Очное образование в ведущем вузе страны из любой точки мира
Вышка Онлайн — это онлайн-кампус НИУ ВШЭ, лидер среди российских вузов по количеству очных онлайн-программ и обучающихся на них студентов. У нас за плечами более 30 лет экспертизы в образовании и науке и более 12 лет — в сфере онлайн-образования.
Мы объединяем академический опыт, современные технологии и тренды индустрии, чтобы вы не только получали актуальные знания и навыки, но и были теми, кто формирует будущее рынка труда.
Мы объединяем академический опыт, современные технологии и тренды индустрии, чтобы вы не только получали актуальные знания и навыки, но и были теми, кто формирует будущее рынка труда.
( 01 )
О программе
Онлайн-магистратура «Аналитика больших данных» готовит профессионалов в области хранения, обработки и анализа больших данных.
Вы научитесь решать аналитические задачи на продвинутом уровне, разбираться в специфике инфраструктуры для работы с данными, строить BI-системы, создавать модели машинного обучения и не только.
(Партнёр)
karpov.courses
Удобное время занятий
Занятия проходят в будние дни с 18:00 до 21:00 и по субботам с 11:00 до 16:00 по московскому времени, после этого вебинары появляются в записи. А часть лекций по курсам доступна сразу — сможете смотреть их в любое время
Комфортная диджитал-среда
Мы проводим занятия в Zoom, а общаемся в Telegram
Фокус — на практику
В программе — семинары, практические задания на основе данных из разных сфер бизнеса и решение реальных кейсов из индустрии
Инновационный подход karpov.courses
В основе обучения — актуальные запросы рынка и современные подходы к решению прикладных задач. Во время практической работы вы будете использовать тренажёры и симуляторы — для бо́льшего погружения в индустрию
Междисциплинарный формат
Вы освоите математический анализ, линейную алгебру и статистику, Python и SQL, погрузитесь в Data Science, изучите узкоспециализированные темы и основные понятия смежных сфер — чтобы стать востребованным специалистом
Помощь в развитии карьеры
Поделимся вакансиями, стажировками и подскажем, как выстроить свой профессиональный трек
( 02 )
Как проходит обучение
Мы рекомендуем выделять на занятия и самостоятельную работу около 30 часов в неделю.
Кроме обязательных дисциплин, вы сможете выбрать дополнительные курсы и сформировать индивидуальную траекторию обучения.
Кроме обязательных дисциплин, вы сможете выбрать дополнительные курсы и сформировать индивидуальную траекторию обучения.
Учебный план может немного меняться. Мы адаптируем его под тренды индустрии и ориентируемся на обратную связь от студентов, преподавателей и экспертов.
- Математика для анализа данных
- Инструменты промышленной разработки
- Программирование на Python
- Адаптационный курс по математике
- Адаптационный курс по Python
- Семинар наставника
- Математика для анализа данных
- Программирование на Python
- Английский для Data Science
- Быстрое создание MVP на основе AI
- Семинар наставника
- Курсовой проект
- Математика для анализа данных
- A/B-тестирование: основы
- SQL
- Развитие продукта и продуктовая аналитика
- Семинар наставника
- Курсовой проект
- Математика для анализа данных
- A/B-тестирование: углублённый курс
- Основы машинного обучения
- Визуализация данных
- Семинар наставника
- Курсовой проект
- A/B-тестирование: углублённый курс
- Машинное обучение и основы Deep Learning
- Продуктовые метрики
- Семинар наставника
- Data Warehouse и обработка больших данных
- ML / DL Ops
- Машинное обучение и основы Deep Learning
- Семинар наставника
- Машинное обучение для решения задач аналитики
- Теория и практика онлайн-экспериментов
- Data Engineering для аналитиков
- Семинар наставника
- Подготовка ВКР
- Подготовка к интервью на позицию Data Analyst / Data Scientist
- Подготовка ВКР
- Защита ВКР
Примеры проектов студентов
Преподаватели — учёные НИУ ВШЭ и ведущие эксперты-практики
Евгений Паточенко
Академический руководитель программы, старший преподаватель
Анатолий Карпов
СЕО Karpov. Courses, ex-Senior Data Analyst в Mail.ru Group, руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы VK. Автор онлайн-курсов по анализу данных на платформе Stepik
Евгений Ермаков
Руководитель платформы данных toloka. ai, кандидат технических наук, архитектор DWH и систем анализа данных в VK и Яндекс Такси. Соавтор монографии по теории и практике анализа параллельных баз данных
Нерсес Багиян
Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB, преподаватель машинного обучения на факультете компьютерных наук, выпускник школы анализа данных от Яндекса
