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

ENG

Обучение ведётся полностью на английском языке

Государственная аккредитация

Независимая оценка качества образования

12 марта18:00

Раннее приглашение к поступлению: день открытых дверей магистерской программы «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика»)

онлайн

19 марта10:00

Завтрак с академическим руководителем магистерской программы «Data Analytics and Social Statistics»

онлайн

21 марта11:00

День открытых дверей Факультета социальных наук

21 марта11:00

DASS на Дне открытых дверей ФСН

23 марта15:00

Семинар ANR-Lab "Пересечения составов редколлегий в российских социологических журналах и другие способы картрирования российских социальных наук"

онлайн

24 марта18:00

Вебинар «Сетевой анализ в действии: практика и кейсы для исследователей и практиков»

27 марта17:00

Вебинар "Магистратура DASS: трек «Прикладная статистика и науки о данных»"

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

31 августа

Дедлайн подписания документов для зачисления на программу

С 02 февраля по 13 мая 2026 года проводится конкурс «Раннее приглашение к поступлению».

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

Новости

Олимпиада для поступающих в аспирантуру – 2026

Подайте документы до 17 марта (до 18:00 по московскому времени).

3 марта

День открытых дверей факультета социальных наук

21 марта 2026 года факультет социальных наук проводит день открытых дверей. Академические руководители образовательных программ ответят на все вопросы, научные сотрудники расскажут про свои институты и лаборатории, представители Центра практик и проектной деятельности — про прикладную подготовку, а студенты — про свою учебную и внеучебную жизнь.

Поступающим Факультет социальных наук

26 февраля

Конкурс «Раннее приглашение к поступлению»: для поступающих в магистратуру НИУ ВШЭ в 2026 году

Подайте заявку на участие до 13 мая.

Поступающим

18 февраля

Ирина Павлова о том, как выявлять тренды в науке

Ирина Павлова, академический рукокодитель DASS и заместитель заведующего ANR-Lab, рассказала, как библиометрический анализ помогает ученым выявлять актуальные направления исследований и находить фундаментальные научные труды.

Свободное общение идеи и опыт Международная лаборатория прикладного сетевого анализа

22 января

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

Новости

Другие магистерские программы

Аналитика больших данных

Биоинформатика в агробиотехнологиях

Математика машинного обучения

Науки о данных (Data Science)

Прикладные нейросетевые технологии

Системный анализ и математические технологии

Умные устройства: аппаратная разработка

Современные компьютерные науки

Искусственный интеллект

Прикладные модели искусственного интеллекта

Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом

Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте

ЛигалТех / Legal Tech

Машинное обучение в цифровом продукте

Финансовые технологии и анализ данных

Анализ данных в биологии и медицине

Искусственный интеллект и продуктовый подход в HR-менеджменте

Технологии искусственного интеллекта в телекоммуникациях