🎓 Онлайн-магистратура · ai.tsu.ru

Дата-аналитика
для бизнеса

Онлайн-магистратура

Программа для специалистов, которые хотят освоить аналитику данных, машинное обучение и превращать данные в стратегические решения. Три специализации: продуктовая, маркетинговая и BI-аналитика.

24
месяца
120
зачётных единиц
4
семестра
Смотреть программу ↓
Data Analytics Cat
Структура программы

Четыре семестра к диплому аналитика

Программа строится от фундамента к специализации — от Python и статистики до машинного обучения, NLP и выбранного профессионального трека.

1

Фундамент

  • Python & SQL
  • Математика и статистика
  • Сбор данных, API
  • Коммуникация & English
  • Системное мышление
2

Аналитическое ядро

  • Эконометрика
  • Чистка и EDA данных
  • Визуализация
  • SQL продвинутый
  • Машинное обучение
3

Специализация

  • NLP и трансформеры
  • Управленческие решения
  • Трек: Продукт / Маркетинг / BI
  • НИР
4

Диплом и карьера

  • Управление проектами
  • Проектная практика
  • Преддипломная практика
  • Защита ВКР
Семестр 1 Фундамент аналитика
Основы системного мышления
2 ЗЕ Зачёт
Освоите принципы и методы системного подхода: как видеть взаимосвязи в сложных системах, выявлять первопричины проблем и принимать взвешенные решения. Разовьёте навыки визуализации и ментального моделирования для применения в профессиональной и стратегической деятельности.
  • Принципы и компоненты системного мышления
  • Root Cause Analysis: анализ первопричин, метод «5 почему»
  • Теория систем: типы, сложности, свойства
  • Петли обратной связи и казуально-циклические диаграммы
  • Айсберг системного мышления: события, паттерны, структуры
  • Ментальные модели и когнитивные искажения в бизнесе
  • Системные архетипы и точки воздействия
  • Навигация в VUCA/BANI/SHIVA-мире
Математика для анализа данных
2 ЗЕ Экзамен
Формируете математическую базу, необходимую для работы с алгоритмами и моделями машинного обучения. Курс охватывает весь спектр от арифметики до элементов теории вероятностей и комбинаторики, позволяя уверенно ориентироваться в математических концепциях аналитики.
  • Числа, дроби, проценты и пропорции
  • Алгебра: многочлены, уравнения, неравенства
  • Теория множеств и элементы логики
  • Комбинаторика: перестановки, сочетания, факториал
  • Введение в теорию вероятностей и случайные величины
Основы коммуникации
2 ЗЕ Зачёт
Научитесь строить эффективную профессиональную коммуникацию: обосновывать позицию, задавать развивающие вопросы, давать и принимать обратную связь. Освоите навыки активного слушания и управления конфликтами в рабочей среде.
  • Основы коммуникации и корпоративная культура
  • Аргументация, диалог и активное слушание
  • Техника вопрошания
  • Лидерство и управленческое общение
  • Обратная связь и работа с конфликтами
  • Рефлексия как инструмент развития
Английский язык для аналитиков
3 ЗЕ Зачёт
Развиваете профессиональный английский для уверенного общения в технической и аналитической среде. Сможете презентовать результаты работы, проходить технические собеседования и вести переговоры с иностранными коллегами.
  • Networking и профессиональные знакомства
  • What is data analysis
  • Algorithms, tools and methods
  • Programming languages
  • AI и современные технологии
Python для анализа данных
4 ЗЕ Экзамен
Освоите Python с нуля до уровня, достаточного для профессионального анализа данных: структуры данных, функции, ООП, работа с файлами и базовые библиотеки аналитика. Также изучите основы Git для контроля версий кода.
  • Переменные, типы данных, числа и строки
  • Списки, словари, кортежи, множества
  • Условные конструкции, циклы for/while
  • Функции, лямбда-функции, аргументы
  • Основы ООП и типизация в Python
  • Работа с файлами CSV, JSON и библиотекой re
  • Основы Git: контроль версий и репозитории
SQL для работы с базами данных
3 ЗЕ Зачёт
Получите практические навыки работы с реляционными базами данных: от базовых запросов до агрегаций и объединения таблиц. Научитесь строить аналитические пайплайны и выгружать данные для дальнейшего анализа.
