучения: все дается текстом и скриншотами, в отличие от конкурентов, где одни видео по три часа. В Skillfactory материал преподносится дозированно, рассказывается, как делать правильно, чтобы все успевать. Не разу не жалею о покупке курса по программированию!
Решилась на обучение на основе интереса к тому, как устроена сфера IT. Очень интересно и сложно одновременно. Приобретенный опыт чрезвычайно полезен в том, что получаешь новые знания, а также, видя свои страхи и неуверенность, шагаешь дальше. Буду стараться завершить курс. Очень важна поддержка ментора и координатора. Могу сказать, что они стараются быть на связи, предельно корректны и стараются поддержать в разных ситуациях. Из минусов — начала с нуля. Skillfactory дает хорошую базу, и я могу ее рекомендовать. Но нужно реально взвесить свои силы и возможности. Всем успехов в обучении! Организаторам, менторам, координаторам и всем участвующим в обучении — здоровья, мира, успехов в трудах! С уважением, Татьяна.
Начать обучение подтолкнула бесперспективность в карьере на основном месте работы. А тут все четко, ясно и для человека, несведущего в IT-сфере, все более-менее понятно и не так страшно, как кажется)) В общем, советую) Мы пошли вместе с подругой, а это еще больше подталкивает и поддерживает. Еще прельщает то, что в дополнение к моему основному диплому о высшем медицинском образовании будет еще одна профессия — в IT)
Всем привет! В данный момент учусь на курсе «Науки о данных». Когда я изучил рынок вакансий, эта специальность показалась мне довольно востребованной, к тому же я очень интересуюсь данными, анализом и головоломками) Сейчас работаю менеджером по бизнес-процессам, частично затрагиваю BI-аналитику, и мне захотелось сменить профиль, изучить принципы работы искусственного интеллекта, обработки и анализа данных, чтобы перейти в отдел разработки. На текущем этапе изучаю Python, очень интересно, но начинаю сталкиваться с трудностями (тема рекурсии не укладывается в голове, это первая тема, которая вызвала ступор). Но при разных проблемах с пониманием можно обращаться к команде курса: они всегда на связи и помогают, чем могут) Мне времени на учебу хватает, просто потому, что руководитель на работе заинтересован в профессиональном росте своих сотрудников и поощряет дополнительное образование, в общем — мне повезло) Я учусь и дома, и на работе, если нет загруженности) В моей организации занимаются разработкой технологий для медицины, в том числе — на основе алгоритмов машинного обучения, и после окончания курса я планирую развиваться там. Курс отвечает требованиям к компетенциям, которые нужны на старте работы в такой области) Что хочу сказать: если вам не приносит радости текущий род деятельности, никогда не поздно научиться чему-то новому и уйти туда, где за ваше удовольствие будут платить деньги. Это лучше, чем 7 лет своей жизни (в совокупности, по данным денверских статистиков) делать то, что не нравится ???? Удачи всем начинающим, силы воли всем продолжающим, поздравления всем закончившим ⭐️ Спасибо команде курса за возможность изменить жизнь к лучшему!)
Как создавать игры и не сойти с ума Работаю в мусорной сфере, занимаюсь контролем и отчетностью. Пока что я в начале своего пути, но уже с уверенностью могу сказать, что курс невероятно интересен. Радует, что менторы готовы помочь, а сейчас даже в выходные могут ответить на любой вопрос. Можно в любое время заморозить курс, если вдруг не хватает времени, ну или перевестись на другой поток, если сильно много пропустили (как я). Очень радует, что в конце обучения у меня уже будет куча готовых проектов для портфолио, а самое главное — то, что останется бесценный опыт, который в будущем даст мне неплохую зарплату)) Ах да, чтобы не сойти с ума от количества информации, старайтесь подавать ее в себя порциями, не пытайтесь откладывать все на последний момент. Чем дальше вы продвигаетесь, тем больше информации в каждом модуле, не насилуйте себя и выделяйте время на обучение каждый день)
Обучаюсь в онлайн-магистратуре «Безопасность информационных систем» МИФИ x Skillfactory. Выбрал именно этот курс и формат по нескольким причинам: - удобный формат обучения, наглядные материалы и много практики; - возможность совмещать с работой (занятия в вечернее время онлайн); - престижный вуз и известная платформа; - диплом государственного образца.
