16 | Бюджетных мест |
15 | Договорных мест |
Уровень обучения | Магистр | ||
![]() |
|||
Форма обучения | Очная | ||
![]() |
|||
Продолжительность обучения | 2 года | ||
![]() |
|||
Язык обучения | Английский | ||
Экзамены и минимальные баллы | |||
Менеджмент и деловой английский (по модели GMAT) | 40 | ||
![]() |
|||
Деловые коммуникации | 50 | ||
![]() |
Цифровая трансформация бизнеса диктует компаниям во всех отраслях новые вызовы эффективности. Конкурентоспособность зависит не столько от наличия материальных и финансовых ресурсов, сколько от способности компании принимать решения на основе анализа больших объемов данных, полученных из цифровой среды. Это влечет рост спроса на специалистов в сфере бизнес-аналитики и менеджеров кросс-функциональных команд, которые способны на основе количественного анализа данных предлагать бизнесу эффективные решения. Ответ на этот запрос рынка — программа «Бизнес-аналитика и большие данные» (Master in Business Analytics and Big Data — MiBA).
Программа учитывает динамично меняющиеся запросы рынка аналитики больших данных и делает акцент на технологические дисциплины, без которых невозможна подготовка менеджеров в области больших данных и продвинутой аналитики.
Записывайтесь на программу «Бизнес-аналитика и большие данные» через форму «Подать заявление» на нашем сайте.
Все курсы программы реализуются с участием сотрудников ведущих российских и международных компаний. Они обладают актуальными знаниями и навыками и готовы делиться своим опытом со студентами. Например, в число преподавателей MiBA входят руководители Data Science, Data Governance проектов компании Яндекс, Одноклассники, JetBrains, ВТБ. Кроме этого, гостевые лекции — традиционная практика на программе.
Программа MiBA ориентирована на подготовку руководителей различного уровня, обладающих как управленческими знаниями, так и практическими навыками в области обработки и анализа данных, проектного и продуктового менеджмента. Программа содержит курсы, направленные на развитие управленческих навыков, такие как «Contemporary Strategic Analysis», «Manager Professional Skills», «Marketing of Innovative Products» и «Tech Startup Design».
С 2021 года программа будет усилена технологическими курсами по разработке и внедрению моделей машинного обучения, курсами по работе с большими данными и их визуализации. Для эффективного вхождения в обучающий процесс в программе предусмотрены вводные курсы «Development Essentials» и «Management Essentials».
Одно из преимуществ программы — возможность прохождения включенного обучения в школах-партнерах ВШМ СПбГУ. После первого семестра студенты участвуют в конкурсном отборе, выбирая интересующие их зарубежные бизнес-школы. Количество вузов-партнеров, с которыми ВШМ СПбГУ реализует двусторонние программы обменов, с каждым годом растёт. Сегодня оно превышает 75 школ, которые в свою очередь являются мировыми и национальными лидерами в бизнес образовании. География школ-партнеров ВШМ СПбГУ также обширна и охватывает практически все часовые пояса и континенты. Студенты MiBA имеют возможность выбора курсов специализированных программ партнеров, например, BI в Норвежской бизнес-школе и NOVA в Лиссабоне.
Узнать больше о включенном обучении
Использование облачной платформы для погружения в специфику современных решений для анализа больших данных позволяет студентам изучить современный стек Big Data / ML / AI решений технологий в рамках курсов Development Essentials, Machine Learning and Big Data Analysis, Big Data Modern Technologies. Вычислительные ресурсы платформы помогут не только в процессе обучения, но и при выполнении дипломных и мини-проектов на индустриальных данных компаний-партнеров.
Программа нацелена на разностороннее развитие студентов — как с точки зрения профессиональных бизнес-навыков, так и в части развития аналитических способностей. Обучение проводится на английском языке.
Машинное обучение и большие данные
Во время курса студенты ознакомятся с основами применения машинного обучения в различных областях экономики и управления, а также научатся проводить анализы данных с использованием современных методов машинного обучения и интерпретировать полученные результаты расчетов. Полученные навыки позволят студентам уверенно работать с современными инструментами для анализа больших данных.
Управление ИТ проектами
Цель данного курса — овладеть принципами эффективного планирования и контроля проектов, включая анализ потребностей, разделение задач, планирование рабочего процесса, распределение ресурсов, управление рисками, отслеживание и оценку эффективности. Студенты ознакомятся с основными функциями руководителя проектов, узнают разницу между менеджментом обычных проектов и проектов с большими данными, изучат инструменты управления.
Разработка и внедрение моделей машинного обучения
На этом курсе студентам будет предложено своими руками разработать с нуля прототип предсказательного продукта на основе модели машинного обучение – от постановки бизнес-задачи до разворачивания микросервиса на облачной платформе. Внутри проекта студентам предстоит пройти весь путь аналитика данных и Data Science специалиста – собрать данные, провести их первичный анализ, выбрать необходимую метрику, провести моделирование и тестирование, закончить проект переводом модели в продуктивное окружение.
Основы корпоративных данных
Этот курс рассказывает про данные в компании от самых основ до начала погружения в предмет управления данными. На курсе рассказывается про данные, возникающие на разных уровнях организационной структуры компании, влияние отраслевых особенностей на структуру и состав данных, которые возникают в процессе функционирования компании. От бизнес-задач, решаемых разными компаниями с использованием данных, курс переходит к различным моделям работы с данными в компании. Студенты познакомятся с основными типами архитектур хранилищ данных, получат знания в области современных решений по хранению и работе с данными и принципов проектирования моделей данных.
