Прикладной анализ данных
Программа профессиональной переподготовки, которая поможет освоить инструменты прикладного анализа данных для применения в любой области: от академических исследований и культурных проектов до аналитики продуктов технологических компаний
10 месяцев
734 академических часа
длительность
3-4 занятия в неделю по будням
с 18:00 до 21:00
гибрид: офлайн и онлайн
формат обучения
с 8 сентября по 1 июля
даты проведения
Для кого?
- ученых из социогуманитарных областей, которые хотят освоить технические инструменты для расширения исследовательских возможностей
- для исследователей, которые хотят совершить плавный переход из академии в аналитику данных
- для всех, кто хочет освоить прикладные инструменты анализа данных и получить квалификацию аналитика без предварительной технической подготовки
Как устроена программа?
Всего в программе 5 модулей. Учебный план включает в себя обязательные дисциплины и дисциплины по выбору. Программа построена по принципу постепенного усложнения — от основ статистики и Python к самостоятельной проектной работе и машинному обучению.
Часть дисциплин обучающиеся осваивают вместе со студентами магистерской программы; проектные команды также состоят из учащихся ДПО и магистрантов.
Занятия проходят в гибридном формате: участвовать можно и офлайн (очно в Европейском университете) и онлайн. Записи занятий всегда доступны участникам для повторения материала.
Финальным этапом становится защита проекта, созданного во время проектно-технологической практики.
Программа предполагает серьезную нагрузку — около 25 часов в неделю.
Часть дисциплин обучающиеся осваивают вместе со студентами магистерской программы; проектные команды также состоят из учащихся ДПО и магистрантов.
Занятия проходят в гибридном формате: участвовать можно и офлайн (очно в Европейском университете) и онлайн. Записи занятий всегда доступны участникам для повторения материала.
Финальным этапом становится защита проекта, созданного во время проектно-технологической практики.
Программа предполагает серьезную нагрузку — около 25 часов в неделю.
- научитесь программированию на языке Python, обработке естественного языка и работе с базами данных
- научитесь собирать, обрабатывать и валидировать разные типы данных
- научитесь создавать модели машинного обучения для решения практических задач
За время обучения вы:
- получите необходимую базу по математике и статистике, которая поможет в дальнейшем изучении любых дисциплин, связанных с анализом данных
программа курса
– Язык программирования Python
– Высшая математика и введение в статистику
Дисциплина по выбору:
– Практический минимум
– Высшая математика и введение в статистику
Дисциплина по выбору:
– Практический минимум
– Язык программирования Python
– Высшая математика и введение в статистику
– Высшая математика и введение в статистику
– Машинное обучение и нейронные сети
– Проектная работа
Дисциплина по выбору:
– Введение в количественные исследования в социогуманитарных науках
– Проектная работа
Дисциплина по выбору:
– Введение в количественные исследования в социогуманитарных науках
– Машинное обучение и нейронные сети
– Проектная работа
– Базы данных и SQL
– Проектная работа
– Базы данных и SQL
– Компьютерное зрение
Дисциплина по выбору:
– Обработка естественного языка (NLP)
– Визуализация данных
Дисциплина по выбору:
– Обработка естественного языка (NLP)
– Визуализация данных
преподаватели И кураторы
Иван Бибилов
Технический директор программы ПАНДАН, руководитель проектов по интердисциплинарным программам Яндекса, директор прикладного центра МАСТ ЕУСПб
Александр Вильховенко
исследователь Школы вычислительных социальных наук ЕУСПб
кира коваленко
научный сотрудник Школы вычислительных социальных наук ЕУСПб
Анна козлова
заместитель директора программ по направлению «Прикладная информатика» Школы вычислительных социальных наук ЕУСПб
администратор программ по направлению «Прикладная информатика» Школы вычислительных социальных наук ЕУСПб
елена Петрова
Евгений Котельников
исследователь Школы вычислительных социальных наук ЕУСПб
яна сосновская
доцент Школы вычислительных социальных наук, старший научный сотрудник СПб ФИЦ РАН
Дмитрий Левшун
директор Школы вычислительных социальных наук ЕУСПб, профессор
что вы получите?
