Menu
Menu
Программа бакалавриата
ФГОС 09.03.03
Прикладная информатика
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
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
Бурова Маргарита Борисовна
Работать с данными
Применять машинное обучение
Автоматизировать работу с данными
Решать бизнес-задачи с помощью данных
Управлять проектами в Data Science
В аналитике данных
В управлении данными
Специалист по обработке естественного языка (NLP)
Разработчик рекомендательных систем
В Data Science
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.
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.
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.
Оставьте свои контакты, и мы свяжемся с вами, чтобы рассказать о программе подробнее
Коммуникативные навыки
Развитое мышление
Самоорганизация
Критическое любопытство
Кросс-функциональная командная работа
Сторителлинг на основе данных
Профессиональная этика
Адаптивность и гибкость
Эмоциональный интеллект
Эмоциональный интеллект
Коммуникативные навыки
Эмоциональный интеллект
Коммуникативные навыки
Коммуникативные навыки
Коммуникативные навыки
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