Математическое моделирование и анализ данных в экономике: программа бакалавриата

Программа предоставляет студентам знания и навыки, необходимые для успешной работы в современной экономике. В рамках этой программы студенты изучают принципы и методы математического моделирования, анализа данных и статистического анализа, их применение в экономических и бизнес-контекстах. Они учатся разрабатывать и применять математические модели для прогнозирования экономических явлений, оптимизации процессов принятия решений, анализа рисков и оценки эффективности бизнес-стратегий. Программа также включает изучение современных методов сбора и обработки данных, включая машинное обучение и анализ больших данных. Кроме того, студенты получают практический опыт работы с экономическими и финансовыми данными с использованием специализированных программных инструментов и программирования. В результате обучения на данной программе студенты приобретают навыки, которые позволяют им стать востребованными специалистами в области анализа данных и экономического моделирования, работать в экономических и финансовых организациях, консалтинговых фирмах, исследовательских центрах и других сферах, где требуется эффективное использование данных для принятия решений.

Профессиональные дисциплины:

• Иностранный язык
• Право
• Психология
• Социология
• Политология
• Экономическая история
• Математический анализ
• Линейная алгебра
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Методы оптимальных решений
• Информатика
• Безопасность жизнедеятельности
• Микроэкономика
• Макроэкономика
• Статистика
• Менеджмент
• Экономическая теория
• Экономика фирмы
• История экономических учений
• Правовое обеспечение хозяйственной деятельности.

Вариативная часть:

• Социально-экономическая география
• Эконометрика
• Бухгалтерский учет
• Мировая экономика и международные экономические отношения
• Деньги, кредит, банки
• Институциональная экономика
• Экономика труда
• Маркетинг
• Финансы
• Анализ хозяйственной деятельности
• Экономика России
• Эконометрическое моделирование
• Математические пакеты прикладных программ
• Методы анализа данных в экономике.

Дисциплины по выбору:

• Теория рисков
• Теория выборки и оценка рисков
• Математические методы и модели
• Анализ временных рядов и прогнозирование
• Модели и методы исследования операций
• Теория случайных процессов
• Методы социально-экономического прогнозирования
• Методы анализа финансовых и фондовых рынков
• Информационные технологии в экономике
• Численные методы
• Методы оптимизации
• Анализ нечисловых данных
• Теория игр
• Интеллектуальный анализ данных
• Имитационное моделирование
• Методы принятия решений в условиях риска и неопределенности
• Теория рисков и моделирование рисковых ситуаций
• Статистическое моделирование и актуарные расчеты
• Математическая экономика
• Финансовая математика.