Отделяйте понятие «ИИ» от профессий, которые оно охватывает
В объявлениях о работе используется нечёткая терминология. Под обозначением «ИИ» можно найти как минимум четыре группы профессиональных ролей, названия которых различаются от компании к компании.
- Исследования: разработка новых методов машинного обучения, чаще всего требующая докторской степени.
- Инженерия машинного обучения: обучение, оценка и внедрение моделей в продукты.
- Инженерия данных: создание систем сбора, очистки и хранения данных.
- Аналитика и наука о данных: интерпретация данных для поддержки деловых решений.
Существуют и смежные роли: управление продуктом, безопасность, соблюдение нормативных требований, подготовка технической документации. Прежде чем выбирать образовательную программу, полезно прочитать несколько реальных описаний вакансий и определить, какие навыки требуются, а не полагаться только на название должности.
Оценивайте спрос с осторожностью
Отчёт Future of Jobs 2025 Всемирного экономического форума (WEF) основан на опросе более 1 000 работодателей. Согласно этому изданию, 86 % респондентов ожидают, что ИИ и обработка информации преобразуют их компании к 2030 году. Специалисты по ИИ и машинному обучению входят в тройку профессий с самым высоким процентным ростом наряду со специалистами по большим данным и инженерами в области финансовых технологий.
Среди навыков, спрос на которые растёт быстрее всего, отчёт ставит на первое место ИИ и большие данные, затем — сети и кибербезопасность, а после них — цифровую грамотность. Согласно анализу, представленному в отчёте, ИИ и обработка информации могут создать около 11 миллионов рабочих мест и привести к сокращению около 9 миллионов к 2030 году.
Эти цифры отражают ожидания работодателей, а не количество открытых вакансий. Прежде всего они указывают на направление изменений: одни задачи исчезают, другие появляются.
Разберитесь в образовательных траекториях
Единого образовательного пути к этим профессиям нет. В зависимости от желаемой роли распространены программы по информатике, математике и статистике, программной инженерии или электротехнике, а в последнее время — и специализированные программы по науке о данных или ИИ.
Исследовательские роли обычно предполагают получение докторской степени. Для инженерных ролей часто достаточно основательного бакалаврского образования в области информатики, дополненного магистратурой или проектами. На аналитические роли принимают кандидатов с более разнообразным образованием, в том числе в области экономики, социальных наук или управления, при наличии базовых знаний программирования.
Почти все программы требуют предварительной подготовки по математике: линейной алгебре, теории вероятностей, статистике и математическому анализу. Прежде чем выбирать страну, полезно сравнить эти требования, обязательные курсы и место, отведённое практическим проектам. За названиями дипломов иногда скрывается весьма разное содержание.
Изучите рейтинг QS 2026 по науке о данных и ИИ
Предметный рейтинг QS (QS World University Rankings by Subject), опубликованный 25 марта 2026 года, включает таблицу «Наука о данных и искусственный интеллект». Эта таблица появилась недавно: впервые она была опубликована в 2023 году и включала 20 университетов, после чего ежегодно расширялась. В издании 2026 года представлены 201 университет против 104 в 2025 году. QS называет её дисциплиной с наибольшим числом новых участников.
Такой рост объясняет изменения позиций, которые не всегда отражают изменение качества. Когда в таблицу одновременно входят более ста учебных заведений, те, которые уже были в ней представлены, могут опуститься в рейтинге, не претерпев никаких изменений.
| Место в QS 2026 | Университет | Страна или территория |
|---|---|---|
| 1 | Массачусетский технологический институт (Massachusetts Institute of Technology) | США |
| 2 | Стэнфордский университет (Stanford University) | США |
| 3 | Национальный университет Сингапура (National University of Singapore) | Сингапур |
| 4 | Наньянский технологический университет (Nanyang Technological University) | Сингапур |
| 5 | Университет Карнеги — Меллона (Carnegie Mellon University) | США |
| 8 | Гарвардский университет (Harvard University) | США |
| 9 | Кембриджский университет (University of Cambridge) | Великобритания |
| 10 | Университет Цинхуа (Tsinghua University) | Материковый Китай |
Два учебных заведения, разделившие 6-е место, здесь не приведены. QS отмечает, что Национальный университет Сингапура занимает самое высокое место среди университетов за пределами США, а Цинхуа впервые появился в этой таблице.
