Магистерская программа, Сетевой анализ, Сетевая аналитика, Прикладная статистика

2 года

Очная форма обучения
Онлайн-программа

110/3

110 платных мест

3 платных места для иностранцев

ENG

Обучение ведётся полностью на английском языке

Государственная аккредитация

Независимая оценка качества образования

7 – 11июля

Прикладной сетевой анализ: от идеи до реализации проекта: 16-я Летняя Школа ANR-Lab 2025

онлайн

9 – 23июля

Консультации для абитуриентов DASS в июле

онлайн

10 июля11:40

Вебинар "Быстро, умно, с ИИ: как технология меняет исследовательскую практику" в рамках летней школы ANR-Lab

онлайн

11 июля10:00

Вебинар "Динамический сетевой анализ больших сетей" в рамках летней школы ANR-Lab

онлайн

11 июля14:00

Вебинар "Как научиться сетевому анализу?" в рамках летней школы ANR-Lab

онлайн

15 июля18:30

Вебинар DASS "Сетевой разум: как оптика сетевого анализа помогает узнать, о чем думают люди, что на это влияет и к чему это приводит"

онлайн

28 июля18:30

Вебинар DASS "Работа с PubMed через призму библиометрии и с помощью языка R"

онлайн

21 июля18:30

Вебинар DASS "Личный опыт обучения на программе DASS от студентов 1 курса магистратуры"

онлайн

Университет–партнер

Люблянский университет

Факты о программе

Не имеет аналогов в России, единственная программа по прикладной статистике и сетевому анализу

Создана на базе Международной лаборатории прикладного сетевого анализа (ANR-Lab)

Занятия ведут российские и зарубежные преподаватели – партнеры из Университета Любляны

Степень магистра по направлению подготовки 01.04.02 «Прикладная математика и информатика»

Основана на лучших практиках обучения по прикладной статистике в Университете Индианы и Университете Любляны

Образовательный процесс строится на основе экспертизы академических исследований и прикладных проектов

Мы готовим высококвалифицированных специалистов-практиков, способных применять передовые комплексные техники анализа данных в своей ежедневной работе в различных организациях государственного и коммерческого секторов, а также науки

Ключевые преимущества

Онлайн программа со статусом очной

возможность учиться из любой точки мира и совмещать с работой

Гибкий график обучения

онлайн-занятия в вечернее время, доступ к записям на весь период учебы

Индивидуальная траектория

выбор трека и курсов для изучения, обратная связь от преподавателей

Лучшая экспертиза

обучение у ведущих российских и зарубежных специалистов

Отсрочка от армии

отсрочка от призыва граждан на военную
службу предоставляется обучающимся,
в соответствии с Законодательством РФ

Практическая ориентированность

проектное обучение на основе реальных данных и бизнес-задач

Студенческие привилегии

доступ к инфраструктуре и возможностям университета

Обучение на английском

программа на английском с возможностью выбора элективов на русском

Возможности программы

✔ Доступ к экспертизе в области анализа данных

✔ Вход в профессиональное сообщество

✔ Доступ к возможностям университета

✔ Обучение студентов без математического базиса

✔ Консультации с научными сотрудниками

✔ Практика в научной лаборатории

Две траектории обучения

При поступлении на программу вам помогут сконструировать свой индивидуальный план и выбрать курсы, чтобы в дальнейшем пойти по своему треку обучения:

Вычислительные социальные и сетевые науки

посвящен изучению активно развивающихся количественных методов в социальных науках, включая сетевой анализ

Прикладная статистика и науки о данных

посвящен изучению продвинутых методов математической статистики и наук о данных

Перспективы после обучения

Старт карьеры аналитика

Возможность претендовать на позиции аналитика данных, бизнес-аналитика, консультанта в государственных и корпоративных аналитических центрах, международных компаниях

Старт академической карьеры

Возможность заниматься научными исследованиями в области аналитики данных и сетевого анализа в аспирантуре в международной лаборатории в России или за рубежом

Программа позволяет студентам стать высококвалифицированными специалистами-практиками, применяющими передовые комплексные техники анализа данных в различных отраслях знаний (банковская сфера, страхование, консалтинг, IT, медицина, фармацевтика, социология, маркетинг)

Как проходит обучение

✔ Асинхронный формат обучения (предзаписанные лекции)

✔ Оцениваемые и неоцениваемые тесты

✔ Доступ к материалам всех курсов на весь период обучения

✔ Синхронный формат (онлайн-встречи в режиме реального времени)

✔ Задания в виде проектов

✔ Курсовая работа и магистерская диссертация

Содержание программы

Требования к поступающим

В начале обучения мы предлагаем адаптационные курсы:

