Моделирование и анализ больших данных в экономике: магистратура в вузах Санкт-Петербурга

Ключевой задачей является подготовка практико-ориентированных специалистов аналитического и управленческого профиля для крупных компаний. Образовательная среда выстроено так, чтобы обучающийся взаимодействовал с ведущими экспертами-практиками и учеными из разных научных школ.

В основе подхода лежит мультидисциплинарность, благодаря которой выпускается системный специалист, готовый к роли руководителя аналитического подразделения. Это означает глубокое погружение в методы статистического анализа, машинного обучения, эконометрического моделирования и работы с большими объемами информации для решения сложных экономических задач.

Изучаемые дисциплины:

• Иностранный язык в профессиональной коммуникации
• Цифровые ресурсы в научном исследовании
• Управление инновационным и научным проектами
• Управление инновационным проектом
• Управление научным проектом
• Технологии программирования (Python)
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Эконометрика (продвинутый уровень)
• Многомерный статистический анализ
• Информационные системы и технологии в статистике
• Современные информационные технологии в статистике
• Экономическая теория
• Управленческая экономика
• Механизмы макроэкономической динамики
• Машинное обучение
• Представление результатов научных исследований
• Геопространственное моделирование
• Наука о данных и аналитика больших объемов информации
• Бизнес-анализ.

Модуль дисциплин по выбору:

• Прикладные математические модели в экономике
• Имитационное моделирование
• Оптимизационные модели в экономике
• Цифровое моделирование производственных процессов.