ML-инженерия и большие данные

в АлтГУ · Барнаул

Год	БюджетПроходной балл на бюджетные места — сумма баллов последнего зачисленного в этом году.	ПлатноеПроходной балл на платные места в этом году.	Мест БЧисло бюджетных мест в этом году.	Мест ПЧисло платных мест в этом году.	Цена/год
2026	73	—	15	18	165 000 ₽
2025	—	—	65	24	156 610 ₽

На программе «ML-инженерия и большие данные» в АлтГУ готовят специалистов, способных проектировать и внедрять модели машинного обучения, а также обрабатывать массивы неструктурированных данных. Учебный план сочетает фундаментальные курсы по математической статистике и алгоритмам с практическими дисциплинами: глубокое обучение, распределённые вычисления (Spark/Hadoop), инженерия данных и MLOps. Особый акцент сделан на интеграции классической прикладной информатики с технологиями работы с Big Data — студенты учатся не только строить модели, но и обеспечивать их промышленную эксплуатацию. АлтГУ как классический университет даёт сильную математическую и алгоритмическую базу, что критически важно для ML-инженерии. Вуз является головным в регионе, что позволяет привлекать партнёров из IT-сектора для проектной работы и стажировок. Программа подойдёт выпускникам технических и математических бакалавриатов, которые хотят войти в data-сферу без отрыва от региона. После выпуска можно работать ML-инженером, Data Scientist или архитектором данных — в банках, ритейле, телекоме или продуктовых IT-компаниях. Учитывая тренд на цифровизацию в Сибири, выпускники востребованы как в локальных стартапах, так и в удалённых командах федеральных компаний.

Направление «Прикладная информатика» (09.04.03, магистратура) готовит специалистов, способных разрабатывать и внедрять информационные системы для решения задач в различных предметных областях. Обучение фокусируется на практическом применении методов информатики, проектировании архитектур программного обеспечения, управлении данными и анализе бизнес-процессов. Студенты изучают современные технологии, включая искусственный интеллект, машинное обучение, большие данные и облачные вычисления. Ключевые дисциплины: «Методология разработки информационных систем», «Архитектура корпоративных информационных систем», «Управление проектами в области ИТ», «Интеллектуальный анализ данных», «Моделирование бизнес-процессов». Студенты осваивают языки программирования (Python, Java, C#), системы управления базами данных (SQL, NoSQL), инструменты DevOps и платформы для анализа данных (Hadoop, Spark). Выпускники получают навыки проектирования и разработки сложных информационных систем, управления жизненным циклом ПО, анализа и оптимизации бизнес-процессов, работы с большими данными и применения методов машинного обучения. Они способны формулировать и решать прикладные задачи, используя современные ИТ-инструменты, и обладают компетенциями в области научно-исследовательской и проектной деятельности. Направление востребовано в государственных и коммерческих организациях, где требуется автоматизация и цифровая трансформация. Особенность — акцент на прикладной характер: выпускники не просто владеют технологиями, но и умеют адаптировать их под конкретные нужды бизнеса, науки или производства. Это делает направление гибким и перспективным для карьеры в ИТ-отрасли.

Выпускники могут работать системными аналитиками, разработчиками информационных систем, архитекторами ПО, руководителями ИТ-проектов, специалистами по анализу данных (Data Scientist) и консультантами по внедрению цифровых решений. Они востребованы в ИТ-компаниях, банках, телекоме, ритейле, промышленности, государственных учреждениях и научно-исследовательских центрах. Рынок труда испытывает дефицит квалифицированных кадров в области прикладной информатики, поэтому выпускники имеют высокие шансы на трудоустройство и быстрый карьерный рост.