10 месяцев интенсивного обучения
и возможность выбрать интересное для вас направление из четырех курсов по выбору
созданные во время прохождения курсов, и командный проект, над которым вы будете работать в течение 6 месяцев на проектно-технологической практике
установленного образца с присвоением квалификации "Аналитик данных"
диплом о о профессиональной переподготовке
и доступ к чату выпускников с публикациями вакансий и анонсов интересных профессиональных событий
проекты в портфолио
новые профессиональные знакомства
цели
ШКОЛА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СОЦИАЛЬНЫХ НАУК
В социогуманитарных областях накоплено много ценных данных. Умение поставить к ним исследовательский вопрос и применить нужные инструменты — первый шаг к новым научным достижениям. Программы Школы дают базовые технические навыки в области анализа данных и искусственного интеллекта историкам, филологам, культурологам и не только. Мы рады видеть всех, кто заинтересован в использовании количественных методов в своей работе.
Школа вычислительных социальных наук объединяет it-специалистов, экономистов, социологов и исследователей в других социогуманитарных науках, для решения научных и прикладных проблем на стыке научных дисциплин и подготовки новых поколений высококонкурентных специалистов.
команда
деятельность
Мы сотрудничаем с партнерами из индустрии и академии, выполняя сложные междисциплинарные проекты. Школа стремится к продуктивному синтезу социогуманитарных и компьютерных наук, не теряя при этом содержательного ядра и идентичности каждой из них.
Наша цель — развить исследовательское воображение студентов, научить видеть механизмы, стоящие за разнообразными данными, и научить анализировать их. Мы строим наши курсы с учетом последних достижений науки и используем проектный метод в обучении. Широкий спектр умений наших выпускников позволяет найти себя в науке, индустрии высоких технологий, в государственном и частном секторе.
подход к преподаванию
примеры учебных проектов
КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ В ГАРАЖЕ
В сотрудничестве с Музеем современного искусства «Гараж», студенты разрабатывали недорогое и быстрое решение для оцифровки крупноформатных музейных предметов с мобильного телефона. Результаты можно ознакомится здесь.
При поддержке Школы искусств ЕУСПб команда студентов работала над анализом и очисткой открытых данных Министерства культуры РФ. Результаты можно посмотреть здесь.
МУЗЕОГРАФ
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В КРИМИНОЛОГИИ
Проект основан на криминологических данных, которые описывают траектории уголовного дела в правоохранительной системе США 1990 года. Участники работали над рекомендациями по работе с данными для исследователей, визуализацией институционных траекторий уголовных дел и дизайном модели для предсказания институционных уголовных дел. Результаты можно посмотреть здесь.
С экспертами по урбанистике и транспортному развитию студенты оценили эффект воздействия национального проекта «Безопасные и качественные автомобильные дороги». Во всех регионах России сравнили аварийность, смертность и иные показатели на участках дорог до и после ремонта в рамках программы против участков дорог, не участвовавших в программе. Результаты проекта можно посмотреть здесь.
БЕЗОПАСНЫЕ ДОРОГИ
НАЗНАЧЕНИЕ НАКАЗАНИЙ И КОСМИЧЕСКАЯ ПОГОДА
Команда проекта изучала, влияет ли геомагнитная активность на строгость судебных наказаний. Для этого мы использовали данные федеральных судов США, а также графства Кук (штат Иллинойс), России и Индии и данные о геомагнитной активности. Результаты можно посмотреть здесь.
PHYTOLEX GEO
NAROD И ЦИФРОВОЕ НАСЛЕДИЕ
Команда студентов исследовала сайты, созданные на хостинге Narod.ru в 2000 - 2016 гг. Участники проекта собрали html-контент, тексты сайтов, медиафайлы и скриншоты главных страниц и многое другое. По итогам проекта был разработан интерактивный интерфейс в формате дашборда. Результаты можно посмотреть здесь.
ВОЗМОЖНО, ВАМ ЭТО ПОНРАВИТСЯ
FAQ
Программа проходит в гибридном формате: вы можете приехать на очные пары или подключаться онлайн - выбор за вами. Большинство наших студентов из других городов, а иногда даже стран, и мы работаем над тем, чтобы гибридный формат был удобен для всех.
