О программе

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.

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 ИТ- 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, руководитель команды (Team Lead), руководитель направления наук о данных (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. 

Что я буду изучать? 

• Широкий набор курсов в выбранной предметной области (политология/социология/ психология/государственное и муниципальное управление)
• 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

Два направления подготовки 

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.

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».

По окончании образовательной программы выдается диплом бакалавра по двум направлениям подготовки – базовому, на которое студент изначально поступил, и «Прикладной математике и информатике». 

Возможности трудоустройства 

• ИТ-компании и банковский сектор: ВК, Сбер, Яндекс, Т-Банк
• Исследовательские и аналитические организации: ВЦИОМ, Фонд «Общественное мнение», ООО «Ипсос Комкон», Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации, Росстат, НИУ ВШЭ
• Отделы по управлению персоналом крупных компаний
• Органы государственной власти: Центральный банк РФ, Минэкономразвития РФ, МИД РФ, Минфин РФ

• СМИ: «Коммерсантъ», РБК

Продолжение обучения

Выпускники смогут продолжить обучение на магистерских и аспирантских программах НИУ ВШЭ, а также ведущих зарубежных университетов. Сочетание продвинутых компетенций в области анализа данных и знаний предметной области делает выпускников привлекательными кандидатами для поступления в аспирантуру.