Управление на основе данных: магистратура в вузах Санкт-Петербурга

Будущие выпускники осваивают передовые инструменты для извлечения смысла из больших массивов информации. Это подразумевает умение работать с данными любого масштаба — от небольших наборов до непрерывных потоков и Big Data. В процессе обучения осваиваются ключевые технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, которые становятся основой для цифровой трансформации бизнес-процессов.

Студенческая подготовка включает освоение сложных аналитических методов: от тематического моделирования и снижения размерности данных до выявления аномалий и наглядной визуализации многомерных зависимостей. Это позволяет не только технически обрабатывать информацию, но и трансформировать её в конкретные управленческие решения и экономические стратегии, дающие компаниям конкурентное преимущество.

Таким образом, программа формирует уникального специалиста, который находится на стыке экономики, data science и IT, способного говорить на языке данных и управлять с его помощью бизнесом.

Изучаемые дисциплины:

• Микроэкономика (продвинутый уровень)
• Макроэкономика (продвинутый уровень)
• Эконометрика (продвинутый уровень)
• Иностранный язык
• Теория игр
• Реинжиниринг бизнеса.

Вариативная часть:

• Основы институциональной экономики
• Алгоритмизация и программирование распределенных вычислений
• Интеллектуальный информационных поиск
• Машинное обучение
• Сбор, обработка и хранение распределенных данных
• Проектирование и развертывание распределенных хранилищ данных
• Маркетинг.

Дисциплины по выбору:

• Машинный анализ экономических данных
• Байесовские методы
• Фандрайзинг
• Защита интеллектуальной собственности
• Образовательная среда
• Основы информационного поиска и библиотечное дело
• Открытые данные
• Облачные технологии
• Хранилища данных.