COVID-19: Новости факультета COVID-19 Онлайн лекторий ЭФ МГУ Лекторий Дистанционные технологии Дистант

Учебный план, рабочие программы дисциплин

Базовая часть

направлена на формирование общих компетенций

 

Часть по выбору программы

направлена на формирование профессиональных компетенций

  • Иностранный язык (профессиональный)
  • Микроэкономика - 3 (продвинутый уровень)
  • Макроэкономика - 3 (продвинутый уровень)
  • Эконометрика - 3 (продвинутый уровень)
  • История и методология экономической науки (Философия)
 
  • Программирование и анализ данных в Python и R
  • Машинное обучение и анализ данных-1
  • Машинное обучение и анализ данных-2 (на англ. языке)
  • Экспериментальная и поведенческая экономика
  • Адаптационный курс по выбору студента: вероятностные модели ИЛИ экономическая теория

Дисциплины по выбору студента 3 триместра

(2 дисциплины)

 

Дисциплины по выбору студента 4 триместра

(4 дисциплины)

  • Информационная безопасность
  • Случайные процессы
  • Теория игр
  • Программирование Python/R - 2
  • Страхование
  • Маркетинг
  • Байесовские методы анализа больших данных
 
  • Дизайн количественных обследований
  • Анализ данных в маркетинге
  • Анализ данных в управлении рисками
  • Методы динамической оптимизации
  • Модели и методы теории массового обслуживания
  • Эмпирические отраслевые рынки
  • Методы теории графов в анализе социальных сетей
  • Агент-ориентированное моделирование
  • Анализ больших текстовых данных и информационный поиск
 

Дисциплины по выбору студента 5 триместра

(2 дисциплины)

 
  • Макроэконометрика
  • Анализ данных в урбанистике
  • Анализ данных в сфере обслуживания
  • Статистическая теория принятия решени