38.03.05 Бизнес-информатика Профиль «Data Science»

Программа готовит специалистов в области анализа и интерпретации больших объемов данных. В своей работе Data Scientist (исследователь данных) проводит исследования и анализ с целью выявления тенденций, паттернов и скрытых взаимосвязей, разрабатывает и применяет модели и алгоритмы, использующиеся для прогнозирования, оптимизации и принятия решений на основе данных.

Выпускник программы имеет профессиональные компетенции в области языков программирования высокого уровня, сетевых технологий, опыт работы с самыми современными аппаратными и программными средствами, а также информационными системами. Это позволяет работать с большими объемами данных, разрабатывать модели для анализа рыночных тенденций, оценки рисков и прогнозирования финансовых результатов. В инвестиционной сфере Data Scientist обеспечивает основу для решений, разработку портфельных стратегий и оптимизацию финансовых процессов.

Тем, кто желает развивать свои навыки и карьеру в динамичной области анализа данных и искусственного интеллекта. Данная программа будет интересна всем, кто стремится соединить свои математические и аналитические способности с применением технологий для решения реальных задач, и готов активно участвовать в прикладной исследовательской деятельности.

• Математическое моделирование социально-экономических процессов;

• Хранилища данных;

• Защита интеллектуальной собственности и патентоведение;

• Стандартизация, спецификация и управление качеством программного обеспечения;

• Высокопроизводительные вычисления в сфере бизнеса;

• Рынки информационно-коммуникационных технологий и организация продаж;

• Риск-менеджмент;

• Информатика и информационные технологии в профессиональной деятельности;

• Электронный бизнес;

• Системы управления базами данных;

• Эффективность информационных технологий;

• Информационная безопасность и защита информации;

• Управление ИТ-сервисом и контентом.

Очная форма: посещение 5 дней в неделю

Очно-заочная форма: дистанционно по выходным, сб-вс

Период сессий: 2 раза в год продолжительностью 14 дней

Защита Выпускной квалификационной работы

В сфере Data Science одна из самых высоких зарплат в ИТ. По данным Всемирного экономического форума, профессия занимает первое место в рейтинге самых востребованных специальностей на рынке 2025 года. Спрос на дата-саентистов продолжает расти. Все крупные компании открывают отделы анализа больших данных. Подобные специалисты нужны также стартапам и небольшим коллективам разработчиков.
Выпускники программы будут востребованы в ИТ-компаниях, финансовом секторе, здравоохранении, розничной торговле, производственных предприятиях, телекоммуникациях, Государственных учреждениях,  университетах и исследовательских центрах.

• Шахова Евгения Александровна, опыт руководителя службы управления персоналом АНКОР, АМТ-ГРУПП, МГТУ им. Н.Э. Баумана, в международных ИТ телеком компаниях.

• Никитин Сергей Иванович, кандидат экономических наук, доцент. Опыт работы в качестве руководителя научно-исследовательских финансовых подразделений и кафедр в ВУЗах

• Шмидт Валерий Рудольфович, к.э.н., доцент. Опыт работы в качестве руководителя научно-исследовательской экономической лаборатории Мингеологии, декана и заведующего кафедр в вузах

• Судариков Геннадий Викторович, кандидат экономических наук, доцент.

• Валиахметова Лилия Мухарямовна, начальник управления персоналом Государственного бюджетного учреждения «Единый информационно-расчетный центр города Москвы»

• Мамедова Гульнара Руслановна, Главный бухгалтер Централизованной бухгалтерии УМВД по ЦАО ГУ МВД России по г. Москве

• Комисарук Роман Валерьевич, генеральный директор ООО «СЗ «Марк Энд Оукс Рил Эстейт», ООО «СД» - логистика, президент Благотворительного фонда им. «Святой Ксении Петербургской» (финансовые услуги)

• Управление Федерального казначейства по г.Москве

• АНО «СИП РИА»

• АО «Россельхозбанк»

• «Центр розничного и малого бизнеса»

• Союз «Торгово-прсаомышленная палата»

• ООО «Марк энд Оукс»

• ООО «Финансовые и бухгалтерские консультации»

• ООО «СД» - логистика

На ряду с традиционными технологиями обучения при реализации программы используются интерактивные технологии или групповые технологии обучения (работа в парах, группах постоянного и сменного состава, фронтальная работа в кругу), а также исследовательские технологии (метод проектов, эксперимент, моделирование) и технология решения исследовательских (изобретательских) задач ТРИЗ.

В перспективе предусмотрено модульное обучение в международных вузах-партнерах The University of Danang (Вьетнам)