  • Введение в реляционные базы данных
  • Извлечение, фильтрация и преобразование данных
  • Агрегация и группировка
  • Объединение таблиц (JOIN) и подзапросы
  • Практика: анализ динамики метрик
Теория вероятности и математическая статистика
3 ЗЕ Зачёт
Формируете теоретическую базу для статистического анализа данных: от основ теории вероятностей до проверки гипотез и регрессионного анализа. Эти знания станут фундаментом для A/B-тестирования, машинного обучения и эконометрики.
  • Случайные величины и их числовые характеристики
  • Основные законы распределений
  • Генеральная и выборочная совокупности
  • Точечные и интервальные оценки параметров
  • Проверка статистических гипотез, ошибки I и II рода
  • Закон больших чисел и ЦПТ
  • Введение в регрессионный анализ
Поиск и сбор аналитических данных
2 ЗЕ Зачёт
Освоите методы сбора данных из открытых источников: работу с API, HTTP-протоколом и Python-библиотеками для извлечения информации. Научитесь оценивать качество данных и делать обоснованные выводы из собранных массивов.
  • Виды и источники данных
  • Введение в API и REST-архитектуру
  • HTTP-протокол и библиотека requests
  • Практика: API GitHub, Кинопоиска, HeadHunter
  • Работа с форматами JSON и CSV
  • Оценка качества и достоверности данных
Ознакомительная практика «Введение в профессию»
2 ЗЕ Зачёт
Первое знакомство с профессией через реальные кейсы аналитиков данных из разных отраслей. Поймёте, как выглядит рабочий день специалиста, какие задачи он решает и как строится карьера в data-аналитике.
  • Знакомство с реальными рабочими кейсами
  • Аналитики данных в разных секторах
  • Форматы и инструменты работы аналитика
Научно-исследовательская работа
2 ЗЕ Диф. зачёт
Развиваете навыки академического исследования: постановка гипотез, сбор и анализ данных, интерпретация результатов и публичная защита. Формируете критический взгляд на существующие исследования и способность генерировать собственные идеи.
  • Планирование и структура исследования
  • Формулирование и проверка гипотез
  • Методы сбора и анализа данных
  • Интерпретация и представление результатов
  • Критическая оценка существующих работ
Семестр 2 Аналитическое ядро
Эконометрика
4 ЗЕ Диф. зачёт
Изучаете методы эконометрического анализа и прогнозирования: от линейной регрессии до панельных данных и пространственной эконометрики. Научитесь строить и интерпретировать модели, применяя реальные инструменты в Python.
  • Линейная и диагностика регрессии
  • Временные ряды: одномерные и многомерные модели
  • Модели дискретного выбора
  • Эндогенность и инструментальные переменные
  • Панельные данные и разность разностей
  • Мэтчинг и пространственная эконометрика
Чистка, обработка и исследовательский анализ данных
4 ЗЕ Диф. зачёт
Освоите весь цикл подготовки данных к анализу: обработку пропусков и выбросов, нормализацию, агрегацию и разведочный анализ (EDA). Научитесь автоматизировать рутинные задачи с помощью NumPy, Pandas и специализированных инструментов.
  • NumPy: многомерные массивы и векторизация
  • Pandas: DataFrame, группировка, агрегация
  • Чистка данных: пропуски, выбросы, нормализация
  • Визуализация: Matplotlib и Seaborn
  • Разведочный анализ (EDA) и поиск паттернов
  • Автоматизация: PyGWalker и ydata-profiling
SQL для работы с базами данных (продвинутый)
3 ЗЕ Экзамен
Углубляете навыки SQL: оконные функции, работа со сложными типами данных, VIEW, временные таблицы и user-defined functions. Научитесь интегрировать SQL с Python и строить полноценные аналитические пайплайны.
  • Оконные функции и фреймы
  • Работа со сложными типами данных
  • VIEW и временные таблицы
  • Работа с БД из Python
  • User defined functions (UDF)
Теория вероятности и статистика (продолжение)
3 ЗЕ Экзамен
Продолжаете изучение статистики: параметрические и непараметрические критерии, корреляционный и регрессионный анализ. Получаете инструменты для профессиональной проверки гипотез в бизнес-задачах.
