Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Бакалаврская программа «Прикладной анализ данных»

06
Апрель

О программе

Целью программы является подготовка высококвалифицированных аналитиков и специалистов в области data scienсе, обладающих пониманием задач прикладной экономики, в частности задач финансовой  сферы, и умеющих творчески применять свои знания и умения к успешному их решению.

Основные задачи:

  • Получение студентами хорошей математической подготовки, традиционной для российского высшего образования.
  • Формирование компетенций в различных областях программирования и современной информатики, таких как анализ данных и машинное обучение, проектирование и разработка программного обеспечения.
  • Получение навыков профессиональной работы с большими данными и построения аналитических моделей для финансового сектора экономики.
  • Обучение работе в англоязычной среде, адаптация к международной системе образования.

В чем преимущества программы?

1. Обучение на уникальном совместном факультете НИУ ВШЭ и Яндекса

В 2014 году Высшая школа экономики и компания «Яндекс» открыли факультет компьютерных наук, где сочетание академической науки и практического опыта позволяет обучать специалистов, готовых включиться в работу по решению широкого спектра IT-задач сразу по окончании университета.



2. Программа, созданная совместно c известным британским университетом

Программа создана в 2018 году на основе программ «Прикладная математика и информатика» ФКН НИУ ВШЭ и «Data science and business analytics» LSE, объединив в себе лучшие практики обоих университетов.

3. Высокий уровень подготовки

Сильный преподавательский состав, имеющий успешный опыт реализации программы «Прикладная математика и информатика».

В числе преподавателей факультета – сотрудники высокотехнологичных компаний (Яндекс, Сбер и других), представители лучших российских научных групп в области IT (Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН, Института системного анализа РАН, Вычислительного центра им. А.А. Дородницына РАН), победители международных чемпионатов по программированию по системе ICPC и международных математических олимпиад.

4. Получение профессиональных компетенций в предметной области

Программа содержит блок финансово-экономических дисциплини прикладные курсы, на которых рассматриваются типовыепостановки задач, возникающих в экономике, финансах и бизнесе,и изучаются эффективные методы их решения. На специализации«Анализ данных в естественных науках» рассматриваютсяприкладные задачи физики и биоинформатики.

5. Широкие возможности для продолжения образования

Выпускники смогут продолжить образование на магистерских про-граммах ведущих вузов мира как по направлению «Прикладная математика и информатика», так и по направлениям «Экономика»,«Финансы и кредит», «Менеджмент». На факультете в 2017 году открылась магистерская программа «Финансовые технологии и анализ данных», партнером которой выступает Сбер – лидер IT-трансформации в банковской сфере.

6. Активная проектно-исследовательская работа

Практическая работа занимает значительную часть образователь-ной программы и начинается со 2-го курса, когда все студенты выполняют курсовой программный проект под руководством ментора-практика. На 3–4-м курсах студент может переключиться на исследовательскую работу или продолжить практико-ориентиро-ванные проекты уже в команде – по задачам, которые предлагают партнеры факультета. При отборе проектных задач предпочтениеотдается задачам аналитической направленности.

7. Финансовая поддержка лучших студентов

Призеры и победители Всероссийской олимпиады школьников по информатике, математике и физике получают Стипендию ФКН для победителей и призеров Всероссийской олимпиады школьников в течение первого года обучения. На факультете действует стипендиальная программа «Яндекс». Претендовать на стипендию могут наиболее активные и успешные в учебе студенты (уже с первого года обучения) и аспиранты ВШЭ. Ежегодно лауреатами становятся десять студентов-бакалавров, трое студентов магистратуры и трое аспирантов. Размер выплат соответственно составляет 30, 35 и 40 тысяч рублей ежемесячно.


8. Тесная связь с индустрией

Факультет сотрудничает с банками (Сбер, Т-Банк) и другимифинансовыми компаниями (Московская биржа, «Форексис»,АТОН), крупными партнерами являются такие IT-компании,как Яндекс и 1С. Число партнерских организаций постояннорастет. Сотрудники компаний приглашаются на программув качестве консультантов, менторов проектов и преподавателей.Эксперты помогают студентам решать конкретные бизнес-кейсыв рамках прикладных курсов и НИС.

Что я буду изучать?

  • Математические дисциплины, ключевые для специалиста по компьютерным наукам: дискретную математику, математический анализ, линейную алгебру и геометрию, дифференциальные уравнения, теорию вероятностей и математическую статистику
  • Цикл обязательных дисциплин по программированию, построенный по тому же принципу, что и на программе Прикладная математика и информатика
  • Базы данных, основы построения информационных систем
  • Машинное обучение и приложения
  • Отдельной компонентой программы является блок финансово-экономических дисциплин:
  1. Введение в экономику
  2. Введение в эконометрику
  3. Статистические методы анализа рынка
  4. Бизнес и менеджмент в глобальном мире
  • Ряд дисциплин по выбору (корпоративные финансы, финансовая математика, экономика управления, электронный бизнес)
  • Прикладные экономические задачи в рамках выполнения проектов, курсовых и дипломных работ, изучения дисциплин Машинное обучение и Бизнес-аналитика и прикладная статистика

Специализации:

  • Анализ данных в финансах
  • Анализ данных в бизнесе
  • Анализ данных в естественных науках

Схема преподавания по годам обучения


Где я буду работать?

Выпускник программы сможет стать ведущим специалистом в современных финансовых организациях, в консалтинге, в IT-компаниях и стартапах. Навыки разработки сложных программных систем, работы в команде, анализа больших объёмов данных, продвинутой аналитики с помощью методов машинного обучения позволят занимать ведущие позиции и отвечать за цифровую трансформацию бизнеса.


Типичные места его будущей работы:  

  • банковский, инвестиционный и страховой бизнес (Сбер, Альфа-Банк, Т-Банк, WorldQuant, Московская биржа)

  • ведущие интернет-компании (Яндекс, Mail.ru, Рамблер)

  • ведущие компании – производители программного обеспечения 

  • консалтинговые компании ("Яков и Партнёры", СберРешения, "ГазпромЦПС" и др.)

  • IT-отделы и отделы по работе с большими данными крупных сотовых операторов (Билайн, МТС, Мегафон)


↑ вернуться