• Высокий спрос на специалистов в области анализа данных и принятия решений в экономике и финансах на рынке труда
• Возможность получения высокооплачиваемой работы в крупных компаниях и организациях
• Значительный вклад в развитие экономики и финансовой сферы, что позволяет оказывать влияние на мировую экономику и финансовые рынки
• Возможность применять современные методы и технологии анализа данных для принятия важных бизнес-решений
• Широкий спектр возможностей для профессионального роста и развития карьеры.

Вы научитесь анализировать большие объемы данных и применять методы машинного обучения для решения задач в экономике и финансах. 

Вы узнаете, как использовать инструменты и технологии для сбора, хранения, обработки и анализа данных, а также как создавать модели машинного обучения для прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов.

Вам будут представлены примеры реальных проектов и задач, которые помогут вам лучше понять применение анализа больших данных и машинного обучения в экономике и финансах.

Вы также получите практические навыки работы с различными инструментами и технологиями, такими как Python, R, SQL, Hadoop, Spark и другие.

• Технологии обработки больших данных

Целью дисциплины является приобретение знаний о методах обработки данных. После изучения этой дисциплины Вы сможете: применять методы обработки больших данных для решения типичных задач в области экономики и финансов, разрабатывать новые методы исследования данных на основе существующих.

• Электронные деньги

Вы узнаете о технологиях, которые используются в цифровой экономике, таких как облачные вычисления, интернет вещей, блокчейн и искусственный интеллект. Вы узнаете, как эти технологии меняют бизнес-модели и создают новые возможности для компаний. Вы также получите практические навыки работы с различными технологиями, такими как AWS, Azure, Google Cloud, IoT-устройства и другие. Вам будут представлены примеры реальных проектов и задач, которые помогут вам лучше понять применение сквозных технологий в цифровой экономике. 

• Технологии обработки данных

Вы научитесь исследовать данные с использованием современных языков программирования, применять популярные модули языков программирования, находить тенденции и закономерности в данных, наглядно визуализировать их. Вы получите навыки исследования данных в приложении к типичным экономико-финансовым задачам.

• Машинное обучение

Вы научитесь применять алгоритмы машинного обучения для решения различных задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация и обработка естественного языка. Вы узнаете о различных типах моделей машинного обучения, таких как линейные модели, деревья решений, нейронные сети и ансамбли моделей. Вы также научитесь выбирать подходящие методы предобработки данных, такие как масштабирование, кодирование категориальных признаков и обработка выбросов. Вы получите практические навыки в использовании библиотек и инструментов для машинного обучения, таких как scikit-learn, TensorFlow и Keras. Вам будут представлены примеры реальных проектов и задач, которые помогут вам лучше понять применение машинного обучения в различных сферах.

• Технология сложных сетей в экономике

Вы изучите методы, включающие в себя анализ графов, теорию игр, машинное обучение и другие подходы. Вы узнаете, как применять эти методы для анализа производительности системы, выявления узких мест и определения наилучших стратегий оптимизации. Вы получите практические навыки и знания, которые помогут вам стать более эффективным разработчиком и решать сложные задачи в своей области.