Введение в статистику
Введение в программирование на R и Python

Поступление на программу

Основные сроки и дедлайны

1 апреля

Начало приема документов

15 сентября

Дедлайн приема документов

24 сентября

Дедлайн подписания документов для зачисления на программу

Состав портфолио

15
баллов

Базовое образование

Учитывается соответствие направленности программы, наличие красного диплома

20
баллов

Мотивационное письмо

Примерное содержание: предыдущее образование, мотивация поступления в магистратуру, рассказ о текущей занятости, какие области развития интересуют, чему хочется научиться на программе

10
баллов

Рекомендательные письма (2 шт)

От преподавателей, работодателей или представителей индустрии. Одно письмо – 5 баллов

20
баллов

Резюме

10
баллов

Сертификаты, подтверждающие знание
английского языка

15
баллов

Другие документы

Опыт проектной и научной деятельности, публикации, гранты (в том числе диплом победителя или призера Олимпиады студентов и выпускников НИУ ВШЭ смежных профилей)

10
баллов

Вступительное интервью

Проводится на английском языке

Стоимость обучения на 2025 год

За семестр
220 000 ₽

Оплата производится
по семестрам

За год
440 000 ₽

СКИДКИ НА ОБУЧЕНИЕ

Возможность получить
скидку по нескольким основаниям

Подробнее

КРЕДИТ ОТ СБЕРБАНКА

Возможность оформить
образовательный кредит
с государственной поддержкой

Подробнее

НАЛОГОВЫЙ ВЫЧЕТ

Возможность оформить
социальный налоговый вычет
по расходам на обучение

Подробнее

РАССРОЧКА

Возможность
получить рассрочку
на оплату обучения
в несколько платежей

ОПЛАТА ЗА СЧЕТ РАБОТОДАТЕЛЯ

Возможность заключения
трехстороннего договора
с оплатой стоимости обучения
работодателем

ОПЛАТА МАТЕРИНСКИМ КАПИТАЛОМ

Возможность
оплаты обучения
средствами материнского капитала

Новости

Как составить портфолио для поступления на магистерскую программу DASS

24 июня состоялся вебинар магистерской программы DASS, где преподаватель программы и заместитель заведующей ANR-Lab Ирина Павлова рассказала о том, как составить портфолио для поступления на программу.

1 июля

Темы ВКР студентов MASNA (DASS) выпуска 2025 года

16-17 июня состоялись защиты выпускных квалификационных работ студентов магистерской программы "Прикладная статистика с методами сетевого анализа" / Applied Statistics with Network Analysis (сейчас – "Аналитика данных и прикладная статистика" / Data Analytics and Social Statistics), все защитились на "хорошо" и "отлично".

Образование выпускники студенты репортаж о событии магистратура

28 июня

Итоги весенних Дней открытых дверей: как это было на программе DASS

Весна на магистерской программе «Аналитика данных и прикладная статистика» (Data Analytics and Social Statistics, DASS) выдалась насыщенной: мы провели серию Дней открытых дверей, где рассказали о возможностях обучения, познакомились с сотрудниками, преподавателями, студентами и аспирантами, а также поделились секретами успешного старта в мире анализа данных. Делимся кратким обзором прошедших мероприятий.

Поступающим репортаж о событии магистратура

18 июня

Запуск Студенческой оценки преподавания в 3 модуле 2024-25

4 марта запущена третья в этом учебном году волна студенческой оценки преподавания. Она совмещена со студенческой оценкой качества управления образовательными программами и мониторингом выпускных курсов бакалавриата/специалитета.

Университетская жизнь студенты исследования и аналитика приглашение к участию бакалавриат магистратура Студенческая оценка преподавания

4 марта

Аналитика данных и прикладная статистика / Data Analytics and Social Statistics

Факты о программе

Ключевые преимущества

Возможности программы

Две траектории обучения

Перспективы после обучения

Как проходит обучение

Содержание программы

Требования к поступающим

Диплом о высшем образовании

Знание школьного курса математики

Уверенное владение английским языком

В начале обучения мы предлагаем адаптационные курсы:

Поступление на программу

Основные сроки и дедлайны

Состав портфолио

Стоимость обучения на 2025 год

Новости

Другие магистерские программы

Анализ данных в девелопменте

Науки о данных (Data Science)

Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте

Аналитика больших данных

Анализ данных в биологии и медицине

Математика машинного обучения

Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом

Прикладные модели искусственного интеллекта

Современные компьютерные науки

Магистр по наукам о данных

Финансовые технологии и анализ данных

ЛигалТех / Legal Tech

Технологии искусственного интеллекта в телекоммуникациях

Машинное обучение в цифровом продукте

Биоинформатика в агробиотехнологиях

Системный анализ и математические технологии