Анализ и моделирование бизнес-процессов: программа магистратуры

Обучение строится на глубоком погружении в философию работы с большими данными, где ключевым инструментом познания выступают статистические методы. Будущие специалисты осваивают не просто отдельные технологии, а комплексный подход к исследованию бизнес-процессов: от концептуального измерения показателей до построения сложных эконометрических моделей и применения алгоритмов машинного обучения. Значительное место отведено формированию практических навыков визуализации данных, разработке структурированных баз данных и созданию информационных систем, что превращает выпускника в универсального эксперта, способного говорить на одном языке и с IT-специалистами, и с топ-менеджментом.

Уникальность программы заключается в её прикладном характере и возможности применить полученные знания в реальном секторе экономики, включая такую специфическую и важную область, как минерально-сырьевой комплекс. Практическая подготовка проходит на базе ведущих аналитических центров и промышленных организаций, где студенты учатся оценивать риски, анализировать пространственное развитие территорий и моделировать бизнес-процессы с учётом отраслевой специфики. Такой симбиоз фундаментальной статистической подготовки и узкоспециализированных отраслевых знаний позволяет выпускникам не просто констатировать факты, а прогнозировать развитие сложных экономических систем и принимать взвешенные управленческие решения на всех уровнях.

Профессиональные дисциплины:

• Концептуальные основы статистических измерений
• Математические инструменты в экономических исследованиях
• Рынки минерального сырья
• Экономические аспекты разведки, добычи и переработки полезных ископаемых
• Статистический инструментарий сбора, обработки и визуализации данных
• Системы управления базами данных
• Современный стратегический анализ
• Информационные системы и технологии программирования в аналитике
• Математическое программирование и экономико-математические методы
• Аналитическая статистика
• Статистические методы Data Science
• Анализ временных рядов и прогнозирование (углубленный уровень)
• Технологии анализа больших данных
• Машинное обучение (Machine Learning)
• Информационно-аналитическое обеспечение принятия управленческих решений
• Статистический анализ нечисловой информации
• Многомерный статистический анализ
• Анализ рисков в сфере недропользования
• Статистический учет в сфере недропользования
• Моделирование бизнес-процессов в недропользовании
• Статистический анализ предприятий минерально-сырьевого комплекса
• Статистический анализ реального сектора экономики
• Статистический анализ пространственного развития.