Цифровая аналитика: магистратура в вузах Москвы

Обучение базируется на сочетании прикладного программирования, методов машинного обучения и системного анализа, что позволяет находить скрытые закономерности в цифровых следах и оптимизировать операционные процессы организаций. Особое внимание в учебном плане уделяется инструментам визуализации и интерпретации результатов для поддержки принятия управленческих решений.

Обучающиеся погружаются в среду реальных бизнес-задач, где учатся оценивать экономическую эффективность цифровых продуктов и внедрять интеллектуальные аналитические сервисы в ИТ-инфраструктуру предприятий. Выпускники программы становятся связующим звеном между техническими подразделениями и бизнесом, обладая компетенциями как в области инженерии данных, так и в сфере стратегического консалтинга и продуктовой аналитики.

Примерный перечень дисциплин программы:

• Методология и организация научных исследований;
• Интеллектуальный анализ данных (Data Mining);
• Программирование на Python для анализа данных;
• Архитектура корпоративных информационных систем;
• Методы машинного обучения в бизнес-аналитике;
• Системный анализ и моделирование сложных систем;
• Технологии хранения и обработки больших данных (Big Data);
• Визуализация данных и проектирование BI-отчетов;
• Теория принятия решений и экспертные системы;
• Математическая статистика и эконометрика;
• Проектирование и эксплуатация баз данных (SQL и NoSQL);
• Управление ИТ-проектами и продуктовая аналитика;
• Информационная безопасность аналитических систем;
• Методы оптимизации и прогнозирования временных рядов;
• Маркетинговая аналитика и метрики цифрового бизнеса.