Искусственный интеллект и продуктовый подход в HR-менеджменте: магистратура в вузах Москвы

Ключевой акцент делается на развитии навыков работы с данными, включая их сбор, обработку, визуализацию и интерпретацию, с целью принятия обоснованных управленческих решений в сфере HR. Слушатели изучают современные подходы к управлению персоналом, такие как управление талантами, планирование рабочей силы, HR-аналитика и т.д., и получают практический опыт их применения.

Содержание обучения выстроено вокруг глубокой интеграции прикладной математики, методов работы с данными и продуктового подхода в HR-менеджменте. Это не просто изучение технологий, а полноценное погружение в методологию создания HR-продуктов: от генерации и проверки гипотез через глубинные интервью до разработки концепций и сопровождения IT-решений. Особое внимание уделено работе с данными — их агрегации, очистке, парсингу и статистическому анализу, а также применению нейронных сетей и машинного обучения для прогнозирования поведения сотрудников. Важной составляющей стало освоение современных архитектур баз данных, программирования на Python и инструментов LowCode/NoCode, что позволяет выпускнику не только анализировать, но и непосредственно участвовать в создании цифровых HR-продуктов. Кроме того, программа формирует компетенции в области этики работы с данными, ответственного использования ИИ, финансового менеджмента и юнит-экономики, что делает подготовку целостной и соответствующей современным бизнес-реалиям.

Профессиональные дисциплины:

• Семинар наставника "Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте"
• Научно-исследовательский семинар "Современные методы аналитики и визуализации данных"
• Научно-исследовательский семинар "Этика работы с данными и ответственное использование искусственного интеллекта"
• Научно-исследовательский семинар "Искусственный интеллект в HR"
• Математика для анализа данных
• Гибкие методологии разработки продуктов
• Машинное обучение
• Продуктовые исследования
• Современные архитектуры баз данных
• Продвинутая продуктовая аналитика
• Глубинное обучение и нейронные сети
• Агрегация, очистка и парсинг данных
• Моделирование бизнес-процессов.

Вариативная часть:

• Лидерство и управление персоналом
• Основы статистического анализа
• Финансовый менеджмент
• Программирование на Python
• Исследование трендов
• LowCode и NoCode платформы
• Концепции разработки мобильных и веб-приложений
• Unit-экономика IT продукта
• DevRel для бизнеса.