Руководство программы «Аналитика данных для бизнеса и экономики» спешит поделиться профилем компетенций выпускника программы

Подписаться на Telegram-канал программы

 

Совместно с академическим советом программы, председателем которого является генеральный директор «Газпромнефть - Цифровые решения» Поперлюков А.С. и академическими руководителями треков (Волкова Н.В., Плешкова А.Ю., Молчанов П.С.) были сформированы 6 ключевых компетенций, которые будут развиваться в процессе обучения на программе  «Аналитика данных для бизнеса и экономики». В ходе подготовки профиля выпускника члены Академического совета ознакомились с содержанием программы и спецификой ее реализации, кроме того, одной из основных задач было формирование стратегии развития образовательной программы и повышение ее привлекательности как для абитуриентов, так и для работодателей.

В результате был разработан концепт «Профиля выпускника» и 6 компетенций, которые программа поможет развить абитуриентам:

На каждую компетенцию предусмотрен ряд дисциплин (от 4 до 8), которые помогут абитуриентам, студентам, а затем и выпускникам достичь развития в заданных направлениях.

Более подробно с условиями поступления можно ознакомиться на веб-странице или задать свой вопрос в телеграмм-группе программы.

Немного расскажем о каждом из трех направлений, которые доступны для наших студентов.

1. People analytics

Так, для тех, кто заинтересован в развитии карьеры по управлению человеческими ресурсами подойдет трек People analytics (руководитель трека Волкова Н.В.). В современном мире количество данных, которые собирают компании, растет экспоненциально, соответственно, каждой организации важно иметь в команде специалистов, которые могут их анализировать и использовать для принятия управленческих решений. Кроме того, повсеместная цифровизация, высокая турбулентность и неопределенность, а также смена традиционных бизнес-моделей привели к радикальному изменению операционных процессов в сфере управления персоналом при внедрении которых одну из решающих ролей играет аналитика данных. Не удивительно, что службы по управлению человеческими ресурсами как никогда нуждаются в сотрудниках способных работать с большими объемами информации. Если открыть сайты по трудоустройству, например, HH и заняться поиском вакансий в области аналитики данных в HR или управлении персоналом, то количество таких предложений на текущий момент исчисляются сотнями в крупных городах. Таким образом, очевидна востребованность этого направления на рынке труда.

Обучение на треке People analytics магистерской программы «Аналитика данных для бизнеса и экономики» поможет нашим выпускникам не только освоить необходимые навыки, которые позволят эффективно анализировать данные и принимать обоснованные решения, но также разовьет кросс-функциональные компетенции в сфере экономики и маркетинга. Для этих целей в течение первого года обучения все предметы у студентов трех треков (маркетинг, экономика и HR) одинаковые, а специализация начинается на втором курсе. Важно отметить, что занятия проводятся либо по субботам, либо в вечернее время с 18 часов.

В рамках программы обучающиеся научатся работать с различными инструментами и технологиями, которые используются в анализе данных, такими как SQL, Python, R, Excel и BI-платформы для визуализации данных. Эти инструменты будут рассмотрены в контексте основных процессов по управлению человеческими ресурсами. В проведение профильных дисциплин по треку активно вовлекаются практики из бизнеса. В результате освоения навыков аналитики данных наши выпускники смогут:

• Оптимизировать бизнес-процессы в сфере управления человеческими ресурсами и повышать эффективность работы компании.
• Создавать и реализовывать стратегии развития организации и подразделения на основе данных.
• Улучшать взаимодействие с сотрудниками и совершенствовать их опыт (employee experience).

Оптимизировать затраты на персонал на основе данных и искусственного интеллекта.

2. Customer analytics

В рамках трека Customer analytics (руководитель трека Плешкова А.Ю.) студенты получат ценные знания, которые помогут ответить на следующие вопросы:

• Как оптимизировать маркетинговые расходы по различным каналам?
• Как предсказать и предотвратить отток клиентов?
• Какие клиенты приносят больше всего дохода?
• На какие географические районы следует таргетироваться?
• Кто из клиентов, вероятно, вернется в ближайшие З месяца?
• Какие продукты можно предложить каждому отдельному клиенту дополнительно?

Customer analytics включает сбор и анализ данных о клиентах для выявления закономерностей в их поведении. В рамках трека будут рассмотрены способы внедрения данных аналитики потребителей, чтобы принимать более эффективные бизнес-решения, которые улучшат качество обслуживания потребителей и уровень их удержания. Дисциплины трека также помогут разобраться как отслеживать различные показатели на протяжении всего пути клиента, такие как количество регистраций и потенциальных потребителей, уровень внедрения новых функций и уровень оттока.

