Профессия
Совместная магистратура НИЯУ МИФИ и Simulative
Обучение на онлайн курсе Аналитика и инженерия данных

Аналитика и инженерия данных

С нуля построите карьеру Data analyst и сможете выстраивать аналитику под ключ любому бизнесуВыполните 25+ проектов для портфолио на реальных задачах бизнеса

  • Старт потока

    1 сентября

  • Диплом магистра

    НИЯУ МИФИ

  • Гибкий формат

    онлайн

  • Срок обучения

    2 года

  • 5 бюджетных

    и 20 платных мест

  • Фокус на практике

    и трудоустройстве

  • Все льготы очной

    формы обучения

О программе магистратуры НИЯУ МИФИ и Simulative

Магистратура НИЯУ МИФИ х Simulative – это: научный подход одного из лучших вузов
+ практика на реальных кейсах бизнеса в формате симулятора реальной работы от Simulative.

В итоге обучения вы получите:

  • Уникальное портфолио, которое выделит среди других кандидатов
  • 100% готовность решать реальные задачи бизнеса
  • Полноценный трек подготовки к поиску работы

О НИЯУ МИФИ

НИЯУ МИФИ – один из лучших исследовательских вузов в России
  • ТОП-4 лучших вузов в России по рейтингу RAEX 

  • ТОП-3 по уровню зарплат выпускников в IT сфере по данным SuperJob

  • ТОП-2 по качеству образования по версии Forbes

Кому подойдет магистратура НИЯУ МИФИ х Simulative

Новичок в профессии

Новичок в профессии

Сможете с нуля стать аналитиком данных – без коммерческого опыта пройти собеседование и устроиться аналитиком данных в любую компанию.

Вы будете на голову выше конкурентов!

Аналитик с опытом

Аналитик с опытом

Глубже изучите каждый из инструментов аналитика и дата-инженера, прокачаете продуктовое мышление и поработаете над интересными задачами.

Менеджер

Менеджер

Научитесь оценивать результаты без привлечения аналитика, сможете продвинуться по карьерной лестнице, получить повышение или перейти на позицию аналитика в своей компании.

Выпускник вуза

Выпускник вуза

Хотите наиболее быстро построить карьеру аналитика данных или дата-инженера как с нуля, так и имея техническую базу.

Хотите узнать больше о программе?

Кто такой аналитик данных?

Аналитика – это способность видеть то, что другие не видят.

Аналитик данных – это специалист, который на основе сырых данных находит выводы для принятия верных бизнес-решений.

65% российских компаний ищут себе аналитиков, потому что те решают важные задачи бизнеса:

  • IT

    Бизнес: понять, почему пользователь уходит из приложения 

    Аналитик данных: анализирует поведение пользователей в приложениях, чтобы выявить проблемные места и предложить улучшения интерфейса.

  • Банковская сфера

    Бизнес: бороться с мошенничеством

    Аналитик данных: разрабатывает модели для выявления подозрительных транзакций и предотвращения мошенничества.

  • Маркетинг

    Бизнес: определить оптимальную цену на товар

    Аналитик данных: анализирует данные о продажах и конкурентах для определения подходящих цен на продукты и услуги.

  • E-commerce

    Бизнес: сделать доставку товаров быстрее и дешевле

    Аналитик данных: анализирует данные о доставке, чтобы оптимизировать маршруты и сократить время доставки.

Зарплата аналитика данных

По данным hh.ru и habr на 2024 год
Сфера
от 300 000 ₽
Team Lead
от 250 000 ₽
Senior-специалист
120 000-200 000 ₽
Middle-специалист
80-100 000 ₽
Junior-специалист

Какие задачи сможете решать после обучения

Разрабатывать отчеты и дашборды

Визуализировать данные

Составлять продвинутые SQL-запросы

SQL

Программировать на Python и анализировать данные

Автоматизация запросов

Проводить А/В-тесты

А/В-тесты

Работать с базами данных

Разрабатывать отчеты и дашборды

Работать с большими данными используя Data Lake, Hadoop и Spark

Переводить задачи бизнеса на язык аналитики и обратно

Разрабатывать автоматизированные ETL-пайплайны

Python

Пользоваться и управлять DE-инфраструктурой: Linux, Docker, DWH и др.

