Магистерская программа «Аналитика больших данных» | karpov.courses
2026-02-20 16:55 Diff

Старт обучения
1 сентября 2026 года

Образовательный кредит под 3%

Все льготы
очной формы обучения

к онлайн-ресурсам НИУ ВШЭ

Аналитика больших данных

Совместная магистратура НИУ ВШЭ и karpov.courses

> Научитесь работать с данными на уровне продвинутого аналитика и приносить пользу бизнесу

> Постройте успешную карьеру в сфере анализа данных и Data Science

> Получите сильную научную базу и современный формат благодаря совместной работе НИУ ВШЭ и karpov.courses

Приёмная кампания 2025
завершена. Идёт предзапись на программу набора 2026

Приёмная кампания 2025 завершена. Идёт предзапись на программу набора 2026

ЗАПИСАТЬСЯ НА КОНСУЛЬТАЦИЮ ПО ПРОГРАММЕ

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы

Взяли научный опыт одного из крупнейших вузов России, добавили понимание требований рынка и получили прикладную программу обучения на базе фундаментальных знаний

Академическая экспертиза и актуальность знаний в гибком формате

Научим решать аналитические задачи на продвинутом уровне, разбираться в специфике инфраструктуры для работы с данными, строить BI-системы, создавать модели машинного обучения и многому другому

о вузе >>

рейтинга вузов по качеству подготовки специалистов в области ИИ

находят работу по специальности во время и сразу после окончания программы

Вышка онлайн — это онлайн-кампус НИУ ВШЭ, ведущего университета России по версии Forbes и HeadHunter. Более 30 лет экспертизы в образовании и науке, более 10 лет в сфере онлайн-образования, преподаватели — профессора, ученые-исследователи и эксперты-практики

Кому подойдет программа онлайн-магистратуры //

Интересуетесь IT и хотите начать карьеру в сфере аналитики

Уже обладаете знаниями в области IT, но хотите расширить кругозор и повысить грейд

Стабильно работаете, но хотите чего-то большего и задумываетесь о переходе в IT

Хотите перейти в новую должность и получить обширные знания из области Data Science

Думаете о будущей карьере и хотите получить комплексное представление о сфере анализа данных как одной из наиболее перспективных

Выпускник технического вуза

Никогда не были связаны с IT, но интересуетесь возможностью легкого входа в перспективную сферу

Выпускник социально-экономического профиля

кто такой аналитик данных >>

> Проводит исследования, проверяет гипотезы, разрабатывает отчеты для бизнеса

> Рассчитывает продуктовые метрики и помогает бизнесу принимать решения на основании данных

> Анализирует и интерпретирует большие объемы информации

> Универсальный специалист по работе с данными

Почему обучение аналитике данных актуально /?/

Аналитиков данных ищут VK, Яндекс, X5, Сбер, OZON Fintech, Альфа-Банк, Т-Банк, Банк Санкт-Петербург, Qiwi Банк, Открытие, Авито, Самокат, Kaspersky, Tele2, Билайн и другие. Причем количество вакансий увеличивается быстрее, чем количество соискателей

Она открывает дорогу в мир машинного обучения, науки о данных и технологий искусственного интеллекта. Каждая из этих сфер использует большие данные, и умение работать с ними позволяет развиваться в любом направлении

Аналитика больших данных не просто интересна сама по себе

100-120 000 ₽ — зарплата аналитика данных на старте*. От 180 000 ₽ — на уровне middle, в зависимости от специализации. Аналитик уровня senior с опытом работы более 6 лет может претендовать на зарплату в 300−350 000 ₽ и выше

Бизнесу необходимо все больше данных в различных областях: IT, медицина, банковские системы, розничная торговля, госкорпорации и многое другое. Поэтому спрос на специалистов продолжает расти

Применение в различных отраслях

как будете учиться /?/

как будете учиться

Посещайте семинары, практикуйтесь на данных из разных сфер бизнеса, работайте в настоящем рабочем окружении и закрепляйте навыки на реальных задачах индустрии

Присутствуйте на вебинарах онлайн — общайтесь с преподавателями, разбирайте кейсы с другими студентами, задавайте вопросы — или смотрите материалы в записи, если не успеваете подключиться

Получите все необходимые инструменты и в любой момент возвращайтесь к записям лекций и вебинаров, чтобы глубже изучить тему

