help@sochisirius.ru

Программа Финансовые технологии и анализ данных


Уровень образования

Магистратура

Наименование образовательной организации

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Высшая школа экономики, НИУ ВШЭ, ВШЭ

Код и наименование направления подготовки

01.04.02 Прикладная математика и информатика

Направленность (профиль) образовательной программы

Финансовые технологии и анализ данных

Направление СНТР, которому соответствует содержание образовательной программы

Роботизированные производства, большие данные, искусственный интеллект

Направление Фонда, которому соответствует содержание образовательной программы

Финансовые технологии

Форма обучения

Очная

Основа обучения

Срок обучения (количество лет)

2

Срок реализации

Ежегодно с 01 сентября

Объем программы, зачетных единиц

120

Объем программы, академических часов

Требования к кандидатам

Поступающие на программу должны иметь высшее образование (степень бакалавра и/или специалиста), подтвержденное документом государственного образца.

На момент поступления необходимо владеть английским языком на уровне достаточном для освоения научной, технической и учебной литературы, а также лекций, читаемых на английском языке.

Также на момент поступления необходимо обладать достаточными знаниями в области:

- Математического анализа,

- Линейной алгебры,

- Дискретной математики,

- Теории вероятности,

- Математической статистики,

- Многомерного статистического анализа,

- Алгоритмов и структур данных.

Также поступающие должны обладать навыками программирования. Прием на магистерскую программу осуществляется путем конкурсного отбора на основе результатов вступительных испытаний и собеседования. Таким образом, конкурсный отбор состоит из трех этапов:

1. Экзамен по направлению подготовки 01.04.02 «Прикладная математика и информатика», включающий задачу на основы программирования;

2. Экзамен по английскому языку;

3. Собеседование.

Особенности программы (сетевая программа, программа двойных дипломов)

Области профессиональной деятельности, в которых выпускники, освоившие программу магистратуры, могут осуществлять профессиональную деятельность

Выпускники программы будут востребованы на позициях специалистов и руководителей проектов в подразделениях, отвечающих за сбор, обработку, анализ больших массивов разнородных данных, построение математических моделей на основе методов машинного обучения, имплементацию математических моделей в промышленных средах, мониторинг качества работы моделей, разработку продуктов и сервисов, основанных на анализе больших массивов данных применительно к финансовой сфере.

Перечень организаций-партнеров, где работают выпускники программы

Первый выпуск ожидается в 2019 году. Студенты программы работают в следующих организациях:

- ПАО «Сбербанк России»

- ООО «САС Институт»

- ПАО Московская биржа

- АО «Тинькофф Банк"

- ООО «Хоум Кредит энд Финанс Банк»

- ООО «ЭВОТОР»

- Deloitte Analytics Institute

Места прохождения научно-исследовательской практики студентами программы:

- ПАО «Сбербанк России»

- ООО «САС Институт»

- ПАО Московская биржа

- АО «Тинькофф Банк»

- ООО «Хоум Кредит энд Финанс Банк»

- ООО «ЭВОТОР»

- Новосибирский Государственный Университет

- Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

- ООО «СЕВЕН ПРОЦЕССИНГ»

- МИА «Россия Сегодня»

- ООО «Плейрикс»

Задачи профессиональной деятельности, к решению которых готовятся выпускники: научно-исследовательские; педагогические; проектно-технологические; организационно-управленческие

Магистерская программа формирует у обучающихся следующие навыки и компетенции:

1. Применяет на практике знания о макроэкономических аспектах устройства финансовой системы, финансах банков, банковской ИТ-инфраструктуре, об основных задачах анализа данных в области финансовых технологий, управления рисками, банковском маркетинге (обработка данных клиентов).

2. Строит математические модели и вычислительные алгоритмы обработки и анализа данных, принятия решений в банковской сфере с учетом неопределенности и риска, оценивает качество работы таких алгоритмов и интерпретирует результаты моделирования (с использованием таких инструментов, как Python, R, H2O, Spark MLLib).

3. Применяет на практике системные знания о жизненном цикле проектов и об инструментах управления проектами в сфере ИТ.

4. Формулирует бизнес задачи в контексте сбора необходимых данных, анализа данных, построения математической модели, имплементации в промышленной среде.

5. Использует на практике современные технологии обработки больших объёмов сложно или недостаточно структурированных данных (такие как Apache Spark, Storm, Kafka, Cassandra).

Организации - партнеры по реализации программы

ПАО «Сбербанк»

Тематика научных исследований / выпускных квалификационных работ (магистерских диссертаций)

· Автоматическое исправление опечаток в корпусах текстов

· Анализ архитектур глубоких нейронных сетей наиболее эффективных в задачах выявления мошенничества

· Анализ текстовых назначений платежей в рекомендательной системе продуктов банка

· Аналитический сервис по новостям в сфере блокчейн-технологий

· Идентификация и классификация бизнеса среди физических лиц методами машинного обучения

· Классификация и извлечение информации из открытых внешних источников

· Машинное обучение и анализ альтернативных данных при принятии инвестиционных решений

· Модели процентных ставок и валютных курсов

· Моделирование дискретных процентных ставок, ключевая ставка ЦБ

· Применение графовых подходов для анализа связей и переводов в задачах противодействия мошенничеству

· Стохастические рекуррентные модели оттока пользователей

· Чат-бот для клиентов премиального сегмента (Сбербанк Премьер) в банковском секторе

Сведения о преподавательском составе программы

Ядром профессорско-преподавательского состава (ППС) магистерской программы является ППС Департамента анализа данных и искусственного интеллекта, Департамента больших данных и информационного поиска, Базовой кафедры Яндекс и других подразделений факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. К проведению занятий в рамках программы привлекаются сотрудники Корпоративного университета Сбербанка, а также специалисты Сбербанка в качестве авторов мастер-классов, участников разбора бизнес-кейсов, руководителей курсовых и выпускных работ. Со стороны специалистов Сбербанка в преподавательской и научно-практической деятельности задействованы сотрудники блока Риски, Центров компетенций по моделированию, анализа супермассивов данных. Эти сотрудники имеют практический опыт успешного использования подходов математического моделирования, методов машинного обучения, разработки информационных систем и платформ в банковской сфере.

Общие сведения

Магистерская программа «Финансовые технологии и анализ данных» реализуется на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ) совместно с ПАО «Сбербанк России». Программа является практикоориентированной и обеспечивает как подготовку по информационным технологиям и современным методам анализа данных, так и ознакомление с основами финансового и банковского анализа, а также с теми прикладными задачами, которые возникают в современных финансовых data-driven организациях.

Сведения о материально-технической оснащенности программы

НИУ ВШЭ обладает необходимыми средствами для проведения занятий с использованием компьютеров: компьютерными классами с современными рабочими станциями. Также возможна поддержка со стороны Сбербанка с предоставлением доступа к лабораторному вычислительному кластеру.

Формы поддержки студентов-магистрантов

· Стипендия имени Илья Сегаловича — стипендия выдается за успехи в учёбе и научной деятельности.

· Учебный ассистент – студент НИУ ВШЭ, отобранный преподавателем в качестве помощника для реализации учебной дисциплины в соответствии с требованиями.

· Оплачиваемая стажировка в ПАО «Сбербанк России».

Приложения (скан-копии):

Аннотация к программе: Скачать

Учебный план: Скачать



Подать заявку
© 2015–2019 Фонд «Талант и успех»
Нашли ошибку на сайте? Нажмите Ctrl(Cmd) + Enter. Спасибо!