Summary of Degree Programme
01.04.02 Applied Mathematics and Informatics
Yes
2 года 
Full-time, 120
RUS
Instruction in Russian
Master
No
2026/2027 Academic year
Big Data Analytics
КОР-1
Знает основные принципы работы с данными, владеет современными инструментами извлечения, преобразования и загрузки данных
КОР-2
Создает и поддерживает инфраструктуру данных для оптимального извлечения, преобразования и загрузки данных из различных источников, включая облачные технологии.
КОР-3
Владеет методами статистической обработки данных и машинного обучения.
КОР-4
Создает оптимальные хранилища данных, аналитические процессы и системы отчетности для решения бизнес-задач.
КОР-5
Умеет писать гибкий, читаемый и эффективный код на каком-либо языке программирования, решающий поставленную задачу.
ПК-1. Способен применять современные языки программирования, инструменты и технологии для работы с данными, в том числе плохо структурированными.
ПК-2. Способен выявлять и формулировать актуальные научные проблемы в сфере анализа данных, обобщать и критически оценивать результаты, полученные исследователями по избранной теме, формулировать научные гипотезы.
ПК-3. Способен анализировать и выбирать оптимальные решения в области больших данных для бизнеса.
ПК-4. Способен унифицировать данные различных форматов и структур.
ПК-5. Способен анализировать продуктовые задачи и предлагать для них решения на основе данных.
ПК-6. Способен строить и автоматизировать пайплайны получения, предобработки и анализа данных.
ПК-7. Способен выбирать в соответствии с решаемой задачей и строить модели машинного обучения, а также оценивать их качество.
ПК-8.Понимает особенности работы в кросс-функциональных командах и умеет строить эффективные модели коммуникации в рамках междисциплинарного взаимодействия.
1. Модуль «Ключевые семинары» обеспечивает сквозное сопровождение индивидуальной образовательной траектории студента. В рамках семинара наставника студенты смогут выстроить собственную образовательную и карьерную траекторию в сфере аналитики больших данных, узнать об особенностях собеседований на позиции, связанные с аналитикой, наукой о данных и машинным обучением, а также получить первый опыт их прохождения.
2. Модуль «Практика» ориентирован на формирование у студентов опыта решения реальных задач индустрии, работы в командах и взаимодействия с заказчиком. В него входит работа над проектом. Целью проектной деятельности является использование знаний, умений и навыков, полученных в ходе обучения, для постановки и решения практических задач по анализу данных. Также в него входит Подготовка выпускной квалификационной работы, которая обеспечивает структурированную работу над ВКР: углубление теоретической базы, разработку и экспериментальную проверку предложенного решения, оформление текста и подготовку к защите.
3. Модуль «Major» является содержательным ядром программы и обеспечивает формирование профессиональных компетенций специалиста в сфере науки о данных и аналитики больших данных. В его состав входят фундаментальные дисциплины и прикладные курсы по языкам и технологиям. Вариативные блоки позволяют студенту выбрать направление для расширения своих професиональных навыков.
4.Модуль «МагоЛего» предоставляет студентам возможность сформировать индивидуальную междисциплинарную траекторию за счет выбора дисциплин из общеуниверситетского пула. Он ориентирован на развитие дополнительных компетенций.
5. Модуль «ГИА» включает итоговую защиту выпускной квалификационной работы. Он завершает сквозную исследовательско‑проектную линию программы и служит инструментом комплексной оценки сформированных у студента компетенций в профессиональной сфере и научно‑исследовательской деятельности.
2025/2026 Academic year
Big Data Analytics
КОР-1
Знает основные принципы работы с данными, владеет современными инструментами извлечения, преобразования и загрузки данных
КОР-2
Создает и поддерживает инфраструктуру данных для оптимального извлечения, преобразования и загрузки данных из различных источников, включая облачные технологии.
КОР-3
Владеет методами статистической обработки данных и машинного обучения.
КОР-4
Создает оптимальные хранилища данных, аналитические процессы и системы отчетности для решения бизнес-задач.
КОР-5
Умеет писать гибкий, читаемый и эффективный код на каком-либо языке программирования, решающий поставленную задачу.
ПК-2. Способен выявлять и формулировать актуальные научные проблемы в сфере анализа данных, обобщать и критически оценивать результаты, полученные исследователями по избранной теме, формулировать научные гипотезы.
ПК-3. Способен анализировать и выбирать оптимальные решения в области больших данных для бизнеса.
ПК-4. Способен унифицировать данные различных форматов и структур.
ПК-5. Способен анализировать продуктовые задачи и предлагать для них решения на основе данных.
ПК-6. Способен строить и автоматизировать пайплайны получения, предобработки и анализа данных.
ПК-7. Способен выбирать в соответствии с решаемой задачей и строить модели машинного обучения, а также оценивать их качество.
ПК-8.Понимает особенности работы в кросс-функциональных командах и умеет строить эффективные модели коммуникации в рамках междисциплинарного взаимодействия.
1. Модуль «Ключевые семинары» обеспечивает сквозное сопровождение индивидуальной образовательной траектории студента. В рамках семинара наставника студенты смогут выстроить собственную образовательную и карьерную траекторию в сфере аналитики больших данных, узнать об особенностях собеседований на позиции, связанные с аналитикой, наукой о данных и машинным обучением, а также получить первый опыт их прохождения.
