Старт обучения
1 сентября 2024 года
1 сентября 2024 года
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
онлайн
онлайн
Подойдет
для начинающих
для начинающих
Диплом
НИУ ВШЭ
НИУ ВШЭ
Длительность 2 года
Аналитика больших данных
Совместная магистратура НИУ ВШЭ и karpov.courses
> Научитесь работать с большими объемами и данных
> Освойте метрики, тесты и другие инструменты аналитика
> Узнайте, как использовать данные на пользу бизнесу и станьте универсальным востребованным специалистом
ЗАПИСАТЬСЯ НА КОНСУЛЬТАЦИЮ ПО ПРОГРАММЕ
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы
О программе магистратуры ВШЭ и karpov. courses //
«Аналитика больших данных» — результат сотрудничества одного из крупнейших вузов России и одной из лучших профильных онлайн-школ, сочетание академической экспертизы и научного опыта НИУ ВШЭ с гибкостью формата и пониманием требований рынка со стороны karpov.courses.
Программа нацелена на подготовку специалистов в области Data Science и спроектирована с фокусом на практику. Вас научат решать аналитические задачи на продвинутом уровне, разбираться в специфике инфраструктуры для работы с данными, строить BI-системы, создавать модели машинного обучения и нейронные сети.
о вузе >>
Более 30 лет экспертизы в сфере образования, более 10 лет — в сфере онлайн-образования
1
Более 350 онлайн-курсов, 33 программы высшего образования онлайн
2
Более 2800 студентов, обучающихся на программах онлайн
3
96% студентов находят работу по специальности во время и сразу после окончания программы
4
НИУ ВШЭ — ведущий университет России
Здесь готовят специалистов в области социально-экономических, гуманитарных, физико-математических, компьютерных и инженерных наук, а также коммуникации и дизайна, а преподают эксперты-практики, которые совмещают работу в университете и своей индустрии.
№1 в России по версии Forbes и по версии HeadHunter
НИУ ВШЭ — обладатель наивысшего рейтинга качества подготовки специалистов в области искусственного интеллекта А+ — 1 место по критериям «Востребованность выпускников в найме» и "Качество образовательной среды".
№1 в России по версии Forbes и по версии HeadHunter
Документы после окончания программы //
Диплом магистра НИУ ВШЭ
Сертификат karpov.courses
по направлению 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» с приложением на английском языке
Преимущества
онлайн-магистратуры вуза >>
Гибкий формат обучения
Налоговый вычет
Отсрочка от армии
Студенческий билет и зачетка
Образовательный кредит под 3% годовых
Практико-ориентированность
ЗАПИСАТЬСЯ НА КОНСУЛЬТАЦИЮ ПО ПРОГРАММЕ
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы
кто такой аналитик данных //
Это универсальный специалист по работе с данными, который умеет анализировать и интерпретировать большие объемы информации, рассчитывать продуктовые метрики, проводить исследования, проверять гипотезы и разрабатывать отчеты для бизнеса.
Почему обучение аналитике данных актуально /?/
Более 19 000 вакансий опубликовано за период с марта по апрель 2023 года. Аналитиков данных ищут Сбер, OZON Fintech, банк Санкт-Петербург, Альфа-Банк, Тинькофф, Qiwi Банк, Открытие, X5, Яндекс, Авито, Самокат, Kaspersky, VK, Tele2, Билайн и другие.
Причем количество вакансий увеличивается быстрее, чем количество соискателей. За год с февраля 2023 количество вакансий увеличилось на 16%. Количество резюме увеличилось на 4%.
Причем количество вакансий увеличивается быстрее, чем количество соискателей. За год с февраля 2023 количество вакансий увеличилось на 16%. Количество резюме увеличилось на 4%.
Интерес крупных компаний
На старте аналитик данных может получать 80 000 — 100 000 ₽, на уровне middle — от 150 000 ₽. А специалист уровня senior с опытом работы более 6 лет может претендовать на зарплату в среднем 300 000 ₽.