Чем больше вы знаете о своих пользователях, тем больше вы сможете адаптировать свой продукт и маркетинговую политику для увеличения дохода. Customer analytics снабжает менеджеров информацией, которую можно вариативно использовать:

• Улучшить уровень удержания: определить индикаторы оттока, решить «проблемные» области на пути потребителя, узнать, какие этапы ведут к повышению лояльности клиентов, и как мотивировать других потребителей достигать этих показателей.
• Создать лучший опыт: понимание того, как потребители используют платформы коммуникации, поможет расставить приоритеты в разработке функций этих платформ взаимодействия и персонализировать их.
• Повысить эффективность маркетинговых коммуникаций: с помощью анализа данных о потребителях можно определить, какие типы потребителей приносят наибольший доход или имеют самый длительный срок удержания, а затем принимать более разумные маркетинговые решения на основе дизайна и текста, которые обеспечивают самый высокий рейтинг откликов.

Студенты трека Customer analytics успешно реализуют проекты, которые также связаны с аналитикой, например:

• «Оптимизация маркетинговых стратегий в сфере билетно-пропускных систем»
• «Аналитика и консалтинг в медиа маркетинге»
• «Продвижение образовательной программы "Аналитика данных для бизнеса и экономики" НИУ ВШЭ в рамках мероприятий: день открытых дверей и "Зимняя школа 2024"»
• «Создание карты методов исследования»
• «Создание дашборда по инновационной предрасположенности представителей поколения Z»
• «Развитие омниканальности клиентов «Ленты» через e-mail коммуникации»

Каждая учебная дисциплина в курсах этого трека посвящено решению какой-то практической задачи (A/B тестирование, Uplift моделирование, моделирование влияния рекламы на продажи, анализ корзины покупок и т. п.). В результате, даже не имеющие формального практического опыта выпускники программы накапливают материалы для собственного портфолио и смогут легко убедить работодателя в своей ценности.

3. Economic data analysis

В рамках трека Economic data analysis (руководитель трека Молчанов П.С.) студенты получат навыки в области машинного обучения, микроэконометрики и количественных моделей. Программа трека позволит извлечь ценную информацию из сложных наборов данных и сформировать рекомендации для бизнеса или государства.

Экономическим трек можно охарактеризовать следующими тремя основными предметами, каждый из которых длится в течение двух лет:

1. Эконометрика — обобщает информацию с помощью модели, используя методы математики и статистики. При этом, большой уклон делается на интерпретацию и объяснение механизма воздействия факторов на зависимую переменную. В процессе занятий, студент поймет, что и как изучает эконометрика, и отработает полученные знания на примерах из жизни. Студенты научатся строить соответствующие модели на основе реальных данных и делать обоснованные выводы из полученных результатов.
2. Машинное обучение — представляет собой набор методов, которые позволяют изучать закономерности на основе накопленной базы прошлых наблюдений. Уклон делается на предсказательную способность модели и работу с очень большими массивами данных. Данный предмет ведется практиком из индустрии. Вы научитесь на примерах применять машинное обучение для задач классификации, предсказания ожидаемой прибыльности кредита и решения других задач, часто возникающих при работе аналитиком в банковской сфере или в крупных компаниях.
3. Микроэкономика — дает теоретическую основу для экономического мышления и является обязательным курсом для любого экономиста. Вы научитесь моделированию поведение потребителей, анализу конкуренции, анализа спроса на товар и разработке оптимальной ценовой политике, моделированию взаимоотношений между игроками на рынке (теория игр) и др.

Студенты экономического трека зачастую тесно взаимодействуют с учеными из двух исследовательских центров, расположенных в том же здании — (i) Центр теории рынков и пространственной экономики, и (ii) Центр теории игр и принятия решений. Оба центра предоставляют уникальную возможность провести свое академическое исследование под началом ученых опубликованных в лучших международных журналах. Нередко, наши студенты дают семинары для бакалавриата и продолжают академическую карьеру в аспирантуре.

Кем могут работать выпускники экономического трека?

• Аналитик данных

Преобразовывает данные, анализирует их используя статистические методы, визуализирует результаты своего анализа и принимает решения на основе данных;

• Эконометрист
  Разрабатывает и совершенствует модели для прогнозирования экономики и экономических процессов;
• Риск-менеджер в финансовом секторе

Оценивает и управляет рисками в отрасли страхования и финансов;

• Экономический консультант

Разрабатывает экспертную оценку по экономическим и политическим вопросам для предприятий, государственных учреждений и организаций;

 

Также в рамках всех треков возможно развитие и в академической траектории - продолжить карьерный путь в стенах НИУ ВШЭ и стать аспирантом, а затем и преподавателем.

Мы очень ждём встречи с вами и желаем успехов в поступлении!

Подписаться на Telegram-канал программы