2. Модуль «Практика» ориентирован на формирование у студентов опыта решения реальных задач индустрии, работы в командах и взаимодействия с заказчиком. В него входит работа над проектом. Целью проектной деятельности является использование знаний, умений и навыков, полученных в ходе обучения, для постановки и решения практических задач по анализу данных. Также в него входит Подготовка выпускной квалификационной работы, которая обеспечивает структурированную работу над ВКР: углубление теоретической базы, разработку и экспериментальную проверку предложенного решения, оформление текста и подготовку к защите.
3. Модуль «Major» является содержательным ядром программы и обеспечивает формирование профессиональных компетенций специалиста в сфере науки о данных и аналитики больших данных. В его состав входят фундаментальные дисциплины и прикладные курсы по языкам и технологиям. Вариативные блоки позволяют студенту выбрать направление для расширения своих професиональных навыков.
4.Модуль «МагоЛего» предоставляет студентам возможность сформировать индивидуальную междисциплинарную траекторию за счет выбора дисциплин из общеуниверситетского пула. Он ориентирован на развитие дополнительных компетенций.
5. Модуль «ГИА» включает итоговую защиту выпускной квалификационной работы. Он завершает сквозную исследовательско‑проектную линию программы и служит инструментом комплексной оценки сформированных у студента компетенций в профессиональной сфере и научно‑исследовательской деятельности.
2024/2025 Academic year
Big Data Analytics
КОР-1
Знает основные принципы работы с данными, владеет современными инструментами извлечения, преобразования и загрузки данных
КОР-2
Создает и поддерживает инфраструктуру данных для оптимального извлечения, преобразования и загрузки данных из различных источников, включая облачные технологии.
КОР-3
Владеет методами статистической обработки данных и машинного обучения.
КОР-4
Создает оптимальные хранилища данных, аналитические процессы и системы отчетности для решения бизнес-задач.
КОР-5
Умеет писать гибкий, читаемый и эффективный код на каком-либо языке программирования, решающий поставленную задачу.
ПК-2. Способен выявлять и формулировать актуальные научные проблемы в сфере анализа данных, обобщать и критически оценивать результаты, полученные исследователями по избранной теме, формулировать научные гипотезы.
ПК-3. Способен анализировать и выбирать оптимальные решения в области больших данных для бизнеса.
ПК-4. Способен унифицировать данные различных форматов и структур.
ПК-5. Способен анализировать продуктовые задачи и предлагать для них решения на основе данных.
ПК-6. Способен строить и автоматизировать пайплайны получения, предобработки и анализа данных.
ПК-7. Способен выбирать в соответствии с решаемой задачей и строить модели машинного обучения, а также оценивать их качество.
ПК-8.Понимает особенности работы в кросс-функциональных командах и умеет строить эффективные модели коммуникации в рамках междисциплинарного взаимодействия.
1. Модуль «Ключевые семинары» обеспечивает сквозное сопровождение индивидуальной образовательной траектории студента. В рамках семинара наставника студенты смогут выстроить собственную образовательную и карьерную траекторию в сфере аналитики больших данных, узнать об особенностях собеседований на позиции, связанные с аналитикой, наукой о данных и машинным обучением, а также получить первый опыт их прохождения.
2. Модуль «Практика» ориентирован на формирование у студентов опыта решения реальных задач индустрии, работы в командах и взаимодействия с заказчиком. В него входит работа над проектом. Целью проектной деятельности является использование знаний, умений и навыков, полученных в ходе обучения, для постановки и решения практических задач по анализу данных. Также в него входит Подготовка выпускной квалификационной работы, которая обеспечивает структурированную работу над ВКР: углубление теоретической базы, разработку и экспериментальную проверку предложенного решения, оформление текста и подготовку к защите.
3. Модуль «Major» является содержательным ядром программы и обеспечивает формирование профессиональных компетенций специалиста в сфере науки о данных и аналитики больших данных. В его состав входят фундаментальные дисциплины и прикладные курсы по языкам и технологиям. Вариативные блоки позволяют студенту выбрать направление для расширения своих професиональных навыков.
4.Модуль «МагоЛего» предоставляет студентам возможность сформировать индивидуальную междисциплинарную траекторию за счет выбора дисциплин из общеуниверситетского пула. Он ориентирован на развитие дополнительных компетенций.
5. Модуль «ГИА» включает итоговую защиту выпускной квалификационной работы. Он завершает сквозную исследовательско‑проектную линию программы и служит инструментом комплексной оценки сформированных у студента компетенций в профессиональной сфере и научно‑исследовательской деятельности.
This degree programme of HSE University is adapted for students with special educational needs (SEN) and disabilities. Special assistive technology and teaching aids are used for collective and individual learning of students with SEN and disabilities. The specific adaptive features of the programme are listed in each subject's full syllabus and are available to students through the online Learning Management System.
All documents of the degree programme are stored electronically on this website. Curricula, calendar plans, and syllabi are developed and approved electronically in corporate information systems. Their current versions are automatically published on the website of the degree programme. Up-to-date teaching and learning guides, assessment tools, and other relevant documents are stored on the website of the degree programme in accordance with the local regulatory acts of HSE University.
I hereby confirm that the degree programme documents posted on this website are fully up-to-date.
Vice Rector Sergey Yu. Roshchin
