Экономика и анализ данных. Международная программа по экономике и финансам: программа бакалавриата НИУ ВШЭ

Построенное на стыке классического экономического образования и компьютерных наук, это обучение погружает в мир цифрового анализа финансовых рынков. Основной акцент сделан на глубокое изучение математического аппарата (линейная алгебра, дискретная математика, методы оптимизации) и его практическую реализацию через алгоритмы машинного и глубинного обучения, байесовские методы и программирование на Python и C++. Отдельное место занимает углубленное освоение микро- и макроэкономики (включая курсы на иностранном языке), эконометрики, теории игр, аукционов и корпоративных финансов, что в итоге позволяет выпускнику строить прогностические модели для сложных экономических систем, вплоть до изучения архитектуры блокчейна и динамической оптимизации.

Основные дисциплины:

• Алгоритмы и структуры данных
• Дискретная математика
• Линейная алгебра и геометрия
• Математический анализ
• Язык программирования Python
• Программирование на C++
• Экономическое мышление
• Математический анализ
• Архитектура компьютера и операционные системы
• Машинное обучение
• Финансовый учет и отчетность
• Микроэкономика-1
• Микроэкономика-2 (углубленный курс, преподается на иностранном языке)
• Макроэкономика-1
• Макроэкономика-1(углубленный курс)
• Макроэкономика-2
• Макроэкономика-2 (углубленный курс)
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Теория вероятностей и математическая статистика (углубленный курс)
• Эконометрика
• Эконометрика (углубленный курс)
• Методы оптимизации
• Методы оптимизации в машинном обучении
• Динамическая оптимизация в экономике и финансах.
• Байесовские методы в машинном обучении
• Введение в блокчейн
• Финансовые рынки
• Теория аукционов
• Корпоративные финансы
• Теория игр
• Глубинное обучение.