«без шуток, впервые за время обучения на физтехе могу сказать, что нормально поняла и выучила предметы благодаря формату обучения и подаче материала!!»
Вероника Прохорова
студентка DS-потока, 4 курс
для студентов · МФТИ
DS-поток — чтобы уметь решать, а не угадывать
Большинство программ по Data Science либо чисто теоретические, либо прикладные под тренды. DS-поток — это связка теории с практикой: здесь изучаются разные подходы, решаются задачи на каждую тему и формируется фундамент, который не ломается со временем.
Нагрузка высокая — да. Зато на выходе появляется навык широко мыслить и находить нестандартные решения.
Для кого и какие знания нужны
Про требования на входе и кому будет комфортно учиться на DS-потоке.
для кого
- Студенты МФТИ от 3 курса, которым интересен анализ данных, машинное, глубокое обучение и работа с реальными задачами.
- Те, кто готов к высокой учебной нагрузке и системной работе в течение семестра.
- Те, кто хочет не просто «освоить инструменты», а понять, как и почему работают методы.
- Студенты, планирующие дальнейшее развитие в DS, ML, аналитике или смежных направлениях.
какие знания предполагаются
- Базовая математика на уровне 1–2 курсов ФПМИ.
- Теория вероятностей и понимание базовых статистических понятий.
- Курс «Введение в анализ данных» или «Phystech@DataScience».
- Уверенное владение Python на уровне написания функций, работы с библиотеками и простого анализа данных.
Почему DS-поток?
Теория vs практика??? Мы нашли баланс.
главный тезис
DS-поток — это про системность: понимание того, почему метод работает, где заканчивается область его применимости и как корректно использовать его на реальных данных — от теорем и доказательств до практики и анализа ошибок.
- разбор теории: формулировки, предположения и доказательства ключевых утверждений
- переход от теорем к методам и алгоритмам, построенным на них
- практика на синтетических данных для пони мания поведения метода
- применение на реальных данных и обсуждение типичных подводных камней
Глубокая теория
Фундамент, который не устаревает: статистика, модели, постановка.
SOTA-практика
Современные методы и проверка гипотез на данных — регулярно.
Рост и карьера
Умение доводить задачу до результата и объяснять решения.
Чем DS-поток отличается
Про посыл: не модно, не круто — а фундамент + практика + широта.
формула
- В меру глубокая теория, всегда в связке с практикой
- Разные подходы в анализе данных — от базовых до современных
- Широкий круг задач и практические задания на каждую тему
- Высокие нагрузки, которые конвертируются в результат
почему это важно
Обычно программы делятся на две крайности: фаршированный гусь теории или прикладное под сейчас. DS-поток — это третья опция.
Согласованные линейки статистики, ML и DL — чтобы оно складывалось в систему.
ML или аналитика?
И то, и другое — и главное: как их совмещать в одном решении.
Не только "DL"Для узкой специализации есть курсы. Здесь — фундамент и широта.
Сильный специалистразвит во всех скилах, но с доминирующими — DS-поток помогает это выстроить.
Пересечение областейстроить сложную ML-модель и прикручивать продвинутую аналитику.
План обучения
4 семестра — от базы к продвинутым темам. Ниже — укрупнённо, по фактам.
5 семестрфундамент
В этом семестре собрана база, которой должен владеть сильный специалист: статистика, классические модели, деревья/бустинг и нейросети, плюс погружение в CV и NLP.
- оценки параметров, робастность, теория наилучших оценок
- проверка статистических гипотез (включая современные подходы)
- линейные модели, валидация
- случайный лес и градиентный бустинг (с разбором пакетов)
- нейросети на PyTorch; CV; NLP
6 семестрприкладной уровень
Последовательные данные и прикладная статистика, которые логично дополняют друг друга. Много практики, но теория остаётся.
- трансформеры в NLP и CV; техники обучения больших языковых моделей
- современное A/B: снижение дисперсии, ratio-метрики
- causal inference и uplift-моделирование
- временные ряды, случайные процессы, последовательный анализ
- байесовский подход, байесовское A/B, MCMC
7–8 семестрadvanced
Продвинутые методы и прикладные задачи: байесовские подходы, генеративные модели, RL, ранжирование, нестандартные темы на стыке направ лений.
- EM-алгоритм, вариационный вывод, Pyro, байесовские нейросети
- генеративные модели: VAE, GAN, диффузии
- речь, сиамские сети, хаки в нейросетях
- обучение с подкреплением
- рекомендательные системы и learning-to-rank
Цифры, чтобы понимать масштаб
за 4 семестра
120+
домашних заданий за всю траекторию — чтобы реально научиться решать
Это не «послушал лекции» — это постоянная практика + разбор ошибок.
100+
вопросов в боте за семестр
закрепляем темы до автоматизма
50
научных статей
разобраны студентами за время обучения
15
командных проектов
на реальных (или почти реальных) задачах
TOP-компании
где работают наши выпускники
Яндекс · T-Банк · Сбер · X5 · Авито
стало страшно от чисел?
Эти цифры про нагрузку и темп — входной уровень здесь не является решающим. При готовности учиться и работать результат обязательно придет!
Выпускники и студенты — про DS-поток
отзывы
«На DS-потоке многие темы я именно понял, а не просто выучил формулировки. Науки о данных ты начинаешь "чувствовать", поэтому их становится легче применять на практике.»
Максим Иванов
студент DS-потока, 4 курс
«Самое ценное на DS-потоке – регулярные практические задания, постоянный индивидуальный фидбек, возможность исправлять свои ошибки»
Скоро добавим больше отзывов!
FAQ
Самые частые вопросы — коротко.
Возьмут ли меня на DS-поток и смогу ли учиться?+
Можно ли работать параллельно?+
Если нужен только один узкий трек (например, CV)?+
DS-поток vs ШАД / кафедра анализа данных — что выбрать?+
Симуляторы, ИИ и DS-поток — чем это отличается?+