  • Параметрические критерии сравнения групп
  • Непараметрические критерии
  • Корреляционный анализ
  • Регрессионный анализ на практике
Визуализация данных и презентация результатов
3 ЗЕ Экзамен
Научитесь выбирать правильный тип визуализации для задачи, создавать читаемые и убедительные графики в Python. Освоите инструменты BI для интерактивных дашбордов и подготовки презентаций с выводами анализа. Затронем использование ИИ-инструментов для ускорения создания визуализаций.
  • Принципы эффективной визуализации
  • Основные типы графиков и их применение
  • Matplotlib и Seaborn: создание и настройка
  • Презентация результатов анализа
  • Создание интерактивного дашборда
Поиск и сбор данных: парсинг
3 ЗЕ Диф. зачёт
Продолжаете курс по сбору данных — теперь через веб-парсинг. Изучите инструменты BeautifulSoup, Selenium и Scrapy, разберётесь в правовых аспектах парсинга и научитесь автоматически собирать структурированные данные с сайтов.
  • Основы парсинга веб-страниц
  • Законность и этика парсинга
  • BeautifulSoup: статический парсинг
  • Selenium: динамические страницы
  • Scrapy: промышленный парсинг
Английский язык для аналитиков (продолжение)
3 ЗЕ Зачёт
Расширяете профессиональный словарь: технологии будущего, индустрия видеоигр и AR/VR, IoT. Готовитесь к техническим собеседованиям на английском и деловому общению с партнёрами.
  • Robots & Automation
  • Videogames & Gaming Analytics
  • AR/VR technologies
  • IoT и умные устройства
  • Technical interview preparation
  • Analytics vocabulary & reporting
Научно-исследовательская работа
4 ЗЕ Диф. зачёт
Углубляете исследовательские навыки: расширяете тему, уточняете методологию, представляете промежуточные результаты. Получаете опыт академической дискуссии и защиты собственных научных позиций.
  • Углублённая проработка исследовательской темы
  • Уточнение методологии и гипотез
  • Промежуточная защита и академическая дискуссия
Семестр 3 Специализация и треки
Общие дисциплины
Алгоритмы машинного обучения для бизнес-задач
2 ЗЕ Диф. зачёт
Изучаете ключевые алгоритмы машинного обучения и применяете их для решения реальных бизнес-задач: прогнозирования, классификации, кластеризации. Освоите полный цикл ML: от подготовки данных до оценки качества модели и её внедрения.
  • Основы ML и подготовка данных
  • Регрессия, классификация и кластеризация
  • Деревья решений и случайные леса
  • Методы опорных векторов (SVM)
  • Временные ряды в ML
  • Оценка качества моделей
  • ML system design
Продвинутый NLP и трансформеры
6 ЗЕ Экзамен
Углублённый курс по обработке естественного языка и современным архитектурам трансформеров. Научитесь работать с языковыми моделями, применять NLP для извлечения смыслов из текстов и решения практических задач бизнеса — от классификации отзывов до чат-ботов.
  • Основы обработки текстовых данных
  • Классические методы NLP
  • Архитектура трансформеров (Attention, BERT)
  • Fine-tuning предобученных моделей
  • Применение LLM в бизнес-задачах
  • RAG и работа с корпоративными данными
Принятие управленческих решений на основе данных
4 ЗЕ Диф. зачёт
Освоите методологию data-driven принятия решений: как погружаться в предметную область, выявлять болевые точки и формировать гипотезы. Научитесь использовать данные как аргумент в управленческих дискуссиях и внедрять решения с мониторингом результатов.
  • Введение в data-driven подход к управлению
  • Погружение в предметную область и выявление гипотез
  • Анализ данных как основа решений
  • Инструменты и технологии поддержки решений
  • Модели и методы принятия решений
  • Внедрение решений и мониторинг результатов
Научно-исследовательская работа
5 ЗЕ Зачёт
Финальный этап НИР: завершаете исследование, оформляете результаты в академическом формате и готовитесь к публичной защите. Это основа для будущей ВКР.
  • Финализация исследовательской работы
  • Оформление результатов
  • Подготовка к публичной защите
Специализация · 3 семестр