В конце декабря преподаватели, исследователи и партнеры ПАНДАНа презентуют студентам актуальные для этого учебного года проектные задачи. Мы стараемся подбирать проекты так, чтобы они были максимально разнообразными как по тематике, так и по набору инструментов, которые изучаются во время работы над задачами. Студенты выбирают интересный для себя проект и становятся частью команды из 3-5 обучающихся и 2 наставников. Благодаря небольшим командам обучение на реальных задачах проходит практически индивидуально. После выбора проекта существует период, когда можно сменить проект и команду. В конце июня проходит публичная защита проектов, которая является финальным шагом к завершению программы ДПО.
Можно написать нам. Или подать документы в магистратуру. Если во время собеседования мы вместе поймем, что ДПО подходит вам больше, мы сможем принять вас на программу ДПО. Если же до 21 июля вы подали документы на ДПО, передумать и пойти в магистратуру уже будет нельзя.
Нет, к сожалению, нельзя. Магистры программы «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» и студенты программы ДПО часто посещают занятия совместно, но перезачесть курсы ДПО для поступления сразу на второй курс магистратуры не получится. Мы можем индивидуально с вами обсудить частичный перезачет, но это непростой процесс.
Да, но мы сможем выдать вам диплом о профессиональной переподготовке только при наличии диплома бакалавра или специалиста. Если вы его не получите на момент окончания ДПО, мы выдадим справку, а диплом можно будет получить позже.
Оплатить курс можно разными способами, существует три опции:
- целиком за 5 модулей (оплата до начала обучения);
- разбить оплату на две части (до начала 1 модуля и до начала 3 модуля);
- разбить оплату на 5 частей (до начала каждого модуля).
- целиком за 5 модулей (оплата до начала обучения);
- разбить оплату на две части (до начала 1 модуля и до начала 3 модуля);
- разбить оплату на 5 частей (до начала каждого модуля).
Нет, занятий в эти дни нет, однако в рамках проектной работы вместе с вашей командой вы можете выбрать любой день, удобный для работы. Конечно, выходные и праздники могут быть заняты выполнением домашней работы, однако, мы стараемся следить за тем, чтобы отдых был предусмотрен расписанием, и оставляем место для небольших каникул между модулями.
Для того чтобы получить диплом о переквалификации, вы должны получить зачеты по всем обязательным курсам и минимум одному курсу по выбору. При этом вы можете изучить даже все курсы по выбору, но взять хотя бы один - минимум для диплома. В случае, если вы не наберете нужное количество курсов, мы не сможем выдать диплом, но вручим сертификат со списком пройденных курсов.
учебный процесс
отзывы
ЕКАтерина юшкевич
Одна из сильных сторон ПАНДАНа — преподаватели. Это практики с большим опытом, поэтому на занятиях мы изучали не только теорию, но и способы применить разные инструменты к нестандартным задачам в гуманитарных исследованиях. Раньше я с сомнением относилась к новым технологиям, но сейчас вижу, что они могут освободить огромное количество времени от рутинных и однообразных задач, позволяя человеку сосредоточиться на науке, исследованиях и творчестве.
выпускница 2023
Вы приходите сюда и за очень короткий, но очень интенсивный промежуток времени быстро наращиваете компетенции, начиная с самой-самой базы, со школьной математики, недостающей для понимания статистики, основ алгоритмов и того, что такое программы вообще, как они работают, а завершаете вы на computer vision: компьютерной обработке текстовых данных. В принципе когда вы доходите до какого-то определенного уровня, все остальное вы можете просто почерпнуть в интернете и спокойно расти как специалист, устраиваться на работу, связанную с анализом данных.
