• Программа содержит полную линейку курсов в области машинного обучения и анализа данных, сохраняет полный блок математических дисциплин и базовый блок программистских дисциплин, а также крайне насыщенный в плане содержательных дисциплин блок, посвященный экономике и финансовым технологиям.

• Программа серьезным образом ориентирована на подготовку специалистов, востребованных в ведущих российских и зарубежных хедж-фондах, и сделана при активном участии специалистов из филиалов хедж-фондов, расположенных в Санкт-Петербурге (Synthesys, Quantstellation, DataFork, Worldquant LtD), а также с участием банков - партнеров Питерского кампуса НИУ ВШЭ (банк Санкт-Петербург, Сбербанк, Северо-Западное отделение Центробанка РФ) и финансовых компаний, таких, как компания 1С.

• Программа является междисциплинарной и удачно сочетает в себе элементы высшей математики, практического программирования, анализа данных, финансового анализа, финансовых технологий.

Профессиональные компетенции, сформулированные в паспорте ОП, являются специфическими для выпускников данной  программы и определяются на основе профессиональных стандартов, соответствующих профессиональной деятельности выпускников, а также на основе анализа требований рынка труда, обобщения зарубежного опыта, проведения консультаций с ведущими работодателями, объединениями работодателей отрасли, в которой востребованы выпускники.

Виды профессиональной деятельности, к которым готовятся выпускники, освоившие программу бакалавриата:
•    научно-исследовательская деятельность;
•    проектная и производственно-технологическая деятельность;
•    организационно-управленческая деятельность.

Совокупность всех универсальных, общепрофессиональных и профессиональных компетенций, сформированных у выпускника, обеспечивает его способность осуществлять профессиональную деятельность в сфере системной аналитики и решать задачи управления аналитическими работами и подразделением.

Профессиональные компетенции (планируемые результаты освоения ОП)

Структура образовательной программы состоит из следующих модулей и циклов.

Модуль Maior:

в раздел “Базовый профессиональный” входят стандартные для данного направления дисциплины “Математический анализ”, “Линейная алгебра и геометрия” и др., в соответствии с предметными областями, входящими в образовательный стандарт направления 01.03.02 Прикладная математика и информатика;

в раздел «Вариативный профессиональный» входят такие обязательные программистские дисциплины, как «Язык программирования C++», «Язык программирования Java», «Базы данных», «Параллельное программирование», «Разработка программного обеспечения», направленные на получение студентами необходимого программистского бэкграунда. В этот же блок для специлизации «Анализ данных в финансах» включены базовые экономические дисциплины, такие как “Микроэкономика”, “Эконометрика и элементы социально-экономической статистики”, “Теория финансов”. 

Наряду дисциплинами в этом разделе предусмотрен научно-исследовательский семинар. Основными задачами семинара являются:

• обучение студентов навыкам академической работы, включая подготовку и проведение научных исследований, написание научных работ;

• обучение навыкам научного обсуждения и презентации идей, концепций, результатов исследований, проектов и исследовательских работ;

• исследование областей применения анализа данных в финансовых технологиях;

знакомство студентов с примерами успешных исследовательских, аналитических и технологических проектов.

Для студентов, ориентированных на специализацию в области финансов, в выборной части раздела «Вариативный профессиональный» предусмотрены дисциплины, позволяющие углубить знания как в области финансовых технологий, так и в области анализа данных. Обязательными для всех студентов специализации «Анализ данных в финансах» являются курсы “Финансовый учет”, “Модели ценообразования активов”, также рекомендовано изучить курсы, необходимые для понимания финансовой информации и ее анализа: “Корпоративные финансы”, “Портфельное управление”. В зависимости от выбранных курсов студенты могут либо освоить дополнительные компетенции в области количественных методов финансового анализа для предприятий реального бизнеса (“Количественные методы в финансовом планировании и оценке”, “Анализ рисков и актуарные расчеты”, “Оценки реальных опционов”),  либо в области рыночного инвестирования (“Теория игр и аукционы”, “Разработка торговых стратегий”), выбрать дополнительные спецкурсы в области машинного обучения или углубиться в математические аспекты анализа данных.

В модуле «Практика» предусмотрены разделы: профессиональная, проектная и научно-исследовательская.

Большое внимание в программе уделяется индивидуальной практической работе, в рамках проектной практики значительная часть раздела выделена на выполнении выбранного студентом проекта под руководством преподавателя кафедры или представителя компании. Выполнение проекта предполагает как индивидуальную работу студента, так и еженедельные личные встречи студента с руководителем. В конце каждого семестра проходит защита работы перед студентами, сотрудниками департамента информатики и представителями IT- и финтех-компаний. 

В рамках профессиональной практики, после 2го и 3го года обучения в бакалавриате студентам будет предложено пройти летнюю практику в ведущих компаниях с обязательными презентациями осенью результатов своих работ.

В модуль дисциплин общего цикла (ДОЦ) входят стандартные общие курсы «Безопасность жизнедеятельности», «Физическая культура», «Правовая грамотность», «Экономика» и одна дисциплина по выбору студента («Психология», «Социология», «История» и др.)

В рамках модуля «Data Culture» студенты пройдут независимую оценку компетенций по цифровой грамотности, программированию (продвинутый уровень) изучат дисциплину «Машинное обучение», подготавливающую их к сдаче независимого экзамена по анализу данных (продвинутый уровень).

This degree programme of HSE University is adapted for students with special educational needs (SEN) and disabilities. There is a specially designed Physical Education course available for such students (Syllabus of the adapted Physical Education course). 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 'Applied Data Analysis and Artificial Intelligence'