Вы уверены, что хотите выйти из аккаунта?
ВПК-10 2026 Магистратура
Аннотация вариативной профессиональной компетенции 10
ВПК-10 «Способен решать практические задачи продуктовой аналитики с использованием статистики, экспериментов и классического машинного обучения»(13 з.е.)
1. Индикаторы достижения вариативной ПК и задачи профессиональной деятельности
| Код и наименование индикатора достижения профессиональной компетенции | Задачи профессиональной деятельности |
|---|---|
| Проектный тип задач профессиональной деятельности | |
| ВПК-10.1. Проводит анализ данных для оптимизации продуктовых процессов и задач профессиональной деятельности | Анализ данных для оптимизации продуктовых процессов и задач профессиональной области |
| ВПК-10.2. Организует и интерпретирует результаты А/В-тестирований для принятия продуктовых и проектных решений | Проведение А/В-тестирований и интерпретация их результатов |
| ВПК-10.3. Разрабатывает прогнозные модели, а также модели сегментации и оценивает из эффективности | построение отчётности и визуализации данных при помощи ВІ-инструментов |
2. Актуальность вариативной ПК
В последние годы анализ данных стал неотъемлемой частью процессов принятия решений в бизнесе, экономике, науке и других отраслях. Современные компании активно используют статистику, экспериментальные методы и машинное обучение для оценки эффективности продуктов, оптимизации проектных стратегий и повышения конкурентоспособности.
Вариативная профессиональная компетенция разработана с учётом растущего спроса на специалистов в области анализа данных. По данным HeadHunter, за последние 5 лет количество вакансий для аналитиков в России увеличилось в 3 раза. Причём анализ данных привлекает профессионалов из самых разных сфер: около 50% аналитиков приходят в эту область из других дисциплин, таких как научные исследования, инженерия и экономика, а ещё 25% — из смежных аналитических специализаций.
Данная компетенция позволяет студентам не только освоить фундаментальные методы статистического анализа и машинного обучения, но и получить практические навыки, востребованные на рынке труда. Обучение ориентировано на реальные производственные задачи, включая А/В-тестирование, продуктовую аналитику и принятие решений на основе данных.
3. Трудоёмкость и структура модуля вариативных профессиональных дисциплин, формирующего ВПК
| table data | table data | table data | table data | table data | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Наименование дисциплины | Сем. | Распределение часов по видам занятий | Объем дисциплины, з.е. | Промежуточная аттестация | ||||
| Лек. | Пр. | Лаб. | Ср. | Контр. | ||||
| Анализ данных: статистические методы и эксперименты | 3 | 28 | 18 | - | 206 | - | 7 | Дифференцированный зачет |
| Инструменты анализа данных и классическое машинное обучение | 3 | 18 | 18 | - | 144 | 36 | 6 | Практико-ориентированный экзамен |
4. Входные требования к освоению компетенции
Для прохождения курса требуются базовые знания математической статистики и теории вероятности. Преимуществом будут (но необязательны) знания языков SQL и Python, а также основ машинного обучения.
Эффективное освоение дисциплины требует высокой самоорганизации. Важную роль играет умение рационально распределять время для самостоятельной подготовки, что является неотъемлемой частью учебного процесса. Изучение дисциплины будет сопровождаться консультациями с преподавателем.