Выберите свой трек

В третьем семестре вы выбираете одну из трёх специализаций. Каждый трек — это 4 дисциплины с глубоким погружением в конкретную область аналитики.

📊

Продуктовая аналитика

Научитесь принимать решения о развитии продукта на основе данных — метрики, A/B-тесты, когортный анализ и юнит-экономика. Идеально для тех, кто хочет работать в продуктовых командах.

  • Основы продуктового подхода и продуктовой аналитики — 3 ЗЕ (Экзамен)
  • A/B тестирование — 5 ЗЕ (Диф. зачёт)
  • Развитие продукта и анализ продуктовых гипотез — 5 ЗЕ (Экзамен)
  • Когортный анализ и расчёт юнит-экономики — 3 ЗЕ (Диф. зачёт)
📣

Маркетинговая аналитика

Освоите методы и инструменты анализа маркетинговых данных: от исследования рынка до digital-аналитики и оценки эффективности каналов. Для аналитиков в маркетинге и growth-командах.

  • Основы маркетинга — 3 ЗЕ (Диф. зачёт)
  • Проектирование и реализация маркетинговых исследований — 5 ЗЕ (Экзамен)
  • Методы маркетинговой аналитики — 5 ЗЕ (Экзамен)
  • Инструменты digital-аналитики — 3 ЗЕ (Диф. зачёт)
🔷

BI-аналитика

Изучите архитектуру хранилищ данных, ETL-процессы и построение дашбордов. Научитесь работать с бизнес-требованиями и создавать BI-решения, которые автоматизируют отчётность компании.

