Выбрав программу профессиональной переподготовки
, Вы присоединяетесь к группе и проходите обучение вместе с основной магистратурой.
Как проходит обучение
Лекции и семинары в Zoom
Запись занятия и доступ на время обучения
Контрольные работы в качестве промежуточной проверки знаний
Обратная связь на домашние задания
КОМУ ПОДОЙДЕТ ПРОФЕССИЯ РАЗРАБОТЧИК BIGDATA
Разработчик
сможете совершенствовать навыки программирования, расширить и получить новые знания в desktop, web разработки, а также в работе с большими данными.
Аналитик
сможете проводить аналитику с помощью SQL и NoSQL инструментов, визуализировать данные и отчеты на основе больших массивов информации.
Data engineer
курсы помогут увеличить свой рабочий арсенал прикладных знаний в работе с данными.
Data scientist
получите знания по современным инструментам и подходам, необходимым для сбора, хранения и обработки данных. Изучите модели машинного обучения в применении к большим данным.
Для успешного прохождения курса нужно владеть базовыми знаниями Python, Linux, SQL, Spark, Hadoop, Docker. Желателен минимальный опыт в Java.
Не уверены, что готовы к успешному прохождению программы? Пройдите тест и проверьте свои знания
Чтобы получить Профессию Разработчик BIGDATA, подтвержденную Дипломом о профессиональной переподготовке МФТИ установленного образца, необходимо пройти обучение на трех самостоятельных курсах
КУРС ХРАНЕНИЕ И ОБРАБОТКА БОЛЬШИХ ОБЪЁМОВ ДАННЫХ
Старт: февраль 2026 года Длительность: 4 месяца Занятия 1 раз в неделю, расписание на согасовании
Распределённые файловые системы (GFS, HDFS)
Распределённые файловые системы (GFS, HDFS). Её составляющие. Их достоинства, недостатки и сфера применения. Чтение и запись в HDFS. HDFS APIs: Web, shell, Java.
Парадигма MapReduce
Парадигма MapReduce. Основная идея, формальное описание. Обзор реализаций. Виды и классификация многопроцессорных вычислительных систем. Hadoop. Схема его работы, роли серверов в Hadoop-кластере. API для работы с Hadoop (Native Java API vs. Streaming), примеры. MapReduce, продолжение. Типы Join'ов и их реализации в парадигме MR. Паттерны проектирования MR (pairs, stripes, составные ключи).
Управление ресурсами Hadoop-кластера. YARN
Hadoop MRv1 vs. YARN. Нововведения в последних версиях Hadoop. Планировщик задач в YARN. Apache Slide.
SQL over BigData: Apache Drill, Cloudera Impala, Presto, Hive
SQL over BigData: Apache Drill, Cloudera Impala, Presto, Hive. Повторение SQL. HiveQL vs. SQL. Виды таблиц в Hive, типы данных, трансляция Hive-запросов в MapReduce-задачи. Аналитические функции в Hive. Расширения Hive: Streaming, User defined functions. Оптимизация запросов в Hive.
Технологии обработки данных в распределенной оперативной памяти. Apache Spark
Spark RDD vs Spark Dataframes Spark SQL Spark GraphFrames
Обработка данных в реальном времени. Kafka, Spark Streaming
Обработка данных в реальном времени. Spark Streaming. Распределённая очередь Apache Kafka. Kafka streams.
BigData NoSQL, Key-value базы данных
HBase. NoSQL подходы к реализации распределенных баз данных, key-value хранилища. Основные компоненты BigTable-подобных систем и их назначение, отличие от реляционных БД. Чтение, запись и хранение данных в HBase. Minor- и major-компактификация. Надёжность и отказоустойчивость в HBase. Cassandra. Основные особенности. Чтение и запись данных. Отказоустойчивость. Примеры применения HBase и Cassandra. Отличие архитектуры HBase от Сassandra.
КУРС ТЕХНОЛОГИИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ И ОПЕРАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
Старт: сентябрь 2026 года Длительность: 4 месяца Занятия 1 раз в неделю
Семейство ОС Unix. Современные инструменты для работы в консоли
Семейство ОС Unix, основные дистрибутивы и их отличия. Основные командные интерпретаторы, их отличия. Утилита sed, язык awk. Использование Python как заменителя shell. Jupyter Notebook. Терминальные мультиплексоры, автоматизация работы с ними.
Системы контроля версий
Системы контроля версий в современных проектах. Разновидности VСS. Git и работа с ним. Работа над проектами в команде. Автоматизация работы с Git.
Контейнеризация и виртуализация
Что это такое? Чем отличаются? Современные платформы и работа с ними. Автоматизация работы с виртуальными окружениями.
Непрерывная интеграция
Методология гибкой разработки. Непрерывная интеграция (continuous integration) и её этапы. Основные инструменты CI и их связь с VCS.
Оркестрация контейнеров. Kubernetes
Основные задачи и концепции. Модель безопасности и контроллеры задач. Архитектура, компоненты. Хранение данных. Взаимодействие по сети. CI/CD в Kubernetes.
КУРС МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ НА БОЛЬШИХ ОБЪЁМАХ ДАННЫХ
Старт: сентябрь 2026 | сентябрь 2027 года Длительность: 4 месяца Занятия 1 раз в неделю
Рекомендательные системы
● Рекомендательные сервисы в продакшене. ● Метрики и базовые подходы ● Классические алгоритмы. ● Нейросетевые рекомендеры. ● Нерешенные проблемы и новые направлени. ● Рекомендации и Reinforcement Learning.
Анализ эпидемиологических графов
● Foundations & Preliminaries ● Characterization of common graph types ● Notable results ● Advanced topics
Разработчик системы HJudge - системы автоматизированного тестирования Hadoop-приложений, системный администратор инфраструктуры больших данных в группе Яндекс-CERN, преподаватель курсов по обработке больших данных в МФТИ, ВШЭ, ШАД, Harbour.Space
Николай Анохин
Программист-исследователь VK, специалист в области машинного обучения и обработки больших данных
Мурат Апишев
Руководитель направления RnD в сфере NLU/NLP компании Just AI, старший преподаватель МФТИ, лектор онлайн-курсов "Нетология"
Никита Честнов
Аспирант Преподаватель курсов Практикум Python и Технологии программирования и операционных систем, Deep learning исследователь
Олег Николаевич Ивченко
Разработчик системы HJudge - системы автоматизированного тестирования Hadoop-приложений, системный администратор инфраструктуры больших данных в группе Яндекс-CERN, преподаватель курсов по обработке больших данных в МФТИ, ВШЭ, ШАД, Harbour.Space
Валентин Малых, преподаватель
Научный сотрудник Лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ/Senior Research Scientist at Huawei
Николай Анохин, преподаватель
Программист-исследователь VK, специалист в области машинного обучения и обработки больших данных
Мурат Апишев, преподаватель
Руководитель направления RnD в сфере NLU/NLP компании Just AI, старший преподаватель МФТИ, лектор онлайн-курсов "Нетология"
Курсы повышения квалификации или профессиональной переподготовки могут проходить две категории слушателей:
те, у кого уже есть среднее или высшее профессиональное образование;
те, кто еще учится в колледжах или вузах и не получил диплом.
Студенты колледжей и вузов могут параллельно учиться по программам ДПО, но удостоверения о повышении квалификации или дипломы о профессиональной переподготовке им выдадут только после того, как будет окончен курс основного образования и на руках у выпускника будет диплом вуза или колледжа.
Кто может получить дополнительное профессиональное образование
Заслуженный деятель науки РФ, доктор физико-математических наук, профессор, директор Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ)
Андрей Райгородский о ФПМИ МФТИ
"Физтех-школа прикладной математики и информатики (ФПМИ) МФТИ – безусловно ведущий мировой центр науки и образования в области математики и информатики.
