Анализ данных в экономике: магистратура в вузах Санкт-Петербурга

Программа предлагает два трека, позволяющих сфокусироваться на прикладных или научных аспектах анализа данных. Первый направлен на решение бизнес-задач: выпускники научатся извлекать ценную информацию из данных и применять её для принятия управленческих решений. Второй трек ориентирован на академическую среду — здесь осваиваются сложные методы выявления причинно-следственных связей, необходимые для экономических исследований.

Гибкость программы позволяет сочетать оба направления, адаптируя учебный план под индивидуальные интересы. Выпускники получают не только фундаментальные знания в экономике, но и практические навыки работы с данными, востребованные в бизнесе, госсекторе и науке.

Основные дисциплины:

• Иностранный язык (профессиональный)
• Микроэкономика - 3 (продвинутый уровень)
• Макроэкономика - 3 (продвинутый уровень)
• Эконометрика - 3 (продвинутый уровень)
• История и методология экономической науки (Философия).

Дисциплины по выбору:

• Программирование и анализ данных в Python и R
• Машинное обучение и анализ данных-1
• Машинное обучение и анализ данных-2 (на англ. языке)
• Экспериментальная и поведенческая экономика
• Информационная безопасность
• Случайные процессы
• Теория игр
• Программирование Python / R
• Страхование
• Маркетинг
• Байесовские методы анализа больших данных
• Дизайн количественных обследований
• Анализ данных в маркетинге
• Анализ данных в управлении рисками
• Методы динамической оптимизации
• Модели и методы теории массового обслуживания
• Эмпирические отраслевые рынки
• Методы теории графов в анализе социальных сетей
• Агент-ориентированное моделирование
• Анализ больших текстовых данных и информационный поиск
• Макроэконометрика
• Анализ данных в урбанистике
• Анализ данных в сфере обслуживания
• Статистическая теория принятия решений.