Анализировать данные
Применять математику, статистику, Python и SQL для анализа данных.
Магистратура «Аналитика больших данных»
Совместная онлайн-магистратура НИУ ВШЭ и karpov.courses по аналитике больших данных. Двухлетняя программа объединяет математику, программирование, продуктовую аналитику, машинное обучение и инженерию данных.
Курс в деталях
- Школа
- KARPOV.COURSES
- Формат
- Онлайн
- Длительность
- 2 годаФиксированный срок магистерской программы по странице школы.
- Уровень входа
- Новичкам
Кому подойдёт курс
| Кому подойдёт | Чем поможет курс |
|---|---|
| Выпускникам вузов | Для поступления требуется диплом бакалавра, специалиста или магистра любого направления. Школа указывает, что достаточно базовой школьной математики, а предварительный опыт программирования необязателен. |
| Начинающим аналитикам | Программа поможет последовательно освоить Python, SQL, статистику, визуализацию и основы машинного обучения. Обучение включает курсовые проекты и дисциплины по выбору в зависимости от доступного учебного плана. |
| Специалистам смежных направлений | Магистратура подойдёт тем, кто хочет дополнить высшее образование подготовкой в аналитике данных и Data Science. Полностью онлайн-формат позволяет учиться удалённо, сохраняя структуру университетской программы. |
Чему вы научитесь
Оценивать продукт
Работать с метриками, визуализацией и экспериментами.
Строить модели
Изучать машинное обучение и основы глубокого обучения.
Работать с инфраструктурой
Знакомиться с хранилищами и инженерией больших данных.
Что входит в курс
Видеоуроки
Видеоматериалы с объяснением тем курса для самостоятельного просмотра. Школа указывает онлайн-формат и доступ к записям лекций.
Практические задания
Задания для применения изученного материала и отработки навыков. Учебный план включает практические задачи по аналитике, моделированию и инженерии данных.
Учебные проекты
Работа над проектами, в которых можно объединить знания и навыки из разных тем курса. В программе указаны курсовые проекты и подготовка выпускной квалификационной работы.
Сопровождение куратора
Поддержка куратора или наставника по вопросам обучения и освоения программы. В каждом семестре учебный план предусматривает семинар наставника.
Учебные материалы
Материалы для изучения и повторения тем курса: пояснения, конспекты и справочная информация. Участникам предоставляется доступ к онлайн-ресурсам НИУ ВШЭ; условия уточняйте у университета.
Программа курса
Темы и разделы, которые входят в программу обучения.
011 семестр
В первом семестре изучают математику для анализа данных, Python, SQL и инструменты промышленной разработки. Предусмотрены дисциплины по выбору, курсовой проект и семинар наставника.
022 семестр
Во втором семестре рассматривают теорию вероятностей, математическую статистику, A/B-тестирование, продуктовую аналитику, визуализацию и основы машинного обучения. Продолжаются проект и семинар наставника.
033 семестр
Третий семестр посвящён продуктовым метрикам, ML и глубокому обучению, практикам сопровождения моделей, инженерии и хранилищам данных. Дополнительные дисциплины выбираются из предложенного перечня.
044 семестр
В четвёртом семестре изучают онлайн-эксперименты, машинное обучение и инженерию данных для аналитиков. В плане также есть дисциплины по выбору, подготовка к интервью и защита выпускной работы.
Практика и проекты
Практические работы курса — какие задачи вы будете решать, какие кейсы и примеры разбирать.
Курсовые проекты
В первых двух семестрах учебный план предусматривает курсовые проекты. На протяжении программы предусмотрены семинары наставника.
Выпускная работа
К концу второго года студенты готовят и защищают выпускную квалификационную работу; школа указывает возможность онлайн-защиты.
Профессии, навыки и инструменты
Профессии
Профессии, с задачами которых знакомит программа курса.
Навыки
Навыки, на развитие которых направлена программа курса.
Программы и сервисы
Инструменты, софт и сервисы, которые вы будете использовать на курсе.
Эксперты программы
Состав экспертов и их участие в конкретной группе уточняйте у школы.
Анатолий Карпов
Основатель karpov.courses, ранее ведущий аналитик в Mail.Ru и VK
Нерсес Багиян
Руководитель направления продвинутой аналитики Raiffeisen CIB
Роман Бунин
Руководитель команды корпоративной аналитики Nebius Group
Алексей Кожарин
Старший разработчик, ранее бэкенд-разработчик в Яндексе
Евгений Ермаков
Основатель iJKos & Partners, архитектор хранилищ и систем анализа данных
Никита Табакаев
Руководитель команды аналитики в Райффайзен Банке
Александр Сахнов
Руководитель отдела машинного обучения и аналитики X5 Tech
Александр Волынский
Технический менеджер сервисов машинного обучения VK Cloud
Документ об обучении
Диплом
Школа указывает этот вид документа.