Особенность нашей школы заключается в том, что она сочетает в себе активную научную деятельность и тесную связь с индустрией.
На сегодняшний день школа включает в себя 28 кафедр и 22 лаборатории от ключевых академических институтов и ключевых представителей IT-индустрии: Яндекс, Тинькофф, Сбербанк, VK, Abbyy, 1C, Huawei и другие.
Наша школа и МФТИ в целом гордятся своими выпускниками, например, мы занимаем первое место в рейтинге вузов России по уровню зарплат занятых в IT-отрасли специалистов "
Стоимость обучения
Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных
продолжительность программы от 12 месяцев
Чтобы подать заявку, получить бесплатную консультацию или подробную программу обучения, пожалуйста, заполните форму
Получение пакета документов и договора-оферты слушателем от МФТИ
Поступление оплаты на счет МФТИ
Передача документов в подразделение вашей организации
Согласование обучения внутри вашей организации
Шаги по оплате обучения работодателем
Скидки и спецпредложения не применяются
Мы работаем по 3х стороннему договору
Данные организации-заказчика
Данные слушателя
Эта анкета поможет ускорить процесс согласования договора и начать обучение быстрее.
Предоставленная информация будет использована для предварительного заполнения документов, что сэкономит ваше время.
Кроме того, мы гарантируем конфиденциальность ваших данных и обеспечим их безопасное хранение
Или вы можете приложить карточку вашей организации
Наш менеджер свяжется с вами для уточнения или дозапроса информации. Для того, чтобы начать обучение быстрее, заполните, пожалуйста, форму выше
Обучение оплатит работодатель
Если вы хотите, чтобы ваше обучение оплатил работодатель, то вам нужно заполнить форму, которая поможет ускорить процесс согласования договора и начать обучение быстрее
Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных
Часто задаваемые вопросы
Занятия проходят 1-2 раза в неделю по 2-4 академических часа, по предварительно составленному расписанию. Преподаватель проводит практические занятия дистанционно, в форме вебинаров с использованием платформы TALK или аналогичной. Самостоятельная работа выполняется слушателем в удобном для слушателя режиме. Параллельно с обучением Вы будете добавлены в чат, где сможете общаться со своими одногруппниками, куратором и преподавателем: задавать вопросы, делиться опытом
Вы сможете пересмотреть занятие в записи, если не смогли присоединиться или хотите повторить пройденную тему. Запись будет доступна на следующий день после занятия и далее на весь срок обучения
Если почувствуете, что нагрузка слишком велика, то вы можете:
Перенести сроки обучения на следующий поток.
Перейти на другой курс обучения.
Вы сможете сделать возврат средств за ту часть обучения, которую не прошли
Для получения Диплома о профессиональной переподготовке установленного образца вам необходимо будет успешно завершить все курсы в программе: выполнить все обязательные задания и сдать итоговую аттестацию
Оставляете заявку в форме
Получаете письмо с информацией о программе
Если принимаете решение начать обучение, ответным письмом подтверждаете обучение и удобное вам количество платежей
Вам приходит договор-оферта и ссылка на оплату первого платежа
После оплаты подключаем вас к курсу
Заполняете регистрационную анкету с документами
Институт напрямую, без посредничества банка, предоставляет беспроцентную рассрочку: 3, 5 или 10 платежей. Оставляя заявку, вы выбираете удобное вам количество платежей. Стоимость обучения не изменяется, просто делится на указанное вами количество платежей. Вместе с договором-офертой вам придет ваш график платежей
Мы подбираем преподавателей в соответствии с задачами, опытом и уровнем участников программы.
Для того чтобы начать обучение Вы должны иметь диплом о высшем образовании или среднем профессиональном. Возможность уделять время учебе не менее 8 часов в неделю. Иметь базовые знания по содержанию курса.