Вычислительные социальные науки

Программа «Вычислительные социальные науки» готовит профессионалов, сочетающих глубокие современные знания в выбранной области социальных наук (политология/социология/ психология/государственное и муниципальное управление) и продвинутые компетенции в области анализа данных и математического моделирования.

Анализ данных и математическое моделирование на сегодняшний день являются неотъемлемой частью исследовательского инструментария социальных наук, делая актуальным синтез знаний в выбранной предметной области и вычислительных компетенций.

Курсы на программе читают ведущие преподаватели факультета социальных наук и факультета компьютерных наук. Большинство из них имеют публикации в международных научных журналах.

Для студентов, желающих глубже погрузиться в нюансы количественного анализа данных и программирования, мы предусмотрели возможность обучения на втором направлении — «Прикладная математика и информатика». Таким образом, студенты, успешно освоившие учебный план исходного направления подготовки, гарантированно получают диплом по базовому направлению, а студенты, выбравшие дополнительные курсы по анализу данных и программированию, получают диплом по двум направлениям — базовому и «Прикладной математике и информатике».

Факультеты социальных и компьютерных наук НИУ ВШЭ являются признанными лидерами в своих областях в России, о чем свидетельствуют как российские, так и международные рейтинги.

Образование, полученное на нашей программе, даст вам широкий спектр возможностей. Вы сможете продолжить карьеру в ведущих IT- и аналитических компаниях, банках и органах государственной власти на позициях ведущих экспертов, аналитиков и специалистов по наукам о данных. Знание предметной области позволит вам лучше видеть границы применения тех или иных аналитических методов и, соответственно, понимать, какие вопросы могут быть эффективно решены с их помощью. Подобные компетенции в перспективе обеспечат вам быстрый карьерный рост до руководящих позиций (например, Team Lead, Chief Data Scientist, руководитель отдела мониторинга и аналитики).

Студенты, заинтересованные в продолжении учебы и построении академической карьеры, смогут поступить в магистратуру и аспирантуру ведущих университетов России и мира, имея конкурентное преимущество в виде продвинутых знаний исследовательской методологии уже на стадии приема. 

• широкий набор курсов в выбранной предметной области (Политология/Социология/Государственное и Муниципальное Управление/Психология)
• программирование в Python, C++, и R
• алгоритмы и структуры данных
• микроэкономика и макроэкономика
• регрессионный анализ социально-экономических процессов
• машинное обучение
• методы анализа текстовых данных
• сетевой анализ
• теория игр
• анализ временных рядов
• методы вычислительного моделирования в социальных науках

На программе установлена двухступенчатая система приема. Первой ступенью является поступление на одну из программ факультета социальных наук («Политология»/«Социология»/«Психология»/ГМУ).

Второй ступенью является сдача внутреннего экзамена по математике в конце августа-начале сентября. Данный экзамен будет проводиться для студентов, зачисленных на одну из четырёх вышеуказанных программ факультета социальных наук. Экзамен состоит из 2 частей. В первой части 6 заданий, максимальный балл за каждое задание — 2 балла. Во второй части 6 заданий, максимальный балл за каждое задание — 4 балла. 
По итогам экзамена составляется два рейтинга результатов: один — для студентов, зачисленных на бюджетные места, второй — для студентов, зачисленных на платные места. На программу зачисляются первые 30 мест из рейтинга студентов с бюджетными местами и первые 10 мест из рейтинга студентов с платными местами. Студенты, не прошедшие по конкурсу на программу «Вычислительные социальные науки», продолжают обучение на базовой образовательной программе.

Более подробно с правилами приёма можно ознакомиться здесь.

Оперативный ответ на все вопросы можно получить в телеграмм-чате для абитуриентов:

Студенты программы «Вычислительные социальные науки» по сравнению со студентами базовых образовательных программ по социальным наукам изучают особый модуль дисциплин, нацеленный на освоение анализа данных и программирования на более глубоком уровне.

По окончании 1-го курса студенты смогут выбрать одну из двух траекторий обучения:

• Студенты осваивают базовое направление подготовки,на которое изначально поступали, в объеме, соответствующем требованиям для получения диплома бакалавра по этому направлению. Дополнительно студенты выбирают майнор, получая возможность освоить знания из других предметных областей (от истории искусств до физики) или расширить социально-научный кругозор за счет дисциплин из смежных областей социальных наук. При освоении данной траектории выдается диплом бакалавра по базовому направлению подготовки, на которое студент изначально поступил.
• Студенты осваивают базовое направление подготовки, на которое изначально поступали, в объеме, соответствующем требованиям для получения диплома бакалавра по этому направлению. Дополнительно студенты глубже погружаются в специфику количественного анализа данных и разработки программного обеспечения, осваивая дополнительные курсы по программированию, продвинутым методам машинного обучения и глубинному обучению в объеме, соответствующем требованиям для получения диплома бакалавра по направлению «Прикладная математика и информатика». При освоении данной траектории выдается диплом бакалавра по двум направлениям подготовки – базовому, на которое студент изначально поступил, и «Прикладной математике и информатике». 

​​

• IT-компании и банковский сектор: VK, Сбер, «Яндекс», «Тинькофф»

• Исследовательские и аналитические организации: ВЦИОМ, Фонд «Общественное мнение», Ipsos, McKinsey&Company, Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации, Росстат, НИУ ВШЭ

• HR-отделы крупных компаний

• Органы государственной власти: Центральный банк РФ, Минэкономразвития РФ, МИД РФ, Минфин РФ

• СМИ: «Коммерсантъ», РБК 

Выпускники смогут продолжить обучение на магистерских и аспирантских программах НИУ ВШЭ, а также ведущих зарубежных университетов (Стэнфордский университет, Колумбийский университет, Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе и другие). Сочетание продвинутых компетенций в области анализа данных и знаний предметной области делает выпускников привлекательными кандидатами для поступления в аспирантуру.