1. РЭУ
  2. Бакалавриат и специалитет РЭУ

РЭУ им. Г.В. Плеханова Экономика (38.03.01)

Аналитика больших данных в экономике (2-ая квалификация 01.03.02 Прикладная математика и информатика): программа бакалавриата РЭУ им. Г.В. Плеханова

  • от 580 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2026 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 16 бюджет. мест
  • 10 платных мест
  • 4 года обучения
  • Кредит на учёбу от Сбера

Поделиться с друзьями

РЭУ им. Г.В. Плеханова: проходной балл на программу "Аналитика больших данных в экономике (2-ая квалификация 01.03.02 Прикладная математика и информатика)"

Бюджет Платно

Статистика за 2025 год

Проходной балл
Средний проходной балл
Проверить шансы

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Русский язык 

География 

или другие
1 вариант

Детали

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

Когда проводится профилизация

Конкурс проводится сразу на программу по профилю (специализации)

Программа предоставляет студентам широкий спектр знаний и навыков, необходимых для работы с огромными объемами данных в экономическом контексте. Студенты изучают основы экономики, включая микро- и макроэкономику, теорию и практику финансов, статистику и эконометрику.

Они также изучают основы аналитического подхода к обработке больших данных, включая методы сбора, хранения, анализа и визуализации данных. Курсы по программированию и базам данных помогают студентам освоить необходимые технические навыки для работы с большими объемами данных. Они также изучают методы машинного обучения и искусственного интеллекта, которые позволяют автоматизировать анализ данных и прогнозирование экономических явлений.

Студенты научатся применять эти знания и навыки для решения реальных экономических проблем. Они изучат примеры использования аналитики больших данных в различных отраслях экономики, таких как финансы, маркетинг, риск-анализ и принятие решений. В результате программы бакалавриата по аналитике больших данных в экономике студенты будут готовы применять свои знания и навыки для анализа данных, выявления тенденций и принятия обоснованных экономических решений с использованием передовых аналитических методов и инструментов.

Цель программы − подготовка постановщиков экономических задач-руководителей высшего управления, обладающих высоким уровнем компетенции как и в предметной области, так и в применении современных методов анализа и прогнозирования. 

Выпускник будет обладать уникальным набором компетенций: от навыков стратегического мышления до умения анализировать эмпирические данные, используя новейшее программное обеспечение. 

Дисциплины программы:

  • Философия
  • Иностранный язык
  • Безопасность жизнедеятельности
  • Дискретная математика
  • Алгоритмы и структуры данных на Python
  • Финансы
  • Базы данных
  • Экономика зарубежных стран
  • Социально-психологическая адаптация и коммуникация
  • История экономической мысли
  • Менеджмент
  • Маркетинг
  • Региональная экономика
  • Экономика организации
  • Программирование
  • Математический анализ
  • Линейная алгебра
  • Математическая логика и теория алгоритмов
  • Теория вероятностей и математическая статистика
  • Методы оптимизации
  • Экономическая история
  • Право
  • Микроэкономика
  • Макроэкономика
  • Институциональная экономика
  • Теория статистики
  • Экономическая статистика
  • Экономическая география
  • Финансы общественного сектора
  • Деньги, кредит, банки
  • Бухгалтерский учет
  • Налоговая политика
  • Планирование и прогнозирование экономических рисков
  • Финансовое право
  • Эконометрика и методы моделирования в экономике
  • Операционные системы
  • Основы работы с Большими данными
  • Экономический анализ.

Дисциплины по выбору:

  • Этика деловых отношений
  • Деловые и межкультурные коммуникации
  • Информационные технологии и системы в сфере экономики
  • Информационная безопасность
  • Иностранный язык профессионального общения
  • Стратегирование инвестиционной деятельности
  • Финансовые рынки
  • Теория принятия решений
  • Проектирование программных систем
  • Анализ и диагностика финансовохозяйственной деятельности
  • Имитационное моделирование
  • Искусственный интеллект и экспертные системы в экономике
  • Теория игр
  • Стратегическое планирование бизнессистем
  • Государственные и муниципальные финансы
  • Бизнес-аналитика
  • Экономическая безопасность России
  • Семантические модели данных
  • Визуализация аналитических данных
  • Анализ Больших данных и хранилища данных
  • Управление страховыми рисками
  • Экономика труда
  • Государственное регулирование экономики
  • Муниципальная экономика
  • Предпринимательские риски
  • Управление проектами.

Преимущества обучения по программе «Аналитика больших данных в экономике (2-ая квалификация 01.03.02 Прикладная математика и информатика)» в вузе: РЭУ

  • Две квалификации: дает возможность получить дипломы по направлениям «Экономика» и «Прикладная математика и информатика», объединяя фундаментальную математику с ИТ-специализацией.
  • Сбалансированный учебный план: студенты осваивают экономику, математику и информационные технологии в комплексе, что формирует уникальный наборких навыков.
  • Доступное обучение: обучение языкам и инструментам анализа данных построено с нуля, позволяя даже новичкам уверенно войти в профессию.
  • Очный формат: все занятия проводятся исключительно очно для одной группы, что обеспечивает полное погружение и живое общение с преподавателями.
  • Профессиональная инфраструктура: обучающиеся работают в специализированном компьютерном классе «Data Science» с доступом к облачным ресурсам и суперкомпьютеру для обработки больших данных.
  • Научно-исследовательская деятельность: принцип «от науки к образованию» позволяет участвовать в реальных проектах научных лабораторий, применяя знания на практике.
  • Экспертный уровень преподавания: занятия ведут ученые из мировых научных центров-партнеров, передавая актуальные знания и опыт.
  • Карьерный потенциал: выпускники получают компетенции, востребованные в высокотехнологичных секторах экономики, от финансов до аналитических платформ.