Направление подготовки 38.04.05 Бизнес-информатика

Общая характеристика образовательной программы
Учебный план
Календарный график
Рабочая программа воспитания
Календарный план воспитательной работы
Рабочие программы дисциплин и практик:

• Soft Skills Lab (Лаборатория гибких навыков)
• Основы Python
• Основы статистики
• Case Evenings (Кейс-вечера)
• Python для анализа данных
• Продуктовая студия
• Генерация и валидация гипотез
• Machine Learning (Машинное обучение)
• Метрики бизнеса и продукта
• Управление разработкой IT продукта
• Стратегический и финансовый менеджмент
• Системный анализ
• Диджитал маркетинг
• Продуктовый дизайн
• Принятие решений на основе данных
• Управление ML-продуктами
• Рост бизнеса как инструмент управления
• Оценка инвестиционной привлекательности проектов
• Переговоры
• Публичные выступления
• Лидерство и управление
• Финансовые технологии
• ИИ в продуктовом менеджменте
• Технологическая (проектно-технологическая) практика (У)
• Технологическая (проектно-технологическая) практика (П)
• Научно-исследовательская работа (У)
• Научно-исследовательская работа (П)

Программа Государственной итоговой аттестации
Факультативные дисциплины:

• Академия Backend
• Парсинг данных
• Продуктовая аналитика
• BPMN 2.0

Общая характеристика образовательной программы
Учебный план
Календарный график
Рабочая программа воспитания
Календарный план воспитательной работы
Рабочие программы дисциплин и практик

• Основы Python
• Python для анализа данных
• Генерация и валидация гипотез
• Кейс-вечера (Case evenings)
• Машинное обучение для менеджера продукта
• Стратегический и финансовый менеджмент
• SQL и базы данных
• Системный анализ
• Диджитал маркетинг
• Продуктовый дизайн
• ИИ в продуктовом менеджменте
• Управление продуктами с использованием ИИ
• Рост бизнеса как инструмент управления
• Оценка инвестиционной привлекательности проектов
• Принятие решений на основе данных
• Финансовые технологии
• Лидерство и управление
• Переговоры
• Публичные выступления
• Практики адаптивного мышления 1
• Практики адаптивного мышления 2
• Основы статистики. Базовый
• Основы статистики. Продвинутый
• Продуктовая студия
• Метрики бизнеса и продукта
• Основы статистики
• Онлайн-эксперименты для оптимизации продукта
• Визуализация
• Инженерия данных (Data Engineering)
• Машинное обучение (Machine Learning)
• Прикладная математика для машинного обучения
• Причинно-следственный анализ (Causal analysis)
• Глубокое обучение (Deep Learning)
• Основы статистики. Продвинутый уровень
• Алгоритмы
• Методы оптимизации
• Научная студия
• Основы байесовского вывода
• Теория информации
• Введение в электронную коммерцию
• Машинное обучение в бизнесе
• Инструменты разработчика
• Тестирование
• Фронтенд-разработка
• Управление карьерой (Mock Interview)
• Онлайн-эксперименты для оптимизации продукта
• Технологическая (проектно-технологическая) практика (У)
• Технологическая (проектно-технологическая) практика (П)
• Научно-исследовательская работа «Продуктовый менеджмент»
• Научно-исследовательская работа (У)

Программа Государственной итоговой аттестации
Факультативные дисциплины

• Академия Бэкенд
• Парсинг данных
• Продуктовая аналитика