Академические руководители программы
Отвечают за проектирование, наполнение, реализацию и эффективность программы
Владимир Васильев
Опыт более 4 лет
Диана Даммер
Опыт более 20 лет
Исследует математические модели экономических систем
За время работы в ТГУ опубликовала 4 учебно-методических пособия, 28 научных работ
Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры теории вероятностей и математической статистики ТГУ с 2004 года
Получил степень Master of Science in Computer Science в University of Warwick, Великобритания
Более 7 лет работает в сфере Data Science и машинного обучения. Решал задачи анализа данных в международных компаниях: Mastercard, Accenture, KPMG
Руководит продуктом единых рекомендаций AI VK
Ваши преподаватели — ведущие специалисты в сфере наук о данных
Помогут понять теорию, поделятся практическим опытом и ответят на вопросы
Предметы
Программирование на Python,
Разведывательный анализ данных
Опыт: 5 лет
Старший инженер по разработке, ПАО «Сбербанк»
Преподаватель
Иоанн Довгополый
Приглашенный преподаватель НИУ ВШЭ Аналитик в «ЭКОПСИ Консалтинг» 2020–2021 годы
Предметы
Менеджмент для наук о данных
Опыт: 4 года
Специалист по изучению данных, ПАО «Альфа-банк»
Преподаватель, ментор Skillfactory
Мария Жарова
Предметы
Основы SQL
Опыт: 5 лет
Старший инженер-исследователь, Сколтех. Преподаватель МФТИ
Преподаватель
Светлана Медведева
Ex. консультант SAS Institute
Предметы
Статистический анализ данных
Опыт: 20 лет
Канд. физ.-мат. наук, доцент, преподаватель ТГУ
Автор, преподаватель
Татьяна Кабанова
Предметы
Глубокое обучение в науках о данных, Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)
Опыт: 17 лет
Канд. техн. наук, доцент, преподаватель ТГУ
Автор, преподаватель
Сергей Аксенов
Предметы
Продвинутая визуализация данных
Опыт: 25 лет
Канд. техн. наук, доцент, преподаватель ТГУ
Автор, преподаватель
Ольга Марухина
Предметы
Системы виртуализации и контейнеризации
Опыт: 25 лет
Канд. техн. наук, доцент, преподаватель ТГУ
Автор, преподаватель
Алексей Шкуркин
Центр карьеры Как мы помогаем достичь карьерных целей
1. Поможем создать резюме
Узнаете, как зацепить внимание работодателя и подсветить ваши достоинства
2. Дадим рекомендации по карьере
Сформируете с карьерным консультантом план действий по достижению цели
10+ лет
опыт наших карьерных консультантов и коучей
81%
3. Научим проходить интервью
Получите обратную связь и поймете, как перейти на следующий этап отбора
студентов получили приглашение на интервью
71%
студентов получили повышение или новую работу
200+
4. Разберем и исправим ошибки
Узнаете причины отказов, скорректируете карьерную стратегию и доработаете резюме
компаний работают с нами регулярно
4 недели ежедневной помощи Центра карьеры
Программа трудоустройства
1 этап: подготовка к выходу на рынок
Научитесь грамотно составлять портфолио и резюме узнаете, как вести себя на собеседованиях, и познакомитесь с особенностями рынка
2 этап: выход на рынок
Начнете откликаться на вакансии под чутким руководством команды Центра карьеры и будете участвовать в еженедельных разборах ваших кейсов
Подпишитесь на Telegram-канал магистратуры и будьте в курсе новостей программы
Оставьте заявку, чтобы менеджер рассказал как подготовиться к поступлению
Магистратура Томского государственного университета (ТГУ) — ваш путь в науку и IT!
Хотите получить престижный диплом магистра ТГУ? В Томском государственном университете (НИУ ТГУ) открыты современные программы, включая направление «Аналитика данных и машинное обучение». Это отличная альтернатива таким вузам, как ВШЭ («Машинное обучение и анализ данных»), но с доступной стоимостью обучения и гибкими условиями.
🔹 Преимущества магистратуры ТГУ ✅ Актуальные образовательные программы, включая направление «Аналитика данных и машинное обучение» — одно из самых востребованных в цифровой экономике. ✅ Гибкий формат обучения: вы можете совмещать учёбу с работой. ✅ Доступная стоимость — цены на обучение в ТГУ существенно ниже, чем в московских вузах (например, по сравнению с ВШЭ). ✅ Практическая направленность: сотрудничество с IT-компаниями, реальные кейсы и стажировки. ✅ Диплом национального исследовательского университета (НИУ ТГУ) — это престиж и признание среди работодателей.
🔹 Как поступить? Узнайте всё о направлениях магистратуры ТГУ в Томске на официальном сайте. Для связи используйте электронную почту ТГУ или проверьте ИНН ТГУ для оформления документов.
SkillFactory — ваш надёжный помощник в подготовке к поступлению! Мы предлагаем курсы по Data Science и Machine Learning, которые помогут вам: 📊 Освоить ключевые навыки для магистратуры 🤖 Разобраться в анализе данных и нейросетях 🎯 Успешно сдать вступительные испытания
Не откладывайте будущее на потом — поступайте в магистратуру ТГУ и станьте востребованным специалистом! 🚀
Часто задаваемые вопросы
Если вы налоговый резидент (находитесь на территории РФ более 183 дней в течение 12 месяцев) и работаете по трудовому договору, то каждый месяц работодатель должен отчислять с вашей зарплаты 13% государству, чтобы оплатить подоходный налог.
