Главная страница » Интеллектуальный анализ данных

Программа бакалавриата

ФГОС 09.03.03

Прикладная информатика

Интеллектуальный анализ данных

ДЛЯ КОГО

Программа предназначена для выпускников колледжей и вузов с IT-специальностью, которые стремятся стать экспертами, способными преобразовывать большие объемы информации в ценные бизнес-решения с помощью ИИ

Обучение охватывает весь цикл работы с данными: от сбора и обработки до анализа, визуализации и разработки ИИ-продуктов. Это позволяет выпускникам стать востребованными специалистами, способными выявлять скрытые закономерности в данных, способствовать оптимизации процессов и улучшению продуктов

ПРЕИМУЩЕСТВА ПРОГРАММЫ

Актуальные знания

Программа основана на современных достижениях в области IT, больших данных и искусственного интеллекта, что гарантирует актуальность полученных знаний

Практическая направленность

Акцент на практических навыках работы с данными, включая реальные проекты и кейсы, обеспечивает быструю адаптацию выпускников к рабочим задачам

Широкие возможности трудоустройства

Выпускники востребованы в различных отраслях: IT, банки, ритейл и другие компании, где требуется анализ данных и машинное обучение

руководитель программы

Бурова Маргарита Борисовна

Руководитель обучения Data Science и Data Analysis в Wildberries
Преподаватель НИУ ВШЭ, МФТИ, Яндекс Практикум
Приглашенный преподаватель Сбер, Ростелеком
Автор 20+ курсов по машинному обучению и программированию

чему научатся выпускники

Работать с данными

Собирать, очищать и анализировать большие данные.
Визуализировать данные с помощью Python и строить дашборды в BI-системах.
Формировать наглядные отчеты для бизнеса.

Применять машинное обучение

Разрабатывать и обучать модели машинного обучения.
Использовать нейросети и глубокое обучение для решения задач.
Оценивать качество моделей и интерпретировать результаты.

Автоматизировать работу с данными

Писать скрипты на Python и Go для обработки данных.
Работать с базами данных (SQL, NoSQL).
Настраивать ETL-процессы и пайплайны данных.

Решать бизнес-задачи с помощью данных

Проводить A/B-тестирования и оценивать эффективность решений.
Строить предиктивные модели для бизнеса (продажи, риски, спрос).
Анализировать поведение пользователей и создавать рекомендательные системы.

Управлять проектами в Data Science

Планировать этапы работы с данными.
Работать в команде с разработчиками и бизнес-аналитиками.
Представлять результаты заказчикам и руководству.

КАРЬЕРНЫЕ ПЕРСПЕКТИВЫ

Продуктовый аналитик

Работа с данными для развития продукта

Системный аналитик

Анализ и оптимизация IT-систем

Бизнес-аналитик

Анализ продаж, прогнозирование спроса

BI-аналитик

Работа с данными для принятия бизнес-решений

В аналитике данных

Data Engineer

Обработка и анализ данных

Data Steward

Управление качеством и доступностью данных

В управлении данными

Специалист по компьютерному зрению

Работа с изображениями

Специалист по обработке естественного языка (NLP)

Работа с текстовыми данными

Разработчик рекомендательных систем

Создание алгоритмов для персонализированных предложений

В Data Science

Почему стоит выбрать эту программу

Практический уклон — работа с реальными кейсами автоматизации бизнеса

Современный подход – обучение на реальных кейсах из бизнеса и науки.

Преподаватели-практики – эксперты из IT и Data Science.

Востребованность на рынке – высокий спрос на специалистов.

Программа даёт не просто диплом, а востребованные в цифровой экономике навыки работы с данными, открывая возможности трудоустройства в самых разных сферах — от IT и финансов до медицины и науки.

Профессиональные компетенции выпускников программы

Интеллектуальный анализ данных

Лидерство и коммуникация

Управлять ожиданиями стейкхолдеров: Докладывать инвесторам, согласовывать roadmap с руководством, отстаивать стратегию.