Александр Волынский
Технический менеджер продукта ML Platform VK Cloud Solutions, специалист по Big Data и AI, занимается внедрением сложных кастомных проектов. Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях «Платформа ОФД», X5 и VK
Никита Табакаев
Аналитик Raiffeisen CIB, занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения
Елизавета Гаврилова
Senior MLOps Architect
Евгений Паточенко
Академический руководитель программы, старший преподаватель
Анатолий Карпов
СЕО Karpov. Courses, ex-Senior Data Analyst в Mail.ru Group, руководил командой аналитики в отделе бизнеса и рекламы VK. Автор онлайн-курсов по анализу данных на платформе Stepik
Евгений Ермаков
Руководитель платформы данных toloka. ai, кандидат технических наук, архитектор DWH и систем анализа данных в VK и Яндекс Такси. Соавтор монографии по теории и практике анализа параллельных баз данных
Нерсес Багиян
Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB, преподаватель машинного обучения на факультете компьютерных наук, выпускник школы анализа данных от Яндекса
Александр Волынский
Технический менеджер продукта ML Platform VK Cloud Solutions, специалист по Big Data и AI, занимается внедрением сложных кастомных проектов. Участвовал в создании хранилищ данных в компаниях «Платформа ОФД», X5 и VK
Никита Табакаев
Аналитик Raiffeisen CIB, занимается продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения
Елизавета Гаврилова
Senior MLOps Architect
Как поступить
2
Подайте заявление на поступление на Госуслугах
Вам понадобятся паспорт, СНИЛС и диплом о высшем образовании
3
Сдайте тестирование по математике, программированию
и основам аналитики
Оно пройдёт онлайн. Вы ответите на 12 вопросов
4
Заключите договор и оплатите обучение
Всё проходит онлайн — быстро и комфортно
5
Начните обучение
Теперь вы — онлайн-студент, поздравляем!
Все преимущества очного обучения и бонусы онлайна
Диплом государственного образца
Вы получите диплом магистра государственного образца по направлению 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» НИУ ВШЭ с приложением на английском языке. В документе не будет указано, что обучение проходило онлайн
Обучение
из любой точки мира
Переезжать в Москву не нужно — учитесь там, где вам комфортно. А если захотите приехать в гости в кампус Вышки, поможем оформить пропуск и будем рады встрече
Возможность совмещать учёбу и работу
Занятия проходят в вечернее время по будням и днём по субботам, а затем появляются в записи. Это позволит продолжить карьеру и встроить учёбу в своё расписание
Образовательный кредит
Можете воспользоваться образовательным кредитом с льготной ставкой 3%
Студенческий, доступ к онлайн-ресурсам Вышки, отсрочка от армии и возможность приезжать в кампус
Всё как у офлайн-студентов НИУ ВШЭ
Налоговый вычет
Сможете вернуть 13% стоимости обучения, мы предоставим необходимые документы
от 100 000 ₽
Младший специалист
опыт работы 1–3 года
от 180 000 ₽
Специалист
опыт работы 3–6 лет
от 300 000 ₽
Старший специалист
опыт работы более 6 лет
Карьера
Резюме после обучения
Ирина Садикова
Аналитик данных
Магистратура «Аналитика больших данных» НИУ ВШЭ
(Навыки)
- Использую программирование в аналитике: уверенно пишу код на Python и применяю актуальные библиотеки для анализа данных
- Работаю напрямую с базами данных: составляю продвинутые SQL-запросы и самостоятельно извлекаю данные из хранилищ
- Извлекаю пользу из данных любой сложности. Понимаю, как аналитика помогает принимать управленческие решения
- Провожу исследования и проверяю гипотезы: использую статистические методы, A/B-тесты и делаю обоснованные выводы
- Разрабатываю отчёты для бизнеса: строю понятные дашборды в BI-системах и презентую результаты своей работы
- Рассчитываю продуктовые метрики
- Работаю с большими данными (Spark и ClickHouse) и грамотно общаюсь с командой DWH
- Проектирую, провожу и анализирую эксперименты на всех этапах: от бизнес-идеи до применения результатов и достижения роста компании
- Проектирую и реализую эксперименты разной сложности с несколькими моделями машинного обучения для решения аналитических и исследовательских задач
- Оптимизирую запросы в Spark, включая управление партициями и использование broadcast join, а также создание и использование пользовательских функций (UDF)
(Инструменты)
Студенты — о программе
Александр Карушев
Студент программы
Хочу отметить совместную работу над программой двух ведущих образовательных центров в области компьютерных наук: ФКН НИУ ВШЭ и karpov.courses.
