Summary of Degree Programme
01.04.02 Applied Mathematics and Informatics
No
2 года 
Full-time, 120 з.е.
RUSENG
Instruction in Russian with some courses in English
Master
No
Не задано
2024/2025 Academic year
Financial Technologies and Data Analysis
2023/2024 Academic year
Financial Technologies and Data Analysis
КОР-1:Знает основы макроэкономики, эконометрики и построения математической модели. Владеет основными методами представления и обработки данных.
КОР-2: Умеет писать гибкий, читаемый и эффективный код на каком-либо языке программирования, решающий поставленную задачу, находить и исправлять ошибки.
КОР-3: Владеет основными методами анализа данных и машинного обучения, умеет работать с данными различной природы.
КОР-4: Знает основные алгоритмы и структуры данных, умеет применять их для решения практических задач и оценивать эффективность решений.
КОР-5: Умеет применять на практике знания об устройствах финансовых систем, финансах банков, банковской ИТ-инфраструктуре и управления рисками.
Целью программы является ответ основным вызовам, обращённым как к НИУ ВШЭ и российскому образованию в целом, так и к российским системообразующим финансовым организациям: подготовка высококвалифицированных специалистов, обладающих уникальной комбинацией компетенций в передовых областях развития информационных технологий, математики и экономики.
В результате освоения программы у выпускника должны быть сформированы следующие профессиональные компетенции (ПК):
ПК-1: Способен находить актуальные направления научных исследований, ставить и проверять научные гипотезы.
ПК-2: Способен писать эффективный, гибкий и читаемый код для решения практических задач.
ПК-3: Способен анализировать продуктовые задачи и предлагать для них решения на основе данных.
ПК-4: Способен строить гипотезы и проверять их на основе данных.
ПК-5: Способен выбирать в соответствии с решаемой задачей и строить модели машинного обучения, а также оценивать их качество.
ПК-6: Способен автоматизировать применение моделей машинного обучения и выкатывать их в продакшен.
ПК-7: Способен разбираться в архитектуре больших проектов и внедрять в них новую функциональность.
ПК-8: Способен применять на практике системные знания о жизненном цикле проектов и об инструментах управления проектами в сфере ИТ.
ПК-9: Способен строить математические модели и вычислительные алгоритмы обработки и анализа данных, принятия решений в банковской сфере с учетом неопределенности и риска, оценивает качество работы таких алгоритмов и интерпретирует результаты моделирования.
УП образовательной программы включает в себя следующие модули:
- Модуль «Ключевые семинары»: Семинар наставника;
- Модуль «Практика»: Курсовой проект, Подготовка выпускной квалификационной работы;
- Модуль «Major»: Курсы по выбору из пула дисциплин специализации;
- Модуль «МагоЛего»: Курсы по выбору из общеуниверситетского пула дисциплин;
- Модуль «ГИА»: Защита выпускной квалификационной работы (магистерской диссертации).
Обучающиеся проходят фундаментальную подготовку по релевантным разделам математики, требующимся для анализа данных, осваивают современные парадигмы программирования (параллельно-распределенные вычисления, cloud computing), современные методы машинного обучения к задачам финансов, а также изучают основы макроэкономики, корпоративных финансов и банковского дела.
Особое внимание в рамках магистерской программы уделяется применению полученных знаний на практике. Курсы включают разбор прикладных задач, связанных с анализом данных, которые возникают в крупных финансовых data-driven компаниях. В этой перспективе ключевую роль играет партнер магистерской программы – Сбербанк. Планируется предоставление студентам возможности изучать курсы для руководителей банка, реализуемые в Корпоративном университете Сбербанка; привлечение сотрудников банка к преподаванию и проведение мастер-классов с их участием; разбор кейсов и проведение «хакатонов»; работа над проектами на основе массивов данных, предоставляемых банком; проведение производственной практики в подразделениях банка с организацией обзорных выступлений руководителей этих подразделений о их задачах и текущей работе.
Экономические и финансовые дисциплины будут представлены как в адаптационных, так и в базовых обязательных курсах программы.
Практическая направленность программы будет способствовать повышению конкурентоспособности и востребованности выпускников программы.
Магистерская программа формирует у обучающихся следующие навыки и компетенции:
- Применяет на практике знания о макроэкономических аспектах устройства финансовой системы, финансах банков, банковской ИТ-инфраструктуре, об основных задачах анализа данных в области финансовых технологий, управления рисками, банковском маркетинге (обработка данных клиентов).
- Строит математические модели и вычислительные алгоритмы обработки и анализа данных, принятия решений в банковской сфере с учетом неопределенности и риска, оценивает качество работы таких алгоритмов и интерпретирует результаты моделирования (с использованием таких инструментов, как Python, R, H2O, Spark MLLib).
- Применяет на практике системные знания о жизненном цикле проектов и об инструментах управления проектами в сфере ИТ.
- Формулирует бизнес-задачи в контексте сбора необходимых данных, анализа данных, построения математической модели, имплементации в промышленной среде.
- Использует на практике современные технологии обработки больших объёмов сложно или недостаточно структурированных данных (такие как Apache Spark, Storm, Kafka, Cassandra).
Студент формирует свой индивидуальный учебный план (ИУП), содержащий не менее 60 кредитов (зачетных единиц) на один учебный год и не менее 120 кредитов (зачетных единиц) за весь период обучения.
УП образовательной программы включает в себя следующие модули:
- Модуль «Ключевые семинары»: Семинар наставника;
- Модуль «Практика»: Курсовой проект, Подготовка выпускной квалификационной работы;
- Модуль «Major»: Курсы по выбору из основного пула дисциплин ОП;
- Модуль «МагоЛего»: Курсы по выбору из общеуниверситетского пула дисциплин;
- Модуль «ГИА»: Защита выпускной квалификационной работы (магистерской диссертации).
This degree programme of HSE University is adapted for students with special educational needs (SEN) and disabilities. Special assistive technology and teaching aids are used for collective and individual learning of students with SEN and disabilities. The specific adaptive features of the programme are listed in each subject's full syllabus and are available to students through the online Learning Management System.
All documents of the degree programme are stored electronically on this website. Curricula, calendar plans, and syllabi are developed and approved electronically in corporate information systems. Their current versions are automatically published on the website of the degree programme. Up-to-date teaching and learning guides, assessment tools, and other relevant documents are stored on the website of the degree programme in accordance with the local regulatory acts of HSE University.
I hereby confirm that the degree programme documents posted on this website are fully up-to-date.
Vice Rector Sergey Yu. Roshchin
Summary of Degree Programme 'Financial Technologies and Data Analysis'