Анализ данных

• 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.

• 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.