Координировать команды: Разрешать конфликты в кросс-функциональных командах, мотивировать на результат.

Коммуницировать эффективно: Проводить продуктовые воркшопы, презентовать решения, давать обратную связь.

Развивать продуктовую культуру: Внедрять экспериментальный подход (гипотезы → тесты → решения), популяризировать data-driven.

Итог: Выпускник становится лидером, который не только управляет процессами, но и вдохновляет команду.

Управление бизнес-моделью и финансами

Строить финансовые модели: Рассчитывать unit-экономику, прогнозировать выручку, управлять P&L продукта.

Оценивать эффективность: Измерять ROI продуктовых решений, контролировать CAC и LTV.

Привлекать инвестиции: Готовить pitch-деки, обосновывать экономическую устойчивость продукта.

Планировать бюджет: Распределять ресурсы между командами, управлять затратами на разработку и маркетинг.

Итог: Выпускник учится не просто считать метрики, а управлять продуктом как бизнес-единицей.

Разработка и вывод продукта на рынок (Go-To-Market)

Управлять продуктом в Agile: Работать с командами по Scrum/Kanban, формулировать требования, контролировать бэклог.

Руководить созданием продукта: Управлять UX/UI-дизайном, тестированием прототипов, разработкой MVP и итеративных релизов.

Обеспечивать вывод продукта (GTM): Разрабатывать launch-стратегии, планировать маркетинг, управлять позиционированием.

Масштабировать продукты: Адаптировать продукты для новых рынков (локализация, compliance), оптимизировать воронки.

Итог: Выпускник осваивает полный цикл — от проектирования до запуска и роста продукта.

Продуктовая стратегия и аналитика

Определять цели и метрики: Формулировать North Star Metric, OKR/KPI, связывать их с бизнес-результатами

Исследовать рынок и пользователей: Проводить CustDev, конкурентный анализ (SimilarWeb, Crunchbase), генерировать и валидировать гипотезы через MVP/A/B-тесты.

Строить стратегию: Разрабатывать продуктовый roadmap, приоритизировать инициативы, прогнозировать рост и монетизацию.

Принимать data-driven решения: Интерпретировать данные, проводить когортный анализ, автоматизировать отчетность, оценивать ROI решений.

Итог: Выпускник учится превращать данные и исследования в стратегию, которая ведет к бизнес-результатам.

Бизнес-аналитика

Настраивать системы сбора и обработки данных. Формулировать гипотезы на основе данных.

Визуализировать бизнес-показатели в BI-системах

Интерпретировать аналитику для принятия управленческих решений.

Автоматизировать отчетность.

Применять предиктивную аналитику в управлении.

Управление проектами

Планировать IT-проекты по методологиям Agile/Scrum.

Рассчитывать бюджет и сроки реализации.

Координировать работу распределенных команд.

Управлять изменениями и рисками.

ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ

Оставьте свои контакты, и мы свяжемся с вами, чтобы рассказать о программе подробнее

Ключевые гибкие навыки выпускников программы

Эмоциональный интеллект

Управление эмоциями
Понимание эмоций других
Работа со стрессом

Коммуникативные навыки

Четкое изложение мыслей
Адаптация стиля общения
Ведение переговоров
Разрешение конфликтов

Эмоциональный интеллект

Управление эмоциями
Понимание эмоций других
Работа со стрессом

Коммуникативные навыки

Четкое изложение мыслей
Адаптация стиля общения
Ведение переговоров
Разрешение конфликтов

Коммуникативные навыки

Четкое изложение мыслей
Адаптация стиля общения
Ведение переговоров
Разрешение конфликтов

Коммуникативные навыки

Четкое изложение мыслей
Адаптация стиля общения
Ведение переговоров
Разрешение конфликтов