=> Постоянный доступ к материалам и инструментам

Выбирайте сами дополнительные курсы на онлайн-ресурсах НИУ ВШЭ, расписание и интенсивность обучения. В среднем на обучение потребуется от 15 часов в неделю

=> Индивидуальная траектория обучения

Хотите узнать больше о программе /?/

Приёмная кампания 2025 завершена. Оставьте заявку на консультацию, чтобы узнать детали программы и быть в курсе новостей о поступлении в следующем учебном году

ЗАПИСАТЬСЯ
НА КОНСУЛЬТАЦИЮ
ПО ПРОГРАММЕ

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы

Преимущества
онлайн-магистратуры >>

Доступ к онлайн-ресурсам НИУ ВШЭ

Индивидуальная траектория обучения

Обучение из любой точки мира

Комфортное совмещение учебы и работы

Образовательный кредит под 3% годовых

Вы можете запросить обучение с господдержкой и платить по кредиту фиксированную ставку 3% годовых, пока остальную часть финансирует государство. Срок использования кредита распространяется на период обучения плюс 15 лет после получения диплома

Вы можете запросить обучение с господдержкой и платить по кредиту фиксированную ставку 3% годовых, пока остальную часть финансирует государство. Срок использования кредита распространяется на период обучения плюс 15 лет после получения диплома

что нужно для начала обучения /?/

Степень специалиста/бакалавра/магистра по любому направлению

Знание базовых разделов на уровне школьной подготовки

Все необходимые инструменты и умения вы освоите в процессе обучения

Практические навыки не требуются

Диплом о высшем образовании

процесс поступления >>

Зачисление полностью онлайн

Поступите на программу
без вступительного испытания!

3) IDAO: члены команд, занявших первые три места в финальном этапе

2) Медалисты и дипломанты I и II степени Олимпиады для студентов и выпускников НИУ ВШЭ «Высшая лига» по направлениям: «Прикладная математика», «Бизнес информатика»; «Прикладная математика и информатика»

Получают максимальный балл за тест:

1) Медалисты, победители и призёры Олимпиады «Я-профессионал» по направлениям: «Математика», «Математическое моделирование», «Искусственный интеллект», «Информационная и кибербезопасность», «Программирование и информационные технологии», «Программная инженерия», «Бизнес-информатика»

Присоединяйтесь к нашему телеграм-каналу

Здесь вы найдете новости, полезные материалы и кейсы из мира аналитики. Подписывайтесь и будьте в курсе актуальной информации!

Навыки после обучения >>

Составление SQL-запросов

Оптимизация
запросов в Spark

Проектирование и анализ экспериментов

Знание
продуктовых метрик

Программирование на Python

Использование машинного обучения

Построение ML-моделей

Работа
с базами данных

Разработка отчетов и дашбордов

Проведение
A/B-тестирования

Проведение исследований

Документы после окончания программы //

Сертификат karpov.courses

по направлению 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» с приложением на английском языке

ваша карьера после программы //

Выпускники программы могут после обучения работать в различных областях, от маркетинга до биоинформатики, и рассчитывать на уровень уверенного junior/junior+ специалиста с потенциалом роста до middle уровня

Программа магистратуры «Аналитика больших данных» предполагает не только освоение инструментов и навыков, необходимых в работе аналитика, но и получение знаний в смежных областях — в том числе инженерии данных и машинного обучения

Создает модели машинного обучения, которые предсказывают события и автоматически принимают решения в самых разных областях

Создает инфраструктуру, работает с хранилищами данных и подготавливает данные к дальнейшей работе с ними

Тесно взаимодействует с командой продукта, помогает развивать сервисы на основе анализа ключевых метрик, изучает пользовательский опыт, формулирует гипотезы, проводит A/B-тесты и выявляет точки роста продукта

Проектирует системы отчетности для структурных подразделений компании, разрабатывает интерактивные дашборды в BI-системах, помогает бизнес-заказчикам принимать решения

Работает с большими объемами данных, структурирует информацию из разных источников, собирает витрины данных, автоматизирует процессы и вычисления, ищет (и находит) ответы на вопросы бизнеса

Анализирует рекламные кампании, выявляет наиболее эффективные каналы трафика, настраивает сквозную аналитику, помогает скорректировать стратегию продвижения и оптимизировать бюджет

ИНТЕРЕСНО ОБУЧЕНИЕ НА ПРОГРАММЕ /?/

Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и расскажем подробности о поступлении

ЗАПИСАТЬСЯ
НА КОНСУЛЬТАЦИЮ
ПО ПРОГРАММЕ

Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы

программа >>

Анализ больших данных требует разнообразных знаний, программа обучения это учитывает.

