Государственное и муниципальное управление

• Глубокое изучение методов анализа данных и их применения в финансовой и экономической сфере;
  
  
• развитие навыков принятия обоснованных решений на основе анализа данных, что является ключевым навыком для успешного управления финансами;
  
  
• изучение современных инструментов и технологий, используемых в анализе данных и принятии решений в экономике и финансах;
  
  
• возможность работать в различных отраслях, включая банки, страховые компании, инвестиционные фонды и другие финансовые институты;
  
  
• перспективы карьерного роста и возможность работать на руководящих позициях в финансовых компаниях и государственных учреждениях;
  
  
• широкий спектр возможностей для трудоустройства и развития карьеры в области анализа данных и принятия решений в экономике и финансах.

• Заниматься анализом данных в финансовых и экономических организациях для принятия обоснованных решений на основе полученных данных.
  
  
• Участвовать в разработке и реализации проектов по анализу данных в консалтинговых и инвестиционных компаниях, государственных учреждениях и других организациях.
  
  
• Внедрять системы анализа и поддержки принятия решений в финансовых организациях для оптимизации их деятельности.
  
  
• Строить карьеру в области Data science, используя полученные знания для обработки и анализа данных с целью принятия решений в различных областях экономики и финансов.
  
  
• Работать экспертом или консультантом по анализу данных для раз-личных компаний и организаций, помогая им принимать обоснованные решения на основе своих знаний и опыта.
  
  
• Разрабатывать модели машинного обучения для принятия решений на основании анализа данных в различных областях.
  
  
• Реализовать свои научные интересы в области экономики и финансов, применяя методы анализа данных для изучения различных аспектов функционирования экономических систем.
  
  
• Разрабатывать и внедрять системы анализа данных и поддержки принятия решений для финансовых и экономических организаций, оптимизируя их операционные процессы и улучшая качество работы.

- Математические модели микро- и макроэкономики
Дисциплина, позволяющая изучить использование математических методов для анализа экономических процессов на разных уровнях: от отдельных предприятий до экономики в целом.
 
- Теория вероятностей и математическая статистика
Дисциплина ориентирована на формирование базовых знаний и приобретение основных навыков использования математического (теоретико-вероятностного и статистического) аппарата для решения теоретических и прикладных задач экономики. В рамках теории вероятностей рассматриваются законы распределения вероятностей случайных величин, изучаются основные вероятностные модели и вычисляются вероятности различных событий. Математическая статистика занимается обработкой и анализом статистических данных, построением моделей и оценкой их параметров, а также проверкой статистических гипотез.

- Алгоритмы и структуры данных в языке Python
Курс по изучению алгоритмов и структур данных, используя язык программирования Python. Студенты изучают основы алгоритмики, такие как сортировка и графы, а также знакомятся с различными структурами данных, такими как массивы, списки, словари и множества.

-Системы управления базами данных
Дисциплины, связанная с изучением принципов работы и особенностей систем управления базами данных (СУБД). Студенты изучают такие темы, как проектирование баз данных, нормализация, использование SQL для извлечения данных и другие аспекты работы с СУБД.

- Разработка эффективных вычислительных алгоритмов
Дисциплина ориентирована на изучение принципов разработки алгоритмов для решения различных задач. Включает обучение методам анализа алгоритмов, таким как асимптотический анализ, изучение базовых структур данных и алгоритмов их обработки, а также изучение основ теории сложности вычислений.

- Технология сложных сетей в экономике
Курс об использовании теории сложных сетей и сетевого анализа для исследования и прогнозирования поведения экономических систем.

- Методы визуализации данных
Дисциплина, которая обучает студентов различным методам представления данных в графическом виде. Включает в себя изучение основных типов графиков и диаграмм, принципов их построения, а также методов выбора наиболее подходящего типа графика для конкретной задачи.