Надежда Шатило
Студентка программы
Я junior аналитик маркетингового отдела в одном из крупнейших российских хостинг-провайдеров. Онлайн-формат требует самодисциплины, но очень удобен для work-life balance.
Андрей Коржун
Студент программы
Я аналитик данных в Ростелекоме, работаю полностью удалённо. Онлайн-формат обучения очень удобен для меня, так как я могу жить за городом и не тратить время на дорогу до университета.
Марина Яковлева
Студентка программы
Я работаю в казначействе крупного банка. Желание изучить IT-сферу привело меня к онлайн-программе «Аналитика больших данных».
Александр Карушев
Студент программы
Хочу отметить совместную работу над программой двух ведущих образовательных центров в области компьютерных наук: ФКН НИУ ВШЭ и karpov.courses.
Благодаря сочетанию фундаментальных и прикладных дисциплин, работе с исследователями и представителями индустрии я получаю максимальный эффект от обучения.
Онлайн-формат помогает всегда быть на связи с преподавателями, студентами и сотрудниками учебного офиса. Магистерская программа позволила сделать мне важные и осмысленные шаги в профессиональном развитии аналитика.
Благодаря сочетанию фундаментальных и прикладных дисциплин, работе с исследователями и представителями индустрии я получаю максимальный эффект от обучения.
Онлайн-формат помогает всегда быть на связи с преподавателями, студентами и сотрудниками учебного офиса. Магистерская программа позволила сделать мне важные и осмысленные шаги в профессиональном развитии аналитика.
Надежда Шатило
Студентка программы
Я junior аналитик маркетингового отдела в одном из крупнейших российских хостинг-провайдеров.
Онлайн-формат требует самодисциплины, но очень удобен для work-life balance с параллельным получением качественного образования.
В плане приобретения полезных навыков ожидания от программы полностью оправдались: инструменты и знания полезные и актуальные.
Были некоторые проблемы технического плана, но в таком случае платформа шла навстречу и всячески содействовала разрешению ситуации. Впечатления и эмоции от прохождения программы только положительные.
Онлайн-формат требует самодисциплины, но очень удобен для work-life balance с параллельным получением качественного образования.
В плане приобретения полезных навыков ожидания от программы полностью оправдались: инструменты и знания полезные и актуальные.
Были некоторые проблемы технического плана, но в таком случае платформа шла навстречу и всячески содействовала разрешению ситуации. Впечатления и эмоции от прохождения программы только положительные.
Андрей Коржун
Студент программы
Я аналитик данных в Ростелекоме, работаю полностью удалённо. Онлайн-формат обучения очень удобен для меня, так как я могу жить за городом и не тратить время на дорогу до университета.
Пошёл на магистерскую программу, потому что решил развиваться в направлении DA. До IT работал в строительстве, профильного образования не имею, поэтому на программе планирую систематизировать полученный опыт и заполнить пробелы в знаниях.
В целом, обучением доволен. Уже к концу первого семестра появились настоящие аналитические задачи, где приходилось подумать.
Пошёл на магистерскую программу, потому что решил развиваться в направлении DA. До IT работал в строительстве, профильного образования не имею, поэтому на программе планирую систематизировать полученный опыт и заполнить пробелы в знаниях.
В целом, обучением доволен. Уже к концу первого семестра появились настоящие аналитические задачи, где приходилось подумать.
Марина Яковлева
Студентка программы
Я работаю в казначействе крупного банка. Желание изучить IT-сферу привело меня к онлайн-программе «Аналитика больших данных».
Онлайн-формат обучения оказался невероятно удобным, поскольку это прекрасная возможность учиться в комфортное для меня время, совмещая процесс с работой. Записи лекций и доступ к ним в любое время суток позволяют пересматривать сложные моменты и повторять материал.
Программа превзошла мои ожидания: она очень насыщена и ориентирована на практические знания. Кроме этого, преподаватели всегда на связи и готовы помочь, если возникают трудности. Рекомендую эту онлайн-магистратуру всем, кто стремится к профессиональному росту и ценит гибкость.
Онлайн-формат обучения оказался невероятно удобным, поскольку это прекрасная возможность учиться в комфортное для меня время, совмещая процесс с работой. Записи лекций и доступ к ним в любое время суток позволяют пересматривать сложные моменты и повторять материал.
