Top.Mail.Ru
В общественных и гуманитарных областях есть много ценных данных: музеи и архивы оцифровывают свои коллекции, государственные ведомства предоставляют открытые сведения, в приложениях накапливаются цифровые следы — от маршрутов пробежек до истории публикаций в социальных сетях. Эта информация может дать более глубокое понимание того, как устроены самые разные сферы жизни человека и общества. Главное — уметь поставить исследовательский вопрос и грамотно применить методы работы с данными.

ПАНДАН — это обучение навыкам аналитики данных от команды исследователей и разработчиков в формате двухгодичной магистратуры и более короткой программы дополнительного профессионального образования.
Содержание программ составляется вузом и экспертами из Яндекса, которые понимают, какие знания и навыки действительно необходимы для успешной карьеры. На лекциях и семинарах преподаватели делятся своим опытом, полученным на практике во время работы над высокотехнологичными сервисами. Вы узнаете, на что способны сегодня анализ данных и искусственный интеллект, и используете новые компетенции в решении задач, которые возникают в социологии, экономике, истории, лингвистике и филологии. Мы верим, что таким образом мы создаем диалог между миром IT-технологий и социогуманитарными науками.

В рамках обучения студенты глубоко изучают область так, чтобы не просто научиться использовать уже готовые методы, но уметь проектировать новые концепции. Теория дополняется практикой решения реальных задач под руководством менторов и научных руководителей из Яндекса. Проектная работа позволяет закрепить приобретённые навыки.
Наша цель
Научить слушателей работать над академическими проектами с применением современных цифровых технологий. Мы стремимся выпускать специалистов с широким спектром компетенций, способных работать в IT-компании, исследовательской организации, в музее или архиве, используя современные подходы к анализу данных.
Как устроено обучение?
  • Модульная система: учебный год состоит из пяти модулей по семь недель занятий и одной контрольной недели. Всего примерно 10 месяцев учебы и 2 месяца каникул.
  • Каждый курс включает лекции, семинары и проектную работу.
  • На семинарах вас ждет совместное создание кода и работа над своим исследовательским проектом.
  • Зачет обычно проводится в виде защиты проекта.
  • Наши проекты и курсы интегрированы в актуальную научную работу исследователей.
  • По итогам обучения вы защитите проект, а на программе магистратуры также напишите магистерскую диссертацию, в которой исследуете научную проблему и представите практическое решение, реализованное с использованием методов прикладного анализа данных и/или искусственного интеллекта.
ДПО

Количество мест: 10

Формат обучения на выбор:
- очно в Европейской университете в Санкт-Петербурге
- онлайн
- смешанный формат

Время занятий: 3-4 раза в неделю с 18:30

Документ по окончании обучения:
Диплом о профессиональной переподготовке.
Если слушатель в процессе получения высшего образования, выдается справка о прослушанных курсах.

Стоимость обучения:
295 000 руб



МАГИСТРАТУРА

Количество мест: 20
1 – 5 место — скидка 95% на обучение.
6 – 20 место — полная стоимость обучения
*Рейтинг пересматривается каждые полгода на основе успеваемости

Стипендия:
1 – 3 место — стипендия 15 000 р. в месяц, а также компенсационная выплата для магистров — граждан РФ с регистрацией вне Санкт-Петербурга в размере 10 000 р.

Формат обучения:
очно в Европейской университете в Санкт-Петербурге

Время занятий: 3-4 раза в неделю с 18:30

Документ по окончании обучения:
Диплом государственного образца по направлению 09.04.03 Прикладная информатика

Стоимость обучения:
340 000 руб

Программа магистратуры
Программа длится 10 модулей (4 семестра)

Первый курс:
1 модуль: высшая математика и введение в статистику, программирование на Python, практический минимум
2 модуль: высшая математика и введение в статистику, программирование на Python, базы данных и SQL, проектный менеджмент
3 модуль: высшая математика и введение в статистику, программирование на R, проектная работа
4 модуль: машинное обучение и нейронные сети, алгоритмы и структуры данных, проектная работа
5 модуль: машинное обучение и нейронные сети, защита проектов

Студенты также посещают занятия по иностранному языку:
  • вторник и суббота в 10:00 — если ваш уровень владения языком Beginners, Pre-Intermediate, Intermediate, Upper-Intermediate
  • суббота — если ваш уровень владения языком Advanced, Proficiency

Второй курс:
6 модуль: методология научных исследований, обработка естественного языка, визуализация данных / критический анализ данных, научно-исследовательская работа
7 модуль: технологии программирования, компьютерное зрение, данные и вызовы в общественных науках, научно-исследовательская работа
8 модуль: генеративный искусственный интеллект, данные и вызовы в общественных науках, научно-исследовательская работа
9 модуль: безопасность искусственного интеллекта / техноэтика, данные и вызовы в общественных науках, научно-исследовательская работа
10 модуль: работа над магистерской диссертацией
Программа ДПО
Программа длится 10 месяцев, по итогам обучения студенты получают диплом о переквалификации по направлению "Аналитик данных". Обучение может проходить как очно, так и полностью в онлайн формате.
Наши проекты
Проектная деятельность — важнейшая часть обучения на ПАНДАНе.
Проектные команды состоят из двух кураторов и 3−5 слушателей − студентов программы ДПО и магистратуры.
Мы разрабатываем концепции проектов совместно с исследователями Европейского и ожидаем продукт, обладающий научной и общественной ценностью.

Ключевые даты

23 июня
Начало приема документов
21 июля
Завершение приема документов в магистратуру до 18:00 по Мск
3 августа
Дедлайн подачи портфолио для обеих программ до 23:59 по Мск
до 11 августа
Анонс результатов конкурса портфолио
14 - 20 августа
Собеседования
22 августа
Резервный день для прохождения собеседования
25 августа
Зачисление
Команда ПАНДАНа
Полезные ссылки
КОНТАКТЫ ПРИЕМНОЙ КОМИССИИ
Адрес: ул. Шпалерная, дом 2/4, литера А

E-mail: admissions.pandan@eu.spb.ru, pandan.eu@yandex.ru.

Присоединяйтесь к нам социальных сетях: