Бакалавриат
Направление: Прикладная математика и информатика
Анализ данных (с частичным применением ДОТ)
очно-заочная
Частично дистанционная
4,5 года
ru
русский
Информация о поступлении
Вступительные испытания
    Array ( [0] => Array ( [NAME] => Математика [ID] => 10504 [TRIM_NAME] => [LINK] => http://www.fa.ru/priemka/pk/Documents/2023/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D1%8B%20%D0%92%D0%98/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0%20-%20%D0%B1%D0%B0%D0%BA-%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%86%202023.pdf ) [1] => Array ( [NAME] => Русский язык [ID] => 3943 [TRIM_NAME] => [LINK] => http://www.fa.ru/priemka/bakalavr/Documents/%d0%a0%d0%a3%d0%a1%d0%a1%d0%9a%d0%98%d0%99%20%d0%af%d0%97%d0%ab%d0%9a.pdf ) [2] => Array ( [NAME] => На выбор: Информатика и информационно-коммуникационные технологии (ИКТ)​​ или Физика или Иностранный язык [ID] => 28746 [TRIM_NAME] => Иностранный язык [LINK] => http://www.fa.ru/priemka/bakalavr/Pages/ispitaniya.aspx ) )
  1. Математика
  2. Русский язык
  3. На выбор: Информатика и информационно-коммуникационные технологии (ИКТ)​​ или Физика или Иностранный язык
Количество мест
Бюджетные места
2
В т.ч. особая квота
-
В т.ч. целевая квота
совмещенная квота(1)
В т.ч. отдельная квота
1
Платные места
23
Данные приёма
2024 года
Конкурс
-
чел./место
Средний балл (ЕГЭ)
-
Стоимость обучения
От: 56 100
Описание программы

Программа бакалавриата "Анализ данных и принятие решений в экономике и финансах" предназначена для студентов, которые интересуются использованием данных для принятия стратегических решений в области экономики и финансов.

Студенты изучат основы экономической теории, финансов, статистики и анализа данных, а также основы программирования и работы с базами данных. Они также изучат методы математического моделирования, прогнозирования и оптимизации, которые могут быть применены к экономическим и финансовым данным.

Программа также включает изучение современных инструментов анализа данных, таких как машинное обучение, их применение в экономике и финансах, а также этические и законодательные аспекты работы с данными.

Студенты будут обучаться практическим навыкам анализа данных и принятия решений в контексте реальных экономических и финансовых ситуаций, работая над проектами и кейс-стади. Они также будут изучать методы презентации и визуализации данных для эффективного обмена информацией и принятия решений.

По завершении программы студенты будут готовы к работе в области анализа данных, консультирования по вопросам принятия решений в экономике и финансах, а также к продолжению образования в области магистратуры или MBA.

Стратегические партнеры
Профили программы
Анализ данных и принятие решений в экономике и финансах
Подробная информация о профиле
Описание

Вы получите фундаментальную математическую подготовку, освоите необходимый компьютерный инструментарий, изучите современные языки программирования, получите навыки анализа данных, прикладного экономико-математического моделирования.   Программа предназначена для тех, кто хочет стать специалистом в области анализа данных и принятия решений в экономике и финансах. Программа предлагает уникальную возможность изучения современных методов и технологий анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта, которые используются в экономике и финансах.

