Статистика и управление данными: программа бакалавриата в вузах Москвы

Программа охватывает широкий спектр тем, связанных с обработкой, интерпретацией и визуализацией данных, а также их использованием для решения задач в экономике, финансах, государственном управлении и других областях. Студенты учатся работать с современными инструментами и технологиями, включая языки программирования, специализированные программные продукты и платформы для анализа данных. Особое внимание уделяется методам оценки рисков, многомерному и непараметрическому анализу для решения сложных задач даже в условиях неопределенности.

Важной частью программы является развитие навыков управления данными, начиная от их сбора и систематизации до создания статистических информационных ресурсов. Это позволяет выпускникам не только анализировать данные, но и организовывать процессы их обработки, что особенно востребовано в государственном секторе, финансовой сфере и других отраслях экономики.

Ключевые дисциплины:

• Формирование статистических информационных ресурсов
• Финансовая статистика
• Статистические методы в оценке рисков
• Информационные технологии в статистике
• Статистический анализ в Python
• Статистика государственного сектора
• Статистика внешнеэкономической деятельности
• Статистика отраслей и секторов экономики
• Многомерные статистические методы
• Непараметрические методы анализа данных
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Многомерные статистические методы
• Анализ временных рядов
• Машинное обучение и искусственный интеллект
• Эконометрика и прогнозирование
• Статистические методы в оценке рисков
• Управление большими данными (Big Data)
• Базы данных и SQL
• Визуализация данных
• Социально-экономическая статистика
• Демографическая статистика
• Статистика окружающей среды и устойчивого развития
• Методы сбора и обработки статистических данных
• Формирование статистических информационных ресурсов
• Программирование на R для анализа данных
• Регрессионный анализ
• Факторный и кластерный анализ
• Байесовские методы в статистике
• Статистические методы в маркетинговых исследованиях
• Анализ данных в здравоохранении
• Статистика качества и контроль процессов
• Методы оптимизации в статистике
• Прикладная статистика в научных исследованиях
• Статистические методы в страховании
• Анализ данных в социальных науках
• Методы обработки текстовых данных (Text Mining)
• Статистические методы в генетике и биологии
• Анализ данных в интернете вещей (IoT)
• Статистические методы в управлении проектами
• Методы анализа данных в реальном времени
• Статистические методы в криптографии и информационной безопасности
• Применение статистики в спортивной аналитике
• Этические и правовые аспекты работы с данными.