Бизнес-аналитика и системы больших данных

Следите за обновлениями и анонсами в Telegram-канале для абитуриентов Высшей школы бизнеса 

Программа даёт возможность формирования уникального набора междисциплинарных компетенций, включая математические и технологические знания и навыки для выбора, оценки, анализа и использования инструментария и технологий больших данных; компетенции, обеспечивающие понимание архитектуры бизнеса, влияния внедрения новых ИТ-технологий, в том числе технологий больших данных, на эффективность управления предприятием; управленческие компетенции в области внедрения систем больших данных и сервисов на основе технологий больших данных; а также исследовательские компетенции в области аналитики больших данных, предсказательного моделирования, прогнозирования, управления данными предприятия, бизнес-анализа, экономико-математического моделирования.

В международном рейтинге магистерских программ по бизнес-образованию QS World University Rankings by Program: Business Masters программа позиционируется в области бизнес-аналитики (QS Business Masters Rankings: Business Analytics – MSc in Business Analytics, specializations: Operation analytics) являясь единственной магистерской программой российских университетов в данном престижном рейтинге.

Англоязычная среда обучения, международная интеграция программы, практико-ориентированность учебных дисциплин, высокая престижность и конкурентоспособность получаемой профессии обеспечивают программе лидирующие позиции.

Очное обучение ведётся на территории АУК «Шаболовка» (г. Москва, ул. Шаболовка, д.26). Занятия проходят преимущественно в вечернее время (с 18.10 до 21.00) по будним дням и в дневное время по субботам, что позволяет нашим студентам эффективно совмещать обучение и профессиональную деятельность. 

Учебные дисциплины программы читают как ведущие преподаватели НИУ ВШЭ, так и приглашенные эксперты-практики. Все преподаватели обладают успешным опытом преподавания на английском языке.

Учебный план студентов программы формируется из дисциплин, обязательных к изучению, и дисциплин, которые студент может выбирать в соответствии с индивидуальными входными компетенциями и ориентируясь на указанные в программе курса пререквизиты. Дополнительно в учебный план могут быть включены дисциплины из других магистерских программ (на английском языке).

К обязательным предметам относятся следующие дисциплины:

• Economic and Mathematic Modeling (Экономико-математическое моделирование)
• Enterprise architecture perfection (Совершенствование архитектуры предприятия)
• Methods and Tools for the Intellectual Analysis of Big Data (Методы и средства интеллектуального анализа больших данных)
• Strategic innovation management (Стратегическое управление инновациями).
• System Analysis and Organization Design (Системный анализ и проектирование)

В качестве дисциплин по выбору предлагаются следующие курсы:

• Advanced Data Management (Современный менеджмент данных)
• Applied Blockchain in the Modern Enterprise Architecture (Прикладной блокчейн в архитектуре современного предприятия)
• Applied Machine Learning (Прикладные аспекты машинного обучения)
• Big Data Based Marketing Analytics (Маркетинговая аналитика на основе больших данных)
• Big Data Collection, Storage&Processing in Heterogeneous Distributed Computer Networks (Сбор, хранение и обработка данных в гетерогенных распределенных компьютерных сетях)
• Big Data Systems Development and Implementation (Разработка и внедрение систем больших данных)
• Cloud Technologies (Облачные технологи)
• Data analytics and visualization for business (Аналитика и визуализация данных для бизнеса)
• Digital Platforms and Ecosystems of Modern Business (Цифровые платформы и экосистемы современного бизнеса)
• Knowledge Management (Управление знаниями)
• Leadership and Project Team Management (Лидерство и управление командой проекта)
• Manufacturing Data Collection and Analytics (Сбор и аналитика производственных данных)
• Neural Networks and Deep Learning (Нейронные сети и глубокое обучение)
• Predictive Modelling (Предсказательное моделирование)
• Theoretical Basics of Distributed Information Processing in Big Data Systems (Теоретические основы распределенной обработки информации в системах больших данных)

Также в программу включены адаптационные дисциплины: Analysis for Business Systems (Анализ бизнес-систем), Data Science for Business Innovation (Наука о данных для бизнес-инноваций), Python for Data Science and AI (Python для науки о данных и искусственного интеллекта).

Большое внимание уделяется развитию научно-исследовательских компетенций и навыков практической работы.

Программа реализуется при поддержке и в тесном взаимодействии с корпоративными партнерами Высшей школы бизнеса - компаниями-разработчиками продуктов для аналитики больших данных: Huawei, SAP, Oracle, Ланит.

Связи с компаниями-партнерами дают доступ к работе с новейшими программными продуктами через облачные сервисы и возможность прохождения стажировок в российских и зарубежных научных лабораториях.

Студенты магистерской программы «Бизнес-аналитика и системы больших данных» могут претендовать на участие в программах академической мобильности:

1. Программы двойных дипломов (длительные программы обучения, в рамках которых студент получает дипломы нескольких университетов), в первую очередь это университет-партнёр программы University of Passau (Германия).
2. Краткосрочные программы обмена (обычно 1 модуль или 1 семестр в зарубежном университете).

Выпускник программы - кросс-функциональный специалист, способный эффективно использовать цифровые технологии нового поколения, обеспечивающие экономически эффективное извлечение полезной информации из больших объемов разнообразных

данных в информационно-аналитической деятельности, в системах управления и принятия решений, а также для разработки на их основе новых продуктов и услуг; хорошо понимающий технические аспекты систем больших данных, владеющий техническими инструментами, методами сбора и обработки данных, основами анализа данных, а также навыками лидерства, управления командой и способный использовать методы анализа данных для управления изменениями в организации.

Именно выпускники нашей программы способны стать организаторами и лидерами цифровой трансформации предприятия, проводниками data-driven культуры – стратегии управления, основанной на данных.

Выпускники программы востребованы в любых российских и иностранных государственных и частных компаниях и организациях, имеющих практику хранения и использования больших массивов данных, а также в организациях, заинтересованных в эффективной цифровой трансформации своих бизнес-процессов на основе использования технологий обработки больших данных.

Наши выпускники могут продолжить обучение в аспирантуре, а также на программах PhD зарубежных университетов.

Документы и правила приема

Поступление вне конкурса доступно для победителей Олимпиад «Я — профессионал» и «Высшая лига».

Подробнее о поступлении на странице Траектория поступления.

Порядок поступления в магистратуру