  • Основы BI-аналитики — 3 ЗЕ (Диф. зачёт)
  • Работа с бизнес-требованиями и прототипирование — 5 ЗЕ (Диф. зачёт)
  • Автоматизация обработки данных и витрины данных — 5 ЗЕ (Экзамен)
  • Построение отчётности и создание дашбордов — 3 ЗЕ (Экзамен)
Детали дисциплин треков
📊 Продуктовая аналитика
Основы продуктового подхода и аналитики
3 ЗЕ Экзамен
Знакомство с data-driven циклом разработки продукта, продуктовыми метриками и методами формирования аналитических выводов. Научитесь разрабатывать и приоритизировать гипотезы, связывать данные с бизнес-целями.
  • Data-driven цикл разработки
  • Продуктовые метрики: DAU, retention, LTV
  • Формирование аналитических выводов
  • Приоритизация гипотез
A/B тестирование
5 ЗЕ Диф. зачёт
Полный курс по постановке и проведению A/B-тестов: от формулировки гипотезы до интерпретации результатов. Освоите продвинутые методики — CUPED, стратификацию — и научитесь проходить аналитические секции на собеседованиях.
  • Дорожная карта и дизайн A/B-теста
  • Расчёт длительности и статистической мощности
  • Проведение и мониторинг теста
  • Методики анализа результатов
  • Продвинутые методики: CUPED, стратификация
Развитие продукта и анализ гипотез
5 ЗЕ Экзамен
Научитесь находить точки роста продукта через анализ воронок, сегментацию и пользовательские сценарии (user journey). Освоите численные методы поиска точек роста и инструменты визуализации для коммуникации выводов команде.
  • Сегментация для поиска точек роста
  • Воронки и user journey
  • Числовые методы поиска роста
  • Дополнительные методики продуктового анализа
Когортный анализ и юнит-экономика
3 ЗЕ Диф. зачёт
Освоите когортный анализ для исследования поведения пользователей во времени и методы расчёта юнит-экономики. Научитесь оценивать прибыльность бизнеса на уровне отдельного клиента и использовать эти знания для оптимизации процессов.
  • Основы юнит-экономики: LTV, CAC, ARPU
  • Сегментация пользователей
  • Когортный анализ и интерпретация
📣 Маркетинговая аналитика
Основы маркетинга
3 ЗЕ Диф. зачёт
Знакомство с фундаментальными принципами маркетинга: от понятия бренда и структуры маркетингового департамента до построения продуктового портфеля и оценки эффективности кампаний. Формирует единый язык для работы с маркетинговыми данными.
  • Маркетинг-микс и базовые концепции маркетинга
  • Постановка целей по SMART и иерархия целей
  • Исследование рынка и анализ конкурентов
  • Ценовое позиционирование и политика скидок
  • Коммуникационная и медиастратегия бренда
  • Ключевые метрики оценки эффективности: Brand Equity, ROI
Проектирование и реализация маркетинговых исследований
5 ЗЕ Экзамен
Освоите полный цикл маркетингового исследования: от формирования запроса и подбора инструментов до проведения, обработки результатов и разработки стратегии. Научитесь выбирать методы анализа под конкретные бизнес-задачи.
  • Определение рынка, конкурентов и целевой аудитории
  • Путь клиента и воронка продаж
  • Подбор инструментов и методов под запрос
  • Проведение исследования и обработка результатов
  • Разработка маркетинговой и коммуникационной стратегии
  • Анализ рисков, корректировки и отчётность
Методы маркетинговой аналитики
5 ЗЕ Экзамен
Изучите основные методы маркетингового анализа от SWOT до RFM. Научитесь работать с источниками маркетинговых данных, проводить сегментацию клиентов и анализировать покупательское поведение для принятия стратегических решений.
  • SWOT, BCG, матрица GE и ADL
  • ABC, XYZ, FMR-анализ
  • Оценка ёмкости рынка
  • Сегментация клиентов и RFM-анализ
  • Когортный анализ в маркетинге
  • Оценка силы бренда и позиционирование
Инструменты digital-аналитики
3 ЗЕ Диф. зачёт
Освоите инструменты digital-аналитики для оценки эффективности маркетинговых кампаний в интернете. Научитесь собирать и интерпретировать данные о поведении пользователей из веб-аналитики, рекламных кабинетов и других каналов.
  • Метрики маркетинговой аналитики
  • Веб-аналитика: инструменты и подходы
  • Управление рекламными кабинетами
  • Аналитика других каналов
  • Инструменты маркетинговых исследований
🔷 BI-аналитика
Работа с бизнес-требованиями и прототипирование
5 ЗЕ Диф. зачёт
Освоите полный цикл работы с требованиями: от сбора и анализа до спецификации и управления изменениями. Изучите техники интервью, User Story Mapping и прототипирование в Figma и Balsamiq для передачи требований команде разработки.
  • Техники сбора требований: интервью, анкетирование, CJM
  • Анализ бизнес-проблем: Исикава, Impact Mapping, BOM
  • Диаграммы вариантов использования и состояний
  • User Story, Backlog и критерии приёмки
  • Прототипирование: low-fidelity (Balsamiq) и high-fidelity (Figma)
  • Функциональные и нефункциональные требования, SRS
Построение отчётности и создание дашбордов
3 ЗЕ Экзамен
Изучите принципы построения отчётности и дашбордов: от работы с источниками данных до создания читаемых визуализаций. Освоите методы интерпретации данных и применение генеративного ИИ для ускорения разработки дашбордов.
  • Принципы и методы создания отчётности
  • Работа с различными источниками данных
  • Построение отчётов и визуализаций
  • Принципы создания дашбордов
  • Анализ и интерпретация данных
  • Создание дашбордов с помощью генеративного ИИ
Основы BI-аналитики
3 ЗЕ Диф. зачёт
Введение в мир Business Intelligence: от ad-hoc анализа до продуктового подхода в BI. Изучите архитектуру данных, типологию дашбордов, протипирование и культуру данных — управление доступом и документирование.
  • Эволюция аналитики: ad-hoc vs BI
  • Бизнес-логика и метрики в BI
  • Архитектура: ETL, DWH, Data Lake
  • Типология дашбордов: стратегические, операционные
  • Прототипирование: от стикера к черновику
  • Data Governance и безопасность данных
Автоматизация данных и витрины данных
5 ЗЕ Экзамен
Изучите архитектуру хранилищ данных и методы ETL/ELT. Освоите проектирование DWH по методологиям Кимбалла и Инмона, работу с ClickHouse, Hadoop и аналитическим SQL, включая оптимизацию запросов и построение витрин.
  • Проектирование DWH: Кимбалл vs Инмон
  • Data Vault и Anchor Modeling
  • Big Data и Data Lake-архитектуры
  • Аналитический SQL: оконные функции и оптимизация
  • ETL/ELT: Apache Kafka, CDC-технологии
  • Качество данных, тестирование и мониторинг
Семестр 4 Практика, проект и диплом
Методология проектной деятельности и управление командами
5 ЗЕ Диф. зачёт
Освоите методологии проектного управления — Waterfall, Scrum, Kanban — и научитесь работать с командами: роли, мотивация, конфликты, ситуационное лидерство. Получите практические инструменты PM: WBS, диаграмма Ганта, матрица рисков и RACI.
  • Методологии: Waterfall, Agile, Scrum, Kanban
  • Устав проекта, стейкхолдеры, критерии успеха
  • WBS, диаграмма Ганта, управление зависимостями
  • Оценка ресурсов, бюджета и ROI
  • Матрица рисков и стратегии реагирования
  • Роли в IT и матрица RACI
  • Ситуационное лидерство по Херси-Бланшару
  • PM-инструменты: Jira, Trello, Confluence
  • Velocity, Burn-down charts, ретроспективы
Практика и завершение программы