Программа превзошла мои ожидания: она очень насыщена и ориентирована на практические знания. Кроме этого, преподаватели всегда на связи и готовы помочь, если возникают трудности. Рекомендую эту онлайн-магистратуру всем, кто стремится к профессиональному росту и ценит гибкость.
Стоимость обучения
310 000 ₽
за семестр
всего 4 семестра
Бонусы программы
Образовательный кредит
Сможете оформить с льготной ставкой 3%
Налоговый вычет
Сможете вернуть 13% стоимости обучения
Наши менеджеры
Алина
Алдабергенова
Алдабергенова
Татьяна
Рылова
Рылова
Анна
Сокорева
Сокорева
Сделайте первый шаг — запишитесь на консультацию
Мы свяжемся с вами по телефону — расскажем о программе и ответим на все вопросы. Это бесплатно
Отвечаем на вопросы
Да, так как это магистратура, на программу можно поступить только с дипломом бакалавра или специалиста.
Необязательно, обучение подойдет как новичкам, которые хотят погрузиться в сферу аналитики и начать карьеру, так и опытным специалистам в области IT, бизнес-аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Мы предполагаем, что справиться с программой будет легче, если вы знаете математику и информатику на уровне ЕГЭ.
Преимуществом будет владение базовыми навыками программирования на Python или R, знание языка SQL, опыт работы с базами данных, владение навыками подготовки и визуализации данных, опыт решения продуктовых или аналитических задач, а также применения методов математической статистики для построения выводов на основе данных.
Мы предполагаем, что справиться с программой будет легче, если вы знаете математику и информатику на уровне ЕГЭ.
Преимуществом будет владение базовыми навыками программирования на Python или R, знание языка SQL, опыт работы с базами данных, владение навыками подготовки и визуализации данных, опыт решения продуктовых или аналитических задач, а также применения методов математической статистики для построения выводов на основе данных.
Да, для поступления нужно сдать тестирование по математике, программированию и основам аналитики. Оно пройдёт онлайн, вы ответите на 12 вопросов по заданным темам. Чтобы узнать, как подготовиться к экзамену, запишитесь на бесплатную консультацию.
Вам понадобятся паспорт, СНИЛС и диплом о высшем образовании.
Часть лекций доступна в записи — вы сможете смотреть их в удобное время. А синхронные занятия проходят онлайн в будни с 18:00 до 21:00 и по субботам с 11:00 до 16:00 по московскому времени, после этого вебинары тоже появляются в записи. Так вы сможете продолжить карьеру и встроить учёбу в своё расписание.
Мы рекомендуем выделять на занятия и самостоятельную работу около 30 часов в неделю.
Мы рекомендуем выделять на занятия и самостоятельную работу около 30 часов в неделю.
Длительность программы — 2 года, это фиксированный срок. В конце второго курса вы защитите выпускную квалификационную работу.
Вы получите диплом магистра государственного образца по направлению 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» НИУ ВШЭ с приложением на английском языке. В документе не будет указано, что обучение проходило онлайн.
В завершении обучения в зависимости от вашего бэкграунда вы будете уверенным junior или junior+ специалистом с потенциалом роста до middle уровня.
Нет, в Вышке Онлайн обучение проходит очно в формате онлайн. Выпускники получают диплом государственного образца с приложением на английском языке. В документе не будет указано, что вы учились онлайн.
Нет, приезжать в кампусы НИУ ВШЭ не нужно, подавать документы и защищать ВКР вы будете в онлайн-формате.
Оплатить обучение можно 4 платежами. Первый вносится при заключении договора об обучении, а следующие — перед началом каждого семестра.
Образовательный кредит с господдержкой — это помощь студентам, поступившим в университет. Его можно взять на оплату одного семестра, года или обучения целиком.
Во время обучения и 9 месяцев после выпуска вы будете платить только 3% годовых — остальное сможете вернуть в течение 15 лет.
Чтобы узнать, как оформить образовательный кредит, запишитесь на бесплатную консультацию.
Во время обучения и 9 месяцев после выпуска вы будете платить только 3% годовых — остальное сможете вернуть в течение 15 лет.
Чтобы узнать, как оформить образовательный кредит, запишитесь на бесплатную консультацию.
Да, в таком случае мы заключим трёхсторонний договор между вами, вашим работодателем и вузом и выставим счёт на оплату.
Подписывайтесь на рассылку
Рассказываем о программах и дедлайнах, делимся новостями онлайн-кампуса, карьерными рекомендациями и советами для личной эффективности
Следите за нами в соцсетях и блоге
Там — анонсы, исследования, отзывы студентов, полезные видео от экспертов и ещё так много всего
Проекты
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных — здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.