Рассматривайте таблицу в контексте всего рейтинга QS
Таблица по ИИ — лишь один из 55 предметных рейтингов издания 2026 года. По данным Стамбульского технического университета (İstanbul Teknik Üniversitesi), который ссылается на цифры QS, были проанализированы 6 273 университета, а 1 908 вошли в рейтинги по всем дисциплинам в совокупности. Число учебных заведений сильно различается между таблицами: от нескольких десятков до нескольких сотен.
QS применяет пороговые критерии: учебное заведение, не достигшее минимального уровня исследовательской активности или репутации по дисциплине, в соответствующую таблицу не включается. Поэтому отсутствие в таблице не означает, что учебное заведение не предлагает такую программу, а лишь указывает на то, что оно не вошло в рейтинг.
Эта оговорка относится и к смежной дисциплине — информатике и информационным системам, которую QS описывает как одну из дисциплин с наибольшим числом представленных университетов в мире. У одного и того же учебного заведения позиции по информатике и науке о данных могут заметно различаться, поскольку состав сравниваемых учебных заведений неодинаков.
Проверьте критерии, стоящие за местом в рейтинге
В предметных рейтингах QS объединяет академическую репутацию, репутацию среди работодателей, влияние цитирования и индекс Хирша. Эти показатели измеряют прежде всего исследовательскую деятельность и известность. Они мало говорят о качестве преподавания на первом курсе, размере учебных групп или доступе к стажировкам.
При выборе бакалавриата более конкретная информация часто имеет больший вес: содержание курсов, возможности стажировок, доступные студентам лаборатории, опубликованные учебным заведением показатели трудоустройства. Для докторантуры профиль научного руководителя и лаборатории важнее места университета в рейтинге.
Новый и быстро растущий рейтинг полезно сопоставлять с другими источниками: сайтами программ, публикациями исследователей, отзывами выпускников, списками отраслевых партнёров.
Сравните университетское образование и краткосрочные программы
Существует множество сертификатных программ и интенсивных курсов по ИИ, организаторы которых подчёркивают их результативность. В источниках, изученных для этой статьи, не удалось найти опубликованные и сопоставимые данные о перспективах трудоустройства после таких краткосрочных программ. Лучше опираться на то, что можно проверить.
Всемирный экономический форум ставит навыки в области ИИ и больших данных на первое место среди навыков с наиболее быстро растущим спросом: спрос существует на навыки, а не на конкретный тип диплома. При этом исследовательские роли по-прежнему связаны с образованием выше уровня бакалавриата, а некоторые регулируемые профессии требуют признанного диплома.
Для сравнения краткосрочного обучения с университетской программой полезнее всего критерии, опубликованные учебным заведением: подробное содержание курсов, продолжительность, наличие оцениваемых проектов, признание учебных кредитов университетом и список работодателей-партнёров. Теоретические основы математики, в свою очередь, сохраняют свою полезность и при смене инструментов.
А что в Канаде?
В 2017 году Канада запустила свою Панканадскую стратегию в области искусственного интеллекта, которую Канадский институт перспективных исследований (CIFAR) представляет как первую национальную стратегию ИИ в мире. Она опирается на три национальных института: Mila в Монреале, Vector Institute в Торонто и Amii в Эдмонтоне. Эти институты связаны с расположенными поблизости университетами и принимают исследователей, магистрантов и докторантов.
Конкретные места канадских университетов в предметной таблице QS 2026 здесь не приводятся: на момент написания статьи не удалось ознакомиться с подробным рейтингом целиком; проверить его можно на сайте QS.
Для изучения образовательных траекторий StudyCanada предлагает страницу Университета Торонто (University of Toronto), страницу Монреальского университета (Université de Montréal), страницу программы B.Sc. по информатике в Университете Макгилла (McGill University) и страницу программы по информатике в Университете Ватерлоо (University of Waterloo). На каждой странице указаны требования к предварительной подготовке по математике и условия для иностранных студентов.