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.![Студентка ПАД Мария Марченко стала получателем стипендии им. И.Сегаловича в 2021 году Студентка ПАД Мария Марченко стала получателем стипендии им. И.Сегаловича в 2021 году](/data/2021/05/06/1380928540/segalovich%20ceremony.jpg.(651x436x123).jpg)
2. Программа, созданная совместно c престижным британским университетом
Линейка финансово-экономических и бизнес дисциплин разработана London School of Economics and Political Science, одним из ведущих университетов мира, который в международном рейтинге Quacquarelli Symonds (QS) находится на 35-м месте и при этом входит в топ-150 по компьютерным наукам и занимает 7-е место по экономике. ВШЭ является признанным образовательным центром и провайдером образовательных программ University of London и LSE.В марте 2022 года Лондонский университет объявил о приостановке сотрудничества в прежнем формате со всеми своими уполномоченными центрами в России.
В связи с этими изменениями, студенты второго, третьего и четвертого курсов ПАД смогут продолжить обучение, сдавать экзамены и получить дипломы ЛУ в качестве индивидуальных обучающихся («individual learners»).
Студенты нынешнего 1 курса смогут поступить в ЛУ в сентябре 2025 году как «individual learners» на основе полного выполнения программы 1 курса ПАД;
Когда Лондонским университетом будет принято решение о возможности обучения студентов нового (2024-2025) набора на программе ЛУ в качестве «individual learners», они смогут сдавать экзамены ЛУ без дополнительной подготовки и в дополнение к диплому НИУ ВШЭ получить диплом ЛУ.
Изменений не произошло: в учебном плане программы, в составе преподавателей, в методах обучения и формах контроля знаний. Также не изменился высокий спрос на наших выпускников со стороны международных работодателей и ведущих 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, Google 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 дисциплин и прикладные курсы, на которых будут рассмотрены типовые постановки задач, возникающих в экономике и финансах, и изучены методы их решения, которые позволяют создавать прибавочную стоимость для бизнеса.5. Широкие возможности для продолжения образования
Выпускники смогут продолжить образование на магистерских программах ведущих вузов мира, в частности в LSE, как по направлению «Прикладная математика и информатика», так и по направлению «Экономика». На факультете в 2017 году открылась магистерская программа «Финансовые технологии и анализ данных», партнером которой выступает Сбербанк – лидер IT-трансформации в банковской сфере.6. Активная проектно-исследовательская работа
Практическая работа занимает значительную часть образовательной программы и начинается со второго курса, когда все студенты должны выполнить программный проект под руководством ментора из IT-индустрии. На третьем-четвёртом курсах студент может переключиться на исследовательскую работу или продолжить практико-ориентированные программные проекты уже в команде, по задачам, которые предлагают партнёры факультета. При отборе проектных задач предпочтения будут отдаваться задачам финансово-экономической 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.![](/data/2020/09/27/1583549696/3Untitled%20design-38.png.(680x453x123).png)
8. Тесная связь с индустрией
Факультет сотрудничает с банками (Сбербанк, Альфа-Банк, Т-Банк), консалтинговыми, финансовыми (Московская биржа, Форексис, Worldquant, АТОН) и другими целевыми компаниями. Число партнерских организаций постоянно растет. Сотрудники компаний будут приглашены на программу в качестве преподавателей и менторов проектов. Эксперты будут помогать студентам решать конкретные бизнес-кейсы в рамках изучения дисциплины «Бизнес-аналитика и прикладная статистика» и научно-исследовательского семинара. В рамках изучения дисциплин «Бизнес и менеджмент в глобальном мире», «Бизнес-аналитика и прикладная статистика» и научно-исследовательского семинара студенты будут решать реальные бизнес-кейсы.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:
- Введение в экономику
- Введение в эконометрику
- Статистические методы анализа рынка
- 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
Схема преподавания по годам обучения
![](/data/2024/10/31/1930774326/Screenshot_20241031_182643.jpg)
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.![](/data/2018/02/23/1165304949/14703715797_cf852decea_o.jpg.(683x455x123).jpg)
Типичные места его будущей работы:
-
банковский, инвестиционный и страховой бизнес (Сбербанк, Альфа-Банк, Т-Банк, WorldQuant, Московская биржа)
-
ведущие интернет-компании (Яндекс, Mail.ru, Google, 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