Анализ данных в экономике: магистратура в вузах Томска

В рамках программы доступны два трека:

• Анализ данных в бизнесе. Здесь есть большой выбор практических курсов и возможность учиться у людей, которые каждый день успешно решают прикладные задачи анализа данных на своей работе.
• Анализ данных в науке. Здесь можно овладеть продвинутыми эмпирическими методами выявления причинно-следственных связей, которые востребованы в современных академических исследованиях.

В ходе обучения магистрант может сфокусироваться на одном из двух этих направлений или смешать их в подходящей пропорции.

Основные дисциплины:

• Иностранный язык (профессиональный)
• Микроэкономика - 3 (продвинутый уровень)
• Макроэкономика - 3 (продвинутый уровень)
• Эконометрика - 3 (продвинутый уровень)
• История и методология экономической науки (Философия).

Дисциплины по выбору:

• Программирование и анализ данных в Python и R
• Машинное обучение и анализ данных-1
• Машинное обучение и анализ данных-2 (на англ. языке)
• Экспериментальная и поведенческая экономика
• Информационная безопасность
• Случайные процессы
• Теория игр
• Программирование Python / R
• Страхование
• Маркетинг
• Байесовские методы анализа больших данных
• Дизайн количественных обследований
• Анализ данных в маркетинге
• Анализ данных в управлении рисками
• Методы динамической оптимизации
• Модели и методы теории массового обслуживания
• Эмпирические отраслевые рынки
• Методы теории графов в анализе социальных сетей
• Агент-ориентированное моделирование
• Анализ больших текстовых данных и информационный поиск
• Макроэконометрика
• Анализ данных в урбанистике
• Анализ данных в сфере обслуживания
• Статистическая теория принятия решений.