Прикладная статистика с методами сетевого анализа

Магистерская программа «Прикладная статистика с методами сетевого анализа» НИУ ВШЭ создана на базе Международной лаборатории прикладного сетевого анализа (ANR-Lab). В ее основе лежат лучшие практики образовательных программ по прикладной аналитике таких университетов, как Университет Индианы и Университет Иллинойса в США.

Основатели программы — профессора из Университета Индианы Стэнли Вассерман и Валентина Кускова.

Программа готовит высококвалифицированных специалистов (Data Scientists) в области прикладной статистики и сетевого анализа, которые становятся все более востребованными в бизнес-сфере, государственном секторе и в сфере науки как в России, так и за рубежом. Другими словами, программа готовит высококвалифицированных аналитиков данных (Data Analysts) для международного и российского бизнеса, аналитических центров и университетов России, США и Европы.

Программа полностью англоязычная, курсы читают зарубежные преподаватели из Университета Индианы (США), Университета Любляны (Словения), Технического университета Граца (Австрия), Центрально-Европейского университета (Венгрия и Австрия).

В отличие от традиционных программ по статистике или науках о данных, студентам предоставляется возможность создавать собственную траекторию обучения, выбрав один из треков:

•          Бизнес-аналитика (ориентирован на подготовку студентов к трудоустройству в бизнес-компании и корпорации),

•          Вычислительные социальные науки (ориентирован на подготовку студентов для поступления на ведущие программы PhD в престижных университетах Европы и США).

Основная цель программы – научить студентов использовать продвинутые методы статистического и сетевого анализа вне зависимости от первоначального образования, чтобы решать как исследовательские, так и практические задачи.

Образовательный процесс не ограничивается изучением теорий и методов анализа данных. Студенты могут заниматься академическими исследованиями в Международной лаборатории прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ. Также они могут участвовать в коммерческих проектах Центра аналитической поддержки принятия решений, созданного научными сотрудниками Лаборатории и преподавателями программы.

Программа – это обучение на основе реальных данных и задач. Преподаватели не зацикливаются на инструментах, а учат работать с имеющимися данными и подбирать для их обработки соответствующие методы анализа.

Эта программа не имеет аналогов в России и обладает следующими достоинствами:

• прикладная статистика с нуля;
• выбор трека: бизнес, наука или универсальный;
• обучение на английском языке;
• возможность зарубежных стажировок;
• программы двойных дипломов с университетом Любляны;
• преимущественно зарубежные преподаватели;
• использование реальных данных в качестве примеров во время обучения. это помогает студентам понять, как работает метод и на каких данных его можно использовать;
• регулярные консультации от научных руководителей Международной лаборатории прикладного сетевого анализа;
• индивидуальные учебные планы, которые позволяют студентам создавать собственную траекторию обучения;
• очная форма обучения, которая позволяет постоянно контактировать с преподавателями и получать обратную связь;
• вечерние занятия, которые позволяют совмещать работу и учебу;
• на втором году обучения студенты проходят практику.

По окончании некоторых курсов выдаются сертификаты SAS.

Магистерская программа не имеет аналогов в России. В ее основе лежат лучшие практики образовательных программ по прикладной аналитике таких университетов, как Университет Индианы и Университет Иллиноя в США. 

Существует несколько аналогичных программ в европейских университетах, в частности, в Люблянском университете и Северо-Западном университете, которые являются аффилированными партнёрами нашей программы.

По сравнению с аналогичными программами по прикладной статистике в Европе и США наша магистратура в разы дешевле.

Программа будет полезна социологам, экономистам, математикам, химикам, биологам, политологам, юристам, менеджерам, специалистам в области информатики, компьютерных наук и статистики и всем тем, для кого анализ данных – часть работы.

После окончания магистратуры Вы сможете:

• встраивать анализ данных в цикл исследования: от постановки исследовательского вопроса до интерпретации полученных результатов;
• использовать современные подходы и методы
  • наук о данных (Data Science);
  • исследовательского и глубинного анализа данных (Data Mining & Deep Learning);
  • машинного обучения (Machine Learning);
  • нейронных и байесовских сетей (Neural Networks & Bayesian Statistics);
• работать с большими данными (Big Data);
• работать с разными пакетами и базами для анализа данных, построения отчетов: R, Python, SAS, STATA, Orange, Lisrel, MPlus, Pajek, Gephi, Visone, Vertica, SQL, LaTex, etc.;
• владеть математическим английским языком;
• представлять результаты своего научного исследования или бизнес-проекта.

