Совместная магистерская программа X5 и МФТИ
Регистрация закрыта
Промышленный анализ данных
в ритейле
*Обучение на кафедре бесплатное,
отбор проводится на конкурсной основе
отбор проводится на конкурсной основе
256 гб
новых прикладных знаний
3000+
часов практической работы
80+
реальных кейсов
2
года
ЗАПОЛНИТЕ
ЗАЯВКУ
ЗАЯВКУ
Нажимая кнопку «Отправить заявку» вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
Ритейл сегодня — это большой объем данных, на основе которых принимаются большие решения.
Мы предлагаем вам получить опыт работы с большими данными вместе с лидером индустрии ритейла.
Мы предлагаем вам получить опыт работы с большими данными вместе с лидером индустрии ритейла.
Продукты, над которыми ты будешь работать
Промо
Сегментация
и персонализация клиентов
и персонализация клиентов
Ценообразование
Монетизация данных
Планирование ассортимента
в X5
Большие
данные
данные
Преимущества
Сильный бренд
Х5 Group — ведущая продуктовая розничная компания России. Управляет портфелем брендов сетевых магазинов «Пятёрочка», «Перекрёсток», «Карусель», «Чижик», цифровыми бизнесами «Перекрёсток Впрок», «Около», 5Post, а также собственными службами логистики, прямого импорта и рядом цифровых сервисов для партнёров.
Огромная база знаний
Мы работаем с петабайтами данных и разрабатываем на их основе решения. Мы доказываем, что супермаркет — это тоже цифровой проект, в котором есть место большим данным, машинному зрению и другим технологиям.
Работа с лучшими
В команде Х5 мы объединяем цифровых специалистов с разными компетенциями и опытом, которые решают масштабные задачи и создают новый ритейл. На кафедре вы сможете практиковаться на реальных кейсах компании совместно с сотрудниками X5.
кафедры
Программа
Методы предиктивной аналитики
временных рядов
временных рядов
Прикладная статистика
на больших данных
на больших данных
Машинное обучение
на графах
на графах
Дискретная математика
Большие данные
Современные методы анализа
больших данных в индустрии
больших данных в индустрии
Базы данных. Дополнительные главы
Теоретические основы функционирования распределенных систем обработки и хранения больших данных
Бизнес и инфраструктура
Современные технологии
разработки сервисов анализа данных
разработки сервисов анализа данных
Проектирование систем машинного обучения
Математические методы и прикладные кейсы Data Science в ритейле
Преподаватели
«Расскажем вам, что делать с данными, которых настолько много, что вам проще привезти свой компьютер в датацентр, чем пытаться их скачать»
Руководитель кафедры
Управляющий директор «Х5 Технологии»
Управляющий директор «Х5 Технологии»
Антон Мироненков
Преподаватель
Руководитель направления мультивариативного анализа «X5 Технологии»
Руководитель направления мультивариативного анализа «X5 Технологии»
Александр Сахнов
Заместитель заведующего кафедрой
Ведущий менеджер по работе с большими данными «Х5 Технологии»
Ведущий менеджер по работе с большими данными «Х5 Технологии»
Михаил Хозин
Преподаватель
Руководитель направления машинного обучения «X5 Технологии»
Руководитель направления машинного обучения «X5 Технологии»
Максим Павлов
Олег Сапрыкин
Ведущий менеджер по работе с большими данными
Илья Трегуб
Начальник отдела интеграции данных
Условия
Уверенное знание алгоритмических языков и программирования
Сильные математические знания
Желание развиваться в сфере анализа данных
Наличие диплома
о высшем образовании (бакалавриат/специалитет)
о высшем образовании (бакалавриат/специалитет)
Этапы отбора*: скрининг резюме, тестирование, HR-интервью, техническое интервью
* Чтобы поступить на кафедру Х5 необходимо пройти приёмную кампанию МФТИ. Процессы проходят параллельно, поэтому подать заявку на кафедру можно уже сейчас.
Необходимо гражданство РФ, Армении, Беларуси, Казахстана или Киргизии
поступления
Выпускник
Формулирует совместно с бизнесом потребность в анализе данных, определяет реализуемость точностных характеристик сервиса DS, ассистирует при формулировании бизнес-кейс
Определяет требования к данным для построения прототипа
Создает модель DS, определяет пайплайн функционирования модели
Выполняет интеграцию модели с Backend, создает микросервис, обеспечивает его работу по расписанию, взаимодействие с сервисами в инфраструктуре
Осуществляет post-production поддержку работы сервиса,
выявляет corner-кейсы, выполняет переобучение модели на новых данных
выявляет corner-кейсы, выполняет переобучение модели на новых данных
— аналитик от бизнес-кейса до post-production
кафедры
Регистрация закрыта
В начале апреля откроется онлайн-тестирование. Следите за обновлениями
Нажимая кнопку «Подать заявку» ты соглашаешься с политикой конфиденциальности.