выпускница 2024
выпускник 2021
Сначала я хотела в магистратуру ПАНДАНа, но так случилось, что выбрала ДПО в итоге и не ошиблась. Во-первых, группа ДПО училась вместе с магистрами, предметы и интенсивность обучения – на уровне. Во-вторых, за год ты охватываешь уже достаточный объем материала и на выходе имеешь диплом о переквалификации. Для тех, кому важно подтверждение знаний и навыков, это очень удобный конструкт. ДПО ПАНДАНа выгодно отличается от многочисленных коммерческих программ обучения. В первую очередь – сочетанием предметов и глубиной проработки материалов. Изучаемые предметы направлены на развитие разносторонних навыков, и, добавив немного самостоятельной проработки, к концу обучения ты уже имеешь некий helicopter view на профессию. То, что нужно!
Дмитрий Серебренников
выпускница 2024
Когда я шла на ПАНДАН, у меня был чисто исследовательский интерес: как можно использовать анализ данных не для числовых операций, а для работы с текстом или изображением? В команде я занималась кодом, который собирает скан плаката или рисунка. Также мы пробовали распознавать текст на сканах. Вообще эти задания очень нетривиальные, готовых решений не было: нужно было хорошо подумать и дойти до ответа самостоятельно. Справляться с трудностями очень помогали одногруппники, с некоторыми мы до сих пор общаемся
Мария Мальцева
Александра Горваль
как поступить?
- подача формальной заявки
На первом этапе достаточно заполнить форму внизу страницы. В ответ администратор запросит необходимые документы и расскажет о поступлении подробнее.
Обратите внимание: цель вступительных испытаний — сверка ожиданий и оценка мотивации поступающих. Программа подходит для новичков, и справиться со всеми заданиями можно без технического бэкграунда и исследовательского опыта.
Дедлайн подачи заявки в 2026 году будет объявлен позднее.
Обратите внимание: цель вступительных испытаний — сверка ожиданий и оценка мотивации поступающих. Программа подходит для новичков, и справиться со всеми заданиями можно без технического бэкграунда и исследовательского опыта.
Дедлайн подачи заявки в 2026 году будет объявлен позднее.
Первым вступительным испытанием будет эссе на одну из тем, представленных здесь.
Вместе с эссе мы попросим вас прислать CV и мотивационное письмо (от 3 до 5 тыс знаков с пробелами), которые станут основой для собеседования — второго вступительного испытания.
Дедлайн сдачи эссе, мотивационного письма и CV в 2026 году будет объявлен позднее.
Вместе с эссе мы попросим вас прислать CV и мотивационное письмо (от 3 до 5 тыс знаков с пробелами), которые станут основой для собеседования — второго вступительного испытания.
Дедлайн сдачи эссе, мотивационного письма и CV в 2026 году будет объявлен позднее.
После выставления оценок за эссе мы пригласим вас на короткое собеседование с кураторами программы.
3. собеседование
После объявления общего балла по обоим вступительным испытаниям мы можем предложить вам скидку на обучение и начать процесс зачисления.
2. подготовка эссе, СV и мотивационного письма
4. зачисление
пРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ СТОИМОСТЬ
5 платежей, оплата перед началом каждого модуля
или 2 платежа перед каждым семестром без изменения
стоимости
или 2 платежа перед каждым семестром без изменения
стоимости
стоимость
340 000
рублей в 2026 году
(точная информация будет
анонсирована позднее)
(точная информация будет
анонсирована позднее)
подать заявку
Для обучения на программе необходимо предоставить документ о высшем образовании или справку о статусе студента. Мы просим прислать их после подачи заявки. Если на данный момент у вас нет этих документов — свяжитесь с нами, и мы вместе рассмотрим все возможные решения этого вопроса.
Оплата По семестрам или модулям
о европейском университете
Европейский университет в Санкт-Петербурге — исследовательский университет постдипломного образования, основанный в 1994 году.
ЕУСПб объединяет лучшие традиции российской и мировой науки и готовит ученых и экспертов в области социальных и гуманитарных наук.
ЕУСПб объединяет лучшие традиции российской и мировой науки и готовит ученых и экспертов в области социальных и гуманитарных наук.
контакты
адрес
Россия, Санкт-Петербург, ул. Гагаринская, 6/1А, каб. 416 (вход с ул. Шпалерная, дом 1)
телефон
соцсети
сайт
Даю согласие на обработку персональных данных и подтверждаю ознакомление с Политикой АНООВО ЕУСПб в отношении обработки персональных данных