2025 год
Начало обучения
Готовим аналитиков данных, способных участвовать в разработке новых продуктов и услуг, оптимизировать бизнес-процессы и принимать обоснованные решения на основе данных
Очный в формате онлайн
Формат
2 года
Длительность
Рус
Аналитика больших данных
Набор с 1 апреля
Онлайн
Очная онлайн-магистратура НИУ ВШЭ
Диплом государственного образца с приложением на английском языке
Актуальность программы
Компании собирают всё больше данных в различных областях: от ИТ до медицины. Поэтому спрос на аналитиков продолжает расти.
Индустрии нужны специалисты, которые могут грамотно собирать и анализировать большие объёмы информации, принимать решения на основе данных, а ещё генерировать и проверять гипотезы.
Индустрии нужны специалисты, которые могут грамотно собирать и анализировать большие объёмы информации, принимать решения на основе данных, а ещё генерировать и проверять гипотезы.
Анализируют и интерпретируют большие объёмы данных
Чем занимаются аналитики
Проводят исследования и проверяют гипотезы
Рассчитывают продуктовые метрики
Принимают решения на основе данных
Разрабатывают отчёты для бизнеса и строят понятные дашборды
В каких отраслях работают специалисты
Розничная торговля и e-com
ИТ-компании
Органы государственной власти и госкорпорации
Банки и телеком
Актуальность программы
Компании собирают всё больше данных в различных областях: от ИТ до медицины. Поэтому спрос на аналитиков продолжает расти.
Индустрии нужны специалисты, которые могут грамотно собирать и анализировать большие объёмы информации, принимать решения на основе данных, а ещё генерировать и проверять гипотезы.
Индустрии нужны специалисты, которые могут грамотно собирать и анализировать большие объёмы информации, принимать решения на основе данных, а ещё генерировать и проверять гипотезы.
Чем занимаются аналитики
Анализируют и интерпретируют большие объёмы данных
Принимают решения на основе данных
В каких отраслях работают специалисты
ИТ-компании
Розничная торговля и e-com
Банки и телеком
Органы государственной власти и госкорпорации
Проводят исследования и проверяют гипотезы
Разрабатывают отчёты для бизнеса и строят понятные дашборды
Рассчитывают продуктовые метрики
Работодатели ищут специалистов
от 40 000₽
Junior
от 80 000₽
Junior +
Спрос вырос в 2,5 раза
Опыт работы до года
Опыт работы 1-3 года
от 150 000₽
Middle
Опыт работы 3-6 лет
от 220 000₽
Senior
Опыт работы более 6 лет
Карьера в ведущих компаниях рынка
Выпускники программы смогут продолжить карьеру на позициях аналитика данных, продуктового и бизнес-аналитика в передовых компаниях
Записаться на консультацию
Мы свяжемся с вами по телефону — расскажем о программе и ответим на все вопросы. Это бесплатно
О Вышке Онлайн
Вышка онлайн — это онлайн-кампус НИУ ВШЭ. У нас за плечами более 30 лет экспертизы в образовании и науке и более 10 лет — в сфере онлайн-образования.
Преподаватели — профессора, учёные-исследователи и эксперты-практики, которые совмещают работу в университете и индустрии.
Преподаватели — профессора, учёные-исследователи и эксперты-практики, которые совмещают работу в университете и индустрии.
96%
студентов находят работу по специальности во время и сразу после окончания программы
Лидер
рейтинга вузов по качеству подготовки специалистов в области ИИ
38
онлайн-программы высшего образования
Более 4700
студентов
Лауреат премий
«Прорыв года»
«Лучший проект с целевой аудиторией молодёжь»
«Онлайн-университет года»
1 место
в рейтинге российских вузов по версии HeadHunter
Золото в международном рейтинге онлайн-образования
Подписывайтесь на рассылку
Рассказываем о профессиях будущего, work-study-life balance, онлайн-программах и не только
Делимся лайфхаками, исследованиями и анонсами, общаемся со студентами и снимаем много полезного видеоконтента
Следите за нами в соцсетях
О программе
«Аналитика больших данных» — практико-ориентированная онлайн-программа магистратуры. Вы освоите широкий круг компетенций, необходимых специалисту: от работы с базами данных и продуктовой аналитики до внедрения ML-моделей и работы с распределённым хранилищем данных.
Результат — вы научитесь самостоятельно работать с инфраструктурой в компаниях, участвовать в разработке новых продуктов и услуг, оптимизировать бизнес-процессы, принимать обоснованные решения на основе данных и находить общий язык со специалистами из смежных команд.
Результат — вы научитесь самостоятельно работать с инфраструктурой в компаниях, участвовать в разработке новых продуктов и услуг, оптимизировать бизнес-процессы, принимать обоснованные решения на основе данных и находить общий язык со специалистами из смежных команд.
