Финансы и анализ данных: программа бакалавриата

Курс дает уникальное сочетание компетенций в области IT и экономического анализа. Учащиеся осваивают ключевые языки программирования (Python, Java, SQL), современные методы Data Science и машинного обучения, технологии финансового моделирования и прогнозирования.

Особый акцент делается на практическом применении цифровых решений для экономических задач.

 Профессиональные дисциплины:

• Безопасность жизнедеятельности
• Финансовый университет: история и современность
• Иностранный язык
• Практикум по командной работе
• Философия
• Основы управления социально-экономическими системами
• Политология
• Основы права
• Логика. Теория аргументации
• История России
• Цикл математики и информатики
• Структуры данных и алгоритмы
• Элементы высшей математики для экономистов
• Математика на языке R для экономистов
• Программирование на Python и обработка данных
• Теория вероятностей и математическая статистика в профессиональной деятельности
• Java для Data Science
• Эконометрика
• Иностранный язык в профессиональной сфере
• Экономическая теория
• История экономических учений
• Мировая экономика и международные экономические отношения
• Основы финансового учета и отчетности
• Статистика для экономистов
• Методы финансово-экономического анализа
• Финансы
• Деньги, кредит, банки.

Вариативная часть:

• Финансовое планирование и прогнозирование
• Финансы общественного сектора
• Финансовые рынки
• Финансовое право
• Введение в инвестиционную деятельность
• Налогообложение предприятий и организаций
• Корпоративные финансы
• Финансово-экономическое моделирование
• Финансовый контроль
• Методы машинного обучения в экономике
• IT-системы в экономике
• Базы данных и программирование SQL
• Технологии анализа и визуализации экономической информации
• Анализ финансовой информации
• Финансовые риски организации
• Облачные сервисы и технологии в цифровой экономике.

Дисциплины по выбору:

• Реорганизация бизнеса: слияния, поглощения, ликвидация
• Управление проектами в сфере информационных технологий
• Проектное финансирование
• Цифровая трансформация бизнеса
• Python для экономистов: продвинутый уровень
• Анализ и технологии обработки больших данных
• Учетно-аналитические системы экономических субъектов
• Оценка финансовых активов
• Международные стандарты финансовой отчетности
• Оценка стоимости нематериальных активов и объектов интеллектуальной собственности
• Прикладные программные продукты для экономистов
• Численные методы в экономике.