Школа указывает диплом магистра НИУ ВШЭ по направлению 01.04.02 «Прикладная математика и информатика». Условия аттестации и выдачи уточняйте в университете.
Сертификат о прохождении курса
Школа указывает этот вид документа.
На странице также указан сертификат karpov.courses. Условия его получения уточняйте у организаторов.
Стоимость и условия оплаты
- Стоимость обучения
- Цена на сайтеИтоговую стоимость уточняйте в школе.
Частые вопросы
Какое образование нужно для поступления?
Нужен диплом бакалавра, специалиста или магистра любого направления. Школа указывает, что профильное образование в аналитике и опыт программирования не обязательны.
Нужно ли сдавать вступительное испытание?
Школа указывает вступительное тестирование. Для иностранных граждан на странице описан конкурс портфолио; актуальные правила и темы подготовки нужно уточнить в университете.
Сколько длится программа?
Магистратура рассчитана на два года и четыре семестра. Школа описывает этот срок как фиксированный; в конце обучения предусмотрена защита выпускной работы.
Какой формат обучения?
Школа описывает очную программу, проходящую полностью онлайн. Доступны записи лекций и ресурсы НИУ ВШЭ; документы и выпускную работу можно подать и защитить онлайн.
Какая стоимость указана школой?
На 2 ноября 2026 года школа указывала 310 000 ₽ за один семестр. Общая стоимость всей программы в проверенном блоке не указана; цену каждого семестра и порядок оплаты уточняйте в университете.
Когда начинается следующий поток?
На странице указан старт 1 сентября 2027 года. Отдельно школа сообщает, что набор на 2026 год завершён; актуальный статус приёма и сроки подачи документов уточняйте в университете.
Какой документ получают выпускники?
На странице указан диплом магистра НИУ ВШЭ по направлению «Прикладная математика и информатика» и сертификат karpov.courses. Условия итоговой аттестации уточняйте у организаторов.
Какие языки и инструменты изучают?
В учебном плане названы Python и SQL. В FAQ также упоминается распределённая обработка данных в Spark; конкретные версии инструментов и состав дисциплин уточняйте у школы.
Можно ли учиться без опыта программирования?
Да. Школа считает достаточной базовую школьную математику и высшее образование; начальные навыки Python и SQL могут помочь, но не названы обязательными.
Записаться на курс
Перейдите на сайт KARPOV.COURSES, чтобы узнать условия обучения на курсе «Магистратура «Аналитика больших данных»».
На сайт школыПохожие курсы
Другие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.
ProductStarАналитик данных
Онлайн-программа ProductStar по аналитике данных: подготовка и визуализация данных, продуктовые метрики, A/B-тесты, SQL, Python и итоговый аналитический проект.
67 651 ₽
Цена одним платежом
2 088 ₽ / мес. · 36 мес.
GeekBrainsData Scientist
Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена работе с данными и основам машинного обучения. После базы школа предлагает выбрать направление; описание вариантов в программе и FAQ различается.
Цена на сайте
Стоимость курса
SkillboxData Analyst с нуля до Junior: аналитика данных
Сбор и анализ данных, SQL, Python и визуализация. Программа связывает технические инструменты с исследовательскими задачами бизнеса.
123 451 ₽Цена без скидки: 224 457 ₽
Стоимость курса
5 611 ₽ / мес.
Что важно знать о курсе «Магистратура «Аналитика больших данных»»
Это именно университетская магистратура, а не короткий курс: обучение длится два года и завершается выпускной квалификационной работой. Для поступления необходим диплом о высшем образовании любого профиля. Школа рекомендует базовую математику и указывает вступительное испытание; актуальные требования нужно проверить в НИУ ВШЭ. Для иностранных граждан школа отдельно указывает конкурс портфолио.
Учебный план разделён на четыре семестра и объединяет математику, Python, SQL, продуктовую аналитику, машинное обучение и инженерию данных. Есть курсовые проекты, семинары наставника и дисциплины по выбору. Школа описывает очную программу, которая полностью проходит онлайн, включая защиту выпускной работы. Наличие дисциплин по выбору уточняйте в учебном плане.
На дату проверки школа называла 310 000 ₽ за один семестр; общую стоимость всей программы по этому значению не рассчитывали. В источнике указан старт 1 сентября 2027 года и завершение набора 2026 года. Перед подачей документов уточните в университете текущий приём, цену каждого семестра и условия итоговых документов. Вопросы о поступлении можно задать организаторам.
Что посмотреть дальше
KARPOV.COURSES
Познакомьтесь со школой KARPOV.COURSES, её программами и условиями обучения.
ОткрытьКурсы KARPOV.COURSES
Сравните курсы KARPOV.COURSES по программе, практике и условиям обучения, чтобы выбрать подходящий вариант.
ОткрытьВсе курсы
Сравните онлайн-курсы по программе, школе, стоимости и длительности. Найдите обучение для первых шагов или развития навыков и изучите условия перед записью.
Открыть