От учёбы к реальным проектам

Практические блоки пронизывают всю программу — от первого знакомства с профессией до защиты дипломной работы с портфолио реальных кейсов.

🛠️

Проектно-технологическая практика

Работаете с реальными данными от компании-заказчика под руководством куратора. Решаете бизнес-задачи, документируете процесс и формируете кейсы для портфолио. Завершается публичной защитой проекта перед аудиторией. 10 ЗЕ · Диф. зачёт

📝

Преддипломная практика

Углубляете теоретические знания по теме ВКР, собираете эмпирическую базу и оформляете материалы для финальной работы. Работаете в тесном контакте с научным руководителем. 9 ЗЕ · Диф. зачёт

🎓

Выполнение и защита ВКР

Пишете выпускную квалификационную работу и представляете её государственной экзаменационной комиссии. Демонстрируете весь спектр компетенций, полученных за два года программы, и получаете диплом магистра. 9 ЗЕ · Экзамен

🔬

Научно-исследовательская работа (сквозная)

НИР сопровождает всю программу с 1 по 3 семестр. Вы последовательно развиваете исследовательскую тему: от первых гипотез до завершённой академической работы, которая может стать основой ВКР.

⭐

Факультатив: Трек трудоустройства

Программа карьерного развития, которая поможет уверенно выйти на рынок труда. Узнаете, как анализировать вакансии и формулировать своё преимущество, составите резюме, отработаете прохождение технических собеседований и научитесь презентовать проекты портфолио. 2 ЗЕ · Зачёт