Python

Практикуйтесь на настоящих задачах бизнеса

  • Решайте задачи из реальных компаний и станьте на голову выше конкурентов.
  • Выполните 25+ проектов, с которыми аналитики данных сталкиваются на настоящей работе.
  • Решайте тестовые задания в ТОПовые IT-компании и будьте готовы получить заветный оффер.

Примеры проектов для вашего портфолио на курсе-симуляторе:

Тестовое задание

Большое тестовое задание в компанию Самокат

A/B тест

Проектирование, проведение и анализ A/B теста на обновление списка рекламы от партнеров на платформе Marketpele Feed

Retention

Повышение retention платформы IT Resume

RFM

RFM анализ клиентской базы аптечной сети

Аналитика

Аналитика активности студентов корпоративного клиента

Elt

Создание автоматизированного ETL/ELT-пайплайна по обработке данных об активности студентов крупного онлайн-университета с помощью Airflow

Api

Настройка ETL данных о пользователях в социальных сетях с помощью Python VK API и Hadoop

Что нужно для начала обучения

Диплом о высшем образовании

Степень специалиста/бакалавра/магистра по любому направлению

Базовое знание математики

Будет достаточно знаний на уровне школьной программы

Знание основ Python

Необходимые знания можно получить за пару дней, этого хватит, чтобы успешно пройти отбор. В процессе консультации мы дадим все необходимые материалы для подготовки. 

Как организовано обучение

Гибкий формат

В среднем на обучение уйдет 20 часов в неделю
  • Смотрите лекции, когда удобно: все материалы будут доступны в записи
  • Посещайте живые лекции в онлайне: вечером по будням или по субботам
  • Сдавайте работы в рамках дедлайнов

Обучение
на бизнес-кейсах

Сделаете 500+ кейсов и 25+ проектов, которые потом встретите на настоящей работе.

Поэтому после обучения вы на 100% сразу же готовы решать рабочие задачи или внедрять знания на текущем месте работы.

Материалы
доступны всегда

Вы сможете вернуться к нужным темам в любое удобное время – доступ к обучающей платформе сохранится у вас навсегда

Преимущества онлайн-магистратуры

Гибкий формат:

можно совмещать с работой или учиться из любой точки мира

Фокус на практику:

все обучение построено на реальных кейсах бизнеса в формате симулятора реальной работы

Все бонусы обучения в вузе:

диплом высшего образования, скидки по студенческому билету, отсрочка от армии, налоговый вычет и льготы при поступлении

Как выглядит процесс поступления

Происходит полностью онлайн
    1

    Запишитесь на консультацию

    Мы расскажем подробно про процесс поступления и организуем проведение вступительного тестирования.

    2

    Успешно пройдите тестирование

    Тестирование включает в себя вопросы по разделам математики, программирования и основам аналитики.

    3

    Подайте документы онлайн

    Документы необходимо подать до 20 августа. Про процесс подачи документов вам расскажут менеджеры на консультации по поступлению.

    4

    Заключите договор

    Договор необходимо заключить не позднее 25 августа.

    5

    Начните учиться и станьте сильным специалистом

    Приступайте к учебе 1 сентября, получите сильную базу и коммерческий опыт в области аналитики, чтобы с первых дней работы начать приносить пользу бизнесу.

Что нужно, чтобы попасть на бюджет?

Пройдите тестирование на максимальные баллы в числе первых.

Оставьте заявку на бесплатную консультацию, чтобы узнать подробные условия.

Поступите без вступительного испытания

или получите дополнительные баллы
Максимальный балл
- Медалисты, победители и призёры Олимпиады «Я-профессионал» и других профильных международных и всероссийских олимпиад (личное первенство) по направлениям соответствующим профилю обучения.

- Победители и призеры Международной инженерно-физической олимпиады по треку «Математика» — в течение двух лет с момента получения соответствующего диплома.
+10 баллов
- Наличие диплома с отличием

+ 5 баллов
- Благодарственные грамоты и сертификаты.
- Наличие стажа работы по профилю направления.
- Участие в научно-исследовательских работах.
- Публикации и выступления на конференциях.
- Участие в конкурсах и грантах.
- Рекомендация ГАК на поступление в магистратуру

Получите диплом НИЯУ МИФИ по окончанию программы

или получите дополнительные баллы
Сертификат
Сертификат о прохождении обучения и практики в Simulative
+
Диплом НИЯУ МИФИ
Диплом НИЯУ МИФИ по программе Математическое моделирование прикладной анализ данных, направление подготовки 01.04.02 – Прикладная математика и информатика

Почему вы будете востребованным специалистом

Вы станете fullstack-аналитиком: сможете не только анализировать данные, но и организовывать их хранение и обработку
Фуллстек-аналитик - универсальный специалист, который в одиночку может выстроить аналитику любому бизнесу.