Перед началом обучения проводится тестирование, на основании которого магистрам помогают сконструировать индивидуальный план и выбрать курсы, которые они считают необходимыми в будущем; найти баланс между основными блоками: бизнес-аналитика, вычислительные социальные науки, сетевые науки и методы сетевого анализа.

В начале обучения реализуются адаптационные курсы по введению в статистику и программирование в R и Python. Это помогает студентам, у которых нет профильного математического или статистического образования.

В рамках программы студенты могут выбрать одну из двух траекторий:

- Бизнес-аналитика (ориентирован на подготовку студентов к трудоустройству в бизнес-компаниях и корпорациях),

- Вычислительные социальные науки (ориентирован на подготовку студентов для поступления на ведущие программы PhD в престижных университетах Европы и США).

Студенты программы учатся использовать современные подходы и методы наук о данных (Data Science), исследовательского и глубинного анализа данных (Data Mining & Deep Learning), машинного обучения (Machine Learning), нейронных и байесовских сетей (Neural Networks & Bayesian Statistics), работать с большими данными (Big Data), а также работать с разными пакетами и базами для анализа и визуализации данных, построения отчетов: R, Python, SAS, STATA, Orange, Lisrel, MPlus, Pajek, Gephi, Visone, Vertica, SQL, LaTex, etc.

Студенты могут заниматься академическими исследованиями в Международной лаборатории прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ. Также они могут участвовать в коммерческих проектах Центра аналитической поддержки принятия решений, созданного научными сотрудниками Лаборатории и преподавателями программы.

Программа сотрудничает с SAS, Deloitte, Volkswagen Group Rus, Росатом и другими компаниями.

Таким образом, во время обучения студенты принимают участие в реальных проектах и могут выбрать место стажировки, которые предлагает программа, или самостоятельно.

Знания и компетенции, полученные выпускниками магистерской программы, позволят им стать высококвалифицированными специалистами-практиками, способными применять передовые комплексные техники анализа данных в своей ежедневной работе в организациях различного тип: как в коммерческих компаниях, специализирующихся в различных отраслях промышленности (банковская сфера, страхование, консалтинг, IT, медицина, фармацевтика), так и в научно-исследовательских организациях (социология, маркетинг). 

Также выпускники программы могут работать консультантами в государственных и корпоративных аналитических центрах, заниматься исследованиями в международных компаниях, продолжить образование в аспирантуре в России или поступить на PhD за рубежом.

Программа сотрудничает с SAS, Deloitte, Volkswagen Group Rus, Росатом и другими компаниями. Для своих выпускников мы устраиваем собеседования в компаниях-партнерах, помогая им трудоустроиться.

Подробнее о будущей профессии.

Также университет организовывает карьерные мероприятия для студентов и выпускников, консультирует по вопросам составления резюме, публикует прямые вакансии от работодателей, заинтересованных в выпускниках НИУ ВШЭ, содействует в трудоустройстве.

Для поступления достаточно знать школьный курс математики и понимать английский. Сертификаты, подтверждающие знание английского и математики, не обязательны. 

На программе предусмотрены адаптационные курсы по введению в статистику и программированию в R и Python. Это позволяет студентам с непрофильным бакалаврским образованием подтянуть свои знания и полноценно изучить все дальнейшие курсы. 

Чтобы получить образование на этой программе, необходимо пройти конкурсный отбор портфолио. Для этого поступающие должны предоставить диплом бакалавра или магистра, резюме, мотивационное и рекомендательные письма. Во внимание также принимаются сертификаты, грамоты, дипломы и любые другие документы, показывающие уровень знаний абитуриента или свидетельствующие о его достижениях.

Раздел траектория поступления поможет вам ознакомиться с правилами приёма, сроками и получить дополнительную информацию.

Полная стоимость обучения на программе (в год) составляет 390 000 рублей. 

Плата за обучение вносится частями (по семестрам) или полностью (за год). Также существует возможность рассрочки.  

На программе предусмотрены скидки в размере до 50%. Условия предоставления доступны на сайте.