Бизнесу необходимо все больше данных в различных областях: IT, медицина, банковские системы, розничная торговля, госкорпорации и многое другое. Поэтому спрос на специалистов продолжает расти.
Хорошая зарплата
Применение в различных отраслях
Кому подойдет программа онлайн-магистратуры //
Интересуетесь IT и хотите начать карьеру в сфере аналитики
Уже обладаете знаниями в области IT, но хотите структурировать их и расширить кругозор
Аналитик данных
Стабильно работаете, но хотите чего-то большего и задумываетесь о переходе в IT
Менеджер/маркетолог
Новичок
Хотите перейти в новую должность и получить обширные знания из области Data Science
Думаете о будущей карьере и хотите получить комплексное представление о сфере анализа данных как одной из наиболее перспективных
Выпускник технического вуза
Никогда не были связаны с IT, но интересуетесь возможностью легкого входа в перспективную сферу
Выпускник социально-экономического профиля
Специалист сферы IT
что нужно для начала обучения /?/
Степень специалиста/бакалавра/магистра по любому направлению
Знание базовых разделов на уровне школьной подготовки
математика
Все необходимые инструменты и умения вы освоите в процессе обучения.
Практические навыки не требуются
Диплом о высшем образовании
чек-лист для поступления >>
Зачисление полностью онлайн
Запишитесь на консультацию
Загрузите документы в личный кабинет
Заключите договор
Начните обучение, чтобы стать востребованным специалистом
Успешно пройдите конкурс портфолио
ЗАПИСАТЬСЯ НА КОНСУЛЬТАЦИЮ ПО ПРОГРАММЕ
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы
Ваше резюме после окончания магистерской программы >>
артемий мацуев
Аналитик данных
> Уверенно пишу код на Python и использую библиотеки для решения задач аналитики данных
Что я умею:
от 100 000 ₽
Желаемая зарплата
> Составляю продвинутые SQL-запросы
> Умею проводить исследования и проверять гипотезы с помощью статистических методов и A/B-тестов
> Разбираюсь в продуктовых метриках
> Работаю с большими данными в Clickhouse и Spark
> Грамотно общаюсь с командой DWH
> Знаю, как строить понятные дашборды в BI-системах и делать надежные выводы
> Владею MLOps
> Понимаю, как принимать управленческие решения с помощью аналитики данных
ваша карьера после курса //
Работает с большими объемами данных, структурирует информацию из разных источников, собирает витрины данных, автоматизирует процессы и вычисления, ищет (и находит) ответы на вопросы бизнеса.
1. Аналитик данных
Проектирует системы отчетности для структурных подразделений компании, разрабатывает интерактивные дашборды в BI-системах, помогает бизнес-заказчикам принимать решения.
2. BI-аналитик
Тесно взаимодействует с командой продукта, помогает развивать сервисы на основе анализа ключевых метрик, изучает пользовательский опыт, формулирует гипотезы, проводит A/B-тесты и выявляет точки роста продукта.
3. Продуктовый аналитик
Анализирует рекламные кампании, выявляет наиболее эффективные каналы трафика, настраивает сквозную аналитику, помогает скорректировать стратегию продвижения и оптимизировать бюджет.
4. Маркетинговый аналитик
- Выпускники программы могут после обучения работать в различных областях, от маркетинга до биоинформатики, и рассчитывать на уровень уверенного junior/junior+ специалиста с потенциалом роста до middle уровня.
- Программа магистратуры «Аналитика больших данных» предполагает не только освоение инструментов и навыков, необходимых в работе аналитика, но и получение знаний в смежных областях — в том числе инженерии данных и машинного обучения.
ИНТЕРЕСНО ОБУЧЕНИЕ НА ПРОГРАММЕ /?/
Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и расскажем подробности о поступлении
ЗАПИСАТЬСЯ НА КОНСУЛЬТАЦИЮ ПО ПРОГРАММЕ
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы
программа >>
Анализ больших данных требует разнообразных знаний, программа обучения это учитывает.
