Магистерская программа, Сетевой анализ, Сетевая аналитика, Прикладная статистика

2 года

Очная форма обучения
Онлайн-программа

105/10

105 платных мест

10 платных мест для иностранцев

АНГЛ

Обучение ведётся полностью на английском языке

Государственная аккредитация

Независимая оценка качества образования

22 июня15:00

Семинар МЛ ПСА "Межгрупповая связность и религиозная устойчивость: опыт построения агентной модели ортодоксального религиозного сообщества"

онлайн

25 июня10:00

Завтрак с академическим руководителем магистерской программы «Аналитика данных и прикладная статистика»

онлайн

25 июня15:00

Семинар "Социальные медиа сквозь призму сетевого анализа: от данных до инсайтов"

онлайн

25 июня18:00

Вебинар «Эндогенные социальные эффекты: сети, теория игр и методы оптимизации»

онлайн

30 июня10:00

Консультация с менеджером по документам для поступления на магистерскую программу «Data Analytics and Social Statistics»

онлайн

2 июля18:00

Реализация журналистских ролей: день открытых дверей магистерской программы «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика»)

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

20 июня

Начало приема документов

8 августа

Дедлайн приема документов

28 августа

Дедлайн подписания документов для зачисления на программу

Поступление 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

Полная информация о необходимых документах, сроках их подачи и о том, как внести изменения в заявление и как подать портфолио на портале Госуслуги с подробной инструкцией, размещенена на странице Приемной комиссии магистратуры во вкладке "Прием-2026", раздел "Подать документы".

Стоимость обучения на 2026 год

За семестр
280 000 ₽

Оплата производится
по семестрам

За год
560 000 ₽

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

Интенсив по разведочному анализу данных от магистратуры «Аналитика данных и прикладная статистика»

1–3 июня онлайн магистерская «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика») провела трехдневный интенсив по разведочному анализу данных.

11 июня

8 июня в Вышке стартует кампания по выбору дисциплин на первое полугодие 2026/27 учебного года

Рассказываем, кому, что и когда нужно выбрать

Вышка для своих

4 июня

Подведены итоги конкурса «Раннее приглашение к поступлению»

Объявлены результаты конкурса «Приглашение к раннему поступлению» для абитуриентов магистратуры НИУ ВШЭ, в т.ч. магистерской программы «Аналитика данных и прикладная статистика / Data Analytics and Social Statistics», который проводится со 02 февраля по 13 мая 2026.

Поступающим приглашение к участию репортаж о событии магистратура

2 июня

Гостевая лекция по анализу социальных сетей для студентов бразильского университета

22 мая Ирина Павлова, заместитель заведующего Международной лаборатории прикладного сетевого анализа (ANR-Lab) и академический руководитель магистратуры «Аналитика данных и прикладная статистика» прочитала гостевую лекцию «Анализ социальных сетей: теория, методология, практическое применение» для студентов и аспирантов Федерального университета Риу-Гранди-ду-Норти (Натал, Бразилия).

Образование лектории идеи и опыт репортаж о событии международное сотрудничество Международная лаборатория прикладного сетевого анализа

27 мая

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

Поступление на программу

Состав портфолио

Стоимость обучения на 2026 год

Новости

Другие магистерские программы

Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте

Умные устройства: аппаратная разработка

Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом

ЛигалТех / Legal Tech

Системный анализ и математические технологии

Современные компьютерные науки

Анализ данных в биологии и медицине

Аналитика больших данных

Биоинформатика в агробиотехнологиях

Науки о данных (Data Science)

Математика машинного обучения

Прикладные нейросетевые технологии

Финансовые технологии и анализ данных

Искусственный интеллект

Машинное обучение в цифровом продукте

Прикладные модели искусственного интеллекта

Искусственный интеллект и продуктовый подход в HR-менеджменте

Технологии искусственного интеллекта в телекоммуникациях