После окончания программы выпускники смогут
Анализировать большие объемы данных для выявления тенденций и паттернов в экономике и финансах.
Прогнозировать спрос и предложение на рынке на основе аналитических данных.
Разрабатывать стратегии развития и оптимизации бизнес-процессов для крупных корпораций.
Принимать решения о выдаче кредитов и управлении инвестициями в финансовых институтах и банках.
Оценивать риски и принимать инвестиционные решения в страховых компаниях и инвестиционных фондах.
Разрабатывать экономические политики и мониторить рынок труда в государственных учреждениях.
Оптимизировать производственные процессы и управлять финансами в малых и средних предприятиях.
Проводить анализ рыночной конкуренции и разрабатывать маркетинговые стратегии.
Использовать методы статистики и эконометрики для анализа данных.
Визуализировать данные с помощью специализированных программ и инструментов.
Разрабатывать модели прогнозирования на основе аналитических данных.
Проводить анализ финансовой отчетности и оценивать финансовое состояние компаний.
Применять методы машинного обучения для анализа данных и принятия решений.
Выявлять финансовые мошенничества и аномалии на основе данных.
Разрабатывать отчеты и презентации на основе результатов анализа данных для принятия решений
Дисциплины программы
  • Технологии обработки больших данных
    Целью дисциплины является приобретение знаний о методах обработки данных. После изучения этой дисциплины Вы сможете: применять методы обработки больших данных для решения типичных задач в области экономики и финансов, разрабатывать новые методы исследования данных на основе существующих.
  • Электронные деньги
    Вы узнаете о технологиях, которые используются в цифровой экономике, таких как облачные вычисления, интернет вещей, блокчейн и искусственный интеллект. Вы узнаете, как эти технологии меняют бизнес-модели и создают новые возможности для компаний. Вы также получите практические навыки работы с различными технологиями, такими как AWS, Azure, Google Cloud, IoT-устройства и другие. Вам будут представлены примеры реальных проектов и задач, которые помогут вам лучше понять применение сквозных технологий в цифровой экономике.
  • Технологии обработки данных
    Вы научитесь исследовать данные с использованием современных языков программирования, применять популярные модули языков программирования, находить тенденции и закономерности в данных, наглядно визуализировать их. Вы получите навыки исследования данных в приложении к типичным экономико-финансовым задачам.
  • Машинное обучение
    Вы научитесь применять алгоритмы машинного обучения для решения различных задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация и обработка естественного языка. Вы узнаете о различных типах моделей машинного обучения, таких как линейные модели, деревья решений, нейронные сети и ансамбли моделей. Вы также научитесь выбирать подходящие методы предобработки данных, такие как масштабирование, кодирование категориальных признаков и обработка выбросов. Вы получите практические навыки в использовании библиотек и инструментов для машинного обучения, таких как scikit-learn, TensorFlow и Keras. Вам будут представлены примеры реальных проектов и задач, которые помогут вам лучше понять применение машинного обучения в различных сферах.
  • Технология сложных сетей в экономике
    Вы изучите методы, включающие в себя анализ графов, теорию игр, машинное обучение и другие подходы. Вы узнаете, как применять эти методы для анализа производительности системы, выявления узких мест и определения наилучших стратегий оптимизации. Вы получите практические навыки и знания, которые помогут вам стать более эффективным разработчиком и решать сложные задачи в своей области.
Получить консультацию о программе
Отправте заявку и с вами свяжется специалист для консультирования
Карьера и работа

КЕМ ВЫ СТАНЕТЕ


  1. Web разработчик
  2. Python разработчик
  3. Full-stack разработчик
  4. Back-end разработчик
  5. Инженер-программист

 
Вы научитесь анализировать большие объемы данных и применять методы машинного обучения для решения задач в экономике и финансах. Вы узнаете, как использовать инструменты и технологии для сбора, хранения, обработки и анализа данных, а также как создавать модели машинного обучения для прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов.

Вам будут представлены примеры реальных проектов и задач, которые помогут вам лучше понять применение анализа больших данных и машинного обучения в экономике и финансах. Вы также получите практические навыки работы с различными инструментами и технологиями, такими как Python, R, SQL, Hadoop, Spark и другие.

Организации, в которых можно пройти практику с последующим трудоустройством
Уникальные преимущества программы
  • Высокий спрос на специалистов в области анализа данных и принятия решений в экономике и финансах на рынке труда
  • Возможность получения высокооплачиваемой работы в крупных компаниях и организациях
  • Значительный вклад в развитие экономики и финансовой сферы, что позволяет оказывать влияние на мировую экономику и финансовые рынки
  • Возможность применять современные методы и технологии анализа данных для принятия важных бизнес-решений
  • Широкий спектр возможностей для профессионального роста и развития карьеры.
  • Интеграция современных методов анализа данных и технологий для обработки больших объемов информации.
  • Обучение использованию специализированных программ и инструментов для визуализации и анализа данных.
  • Практическая ориентация программы, включающая реальные кейсы из бизнес-среды и финансового сектора.
  • Развитие навыков прогнозирования и принятия решений на основе данных для оптимизации бизнес-процессов и управления финансами.
  • Обучение использованию методов машинного обучения и эконометрики для анализа данных и прогнозирования трендов в экономике и финансах.
Ведущие преподаватели
Как поступить
1
Выбрать программу бакалавриата
2
Собрать документы/ Заполнить электронную анкету
3
Написать
заявление
4
Пройти вступительные испытания
5
Начать
обучение
Почему абитуриенты выбирают наш ВУЗ?
Остались вопросы? Задайте свой вопрос приемной комиссии
Приемная комиссия
+7(495)249-5249 9:00-18:00
График работы приёмной комиссии: понедельник-пятница: 9:00-18:00
125993, Москва, Ленинградский пр-т, д.51/1
Понравилось? Поделитесь!