• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Паспорт образовательной программы

Направление подготовки

01.04.02 Прикладная математика и информатика

Утверждение программы
Протокол заседания ученого совета от 13.11.2015 №10
Дата обновления паспорта
Протокол заседания совета факультета Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук от 26 августа 2019 № 8.3.2.1-09/05
Сетевая форма реализации

Нет

Срок, форма обучения и объем

2 года

Очная форма обучения, 120 з.е.

Язык реализации

RUSENG

Обучение ведётся на русском и английском языках

Специализация
Не предусмотрена
Квалификация выпускника

Магистр

Программа двух дипломов

Нет

Конкурентные преимущества программы

Указанные направления раскрываются в следующих ключевых позициях программы.

  1. Международный содержательный и партнерский контекст подготовки специалистов:
  • подготовка специалистов для широкого спектра областей деятельности по анализу Big Data, основанному на использовании Open Data и инструментария по работе с ними;
  • сотрудничество с тремя ведущими образовательными центрами Европы и США в области "цифровой" региональной экономики: Королевский технологический институт в Стокгольме (Kungliga Tekniska högskolan, KTH, Стокгольм, Швеция) Федеральный технологический институт Цюриха (ETHZ, Цюрих, Швейцария), Технологический институт Джорджии (Georgia Tech, США).
  1. Значительная доля компьютерно-технологической составляющей программы. Выпускники магистерской программы будут владеть навыками программирования и основами разработки и использования программного обеспечения в области современных методов анализа данных, в первую очередь Big Data с использованием Open Data, машинного анализа бизнес-процессов. Кроме того, практически для всех дисциплин программы планируется использование соответствующих информационных технологий в виде актуальных пакетов прикладных программ.
  2. Мультидисциплинарность основана на обеспечении подготовки специалистов в области цифрового контекста широкого спектра областей деятельности: экономики, в том числе городской и региональной, социологии, логистики и транспорта, лингвистики, техники, медицины (здравоохранения), искусства (распознавание образов).

Предлагаемая программа обладает, в частности, следующими специфическими преимуществами.

  1. Возможность получить как фундаментальную, так и прикладную подготовку по применению современных методов математики для исследования сложных социально-экономических процессов, информатике, практическому анализу данных.
  2. Наличие в учебном плане таких дисциплин как эконометрика, теория игр, экономическая теория, исследование операций, финансовые рынки, финансовая математика, находящихся на стыке экономики и прикладной математики, создает уникальную и, в тоже время, универсальную возможность подготовки специалистов с мультидисциплинарной базой.
  3. Функционирование в филиале Лаборатории интернет-исследований и  Международной лаборатории теории игр и принятия решений в рамках которой могут осуществляться исследования магистрантов, а также сотрудничество в реализации научных проектов с другими ведущими вузами (СПбГУ, Академическим Университетом, СПбГУ ИТМО, зарубежными вузами) и предприятиями Санкт-Петербурга и других регионов РФ.
Характеристика профессиональной деятельности и перечень профессиональных компетенций выпускника

Выпускник НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург, завершивший обучение на магистерской программе «Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе», будет иметь:

  • качественную университетскую подготовку в области прикладной математики, теории случайных процессов, экономико-математических методов, эконометрики, современных методов анализа данных и принятия решений, анализа современных научных публикаций по этим и смежным тематикам;
  • обладать знаниями дискретной и финансовой математики, теории игр и исследования операций, финансовых рынков, методов моделирования бизнес-процессов;
  • владеть методами актуарных расчетов, анализа скоринговых моделей, рейтинговых систем, управления рисками и т.д.;
  • иметь высокоразвитые навыки практической работы в области анализа данных (Big Data), их статистической обработки, построения и анализа вероятностных моделей, в том числе на основе байесовского вывода, для интеллектуального поиска и управления данными;
  • уметь применять современные компьютерные технологии в широком спектре приложений для решения задач математического моделирования, оптимизации и обработки данных, в том числе на базе пакетов R, языков программирования (Python).

В целом магистерская программа направлена на подготовку выпускников к следующим видам деятельности, в соответствии с образовательным стандартом:

  • научно-исследовательская (НИД);
  • информационно-аналитическая (ИАД);
  • организационно-управленческая (ОУД);
  • проектная (ПД).