Потому что может подготовить данные за дата-инженера, проанализировать их за аналитика данных и визуализировать в отчеты, полезные бизнесу, за BI-аналитика.

Дорога предстоит сложная, но результат того стоит:

Высокий уровень востребованности:

Такие специалисты нужны в любой компании, где есть данные - от стартапов до крупных корпораций.

Фуллстек-аналитики ценятся на рынке труда:

Зарплаты таких специалистов на 20-30% выше, чем у узкопрофильных аналитиков.

Научитесь решать задачи «под ключ»:

Вы сможете самостоятельно собирать данные, анализировать их, визуализировать результаты и настраивать процессы для автоматизации.

Возможность работать из любой точки мира:

Навыки фуллстек-аналитика позволяют работать из любой точки мира, что открывает доступ к международному рынку труда.

Хотите поступить на программу в 2025 году?

Оставьте заявку – мы расскажем про процесс поступления.

Программа курса

Вы пройдете

  • Математика для анализа данных
  • Иностранный язык
  • Математическая статистика для анализа данных
  • Metabase
  • Git
  • Базовый Python + объектно-ориентированное программирование в Python
  • Учебная практика

Вы пройдете

  • Иностранный язык
  • Математическая статистика для анализа данных
  • Linux
  • SQL для анализа данных
  • Продвинутый SQL для работы с большими данными
  • Python для анализа данных
  • Docker
  • Airflow
  • Автоматизация и деплой
  • Производственная практика (научно-исследовательская работа)

Вы пройдете

  • Clickhouse и хранилища данных DWH
  • Озера данных (data lake) и Hadoop
  • Обработка больших данных с помощью Spark
  • Производственная практика (научно-исследовательская работа)

Вы пройдете

  • Производственная практика (научно-исследовательская работа)
  • Выполнение и защита выпускной квалификационной работы

У нас аналитики обучают аналитиков

Преподаватели программы:

Авторы и преподаватели программы сами ежедневно решают задачи бизнеса — настраивают аналитику компаниям.

Андрон Алексанян
Андрон Алексанян

CEO & Founder Simulative

Реализовывал проекты в области аналитики, AI и Computer Vision. Преподаватель ИАТЭ МИФИ на кафедре Прикладной математики. Автор научных статей по анализу данных и обработке временных рядов.

Сергей Владимирович Ермаков
Сергей Владимирович Ермаков

Кандидат физико-математических наук, Заведующий кафедрой Прикладной математики в ИАТЭ НИЯУ МИФИ

Преподает теорию вероятностей, математическую статистику, матфизику, случайные процесс и другие профильные математические дисциплины для студентов старших курсов, магистров и аспирантов.

Дмитрий Астанков
Дмитрий Астанков

Senior MLOps Engineer в Zvuk, ex-Яндекс, ex-Akvelon

Разрабатывает пайплайны для инференса моделей машинного обучения и получения контентных эмбеддингов, поддерживает хранилище этих эмбеддингов.

Елизавета Бережная
Елизавета Бережная

Data Analyst Самокат

Занимается оценкой эффективности и прогнозом результатов маркетинговых кампаний; создает модели оценки аномалий, связанных с мошенничеством; выявляет причины изменения потребительского поведения.

Сергей Олегович Старков
Сергей Олегович Старков

Начальник отделения Интеллектуальных Кибернетических Систем в ИАТЭ НИЯУ МИФИ. Доктор физико-математических наук.

Преподает нейронные сети, эволюционные алгоритмы, искусственный интеллект и защиту информации студентам старших курсов, магистрам и аспирантам.

Иван Котов
Иван Котов

Head of QA в МТС Big Data, Выстраивает процессы тестирования стриминговых и etl процессов в кластере больших данных в продуктах телекома

Виктор Андреевич Канке
Виктор Андреевич Канке

Российский философ, специалист по философским проблемам науки, этики, техники и образования.

