Состав и критерии оценивания портфолио

Прием на программу «Аналитика данных и прикладная статистика» осуществляется на основе конкурса портфолио. 

Сроки подачи документов на программу – c 01 апреля по 15 сентября 2024 года для граждан РФ и с ноября 2023 по 15 сентября 2024 для иностранных граждан.
 

Рекомендации к документам портфолио

На основе документов портфолио мы стремимся понять, кто Вы и для чего Вам нужна наша программа.  Мы рекомендуем:

• В мотивационном письме подчеркнуть как обучение на нашей программе вписывается в Ваши карьерные планы: какие у Вас цели и как наша программа может помочь Вам реализовать их?
• Не нужно подробно описывать в мотивационном письме свой предыдущий опыт работы - мы узнаем это из резюме. Однако, Вы можете приводить предыдущие достижения в качестве иллюстрации того, почему Вы хотите обучаться на нашей программе.
• Рекомендательные письма должны подчеркивать Ваши сильные стороны и способность успешно обучаться на нашей магистерской программе. 

Уважаемые абитуриенты!
При подаче заявок на участие в конкурсе на несколько образовательных программ просим Вас в обязательном порядке прикреплять в портфолио полный пакет документов в соответствии с требованиями конкурсного портфолио. 

Обязательная часть 

1. Базовое образование

Учитывается средняя оценка по прослушанным курсам, наличие диплома с отличием; подтверждается копией диплома о высшем образовании (диплом бакалавра, диплом специалиста, диплом магистра) и соответствующего приложения к нему. Направление базового образования значения не имеет.

2. Мотивационное письмо

(около 1000 слов, составляется на английском языке)

В мотивационном письме абитуриенту необходимо показать осознанность выбора специализации, как его/ее практические и научные интересы связаны с применением прикладной статистики и сетевого анализа, что он/она ожидает получить от обучения в магистратуре, чем планирует заниматься в дальнейшем. Оценивается содержание письма, структура, язык изложения.

3. Рекомендательные письма

Два письма, заверенные подписью, одно из которых от преподавателя или научного руководителя, с указанием ФИО, должности, ученой степени, места работы, телефона и e-mail.

4. Резюме с описанием образовательной и профессиональной траектории

Учитываются:

• опыт научно-исследовательской деятельности: выпускные квалификационные работы; участие в научных конференциях, семинарах и школах; опубликованные и принятые к публикации научные работы в профессиональных изданиях; участие в профильных исследовательских работах;
• опыт профессиональной деятельности в области статистики, анализа данных или смежных областях;
• личные достижения абитуриента: участие в олимпиадах, научных конференциях, именные стипендии.

5. Подтверждение знания английского языка

Не требуется, если родной язык абитуриента — английский, а также в случае получения образования на английском языке. В качестве подтверждения знания английского языка учитываются прохождение обучения на английском (лекции, семинары, письменные работы, устные выступления) в вузе, а также публикации на английском языке. Опционально: тесты TOEFL, IELTS или эквивалент.

Дополнительная часть

6. Другие материалы:

6.1. Любые дополнительные свидетельства академических и профессиональных достижений, которые помогут кандидату, например, награды (почетные грамоты, благодарственные письма и пр.), членство в академических и профессиональных сообществах, руководство коллективами или проектами (в работе или учебе), пр.

6.2. Свидетельства о внеучебной деятельности, такие как волонтерство и общественная деятельность.

6.3. Стандартизированные тесты, пройденные на английском языке (GMAT, GRE или эквивалент).

6.4. Сведения о дополнительном образовании: сертификаты онлайн-курсов (любых российских или зарубежных платформ), летних школ, курсов повышения квалификации. Особенное значение имеет прохождение математических курсов и курсов по статистике, если таковых не было в базовом образовании.

7. Собеседование на английском языке (офлайн или онлайн)

Критерии оценки портфолио по программе «Data Analytics and Social Statistics»