Паспорт образовательной программы
01.04.02 Прикладная математика и информатика
Да
2 года 
Очная форма обучения, 120
РУС
Обучение ведётся полностью на русском языке
Магистр
Нет
2026/2027 учебный год
Аналитика больших данных
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 учебный год
Аналитика больших данных
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 учебный год
Аналитика больших данных
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.
Образовательная программа высшего образования НИУ ВШЭ адаптирована для обучения на ней инвалидов и лиц с ограниченными возможностями здоровья. В учебном процессе используются специальные технические средства обучения коллективного и индивидуального пользования для инвалидов и лиц с ограниченными возможностями здоровья. Особенности адаптации программ учебных дисциплин содержатся в полной версии каждой программы учебной дисциплины и доступны студентам через электронную образовательную среду.
Все документы образовательной программы хранятся в электронном виде на настоящем сайте образовательной программы. Учебные планы, календарные учебные графики, программы учебных дисциплин разрабатываются и проходят электронные процедуры утверждения в корпоративных информационных системах. Их актуальные версии автоматически публикуются на сайте ОП. Методические материалы, оценочные средства и иные материалы образовательной программы в актуальном виде хранятся на сайте образовательной программы в соответствии с локальными нормативными актами университета.
Подтверждаю актуальность комплекта документов образовательной программы, размещенных на настоящем сайте образовательной программы.
Проректор С.Ю. Рощин
Паспорт образовательной программы «Аналитика больших данных»
