• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
14
Апрель

О программе

В чем преимущества программы
Что я буду изучать 
Целевая аудитория
Кем я буду работать 

В чем преимущества программы

Программа «Финансовые технологии и анализ данных» фокусируется на трех группах навыков профессионального data scientist’а: математические методы и алгоритмы (data science), программные инструменты (data engineering) и внедрение моделей в бизнесе.

Успешно закончив обучение на программе, вы овладеете набором методов анализа данных: современные модели и подходы в машинном обучении, глубинное обучение, обучение с подкреплением, байесовский анализ, анализ текстов и языковые модели, анализ сетей.

Для реализации алгоритмов и создания моделей вы будете использовать программные инструменты работы с большими данными (в том числе открытые системы Hadoop, Apache Spark), библиотеки методов машинного обучения (например, TensorFlow). Основным языком программирования будет Python, некоторые курсы предполагают использование R. Будут изучены архитектуры кластерных систем и параллельно-распределенное выполнение моделей.

То, как внедряются модели в финансовых организациях, в каких сферах они работают, какие решения можно делегировать алгоритмам, как оценивать риски, связанные с моделями, вы узнаете вместе с data scientist’ами Сбербанка на практических занятиях и разборе конкретных бизнес-кейсов.

Что я буду изучать

Целью создания магистерской программы «Финансовые технологии и анализ данных» является ответ основным вызовам, обращённым как к НИУ ВШЭ и российскому образованию в целом, так и к российским системообразующим финансовым организациям: подготовка высококвалифицированных специалистов, обладающих уникальной комбинацией компетенций в передовых областях развития информационных технологий, математики и экономики.

Обучающиеся проходят фундаментальную подготовку по релевантным разделам математики, требующимся для анализа данных, осваивают современные парадигмы программирования (параллельно-распределенные вычисления, cloud computing), современные методы машинного обучения к задачам финансов, а также изучают основы макроэкономики, корпоративных финансов и банковского дела.

Особое внимание в рамках магистерской программы уделяется применению полученных знаний на практике. Курсы включают разбор прикладных задач, связанных с анализом данных, которые возникают в крупных финансовых data-driven компаниях. В этой перспективе ключевую роль играет партнер магистерской программы – Сбербанк. Планируется предоставление студентам возможности изучать курсы для руководителей банка, реализуемые в Корпоративном университете Сбербанка; привлечение сотрудников банка к преподаванию и проведение мастер-классов с их участием; разбор кейсов и проведение «хакатонов»; работа над проектами на основе массивов данных, предоставляемых банком; проведение производственной практики в подразделениях банка с организацией обзорных выступлений руководителей этих подразделений о их задачах и текущей работе.

Экономические и финансовые дисциплины будут представлены как в адаптационных, так и в базовых обязательных курсах программы.

Практическая направленность программы будет способствовать повышению конкурентоспособности и востребованности выпускников программы.

Целевая аудитория

Целевая аудитория представляет собой следующие категории:

  1. Выпускники бакалавриата математических, экономических и технических факультетов ведущих университетов. 
  2. Специалисты и магистры по направлениям, указанным в п.1, имеющие целью получить дополнительную специализацию и системно подготовиться к серьёзной аналитической или исследовательской деятельности в области анализа больших данных в современных крупных финансовых компаниях.

Кем я буду работать

Потребность в магистрах данного профиля испытывают многочисленные консалтинговые компании, оказывающие услуги в области анализа данных. Среди них представленные в России компании, такие как SAS, IBM, Accenture, Oliver Wyman, KPMG, Deloitte, Glowbyte, Double Data, Rubbles, Econophysica, Prognoz, Forecsys, и др. Все они предъявляют спрос на высококвалифицированных специалистов в области математической статистики, машинного обучения и анализа данных.

Сбербанк за последние 7 лет имел опыт работы практически со всеми данными консультантами, и является своего рода аккумулятором экспертизы. Партнером программы выступает Сбербанк, лидер IT-трансформации в банковской сфере. На данный момент в Сбербанке трудится более 120 data scientist’ов, в проектном портфолио банка более 500 проектных инициатив, связанных с математическим моделированием. Ежедневно в системах банка генерируется более 10 Тб данных, что определяет спрос на профессиональных data scientist’ов и инженеров данных. Выпускники программы смогут трудоустроиться на позициях специалистов и руководителей проектов в подразделениях Сбербанка, отвечающих за сбор и анализ больших данных, моделирование, а также за разработку новых продуктов и сервисов на основе этих технологий.