Программа реализуется совместно с
Как проходит обучение
Удобное время занятий
Занятия проходят онлайн несколько раз в неделю в вечернее время в будни и по субботам. После этого вебинары появляются в записи
Практико-ориентированность
В программе — семинары наставника и много практической работы
Постоянный доступ к материалам
Записи занятий доступны сразу после того, как пройдёт вебинар — можете спланировать график учебы, исходя из своего расписания, или вернуться к уже пройденному материалу
1
3
2
Индивидуальная траектория обучения
Сами выбираете дополнительные курсы, формируете расписание и интенсивность обучения
4
Программа
1 модуль
Программирование на Python
Инструменты промышленной разработки
2 модуль
Программирование на Python
Математика для анализа данных (адаптационный курс)
Математика для анализа данных (адаптационный курс)
Семинар наставника
Математика для анализа данных
Семинар наставника
Математика для анализа данных
Математика для анализа данных
Математика для анализа данных
Семинар наставника
Семинар наставника
3 модуль
A/B тестирование: основы
SQL
4 модуль
Развитие продукта и продуктовая аналитика
Визуализация данных
Введение в машинное обучение
Обязательные дисциплины
Дисциплины по выбору
1 модуль
Машинное обучение и основы Deep Learning
Продуктовые метрики
2 модуль
Машинное обучение и основы Deep Learning
A/B-тестрирование: углубленный курс
Подготовка и защита ВКР
Подготовка к ВКР
MLQps
Data Warehouse и обработка больших данных
Теория и практика онлайн-экспериментов
Семинар наставника
Семинар наставника
Семинар наставника
Семинар наставника
3 модуль
Data Engineering для аналитиков
Машинное обучение для решения задач аналитики
4 модуль
Машинное обучение для фондового рынка
Дизайн современных LLM
Современный Computer Vision
Основы NLP
Основы Data Engineering
Обязательные дисциплины
Дисциплины по выбору
Преподаватели
Навыки после обучения
Чек-лист для поступления
Познакомьтесь с программой обучения
Запишитесь на консультацию, чтобы получить ответы на все вопросы
Загрузите документы в личный кабинет
Напишите тестирование
Заключите договор
Начните обучение, чтобы стать востребованным специалистом
Отзывы студентов
Я junior аналитик маркетингового отдела в одном из крупнейших российских хостинг-провайдеров. Онлайн-формат требует самодисциплины, но очень удобен для work-life balance с параллельным получением качественного образования. В плане приобретения полезных навыков ожидания от программы полностью оправдались: инструменты и знания полезные и актуальные.
Были некоторые проблемы технического плана, но в таком случае платформа шла навстречу и всячески содействовала разрешению ситуации. Впечатления и эмоции от прохождения программы только положительные.
Были некоторые проблемы технического плана, но в таком случае платформа шла навстречу и всячески содействовала разрешению ситуации. Впечатления и эмоции от прохождения программы только положительные.
Надежда Шатило
Студентка программы
Хочу отметить совместную работу над программой двух ведущих образовательных центров в области компьютерных наук: ФКН НИУ ВШЭ и karpov.courses. Благодаря сочетанию фундаментальных и прикладных дисциплин, работе с исследователями и представителями индустрии, я получаю максимальный эффект от обучения.
Онлайн-формат помогает всегда быть на связи с преподавателями, студентами и сотрудниками учебного офиса. Магистерская программа позволила сделать мне важные и осмысленные шаги в профессиональном развитии аналитика.
Онлайн-формат помогает всегда быть на связи с преподавателями, студентами и сотрудниками учебного офиса. Магистерская программа позволила сделать мне важные и осмысленные шаги в профессиональном развитии аналитика.
Александр Карушев
Студент программы
Я аналитик данных в "Ростелекоме", работаю полностью удалённо. Онлайн-формат обучения очень удобен для меня, так как я могу жить за городом и не тратить время на дорогу до университета.
Пошёл на магистерскую программу потому что решил развиваться в направлении DA. До IT работал в строительстве, профильного образования не имею, поэтому на программе планирую систематизировать полученный опыт и заполнить пробелы в знаниях. В целом, обучением доволен. Сначала было немного скучно, но уже
Пошёл на магистерскую программу потому что решил развиваться в направлении DA. До IT работал в строительстве, профильного образования не имею, поэтому на программе планирую систематизировать полученный опыт и заполнить пробелы в знаниях. В целом, обучением доволен. Сначала было немного скучно, но уже
Андрей Коржун
Студент программы
Студентка программы
Марина Яковлева
Я работаю в казначействе крупного банка. Желание изучить IT-сферу привело меня к онлайн-программе «Аналитика больших данных».
Онлайн-формат обучения оказался невероятно удобным, поскольку это прекрасная возможность учиться в комфорное для меня время, совмещая процесс с работой. Записи лекций и доступ к ним в любое время суток позволяют пересматривать сложные моменты и повторять материал. Программа превзошла мои ожидания: она очень насыщена и ориентирована на практические знания.
Онлайн-формат обучения оказался невероятно удобным, поскольку это прекрасная возможность учиться в комфорное для меня время, совмещая процесс с работой. Записи лекций и доступ к ним в любое время суток позволяют пересматривать сложные моменты и повторять материал. Программа превзошла мои ожидания: она очень насыщена и ориентирована на практические знания.
