1. РГУ имени С. А. Есенина
  2. Бакалавриат и специалитет РГУ имени С. А. Есенина

РГУ имени С. А. Есенина Статистика (01.03.05)

Статистика и бизнес-анализ: программа бакалавриата РГУ имени С. А. Есенина

  • от 142 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2025 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 12 бюджет. мест
  • 8 платных мест
  • 4 года обучения
  • Кредит на учёбу от Сбера

Поделиться с друзьями

РГУ имени С. А. Есенина: проходной балл на программу "Статистика и бизнес-анализ"

Бюджет Платно

Статистика за год

Проходной балл
Проверить шансы

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Информатика 

Русский язык 

1 вариант

Детали

Город
Рязань
Язык
Русский
Уровень образования
Бакалавриат
Формат обучения
Форма обучения
Квалификация
Бакалавр

Когда проводится профилизация

Конкурс проводится сразу на программу по профилю (специализации)

Программа предоставляет студентам фундаментальные знания и навыки, необходимые для успешного освоения этой специальности. Учебная программа фокусируется на статистическом анализе данных и его применении в бизнес-контексте. Студенты изучают методы сбора, обработки и интерпретации данных для принятия информированных бизнес-решений. Они получают навыки работы с различными статистическими программами и инструментами для анализа данных. Кроме того, студенты изучают принципы экономики, маркетинга и управления, чтобы понимать, как аналитические выводы могут быть применены в различных бизнес-ситуациях. Они также учатся коммуникационным и презентационным навыкам, чтобы уметь эффективно представлять свои аналитические выводы и рекомендации. В целом, программа обеспечивает студентов всем необходимым инструментарием для работы в области анализа данных и принятия обоснованных бизнес-решений на основе статистических данных.

 

В ходе обучения по направлению подготовки студенты получат комплекс фундаментальных знаний в области экономики, математики, статистики и компьютерных технологий, позволяющий сформировать профессиональные компетенции в области статистической обработки данных, анализа и прогнозирования социально-экономических процессов на макро- и микроуровне, статистического и математического моделирования бизнес-процессов на основе методов машинного обучения.

Профильные дисциплины:

  • Многомерные статистические методы
  • Статистические методы прогнозирования
  • Статистический анализ рисков
  • Информационные технологии в статистике
  • Эконометрика
  • Теория выборочных обследований
  • Статистический анализ финансовых рынков
  • Нейронные сети
  • Методы анализа панельных данных
  • Статистический анализ Big Data
  • Макроэкономическая статистика и национальное счетоводство
  • Статистический анализ социальной сферы
  • Мониторинг экономической безопасности страны
  • Статистика информационного общества.