Магистратура по аналитике данных на английском от ВШЭ и Coursera

Хотите получить конкурентные преимущества в своей отрасли или сделать первые шаги в профессии аналитика данных? Магистерская офлайн-программа «Прикладная статистика с методами сетевого анализа» (MASNA) и её онлайн аналог на платформе Coursera «Магистр прикладной и сетевой аналитики» (MDNA) учат мышлению, которое отвечает вызовам современного мира — интегрированному подходу к решению задач.

Обе программы знакомят и погружают студентов в современные методы анализа данных – это полностью прикладное образование для новичков или специалистов с опытом. Студенты и выпускники работают в World Bank, Deloitte, McKinsey, Thomson Reuters, Oliver Wyman, SAS, Яндекс, Авито, ВТБ. Треть выпускников обучаются в лучших аспирантурах мира, например, в Центральном Европейском Университете и Оксфорде.

Корпус Вышки на Покровском бульваре <i>Фотография взята с сайта НИУ ВШЭ</i>
Корпус Вышки на Покровском бульваре Фотография взята с сайта НИУ ВШЭ

Почему MASNA и MDNA?

Гибкость образовательной программы

Более 30 учебных курсов. Учите только то, что вам нужно и интересно. Никогда не изучали тему? Начните с базового уровня. Уже работали по теме и нужны более глубокие знания? Тот же предмет доступен на продвинутом уровне. Хотите выучить с нуля до продвинутого? Берите оба курса.

Новейшие аналитические методы

Программы уникальны тем, что созданы на базе исследовательской лаборатории, занимающейся разработкой методов анализа данных. Поэтому курсы не просто идут в ногу с аналитическим прогрессом, а помогают этот прогресс двигать. С помощью прикладных аналитических инструментов, изученных на магистерской программе, студенты придумали методологию для расчета коэффициента интенсивности выбросов оксида азота на основе спутниковых данных, за которую получили первое место в международном конкурсе по анализу данных Kaggle.

Преподаватели из ведущих вузов с мировыми именами

MASNA и MDNA – это лучшее зарубежное образование, которое можно получить, не уезжая из России. 78% курсов ведут «звездные» преподаватели с западными степенями PhD – они не только признанные специалисты в своем поле, а являются авторами методов анализа данных, которые изучает весь мир: Янез Демшар, преподаватель по курсу Data Mining – один из создателей программы Orange для глубинного анализа данных, Нада Лаврач, преподаватель по курсу Machine Learning – всемирно признанный эксперт в области искусственного интеллекта, Эрик Штрумбель – лучший в Словении специалист по байесовским методам, со-автор нескольких библиотек R для байесовского анализа, Владимир Батагель – один из создателей программы для анализа сетей Pajek.

Сообщество экспертов и энтузиастов анализа данных

С первого дня студенты включены в общение с выпускниками, преподавателями и практиками из ведущих аналитических агентств: можно задавать вопросы, обмениваться новостями, откликаться на «секретные» вакансии и просто общаться по интересам

Сетевой анализ

Благодаря ВКонтакте, Facebook, и многим другим платформам, почти все понимают силу социальных сетей. Но далеко не все знают, как много информации в себе содержат сети, и почти никто не учит тому, как искать и анализировать эту информацию. MASNA и MDNA предлагают углубленное изучение сетевой аналитики, что позволит выпускникам выделиться своими компетенциями на рынке труда и претендовать на позиции, где нужна более сложная аналитика.

Из чего состоит обучение?

На программах MASNA и MDNA учат отталкиваться от проблемы, а не от статистического метода. Такой подход к решению задач нетривиален и обеспечивает уникальные решения. Обучение полностью проектное – на реальных данных и прикладных задачах – к концу программы в портфолио могут войти десятки проектов.

Арсенал методов, которые предлагают на программах:

  • Exploratory data analysis
  • Linear models
  • Time-series analysis
  • Social network analysis
  • Machine learning
  • Neural networks
  • Big data analysis
  • Data mining
  • Nonparametric methods
  • Text and semantic text analysis
  • Structural equation modelling
  • Multidimensional data analysis

Студентов учат программировать на Python, C++, SQL, Java, Vertica, LaTex, Basic (VBA), работать в статистических пакетах R, SAS, STATA, Orange, LISREL, Mplus, PIM-DEASoft, GMDH Forecasting and Planning Software и программах Pajek, Gephi, Visone, UciNet, NetDraw, ORA.

Кем работать после?

Студенты и выпускники работают аналитиками, руководителями и директорами в World Bank, Deloitte, McKinsey, Thomson Reuters, Oliver Wyman, SAS, Яндекс, Авито, ВТБ. Треть выпускников выбирают научный трек и поступают на программы PhD в Оксфорд, Центральный Европейский университет, Университеты Манчестера, Бристоля и другие.

Уже во время обучения студенты программы участвуют и побеждают в конкурсах по анализу данных Kaggle, выигрывают в Что?Где?Когда?, занимают первые места в конкурсах инфографики, становятся призерами и лауреатами на конкурсах научных работ и являются получателями различных стипендий.

Студенты и выпускники о программе

Бренон Ларсон из США получил степень бакалавра по экономике и искал программу по статистике. О том, почему он выбрал именно эту, смотрите в видео.
Кирилл Иванов получил образование по лингвистике и международному праву, но понял, что его призвание в анализе данных.
Лиза Черненко, выпускница программы и преподаватель по статистике, рассказывает о том, как обучение сетевому анализу помогает ей в бизнесе.
Дина Яковлева, выпускница программы, рассказывает о трёх главных навыках, которым она научилась в магистратуре.

Условия обучения

Обе программы платные. Стоимость обучения на офлайн-программе – 390 000 руб. в год, на платформе Coursera – 600 000 руб в год (для россиян и граждан стран СНГ – 300 тысяч рублей в год). Действует система скидок до 50% (уточняйте условия).

Как поступить?

Поступление на обе программы состоит из пяти основных этапов:

  1. Зарегистрироваться в личном кабинете абитуриента НИУ ВШЭ “Smart Reg” и заполнить анкету.
  2. Подготовить необходимые документы.
  3. Заполнить заявку в личном кабинете.
  4. Пройти интервью.
  5. Дождаться списка поступивших. Если получилось поступить, оплатить первый семестр обучения.

Отбор кандидатов происходит на основе оценки портфолио.

Обязательная часть портфолио:

  • диплом о высшем образовании

  • мотивационное письмо
  • рекомендательные письма от научных руководителей, преподавателей, коллег

  • резюме с описанием образовательной и профессиональной деятельности
  • подтверждение знания английского языка (сертификат о сдаче языкового экзамена или диплом об образовании англоязычной программы)

Срок подачи заявок на обучение по программам в 2021 году – до 25 августа.

Каждый академрук может сказать, что его программа уникальна. Но наша – действительно уникальна, если посмотреть на состав преподавателей, список курсов и компетенций, которые мы даем, и достижения выпускников.

Валентина Кускова, Академический руководитель программы MDNA

Если вы мечтаете об академической карьере, лучшей подготовки вы не найдете. Анализ данных – действительно междисциплинарное направление, и нашу программу успешно закончили лигвисты, юристы, математики, социологи … – выпускники практически всех направлений. Станьте лучшим в своей области, умея то, чего не умеют многие – искать смысл в данных.

Дмитрий Зайцев, Академический руководитель программы MASNA

По всем вопросам пишите на anr@hse.ru.

22
1 комментарий

Полезный материал. Кстати, вот еще подборка курсов по аналитике (в том числе и бесплатные материалы): https://zen.yandex.ru/media/id/5f9015fff551011cac263b54/top-35-kursov-analitiki-dannyh-i-data-science-2021-61794fb5d92dd37d326c882e

Там даже бесплатны курс от Мичиганский университета в списке)

Ответить