Студент программы
Андрей Коржун
Я аналитик данных в «Ростелекоме», работаю полностью удалённо. Онлайн-формат обучения очень удобен для меня, так как я могу жить за городом и не тратить время на дорогу до университета.
Пошёл на магистерскую программу потому что решил развиваться в направлении DA. До IT работал в строительстве, профильного образования не имею, поэтому на программе планирую систематизировать полученный опыт и заполнить пробелы в знаниях.
В целом, обучением доволен. Сначала было немного скучно, но уже к концу первого семестра появились настоящие аналитические задачи, где приходилось подумать.
Пошёл на магистерскую программу потому что решил развиваться в направлении DA. До IT работал в строительстве, профильного образования не имею, поэтому на программе планирую систематизировать полученный опыт и заполнить пробелы в знаниях.
В целом, обучением доволен. Сначала было немного скучно, но уже к концу первого семестра появились настоящие аналитические задачи, где приходилось подумать.
Студентка программы
Марина Яковлева
Я работаю в казначействе крупного банка. Желание изучить IT-сферу привело меня к онлайн-программе «Аналитика больших данных».
Онлайн-формат обучения оказался невероятно удобным, поскольку это прекрасная возможность учиться в комфорное для меня время, совмещая процесс с работой. Записи лекций и доступ к ним в любое время суток позволяют пересматривать сложные моменты и повторять материал.
Программа превзошла мои ожидания: она очень насыщена и ориентирована на практические знания. Кроме этого, преподаватели всегда на связи и готовы помочь, если возникают трудности. Рекомендую программу всем, кто стремиться к профессиональному росту и ценит гибкость онлайн-магистратуры.
Онлайн-формат обучения оказался невероятно удобным, поскольку это прекрасная возможность учиться в комфорное для меня время, совмещая процесс с работой. Записи лекций и доступ к ним в любое время суток позволяют пересматривать сложные моменты и повторять материал.
Программа превзошла мои ожидания: она очень насыщена и ориентирована на практические знания. Кроме этого, преподаватели всегда на связи и готовы помочь, если возникают трудности. Рекомендую программу всем, кто стремиться к профессиональному росту и ценит гибкость онлайн-магистратуры.
Преимущества онлайн-магистратуры
Комфортное совмещение учёбы и работы
Обучение из любой точки мира
Отсрочка от армии
Практико-ориентированность
Гибкий формат обучения
Доступ к онлайн-ресурсам НИУ ВШЭ
Образовательный кредит
Индивидуальная траектория обучения
Налоговый вычет
Записаться на консультацию
Мы свяжемся с вами по телефону — расскажем о программе и ответим на все вопросы. Это бесплатно
Возможен образовательный кредит с государственной поддержкой под 3% годовых
Запишитесь на консультацию, чтобы получить ответы на все вопросы
Стоимость на набор 2025 года будет объявлена позже
faq
«Аналитика больших данных» — это полноценная практико-ориентированная очная программа магистратуры, проходящая полностью онлайн. Её проводит факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ в партнёрстве с одной из ведущих профильных онлайн-школ Karpov.Courses.
Академическая экспертиза, ведущий образовательный и научный опыт Высшей школы эокономики сочетаются с практико-ориентированностью и инновационностью подходов онлайн-школы. Karpov.Courses использует тренажёры и симуляторы в практической работе, имеет большой опыт в настройке системы сопровождения и поддержки слушателей. 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 аналитике данных, так и занять позицию Data Scientist или ML-инженера.
Академическая экспертиза, ведущий образовательный и научный опыт Высшей школы эокономики сочетаются с практико-ориентированностью и инновационностью подходов онлайн-школы. Karpov.Courses использует тренажёры и симуляторы в практической работе, имеет большой опыт в настройке системы сопровождения и поддержки слушателей. 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 аналитике данных, так и занять позицию Data Scientist или ML-инженера.
Необязательно, но мы предполагаем, что вам будет легче справиться с программой, 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, например, в Tableau, опыт решения продуктовых или аналитических задач, а также применения методов математической статистики для построения выводов на основе данных.
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, например, в Tableau, опыт решения продуктовых или аналитических задач, а также применения методов математической статистики для построения выводов на основе данных.
Для поступления нужно пройти тестирование по математике, программированию и основам аналитики.
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. Так вы сможете продолжить карьеру и встроить учёбу в своё расписание.
Мы рекомендуем выделить на занятия и самостоятельную работу около 20−30 часов в неделю.
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 платёж вносится при заключении договора об обучении, а следующие — перед началом каждого семестра.
Образовательный кредит с господдержкой — это помощь студентам, поступившим университет. Вам не нужно вносить полную сумму семестра при поступлении на платное обучение в Вышке Онлайн — банк сделает это за вас. Весь период обучения и 9 месяцев после выпуска вы будете платить только 3% годовых — остальное сможете вернуть в течение 15 лет. Как оформить образовательный кредит, расскажем на бесплатной консультации и ответим на все ваши вопросы.
Нет, приезжать в здания Вышки не нужно, 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.
2024 © Все права защищены