Вы освоите математический анализ и линейную алгебру, Python и SQL, статистику и A/B-тесты, а также более узкоспециализированные темы и основные понятия смежных сфер — чтобы начать карьеру в роли востребованного специалиста.
- Математический анализ
- Линейная алгебра
- Теория вероятностей
- Программирование на Python
- Инструменты промышленной разработки
- Математическая статистика
- Визуализация данных
- A/B-тестирование: основы
- SQL
- Развитие продукта и продуктовая аналитика
- Введение в машинное обучение
- Курсовой проект
- Продуктовые метрики
- Теория и практика онлайн-экспериментов
- A/B-тестирование: углубленный курс
- Машинное обучение
- MLOps
- Основы Data Engineering
- Data Warehouse и обработка больших данных
- Машинное обучение для решения задач аналитики
- Data Engineering для аналитиков
- Подготовка ВКР
как будете учиться /?/
как будете учиться
- Посещайте семинары с преподавателями
- Практикуйтесь на данных из разных сфер бизнеса
- Закрепляйте навыки на реальных задачах индустрии
- Работайте с инструментами в настоящем рабочем окружении
=> Фокус на практику
Программа реализуется в гибридном формате. Вы можете присутствовать на вебинарах онлайн — общаться с преподавателями, разбирать кейсы с другими студентами и задавать вопросы. Или смотреть материалы в записи — если не успеваете подключиться в обозначенное время. Все лекции также будут доступны в записи, и их можно будет смотреть тогда, когда удобно.
Все лекции и вебинары останутся у вас в записи, чтобы в любой момент можно было вернуться к уже пройденному материалу и глубже изучить тему.
=> Постоянный доступ к материалам
=> Удобное время занятий
Выбирайте сами дополнительные курсы, расписание и интенсивность обучения. В среднем на обучение потребуется от 15 часов в неделю.
=> Индивидуальная траектория обучения
авторы курса //
Работал ведущим аналитиком в Mail.Ru, VK и JetBrains. Сооснователь школы karpov.courses
Анатолий Карпов
Работал ведущим аналитиком в Mail.Ru, VK и JetBrains. Сооснователь школы karpov.courses
Head of DS в Raiffeisen CIB
Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB. Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ). Выпускник школы анализа данных от Яндекса.
Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года
Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года
Нерсес Багиян
Head of DS в Raiffeisen CIB
BI-evangelist Yandex DataLens
Более 8 лет занимается визуализацией данных. Руководил разработкой SaaS BI сервиса в качестве операционного директора. Сертифицированный Tableau специалист, кандидат технических наук, автор блога и Telegram-канала о визуализации данных Reveal the Data
Рома Бунин
BI-evangelist Yandex DataLens
Руководитель платформы данных toloka.ai
Более 10 лет опыта работы с данными. Архитектор DWH и систем анализа данных в VK и Яндекс.Такси. Кандидат технических наук, автор более 10 работ в области анализа данных. Соавтор монографии по теории и практике анализа параллельных баз данных.
Евгений Ермаков
Руководитель платформы данных toloka.ai
Аналитик Raiffeisen CIB
Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
Никита Табакаев
Аналитик Raiffeisen CIB
Технический менеджер продукта ML Platform в VK Cloud Solutions
Специалист по Big Data и AI, занимается внедрением сложных кастомных проектов. Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях Платформа ОФД, X5 и VK.
Александр Волынский
Технический менеджер продукта ML Platform в VK Cloud Solutions
Работал ведущим аналитиком в Mail.Ru, VK и JetBrains. Сооснователь школы karpov.courses
Анатолий Карпов
Работал ведущим аналитиком в Mail.Ru, VK и JetBrains. Сооснователь школы karpov.courses
Head of DS в Raiffeisen CIB
Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB. Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ). Выпускник школы анализа данных от Яндекса.
Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года
Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года
Нерсес Багиян
Head of DS в Raiffeisen CIB
BI-evangelist Yandex DataLens
Более 8 лет занимается визуализацией данных. Руководил разработкой SaaS BI сервиса в качестве операционного директора. Сертифицированный Tableau специалист, кандидат технических наук, автор блога и Telegram-канала о визуализации данных Reveal the Data
Рома Бунин
BI-evangelist Yandex DataLens
Руководитель платформы данных toloka.ai
Более 10 лет опыта работы с данными. Архитектор DWH и систем анализа данных в VK и Яндекс.Такси. Кандидат технических наук, автор более 10 работ в области анализа данных. Соавтор монографии по теории и практике анализа параллельных баз данных.
евгений ермаков
Руководитель платформы данных toloka.ai
Аналитик Raiffeisen CIB
Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
никита табакаев
Аналитик Raiffeisen CIB
Технический менеджер продукта ML Platform в VK Cloud Solutions
Специалист по Big Data и AI, занимается внедрением сложных кастомных проектов. Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях Платформа ОФД, X5 и VK.
александр Волынский
Технический менеджер продукта ML Platform в VK Cloud Solutions
стоимость обучения >>
аналитика больших данных
215 000 ₽
/ за 1 семестр
Программа рассчитана на 4 семестра
Воспользуйтесь образовательным кредитом
Оплачивайте обучение в кредит с государственной поддержкой от Сбера под 3% годовых.
оформите налоговый вычет
Начните учиться сейчас и верните до 13% стоимости обучения.
FAQ >>
Для старта обучения необходимо знание базовых разделов математики в рамках школьного курса. Будет легче, если вы также владеете базовыми навыками программирования (Python, SQL, R), знаете основы математического анализа, линейной алгебры, математической статистики и теории вероятностей — но это не обязательно.
«Аналитика больших данных» — это полноценная практико-ориентированная очная программа магистратуры, проходящая полностью онлайн. Преподаватели программы — профессора и эксперты-практики из лидирующих компаний отрасли. В учебном плане — дисциплины не только из области анализа данных, но и курсы по Data Science. Поэтому вы сможете продолжить карьеру как в сфере анализа данных, так и в роли Data Scientist или ML-инженера.
Необязательно, но справиться с программой будет легче, если вы знаете математику и информатику на уровне ЕГЭ. Преимуществом будет владение базовыми навыками программирования на Python или R, знание языка SQL, опыт работы с базами данных, владение базовыми навыками подготовки и визуализации данных, опыт решения продуктовых или аналитических задач, а также применения методов математической статистики для построения выводов на основе данных.
Вступительное испытание для поступления на программу — конкурс портфолио. Чтобы узнать, как грамотно его составить и по каким критериям оно будет оцениваться, запишитесь на бесплатную консультацию.
Обучение в магистратуре проходит онлайн по будням с 18:00 до 21:00 и в субботу с 11:00 до 16:00, затем занятия появляются в записи. Это позволяет без особых сложностей встроить учебу в свое расписание. Мы рекомендуем выделить на занятия и самостоятельную работу около 20−30 часов в неделю.
Диплом магистра государственного образца по направлению 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» НИУ ВШЭ с приложением на английском языке. В документе не будет указано, что обучение проходило онлайн.
Оплатить обучение можно 4 платежами. Первый платеж вносится при заключении договора об обучении, следующие — перед началом каждого семестра.
Образовательный кредит с господдержкой от Сбера — это помощь студентам, поступившим в университет. Вам не нужно вносить полную сумму при поступлении на платное обучение — банк сделает это за вас. Весь период обучения и 9 месяцев после выпуска вы будете платить только 3% годовых, а остальное сможете вернуть в течение 15 лет. О том, как оформить образовательный кредит, расскажем на бесплатной консультации.
Нет, подавать документы и защищать ВКР вы будете в онлайн-формате.
Длительность программы — 2 года, это фиксированный срок. В конце второго года вы защитите выпускную квалификационную работу.