Учебный план

I триместр

Эконометрика (продвинутый уровень)

Микроэкономика (продвинутый уровень)

Макроэкономика (продвинутый уровень)

Программирование в Python

Иностранный (английский) язык

Научно-практический семинар — 1

Философия

II триместр

Основы алгоритмов и анализ данных в Python

Машинное обучение и анализ данных — 1

Научно-практический семинар — 2

III триместр

Машинное обучение и анализ данных — 2

Научно-практический семинар — 3

3 курса по выбору:

• «Академический трек (Макро)»
  • Моделирование монетарной политики
  • Институциональная экономика
  • Анализ данных в банковской сфере
• «Академический трек (Микро)»
  • Организация современных отраслевых рынков
  • Поведенческая и экспериментальная экономика
• «Бизнес-трек» и инструментальные курсы:
  • Реляционные базы данных (SQL)
  • Продуктовая аналитика
  • Эконометрика временных рядов
  • Социологические методы исследований в экономике

IV триместр

Научно-практический семинар — 4

Учебная практика

4 курса по выбору:

• «Академический трек (Макро)»
  • Макроэконометрика
  • Динамические модели общего равновесия
  • Анализ данных в исторических исследованиях
• «Академический трек (Микро)»
  • Эмпирические отраслевые рынки
  • Сетевые модели в экономике
  • Теория игр
• «Бизнес-трек» и инструментальные курсы:
  • Машинное обучение в бизнесе
  • Анализ больших текстовых данных и информационный поиск
  • Пространственная эконометрика
  • Анализ данных в маркетинге

V триместр

Научно-практический семинар — 5

Производственная практика

2 курса по выбору:

• • Анализ данных в демографии
  • Анализ данных в городских исследованиях
  • Геоинформационные системы и искусственный интеллект
  • Имитационное моделирование
  • Информационная безопасность

VI триместр

Научно-практический семинар — 6

Преддипломная практика

Государственная итоговая аттестация:

 1. Государственный экзамен

 2. Защита магистерской диссертации

 

* Строго следовать определенному «треку» не обязательно. «Трек» — это группировка курсов и рекомендация по траектории обучения в зависимости от темы магистерской диссертации и интересов. 

** Дополнительно возможно выбрать факультативы, в том числе курсы других магистерских программ. 

*** Возможно внесение новых курсов по выбору.