Data Science: программа бакалавриата

Программа включает в себя обширный набор курсов, предназначенных для развития навыков в области сбора, обработки, анализа и интерпретации данных. Студенты изучают основы статистики, математического моделирования, машинного обучения и алгоритмов, необходимых для работы с большими объемами информации. Программа также охватывает темы баз данных, визуализации данных и их презентации, а также программирования, включая работу с языками программирования, такими как Python и R.

Студенты изучают экономические концепции и методы, которые позволяют им применять аналитические инструменты для исследования экономических явлений и принятия решений. Они изучают принципы микроэкономики и макроэкономики, эконометрику и финансовый анализ. Программа также предоставляет студентам возможность применять свои знания в различных экономических ситуациях, проводить исследования и анализировать данные, чтобы делать осмысленные выводы и рекомендации.

Обучение развивает у студентов набор навыков, который позволяет им работать с данными и применять их для решения экономических задач и принятия стратегических решений в бизнесе и организациях.

Профессиональные дисциплины:

• Правоведение
• Управление проектами
• Экономика и финансы организации
• Иностранный язык
• Теория финансов
• Введение в анализ больших данных
• Мировая экономика и международные экономические отношения
• Теория отраслевых рынков
• Современные методы сбора, обработки и анализа экономических и социальных данных
• Экономический анализ
• Анализ временных рядов и прогнозирование
• Добыча данных (Data mining)
• Статистические методы и инструменты в среде R
• Статистический анализ макроэкономических индикаторов в пакете Stata
• Финансовый менеджмент
• Информационные аналитические системы
• Выявление закономерности развития институциональных единиц средствами пакета Stata
• Системы управления базами данных
• Финансовый инжиниринг
• Цифровая экономика: сущность и эволюция развития в системе информационной экономики
• Технологические основы цифровой экономики
• Цифровая трансформация
• Цифровая безопасность и цифровые риски
• Большие данные в экономике и финансах
• Экономический анализ в системе управления и информационная база экономического анализа
• Анализ ресурсов предприятия
• Анализ расходов на производство и продажу продукции
• Анализ результатов деятельности организации
• Анализ финансового состояния предприятия
• Понятие «большие данные» (Big Data) и их применение в анализе бизнес-процессов
• Подходы к формированию больших данных (Big Data) и технологии их обработки
• Методы и алгоритмы анализа больших данных (Big Data)
• Алгоритмы Data Mining в анализе больших данных (Big Data)
• Программные комплексы анализа больших данных (Big Data).