1. НИУ ВШЭ
  2. ФЭН НИУ ВШЭ
  3. Бакалавриат и специалитет ФЭН НИУ ВШЭ

НИУ ВШЭ Факультет экономических наук Экономика (38.03.01)

Экономика и анализ данных: программа бакалавриата ФЭН НИУ ВШЭ

  • от 690 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2024 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 30 бюджет. мест
  • 30 платных мест
  • 4 года обучения

Поделиться с друзьями

ФЭН НИУ ВШЭ: проходной балл на программу "Экономика и анализ данных"

Бюджет Платно

Статистика за 2024 год

Проходной балл
Средний проходной балл
Проверить шансы

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Русский язык 

Иностранный язык 

или другие
1 вариант

Детали

Город
Москва
Язык
Русский и английский
Уровень образования
Бакалавриат
Формат обучения
Форма обучения
Квалификация
Бакалавр

Когда проводится профилизация

Конкурс проводится сразу на программу по профилю (специализации)

О программе

Программа предлагает студентам изучение основ экономической теории и методов анализа данных. Студенты получат знания и навыки, необходимые для понимания и объяснения экономических явлений, анализа экономических данных и принятия информированных решений. В рамках программы обучения студенты изучат основные принципы микроэкономики и макроэкономики, эконометрику, статистику, теорию игр, финансы, маркетинг и другие ключевые аспекты экономики и анализа данных. Они также будут знакомиться с современными инструментами и технологиями анализа данных, включая статистические пакеты программного обеспечения и методы машинного обучения. В результате программы студенты будут готовы к применению своих знаний в различных сферах, включая бизнес, финансы, государственное управление и консалтинг, где они смогут вносить ценный вклад в процесс принятия решений и развития экономики.

Образовательная программа предоставляет уникальную возможность получить образование по двум востребованным направлениям подготовки: «Экономика» и «Прикладная математика и информатика».

Уже начиная с первого курса у студентов будет практикум, на котором представится возможность применить полученные знания по программированию к решению экономических задач и экономическому моделированию. А начиная со второго курса все студенты будут участвовать в проектах, наставниками которых выступают сотрудники двух факультетов и представители бизнеса. Такие мастерские позволят получить опыт применения новейших методов анализа данных и машинного обучения к решению реальных задач.

Профессиональные дисциплины:

  • Математический анализ
  • Математический анализ 1 (углублённый курс)
  • Математика для экономистов
  • Математика для экономистов (углублённый курс)
  • Линейная алгебра
  • Социально-экономическая статистика
  • Основы статистических наблюдений
  • Дискретная математика
  • Теория вероятностей и математическая статистика
  • Теория оптимизации
  • Микроэкономика
  • Микроэкономика (углубленный курс)
  • Финансовый учет и отчетность
  • Российская экономика
  • Макроэкономика
  • Экономическое мышление
  • Эконометрика
  • Финансовые рынки
  • Экономическая история
  • Дифференциальные и разностные уравнения
  • Экономическая демография
  • Международные стандарты финансовой отчетности
  • Цифровые трансформации в управлении персоналом
  • Финансовые институты и риски
  • Инструментальные методы цифровой экономики
  • Привлечение капитала на фондовом рынке
  • Россия и развитие мировой экономики в XX в.
  • Случайные процессы
  • Теория игр
  • Международная торговля
  • Экономика труда
  • Динамическая оптимизация в экономике и финансах
  • Социоэкономика
  • Экономика общественного сектора
  • Поведенческая и экспериментальная экономика
  • Институциональная экономика
  • Структурная политика: современные практики и уроки
  • Аграрная экономика
  • Финансовая экономика
  • Корпоративные финансы
  • Международные финансы
  • Дифференциальные и разностные уравнения
  • Дополнительные главы макроэкономики
  • Политическая экономика
  • Финансовая стабильность и финансовый кризис
  • Отраслевые рынки
  • Введение в экономику цифровых платформ
  • Принятие решений в задачах цифровой экономики в условиях риска и неопределённости
  • Теория аукционов
  • Экономика информации
  • Экономический рост и развитие
  • Управленческий учет
  • Машинное обучение для больших данных
  • Байесовские методы в машинном обучении
  • Профессиональные участники финансовых рынков
  • Экономический рост: уроки прошлого
  • Динамическая оптимизация в экономике и финансах
  • Эконометрика временных рядов
  • Модели с качественными и ограниченными зависимыми переменными
  • Анализ панельных данных и данных о длительности состояний
  • Финансовая стабильность и финансовый кризис
  • Поведенческая и экспериментальная экономика
  • Экономика общественного сектора
  • Экономический анализ социальных проблем
  • Модели финансовых рынков
  • Структурная политика: современные практики и уроки
  • Деловые циклы
  • Модель человека в экономической науке
  • Случайные процессы
  • Экономический рост: уроки прошлого.
  • Введение в программирование на языках Python и С++
  • Алгоритмы и структуры данных
  • Архитектура компьютера и операционных систем
  • Глубинное обучение.

Преимущества обучения по программе «Экономика и анализ данных» в вузе: ФЭН НИУ ВШЭ

Образовательная программа «Экономика и анализ данных» предоставляет уникальную возможность получить образование по двум востребованным направлениям подготовки: «Экономика» и «Прикладная математика и информатика». Целью данной образовательной программы является подготовка специалистов, имеющих фундаментальные компетенции в области экономики, математики и работы с данными.

Главное конкурентное преимущество выпускников программы заключается в том, что фактически он является специалистом в двух наиболее востребованных специальностях.  Это делает его в лице работодателя уникальным сотрудником. Кроме того, два направления подготовки существенно расширяет спектр возможных направлений для профессиональной деятельности, от финансовой аналитики до программирования.