Математические методы цифровизации экономики

01.04.02На русском языке

Уровень обучения Магистратура

Форма обучения Очная

Продолжительность обучения 2 года

Вступительные испытания
  • Прикладная математика и информатика — конкурс документов (портфолио) (для граждан РФ и соотечественников)
Описание программы

Цель программы «Математические методы цифровизации экономики» — подготовка специалистов, которые могут внедрять новейшие информационные технологии в различных секторах экономики и бизнеса.

Программа рассчитана на подготовку магистров, осуществляющих практическую работу в новой сфере цифровых отношений, на стыке информационных технологий, математических методов моделирования и оптимизации, а также управленческой работы по созданию, развитию и распространению готовых программных средств. Учебный план состоит из трех основных блоков:

  • работа с данными
  • алгоритмы искусственного интеллекта (создание систем и моделей, в которых заданный алгоритм позволяет принять оптимальное решение)
  • вывод цифрового продукта на рынок (внедрение созданного продукта в экономику)

Независимо от профиля бакалаврского образования, магистрант может найти для себя интересную траекторию обучения. Если вы уже программист или математик, легко справляющийся с массивами больших данных, для вас предусмотрен блок введения в экономику и такие курсы, как: менеджмент, маркетинг, поведение потребителей в цифровой экономике. Специалистам же из инженерных областей, химикам, экономистам, которые успешны в своих отраслях знания – рекомендованы для углубленного изучения два первых блока программы.

Выпускник программы — это человек, который уверенно чувствует себя как в сфере бизнеса, так и в области математического моделирования.

Аккредитация программы

Свидетельство о государственной аккредитации от 16 июня 2016 г. № 2011

Основные учебные курсы
  • История и методология прикладной математики и информатики (методы математического моделирования динамических процессов)
  • Методы и модели исследования операций
  • Введение в задачи исследования и проектирования цифровых систем
  • Технологии баз данных
  • Понятия и методы в экономической теории
  • Множество и принцип Парето
  • Цепи Маркова в прикладных задачах управления
  • Дискретные и вероятностные модели
  • Машинное обучение
  • Менеджмент (продвинутый уровень)
  • Маркетинг (продвинутый уровень)
  • Методы оптимальных решений
  • Динамические задачи
  • Дискретные системы управления
  • Большие данные
  • Эконометрика
  • Управление проектами в области информационных технологий
  • Современные компьютерные технологии
  • Технология разработки интернет-приложений
  • Математическое моделирование цифровых систем управления
  • Интеллектуальный анализ данных
  • Управление рисками
  • Моделирование и управление бизнес-процессами
  • Современный информационный поиск
Преимущества обучения
  • Программа является междисциплинарной, она рассчитана на подготовку магистров, осуществляющих практическую работу в сфере цифровизации экономики на стыке трех сфер: информационных технологий, математических методов оптимизации и управленческой работы по созданию, развитию и распространению готовых программных средств
  • Цифровизация экономики включает производство, распределение и потребление программного обеспечения, соответствующих алгоритмов, создание и обслуживание информационных систем (ИС). Процесс цифровизации и его математическое сопровождение обладают большой гибкостью при анализе и использовании производственных факторов, обеспечивают привлекательность для инвестиций,  уровень их развития является определяющим в системе безопасности страны, роста ВВП, создания конкурентоспособных продуктов и торговых систем
  • Цифровизация экономики способна развиваться через малый и средний бизнес, не требуя больших вложений в основные фонды. Выпускники данной магистерской программы будут способны к научной деятельности в направлениях: создание вычислительных алгоритмов оптимизации, развитие математического моделирования, инженерия программного обеспечения, системное администрирование, информационная безопасность и защита информации, Web-технологии, супервычисления, нейросетевые вычисления и системы
Известные преподаватели
А. В. Прасолов
  • Доктор физико-математических наук, профессор, почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации
  • Лауреат премии СПбГУ «За научные труды» 2017 года. Удостаивался большого количества исследовательских грантов Правительств РФ и США (1998, 1999, 2003, 2005, 2011, 2018). Принимал участие в десятках российских и международных конференций, читал лекции в качестве приглашенного профессора в университетах Великобритании, США, Греции. Разработал несколько авторских учебных курсов
  • Основные научные и учебно-методические публикации:
  1. «Математические методы экономической динамики» — Изд-во «Лань». Два издания 2008 и 2015
  2. «Динамические модели с запаздыванием и их приложения в экономике и инженерии» — Изд-во «Лань». 2010
  3. «Some Quantitative Methods and Models in Economic Theory» — NY. NOVA Science Publishers. 2016
  4. «Сборник задач и упражнений по теории управления: стабилизация программных движений» — «Высшая школа», 2003. (В соавторстве с А. П. Жабко и В. Л. Харитоновым)
Н. В. Смирнов
  • Доктор физико-математических наук, профессор, заведующий Кафедрой моделирования экономических систем факультета прикладной математики — процессов управления СПбГУ
  • Лауреат премии СПбГУ «За педагогическое мастерство» 2008 года. Удостаивался большого количества исследовательских грантов Правительств РФ и США (1995, 1997, 2001, 2006, 2009, 2012, 2019 гг)
  • Принимал участие в десятках российских и международных конференций. Разработал несколько авторских учебных курсов.
  • Основные научные и учебно-методические публикации:
  1. «Стабилизация программных движений при полной и неполной обратной связи: Учебное пособие». Издательство «Лань», 2017. (В соавторстве с Т. Е. Смирновой, Г. Ш. Тамасяном)
  2. «Статические и динамические модели многопродуктовой экономики». Издательский дом Г. В. Федоровой, 2017. (В соавторстве с В. П. Пересадой, Т. Е. Смирновой)
  3. Сборник задач и упражнений по теории устойчивости: Учебное пособие. Издательство «Лань», 2016. (В соавторстве с А. Ю. Александровым, Е. Б. Александровой, А. В. Екимовым)
  4. «Элементы количественного финансового анализа». СПб.: Издательство «СОЛО», 2013. (В соавторстве с Т. Е. Смирновой)
Основные направления исследований

1. Основные направления научных исследований:

  • создание вычислительных алгоритмов оптимизации
  • развитие математического моделирования
  • инженерия программного обеспечения
  • системное администрирование
  • информационная безопасность и защита информации
  • Web-технологии; • супервычисления
  • нейросетевые вычисления и системы

2. Направлениями прикладной и производственной деятельности:

  • разработка приложений (Application Development)
  • бизнес-аналитика (Business Analysis)
  • администрирование баз данных (Database Administration)
  • аналитика баз данных (Database Analysis)
  • информационный аудит и совместимость данных (Information Auditing and Data Compliance)
  • ИТ-архитектура (IT Architecture)
  • менеджмент ИТ-операций (IT Operations Management)
  • менеджмент рисков и безопасности ИТ (IT Security and Risk Management)
  • сетевое администрирование (Network Administration)
  • менеджмент проектов (Project Management)
Практика и будущая карьера
Места прохождения практики
  • Северо-Западный Банк ПАО «Сбербанк»
  • Акционерное общество «Сбербанк — Технологии» (АО «СберТех»)
  • АО «Концерн «Океанприбор»
  • ООО «Нордиджи»
  • АО «НИИЭФА»
  • Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН
  • Санкт-Петербургский информационно-аналитический центр
Перечень ключевых профессий
  • Системный аналитик
  • Менеджер по информационным технологиям
  • Технический писатель (специалист по технической документации в области информационных технологий)
  • Педагог профессионального обучения, профессионального образования и дополнительного профессионального образования