Архитектура предприятия и бизнес-моделирование на основе анализа данных
Архитектура предприятия обеспечивает структурированный подход к реализации стратегии, что позволяет эффективно и результативно преобразовывать предприятия. Курс включает в себя анализ и проектирование предприятия в его нынешнем и будущем состоянии с точки зрения бизнеса и технологий. Студенты ознакомятся с преимуществами и основополагающими концепциями, методологией и основными инструментами предмета, узнают, как сервисы архитектуры предприятия помогают интегрировать методы бизнес-планирования и технологического планирования, а также научатся создавать и внедрять архитектуру предприятия.
Программа также предполагает наличие большого количества дисциплин, которые студент выбирает себе сам. Эти курсы позволят студентам получить более углубленные знания или, наоборот, расширить их.
Принятие решений для менеджера продукта на основе данных
Продуктовые менеджеры ежедневно принимают решения на основе анализа данных. На каждом этапе разработки продукта – от выбора бизнес-модели и до создания MVP, а также после запуска продукта – для анализа его успешности, менеджер анализирует большие объемы данных на основе выбранных показателей. На данном курсе студенты научатся формулировать и проверять бизнес-гипотезы, выстраивать системы метрик для продукта, оценивать качество данных, необходимых для принятия решений по развитию продукта. Для работы с данными в этом курсе используется Python и наиболее часто используемые в индустрии библиотеки для анализа данных.
Дизайн-мышление
На курсе студенты получат знания о методах креативного мышления, укрепят имеющиеся навыки управления творческим процессом инноваций в типичном организационном контексте. Курс направлен на развитие навыков творческого мышления, междисциплинарного сотрудничества, творческого общения и презентаций, а также специальных управленческих навыков.
Управление данными
Этот курс расскажет студентам зачем современной компании в цифровом мире управление данными. В рамках курса студенты поймут, как возможно оценить уровень зрелости процессов управления данными в компании и в чем состоит business value от внедрения управления данными. Курс расскажет о функции CDO (Chief Data Officer) и профилях компетенций участников процессов управления данными. Дополнительно в курсе затрагиваются юридические аспекты в области управления данных на примерах российских и международных практик. Отдельным блоком рассматриваются технологические инструменты для управления данными.
Практические семинары и тренинги по развитию «мягких» навыков помогают расширить кругозор и умения студентов. План тренингов включает обучение созданию презентаций, работы в команде, ведению деловой переписки и переговоров, а также на отработку коммуникативных и социальных навыков. Помимо развития «мягких» компетенция, в ходе программы проводятся тренинге по работе со специальными программными продуктами. Все тренинги предполагают активное вовлечение представителей российских и международных компаний-корпоративных партнеров ВШМ СПбГУ.
Студентам предоставляется возможность изучить второй иностранный язык для получения дополнительного конкурентного преимущества. В качестве второго иностранного языка возможно будет выбрать один из следующих языков — французский, немецкий или испанский, преподавание которых ведется в течение трех семестров (для иностранных студентов также предоставляется возможность изучать русский язык как иностранный).
Консультационный проект вместо академического исследования
В период обучения студентам предоставляется возможность поучаствовать в реальных проектах компаний-партнеров, поработать с настоящими данными, применить полученные теоретические знания в деле и пообщаться с профессионалами своей отрасли в рабочей обстановке. В качестве выпускной дипломной работы студенты выполняют групповой проект в команде из 2-3 человек по заданию компании. Представители компании курируют и консультируют проектную команду, а также предоставляют все необходимые материалы и данные.
Летняя производственная практика
После первого года обучения каждый студент проходит обязательную производственную практику в одной из компаний-партнёров ВШМ СПбГУ. Эта часть программы направлена на то, чтобы помочь студенту научиться применять полученные теоретические знания и практические навыки в условиях реального бизнеса. Стажировка длится не менее 6 недель и проходит, как правило, в крупнейших российских или международных компаниях.
В качестве выпускной дипломной работы студенты выполняют групповой проект по заданию компании. Представители компании курируют и консультируют проектную команду, а также предоставляют все необходимые материалы.
Профессорско-преподавательский состав Школы, это преподаватели с опытом работы в ведущих зарубежных школах бизнеса, гостевые лекторы из лучших зарубежных бизнес-школ и представители-лидеры профессионального сообщества.
Сильные корпоративные связи ВШМ СПбГУ и регулярное взаимодействие студентов с компаниями по ходу обучения создают хорошие карьерные перспективы как в России, так и за рубежом.
К возможным карьерным траекториям в сфере аналитики и больших данных можно отнести следующие позиции:
Центр карьер
Центр карьер активно помогает студентам и выпускникам с поиском стажировок и работы. В рамках корпоративной почты настроена рассылка актуальных вакансий в компаниях партнёров, студентов консультируют по составлению и обновлению резюме, рекомендуют выставки и мероприятия по трудоустройству. Подробнее про Центр карьер можно узнать по ссылке
При использовании данного сайта Вы подтверждаете свое согласие на использование ВШМ СПбГУ cookie файлов. С подробной информацией Вы можете ознакомиться, перейдя по ссылке.