Вы освоите математический анализ и линейную алгебру, Python и SQL, статистику и A/B-тесты, а также более узкоспециализированные темы и основные понятия смежных сфер — чтобы начать карьеру в роли востребованного специалиста

авторы курса //

Основатель karpov.courses, руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы VK

СЕО Karpov.Courses, автор онлайн-курсов по Data Science, самый популярный российский эксперт в сфере аналитики, по данным NEWHR

Основатель karpov.courses, руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы VK

Head of DS в Raiffeisen CIB

Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB. Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ). Выпускник школы анализа данных от Яндекса.

Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года

Head of DS в Raiffeisen CIB

к.т.н, Head of Data Nebius Group

Более 8 лет занимается визуализацией данных. Руководил разработкой SaaS BI сервиса в качестве операционного директора. Сертифицированный Tableau специалист, кандидат технических наук, автор блога и Telegram-канала о визуализации данных Reveal the Data

к.т.н, Head of Data Nebius Group

Руководитель платформы данных toloka.ai

Более 10 лет опыта работы с данными. Архитектор DWH и систем анализа данных в VK и Яндекс.Такси. Кандидат технических наук, автор более 10 работ в области анализа данных. Соавтор монографии по теории и практике анализа параллельных баз данных.

Руководитель платформы данных toloka.ai

Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.

Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud

Специалист по Big Data и AI, занимается внедрением сложных кастомных проектов. Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях Платформа ОФД, X5 и VK.

Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud

Основатель karpov.courses, руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы VK

СЕО Karpov.Courses, автор онлайн-курсов по Data Science, самый популярный российский эксперт в сфере аналитики, по данным NEWHR

Основатель karpov.courses, руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы VK

Head of DS в Raiffeisen CIB

Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB. Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ). Выпускник школы анализа данных от Яндекса.
Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года

Head of DS в Raiffeisen CIB

к.т.н, Head of Data Nebius Group

Более 8 лет занимается визуализацией данных. Руководил разработкой SaaS BI сервиса в качестве операционного директора. Сертифицированный Tableau специалист, кандидат технических наук, автор блога и Telegram-канала о визуализации данных Reveal the Data

к.т.н, Head of Data Nebius Group

Руководитель платформы данных toloka.ai

Более 10 лет опыта работы с данными. Архитектор DWH и систем анализа данных в VK и Яндекс.Такси. Кандидат технических наук, автор более 10 работ в области анализа данных. Соавтор монографии по теории и практике анализа параллельных баз данных.

Руководитель платформы данных toloka.ai

Занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.

Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud

Специалист по Big Data и AI, занимается внедрением сложных кастомных проектов. Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях Платформа ОФД, X5 и VK.

Технический менеджер ML сервисов в VK Cloud

стоимость обучения >>

аналитика больших данных

> Программа рассчитана на 4 семестра

> Идёт предзапись на программу набора 2026

Воспользуйтесь образовательным кредитом

Оплачивайте обучение в кредит с государственной поддержкой от Сбера под 3% годовых.

Начните учиться сейчас и верните до 13% стоимости обучения.

Образовательный кредит

Постепенно выплачиваете оставшийся долг или гасите кредит досрочно

~5 611 ₽
в месяц

До 15 лет после окончания обучения

Проценты выплачиваете на 100% вы, основной долг выплачивает государство

~900 ₽
в месяц

9 месяцев после окончания обучения

Проценты делятся 60/40, основной долг выплачивает государство

~900 ₽
в месяц

второй год учебы

Проценты делятся 40/60, основной долг выплачивает государство

~300 ₽
в месяц

Первый год учебы

Справки о доходах не нужны — для выдачи кредита достаточно паспорта и договора с вузом

Образовательный кредит с господдержкой от Сбера — это возможность учиться в Вышке онлайн, внося минимальные суммы каждый месяц

FAQ >>