Из этих денег можете вернуть себе до 15 600 ₽ в год в виде налогового вычета за обучение. Для этого нужно подать заявление через личный кабинет на сайте nalog.ru (можно авторизоваться через «Госуслуги»).
К заявлению нужно приложить все документы, которые подтверждают ваше право на вычет:
— справку 2-НДФЛ от работодателя; — договор на обучение со Skillfactory; — лицензию на образовательную деятельность — у нас такая есть; — чеки об оплате обучения — мы отправляем их на вашу электронную почту; — справку о получении образовательных услуг — чтобы сделать ее, напишите в чат поддержки.
Ваше заявление будут рассматривать в налоговой в течение месяца. Инспектор может запросить другие документы, если этих ему покажется недостаточно. В случае успеха вам должны выдать специальное уведомление о праве на вычет. Документ нужно передать в бухгалтерию работодателя. После этого работодатель должен выплачивать вам зарплату, не удерживая подоходный налог в пользу государства, пока не выплатит всю сумму вычета.
Вы получаете образовательный кредит под 3% на любой период обучения. Пока учитесь и 9 месяцев после выпуска выплачиваете только проценты. Затем 15 лет каждый месяц вносите полную сумму по кредиту, пока не погасите долг. Можно закрыть кредит досрочно. Точные суммы взносов зависят от выбранной программы.
Приведем пример. Допустим, вы заплатили 100 000 рублей за семестр. При ставке 3% каждый месяц нужно выплачивать банку 700 рублей. Но на время льготного периода он будет снижен: понадобится вносить по 100 рублей в месяц.
Вам не понадобятся специальные навыки или опыт. Мы обучаем IT-специалистов с нуля уже более 6 лет и за это время выработали методику, которая позволяет освоить новую профессию за 12 месяцев. Но многое зависит и от вас: чтобы пройти курс до конца и найти работу, нужно уделять учебе достаточно времени — читать теорию, практиковаться в тренажере и делать учебные проекты.
Это зависит от вашего опыта и сложности конкретного модуля. Для лучших результатов мы рекомендуем заниматься 20−25 часов в неделю. Если будете совмещать с работой, иногда придется учиться по выходным.
Да, подойдет любой офисный или домашний компьютер с выходом в интернет. Мощный процессор или дорогая видеокарта не понадобятся — мы научим использовать облачные технологии для вычислений. Весь учебный процесс организован на нашей LMS-платформе, в мессенджере «Пачка» и приложении для видеоконференций livedigital.space. Кроме того, у всех студентов магистратуры есть доступ к суперкомпьютерному центру CYBERIA.
Основное место общения с менторами, координаторами программы и сокурсниками — мессенджер «Пачка». Раз в неделю проходят онлайн-занятия, на которых вы можете задать любой вопрос эксперту текущего модуля. На вопросы о заданиях на платформе и новом материале отвечают менторы: это специалисты уровня middle, часто — сотрудники крупных компаний. За все, что касается организационной части, отвечают координаторы: они будут сопровождать вас на всем пути обучения — с первого дня и до выхода на новую работу.
Программа спроектирована так, что этого времени достаточно. Вам нужно уделять занятиям не менее 20−25 часов в неделю, выполнять домашние задания, общаться с менторами и экспертами. Тогда за 24 месяца вы сможете освоить навыки, необходимые для работы в сфере Data Science и Machine Learning, собрать портфолио проектов и начать свой путь в профессии.
81% наших выпускников достигают своей карьерной цели. Гарантия 100% невозможна, но мы верим, что у вас получится.
Работодателям важно, чтобы вы умели выполнять задачи в срок и работать в команде, а не просто обладали набором знаний. Мы научим вас применять теорию на практике, работать по стандартам крупных компаний и вести грамотную, принятую в культуре IT-компаний коммуникацию. На карьерном курсе вы узнаете, как определить траекторию развития, вести переговоры и проходить собеседования. Наш консультант сделает разбор резюме, поможет скорректировать дальнейшую стратегию по привлечению внимания работодателей.
После выпуска вам нужно будет приложить как можно больше усилий, чтобы найти работу: активно откликаться на вакансии, проходить собеседования, показывать свои проекты и при необходимости делать тестовые задания.
Мы помогаем всем нашим студентам найти работу в IT, но не ищем ее за них.
После успешного завершения магистратуры «Науки о данных и машинное обучение» вы получите диплом магистра ТГУ государственного образца.