Профессия стала особенно актуальной в свете бурного развития сервисов, использующих технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта. Эксперты по аналитике данных обладают техническими навыками и умеют преобразовывать «сырые» данные в полезную информацию. Специалист в области Data Science и цифровой трансформации – это уникальный профессионал, обладающий знаниями сразу в нескольких областях: математике и статистике, программировании, машинном обучении, работе с базами данных. Специалист по Data Science не просто извлекает скрытые знания из данных и анализирует их с помощью самых современных методов и технологий, но и строит математические модели, прогнозы, что делает его ценным и востребованным сотрудником на рынке труда. Признаками необходимости таких специалистов являются: -автоматизация производственных и управленческих процессов; -рост объёмов данных, доступных для анализа; -развитие концепции открытых данных.

Структура программы включает в себя следующие основные направления: • общеобразовательные дисциплины – Иностранный язык в профессиональной деятельности магистра, История и методология науки; • математические дисциплины – Прикладные задачи математического моделирования, Численные методы решения задач математического моделирования; • дисциплины по анализу данных и искусственному интеллекту – Машинное обучение и анализ больших данных Статистические методы анализа данных Системы искусственного интеллекта, Искусственные нейронные сети, Когнитивные информационные технологии в искусственном интеллекте Виртуальная реальность и технологии компьютерного зрения, Проектирование автоматизированных систем управления, Технологии программирования; • практические работы и проекты в виде курсовых работ, научно-исследовательской работы, производственной практики и выпускной дипломной работы. Для студентов реализована система технической и академической поддержки. У каждой группы есть прикреплённый куратор, в обязанности которого входит: помощь студентам в административных вопросах и обеспечение взаимодействия между участниками образовательного процесса. Проекты, выполненные студентом за время обучения, могут составить портфолио для будущего работодателя или быть ориентированными на решение прикладных задач, связных с уже имеющейся профессиональной деятельностью обучающегося. Образовательная программа реализуется в очной форме с применением элементов дистанционных образовательных технологий.

Практика проводится как в научно-исследовательских лабораториях, так и на предприятиях промышленного комплекса, в IT-компаниях и научно-исследовательских центрах. Задачами производственно-технологической практики являются организация и планирование производственно-технологической деятельности, сбор, обработка, анализ и систематизация научно-технической информации мирового уровня, в том числе на иностранных языках, получение опыта пользования типовыми профессиональными программными продуктами, ориентированными на решение проектных, технологических и научных задач, получение опыта активного взаимодействия с коллегами в производственно-технологической сфере деятельности. Практики проводятся на предприятиях государственных корпораций «Роскосмос» и «Ростех», в «Лаборатории Касперского».