При подготовке магистра по программе «Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе» профессорско-преподавательский состав исходит из того, что выпускник должен обладать универсальными, обще-профессиональными, профессиональными компетенциями, закрепленными в образовательном стандарте НИУ ВШЭ. В частности, выпускники программы должны обладать следующими профессиональными компетенциями согласно стандарту:

ПК-1 Способен организовать научно-исследовательскую деятельность.

ПК-2 Способен поддерживать коллективную научную коммуникацию, организовывать научные мероприятия.

ПК-4 Способен анализировать и воспроизводить смысл междисциплинарных текстов с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики.

ПК-5 Способен создавать междисциплинарные тексты с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики.

ПК-6 Способен оформлять и представлять публично результаты профессиональной деятельности с использованием информационных технологий.

ПК-7 Способен осуществлять целенаправленный многокритериальный поиск информации о новейших научных и технологических достижениях в сети Интернет и в других источниках.

ПК-8 Способен создавать, описывать и ответственно контролировать выполнение технологических требований и нормативных документов в профессиональной деятельности.

ПК-9 Способен получать, очищать, анализировать и визуализировать большие объёмы данных.

ПК-10 Способен реализовать модели и алгоритмы прикладной математики в виде компьютерных программ.

ПК-11 Способен оценивать корректность и воспроизводимость применения методов прикладной математики и информатики.

Характеристики образовательных модулей программы

В структуре учебного плана имеются два основных блока – общие дисциплины направления и дисциплины программы (базовые и вариативные). 

Обязательными для всех студентов магистерской программы являются курсы, представляющие дисциплины направления «Прикладная математика и информатика»:

  • современные методы принятия решений;
  • современные методы анализа данных.

В профессиональный цикл базовых дисциплин программы включены:

  • теория игр;
  • алгоритмы и структуры данных.
  • математические основы анализа данных;
  • практическое программирование и анализ данных в специализированных средах;

Среди дисциплин по выбору:

  • финансовые рынки и финансовая математика (Financial Markets and Financial Mathematics);
  • продвинутые методы эконометрики;
  • анализ социальных и экономических сетей;
  • вычислительная статистика;
  • теория экономических механизмов (Mechanism Design Theory);
  • распределенная обработка и анализ больших данных (Distributed processing and Big Data analyses)
  • информационный поиск и обработка текстов на естественном языке (Information Retrieval and Natural Language Processing).

Научно-исследовательская (исследовательская) работа магистрантов включает в себя:

  • участие в научно-исследовательском семинаре (НИС);
  • выполнение курсовой работы (КР);
  • подготовку выпускной квалификационной работы (ВКР).

Одной из основных активных форм освоения профессиональных компетенций, связанных с решением тех типов профессиональных задач, к которым готовится магистрант, для ПМ является научный и/или научно-исследовательский семинар (НИС), входящий в обязательную часть образовательной программы и продолжающийся на регулярной основе, к работе которого привлекаются ведущие исследователи и специалисты- практики.  В рамках НИС предусмотрены встречи с представителями российских и зарубежных компаний, государственных и общественных организаций, мастер-классы экспертов и специалистов.

Адаптация программы для обучения лиц с ограниченными возможностями здоровья и инвалидов

Образовательная программа высшего образования НИУ ВШЭ адаптирована для обучения на ней инвалидов и лиц с ограниченными возможностями здоровья. В учебном процессе используются специальные технические средства обучения коллективного и индивидуального пользования для инвалидов и лиц с ограниченными возможностями здоровья. Особенности адаптации программ учебных дисциплин содержатся в полной версии каждой программы учебной дисциплины и доступны студентам через электронную образовательную среду.

Комплект документов образовательной программы

Все документы образовательной программы хранятся в электронном виде на настоящем сайте образовательной программы. Учебные планы, календарные учебные графики, программы учебных дисциплин разрабатываются и проходят электронные процедуры утверждения в корпоративных информационных системах. Их актуальные версии автоматически публикуются на сайте ОП. Методические материалы, оценочные средства и иные материалы образовательной программы в актуальном виде хранятся на сайте образовательной программы в соответствии локальными нормативными актами университета.

Подтверждаю актуальность комплекта документов образовательной программы, размещенных на настоящем сайте образовательной программы.

Проректор С.Ю. Рощин

Паспорт образовательной программы «Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе»

Перейти к содержанию программы