УЧЕБНЫЙ ПЛАН ПРОГРАММЫ

Интеллектуальный анализ данных

Программы проходят верификацию Индустриальным советом IThub — объединением ведущих компаний (например, «Райффайзенбанк», Wildberries, «Росатом», «МТС», Alibaba.com и др.). Совет обеспечивает соответствие образования актуальным требованиям рынка, помогая студентам получать практический опыт и карьерные возможности. В связи с этим содержание программ может быть скорректировано до 20% от текущей версии. Финальная версия программы будет готова к 01.08.2025

Программа бакалавриата

ФГОС 09.03.03

Прикладная информатика

Интеллектуальный анализ данных

ДЛЯ КОГО

ПРЕИМУЩЕСТВА ПРОГРАММЫ

Актуальные знания

Практическая направленность

Широкие возможности трудоустройства

руководитель программы

Бурова Маргарита Борисовна

чему научатся выпускники

Работать с данными

Применять машинное обучение

Автоматизировать работу с данными

Решать бизнес-задачи с помощью данных

Управлять проектами в Data Science

КАРЬЕРНЫЕ ПЕРСПЕКТИВЫ

Продуктовый аналитик

Системный аналитик

Бизнес-аналитик

BI-аналитик

В аналитике данных

Data Engineer

Data Steward

В управлении данными

Специалист по компьютерному зрению

Специалист по обработке естественного языка (NLP)

Разработчик рекомендательных систем

В Data Science

Почему стоит выбрать эту программу

Профессиональные компетенции выпускников программы

Управление проектами

Планировать этапы Data Science-проекта

Оценивать сроки и ресурсы

Координировать работу команд (аналитики, инженеры, заказчики)

Документировать процесс анализа

Представлять результаты заказчикам и руководству

Предметная аналитика

Анализировать данные в конкретных областях: финансы (кредитный скоринг), ритейл (прогнозирование спроса), медицина (анализ медицинских изображений)

Применять отраслевые стандарты работы с данными

Бизнес-аналитика

Формулировать аналитические гипотезы

Проводить A/B-тесты

Рассчитывать ключевые метрики (LTV, CAC, конверсии)

Автоматизировать отчетность через Python-скрипты

Big Data

Работать с распределенными системами (Hadoop, Spark)

Обрабатывать потоковые данные (Kafka)

Использовать облачные платформы (AWS S3, Google BigQuery)

Оптимизировать вычисления для больших объемов данных

Машинное обучение

Разрабатывать модели классификации и регрессии (Scikit-learn)

Оценивать качество моделей (метрики accuracy, precision, ROC-AUC)

Настраивать гиперпараметры алгоритмов

Применять ансамбли моделей (Random Forest, XGBoost)

SQL-аналитика

Писать сложные запросы (JOIN, оконные функции)

Проектировать реляционные базы данных

Оптимизировать производительность запросов

Работать с хранилищами данных (Data Warehousing)

Визуализация

Строить интерактивные дашборды в Tableau/Power BI

Создавать графики (Matplotlib, Seaborn, Plotly)

Интерпретировать визуализации для бизнес-отчетов

Оптимизировать представление данных под целевую аудиторию

Обработка данных

Очищать и преобразовывать структурированные и неструктурированные данные

Работать с форматами JSON, CSV, XML

Использовать Python (Pandas, NumPy) и R для предобработки данных

Устранять пропуски и аномалии в дата-сетах

Лидерство и коммуникация

Управлять ожиданиями стейкхолдеров: Докладывать инвесторам, согласовывать roadmap с руководством, отстаивать стратегию.

Координировать команды: Разрешать конфликты в кросс-функциональных командах, мотивировать на результат.

Коммуницировать эффективно: Проводить продуктовые воркшопы, презентовать решения, давать обратную связь.

Развивать продуктовую культуру: Внедрять экспериментальный подход (гипотезы → тесты → решения), популяризировать data-driven.

Итог: Выпускник становится лидером, который не только управляет процессами, но и вдохновляет команду.

Управление бизнес-моделью и финансами

Строить финансовые модели: Рассчитывать unit-экономику, прогнозировать выручку, управлять P&L продукта.

Оценивать эффективность: Измерять ROI продуктовых решений, контролировать CAC и LTV.