Направление: Прикладная математика и информатика
Программа: Статистическое моделирование
Форма обучения: очная и очно-заочная
Уровень образования (квалификация): магистр
Количество бюджетных мест: 
Очная: 10 бюджетных мест
Срок освоения программы: 2 года
Очно-заочная: 16 бюджетных мест
Срок освоения программы: 2,5 года
Выпускающая кафедра: Математическое и компьютерное моделирование
Экзамены- экзамен магистра

Презентация направления

Скачать (PDF, 394KB)

Магистранты получают компетенции, позволяющие им решать профессиональные задачи в области статистического моделирования. Студенты получают фундаментальный комплекс знаний в области математики, экономики, статистики и компьютерных технологий. Это позволяет выпускникам профессионально ориентироваться в бухучете, экономике, статистике, эконометрике и современных информационных технологиях. В процессе обучения студенты занимаются исследованием и разработкой математических моделей, алгоритмов, методов, программного обеспечения, инструментальных средств, исследованием математических методов моделирования информационных и имитационных моделей социально-экономических процессов, в том числе по тематике проводимых кафедрой научно-исследовательских проектов.

Основные работодатели: банки, страховые, аналитические и инвестиционные компании, финансовые службы предприятий различных форм собственности; администрации, управления, брокерские компании, рекламные и маркетинговые компании, аналитические службы предприятий и фирм различных форм собственности; организации, занимающиеся экономической, валютно-кредитной, финансовой и туристической деятельностью на региональном и международном уровнях; академические и образовательные институты, в частности Челябинскстат, Челябинвестбанк, Сбербанк, Прикладные технологии, СКБ Контур, Лаборатория программных продуктов

Перечень основных специальных дисциплин

  • Пакеты прикладных статистических программ;
  • Параллельное программирование статистических задач;
  • Дополнительные главы математической статистики;
  • Статистика стационарных процессов;
  • Модели финансовой математики и статистические модели;
  • Региональная статистика;
  • Международная статистика;
  • Статистика стационарных процессов;
  • Прикладной регрессионный анализ;
  • Многомерный анализ данных;
  • Аналитические методы решения многокритериальных задач;
  • Теория принятия решений;
  • Теория риска;
  • Теория систем массового обслуживания;
  • Приложения эконометрики в технике и экономике.

К списку направлений (прием 2021 года)