Магистратура "Анализ данных и динамика международных процессов (совместно с Институтом системного программирования РАН)" МГИМО, Москва

Обучение построено на междисциплинарном подходе, где экономическая теория сочетается с практическим применением машинного обучения, работы с большими данными и экономико-математического моделирования. В учебном процессе активно используются инновационные форматы, такие как смешанное обучение, решение реальных кейсов, хакатоны и командная проектная работа. Это позволяет развить ключевые для современного аналитика качества: когнитивную гибкость, умение работать с большими массивами информации и находить нестандартные решения глобальных проблем.

В результате данное образование даёт целостное представление о динамике международных отношений, подкреплённое мощным аналитическим аппаратом для работы в финансовых структурах, международных корпорациях и государственных органах.

Изучаемые дисциплины:

• Микроэкономика-2
• Эконометрика-2
• Макроэкономика-2
• Иностранный язык
• Современные подходы к анализу данных.

Вариативная часть:

• Инструменты интеллектуального анализа больших данных и машинное обучение
• Современная политэкономия
• Программирование на языке Python
• Цифровизация экономических процессов
• Финансовый учет и отчетность
• Основы машинного обучения на языке Python
• Прогнозирование временных рядов
• Управление базами данных и язык SQL
• Модели искусственного интеллекта.

Элективные дисциплины:

• Анализ пространственных и панельных данных
• Теория игр-2
• Информационно-аналитические системы обработки экономической информации
• Анализ международных ситуаций
• Мегатренды и глобальные проблемы
• Глобальная система экономического регулирования
• Современные концепции оценки и управления рисками
• Кибер-риски и обеспечение информационной безопасности
• Сравнительный анализ моделей социально-экономического развития
• Экономические методы анализа политических явлений
• Многосторонние институты и международные организации
• Практическое применение прогнозных методов во внешнеэкономической деятельности
• Финансовый анализ и моделирование
• Анализ деятельности международной компании
• Анализ больших данных и машинное обучение
• Исследование операций (оптимизация).