1. РГЭУ (РИНХ)
  2. Бакалавриат и специалитет РГЭУ (РИНХ)

РГЭУ (РИНХ) Статистика (01.03.05)

Анализ больших данных: программа бакалавриата РГЭУ (РИНХ)

  • от 60 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2024 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 22 бюджет. места
  • 60 платных мест
  • 4 года обучения

Поделиться с друзьями

РГЭУ (РИНХ): проходной балл на программу "Анализ больших данных"

Бюджет Платно

Статистика за 2024 год

Проходной балл
Средний проходной балл
Проверить шансы

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Русский язык 

Иностранный язык 

или другие
2 варианта

Детали

Город
Ростов-на-Дону
Язык
Русский
Уровень образования
Бакалавриат
Формат обучения
Форма обучения
Квалификация
Бакалавр

Когда проводится профилизация

Конкурс проводится сразу на программу по профилю (специализации)

О программе

Программа предлагает студентам углубленное изучение методов и инструментов для обработки и анализа объемных данных. Программа призвана развить у студентов навыки работы с большими объемами информации, включая сбор, хранение, обработку и интерпретацию данных. В рамках программы студенты изучают различные алгоритмы и статистические методы, необходимые для анализа данных, а также получают практические навыки работы с современными инструментами и программными пакетами, используемыми в области анализа больших данных. Они также погружаются в проблематику статистического моделирования и прогнозирования, изучают методы визуализации данных и эффективного представления результатов анализа. В результате обучения студенты получают глубокое понимание принципов и прикладных аспектов анализа больших данных, что позволяет им применять свои навыки в различных областях, включая бизнес, науку и технологии.

Студенты получают навыки статистического анализа данных, построения математических моделей, работы с большими массивами данных на различных платформах и в специализированных пакетах прикладных программ. По завершению бакалавриата, студенты станут ядром нового поколения междисциплинарных специалистов, знающих статистику, математику, информатику, науку о данных, играющих ключевую роль в решении сложных задач, стоящих перед страной.

Профильные дисциплины:

  • Многомерные статистические методы
  • Статистические методы прогнозирования
  • Статистический анализ рисков
  • Информационные технологии в статистике
  • Эконометрика
  • Теория выборочных обследований
  • Статистический анализ финансовых рынков
  • Нейронные сети
  • Методы анализа панельных данных
  • Статистический анализ Big Data
  • Макроэкономическая статистика и национальное счетоводство
  • Статистический анализ социальной сферы
  • Мониторинг экономической безопасности страны
  • Статистика информационного общества.