Доктор философских наук, профессор, автор серии научных монографий и учебников по философии. Профессор кафедры философии и социальных наук ИАТЭ НИЯУ МИФИ

Елизавета Алексанян
Елизавета Алексанян

Инженер НПО Тайфун, преподаватель ИАТЭ НИЯУ МИФИ

Разрабатывает математические модели в Федеральном информационно-аналитическом центре Росгидромета.

Илья Трофимов
Илья Трофимов

Data analyst в ВТБ

Занимаемся аналитикой клиентского сервиса банка, прогнозированием нагрузки колл-центра, расчетами эффектов, поддержкой отчётности, исследованиями для улучшения ключевых метрик.

Антонина Гераськова
Антонина Гераськова

Продуктовый аналитик SkillFactory, ex-Сбер

Строит отчетность с помощью SQL и Metabase.Выстраивает ETL-процессы, в т.ч. витрины данных, с помощью Python. Анализирует студенческий путь от покупки курса до сдачи финального проекта.

Масалова Кира
Масалова Кира

Data Engineer, Лига цифровой экономики

Илья Томберг
Илья Томберг

BI-тимлид, Единый ЦУПИС

Денис Тихомиров
Денис Тихомиров

Архитектор данных в Единый ЦУПИС

Проектирует корпоративные хранилища данных, инструментов и инфраструктуры извлечения, доставки, хранения, обработки и использования больших данных.

Даниил Дудов
Даниил Дудов

Backend developer, IT Resume

Евгений Кахновский
Евгений Кахновский

Middle Full-Stack Engineer, Devscribed

Давид Хоперья
Давид Хоперья

Data Engineer, Ozon Fintech

Стоимость магистерской программы «Аналитика и инженерия данных»

  • 2 года обучения
  • крепкие навыки аналитика данных
  • первый коммерческий опыт
  • диплом магистра НИЯУ МИФИ
  • налоговый вычет
  • льготные условия оплаты
210 000 ₽ за 1 семестр
5 самым успешным кандидатам – бесплатно
Заполняя данную форму, Вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

FAQ

Да, для поступления необходимо только наличие диплома о высшем образовании и знание математики на уровне школьной программы. Преимуществом будет знание основ Python, но необходимый уровень можно будет получить за пару дней в рамках подготовки к вступительным испытаниям. Все остальное вы уже узнаете в процессе прохождения самой программы.

Вы получите диплом НИЯУ МИФИ по программе Математическое моделирование и прикладной анализ данных, направление подготовки 01.04.02 – Прикладная математика и информатика


Программа обучения проходит онлайн, но вы будете зачислены в филиал, к которому относится данная программа обучения: ИАТЭ НИЯУ МИФИ. Это никак не повлияет на ваш диплом (в нем будет написано НИЯУ МИФИ) и какие-либо другие процессы.

В данной программе мы собрали все необходимое для того, чтобы на выходе получился сильный специалист: с крепкими знаниями в аналитике данных и дата-инженерии. Мы прибавили к этому научный подход НИЯУ МИФИ и взяли свой практико-ориентированный подход к обучению, чтобы создать универсальную программу, в результате которой выпускники смогут приносить пользу бизнесу сразу же после выпуска. А диплом магистра еще больше усилит вашу востребованность на рынке труда.

Оплату за обучение вы вносите за семестр. Первый платеж вносится при заключении договора, последующие – перед началом следующего семестра. При оплате всего обучения сразу будет действовать скидка на программу.

В среднем обучение займет 20 часов в неделю. Все обучение будет доступно в записи – вы сможете самостоятельно выстраивать свое расписание и учиться в любое удобное для себя время, совмещая с работой.

Да, чтобы попасть на программу нужно пройти тестирование. Более подробно про тестирование вам расскажет менеджер на консультации – , чтобы узнать про процесс поступления.

Да, мы осуществляем образовательную деятельность на основании государственной лицензии № Л035-01224-40/01119882 от 08.04.2024, выданной Министерством образования и науки Калужской области.


Филиал МИФИ осуществляет образовательную деятельность на на основании государственной лицензии №2151 от 24.04.2016 г., предоставленной на основании решения распоряжения Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки.

Да, в случае если вы налоговый резидент России и уплачиваете подоходный налог, вы сможете оформить вычет.

Да, ваш работодатель сможет оплатить обучение. Для этого оставьте заявку – наши менеджеры расскажут как можно организовать оплату.