Бизнес-аналитика и прикладной анализ данных
Бизнес-аналитик данных превращает хаос цифр и бизнес-процессов в прибыльные решения и стратегии, которые компании используют каждый день. Научитесь извлекать ценные инсайты из больших данных, прогнозировать рыночные тренды и управлять рисками, вооружившись Python, SQL и машинным обучением.
Ведущие преподаватели
- Декан факультета экономики
- Декан факультета менеджмента
- Кандидат экономических наук, доцент, магистр по направлению «Менеджмент»
- Прошла стажировки по программам Taft University (Бостон, США), Corporate Strategy (Vysoká Škola Technická a Ekonomická, Чешская Республика), Financial Management (The University of Economics in Bratislava, Словацкая Республика)
- Автор более 90 научных и
учебно-методических
- Доктор экономических наук, профессор
- Заведующая кафедрой оценочной деятельности и корпоративных финансов
- Член Совета по оценочной деятельности Минэкономразвития России
- Кандидат экономических наук, доцент
- Заведующая кафедрой бизнес-статистики
- Член российской ассоциации статистиков
- Кандидат экономических наук
- Эксперт по оценке и анализу бизнеса и активов ООО «Инвест-проект»
- Специалист по инвестициям в недвижимость
- Кандидат экономических наук
- доцент кафедры Оценочной деятельности и корпоративных финансов Университета "Синергия"
- Автор более 30 научных и учебно-методических трудов
- Кандидат экономических наук, доцент
- Заведующая кафедрой бухгалтерского учёта и налогообложения
- Аттестованный профессиональный бухгалтер
- Эксперт по проведению независимой оценки квалификации
Что вы будете изучать
- Микроэкономика и макроэкономика
- Корпоративные финансы и финансовый менеджмент
- Бухгалтерский учет и анализ отчетности
- Деньги, кредит, банки
- Эконометрика и многомерный статистический анализ
- Анализ временных рядов и прогнозирование
- Нейронные сети и основы машинного обучения
- Введение в анализ больших данных
- Основы программирования на Python / Data Science в среде Python
- Статистические методы в среде R
- Основы работы с базами данных и SQL
- Визуализация данных и Data mining
- Экономика отраслевых рынков
- Теория принятия решений и управление рисками
- Финансовое планирование в корпорации
- Управление проектами и командная работа
Учебная программа
- Микроэкономика
- Высшая математика и теория вероятностей
- Введение в анализ больших данных
- Статистика
- Информационно-коммуникационные технологии для профессиональной деятельности
- Иностранный язык
- Макроэкономика
- Эконометрика
- Бухгалтерский учет
- Статистика (продолжение)
- Корпоративные финансы
- Деньги, кредит, банки
- Анализ корпоративной отчетности
- Программные средства анализа данных
- Основы работы с базами данных и SQL
- Экономика отраслевых рынков
- Многомерный статистический анализ в экономике
- Основы программирования на языке Python / Data Science в среде Python (по выбору)
- Нейронные сети и основы машинного обучения
- Анализ временных рядов и прогнозирование
- Финансовое планирование в корпорации
- Теория принятия решений и управление рисками
- Визуализация данных
- Data mining / Data Extraction (по выбору)
Формы обучения
Посещаете лекции и семинары днём 5−6 раз в неделю, сдаёте зачёты и экзамены. Учебный год начинается 1 сентября и разделён на 2 семестра.
Как поступить
Подайте документы онлайн через личный кабинет
Оставьте заявку на сайте
о программе
до поступления
Cкачайте презентацию факультета
что сдавать и какие условия поступления
Бюджетные места
Университет «Синергия» имеет государственную лицензию и аккредитацию
На некоторых специальностях мы ежегодно выделяем бюджетные места для самых талантливых студентов
Государственная лицензия
на ведение образовательной деятельности
Государственная аккредитация
Часто задаваемые вопросы
Да, программа дает необходимую математическую базу с нуля. На первом курсе вы изучите высшую математику и теорию вероятностей в объеме, достаточном для дальнейшего освоения аналитических дисциплин. Главное — желание разбираться в цифрах и данных.
Программа рассчитана на студентов с любым уровнем подготовки. Вы начнете с основ информационно-коммуникационных технологий, затем постепенно перейдете к Python, SQL и R. Практические занятия и проектная работа помогут закрепить навыки.
Вы освоите современные инструменты анализа данных: Python с библиотеками для Data Science, среду статистических вычислений R, SQL для работы с базами данных, а также средства визуализации данных и инструменты для Data mining.
Выпускники востребованы в банках, консалтинговых компаниях, финансовых отделах крупных корпораций, IT-компаниях, аналитических центрах и ритейле. Вы сможете работать бизнес-аналитиком, дата-аналитиком, финансовым аналитиком или специалистом по Data Science.
У вас остались вопросы?
Мы перезвоним и ответим
Заберите скидку
на любую программу
обучения
