Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
194100, Санкт-Петербург,
ул. Кантемировская д. 3, корп. 1, лит. А, каб.331
Тел. (812) 644-59-11 доб. 61578
30 бюджетных мест
30 платных мест
5 платных мест для иностранцев
30 бюджетных мест
30 платных мест
6 платных мест для иностранцев
20 бюджетных мест
10 платных мест
15 бюджетных мест
15 платных мест
1 платное место для иностранцев
20 платных мест
1 платное место для иностранцев
5 бюджетных мест
15 платных мест
15 бюджетных мест
15 платных мест
1 платное место для иностранцев
15 бюджетных мест
15 платных мест
1 платное место для иностранцев
15 бюджетных мест
5 платных мест
Под науч. редакцией: A. Zhukov.
Iss. 3.3. St. Petersburg: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого", 2022.
Zhukov A., Moiseev E., Nadtochiy A. et al.
IEEE Journal of Quantum Electronics. 2023. Vol. 59. No. 1.
Kryzhanovskaya N., Moiseev E., Dragunova A. et al.
In bk.: ST. PETERSBURG STATE POLYTECHNICAL UNIVERSITY JOURNAL. PHYSICS AND MATHEMATICS. 9th International School and Conference on Optoelectronics, Photonics, Engineering and Nanostructures (SPb OPEN – 2022). Iss. 3.3. St. Petersburg: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого", 2022. P. 371-375.
Korotyaev E., Леонова Е. О.
Statistical mechanics. arXie. arXive, 2022
Рынок финансовых технологий является одним из самых больших и быстрорастущих рынков мира. Внутри происходит активная ротация игроков и смена устоявшихся бизнес-моделей. Наиболее перспективные сегменты в России, по мнению аналитиков одной из крупнейших в мире аудиторско-консалтинговых компаний Ernst & Young, это платежи и переводы (объем рынка к 2025 году может составить 8,8 трлн долл.), финансирование (84,3 млрд долл. в 2025 г.), управление капиталом (2,6 млрд долл. в 2025 г.) и страхование (1,5 млрд долл. в 2025 г.). Если мы посмотрим на самых прорывных игроков в области внедрения новых технологий машинного обучения и искусственного интеллекта, то ими окажутся первый необанк России – Тинькофф, Сбер, Яндекс, Mail Group и другие крупные банки и IT-компании. И для такого развития компаниям нужны специалисты, причем специалисты нового формата — не просто программисты или аналитики данных, а те из них, кто помимо основных компетенций обладают и дополнительными знаниями в области экономики, финансирования и оценки рисков.
Российское образование уже создало сильные экономические и IT-школы. Как правило, в них готовят либо программистов, либо экономистов, а сочетание двух этих направлений пока является исключением. Бакалаврская программа «Анализ данных в финансах», которая открывается в 2021 году в НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург, должна закрыть потребности крупных игроков финтех рынка в междисциплинарных специалистах.
Декан Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук
Обучение на программе можно разделить на два блока: дисциплины в области математики и программирования, машинного обучения и анализа данных, а также базовые экономические дисциплины. Блок математических и IT-дисциплин сформирован на успешном опыте реализации программы «Прикладная математика и информатика» Питерской Вышки. Он включает в себя математический анализ, алгебру, дискретную математику, основные языки программирования (Java, Python, C++), функциональное программирование, базы данных, параллельное программирование, разработку программного обеспечения, машинное обучение и анализ данных. В экономическом блоке студенты изучают макро- и микроэкономику, эконометрику и элементы социально-экономической статистики, теорию финансов, финансовый учет, корпоративные финансы, портфельное управление, модели ценообразования активов. В данный блок также включены курсы по выбору, позволяющие сконцентрироваться на количественных методах финансового анализа для предприятий реального сектора или в области рыночного инвестирования.
Многие курсы на программе будут читать приглашенные преподаватели из индустрии — специалисты-практики из Яндекс, JetBrains, Тинькофф, 1С и других компаний.
Программа обучения будет ежегодно актуализироваться в зависимости от отзывов студентов, мнения преподавателей и представителей индустрии, что позволит готовить действительно востребованных специалистов.
Как и на всех программах факультета, студенты начнут работать над собственными проектами с первого курса. На первом курсе это будет проект на языке Python, на втором — проект в области финтеха. Начиная с третьего курса, студенты разрабатывают проекты с участием партнеров программ и научно-исследовательских лабораторий факультета. При этом каждый студенческий проект проходит публичную защиту. Таким образом студенты развивают такие важные навыки, как подготовка и проведение презентации, публичные выступления.
Каждое лето студенты будут проходить практики и стажировки в компаниях-партнерах. Они могут выбрать как IT (Яндекс, JetBrains, Вконтакте), так и финансовую или консалтинговую компанию: Сбер, EY, KPMG, PWC, Delloite, Банк ВТБ, Промсвязьбанк, и многие другие. Это позволит студентам в процессе обучения познакомиться со спецификой работы в разных областях и выбрать наиболее привлекательную для себя отрасль.
По окончании программы студенты могут работать финансовыми аналитиками, аналитиками данных, специалистами в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Стартовые зарплаты на этих позициях, как правило, начинаются от 80-90 тысяч рублей, у middle-менеджмента с опытом работы от 3-х лет – от 150 тысяч рублей и выше.
Подробную информацию о поступлении на программу можно найти на странице «Абитуриентам бакалавриата НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург».
Декан Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук