Apie programą
| Padalinys |
Matematikos ir informatikos fakultetas |
Trukmė |
1,5 metų / 2,5 metų |
| Krypčių grupė |
Matematikos mokslai |
Studijų forma |
Nuolatinės dieninės /
ištęstinės dieninės |
| Studijų kryptis (šaka) |
Statistika |
Studijų programos kreditai |
90 |
| Kvalifikacinis laipsnis |
Matematikos mokslų magistras |
2021-2022 m. metinė studijų kaina |
4787 Eur / 3191 Eur |
Modeliavimo ir duomenų analizės programos tikslas – rengti tarptautinio lygio ekonometrijos bei duomenų analizės profesionalus, kurie naudodami šiuolaikines ekonomikos ir duomenų mokslo žinias geba kurti ir taikyti matematinius (statistinius) modelius reikalingus verslui ir viešosioms institucijoms valdant, prognozuojant, vertinant bei planuojant veiklas.
Studijuoti verta, nes:
- modeliavimo ir duomenų analizės studijų programa yra gilinamoji, kurios pagrindą sudaro aukštesnio lygmens dalykai;
- programoje vyrauja tarpdiscipliniškumas, derinant ekonomikos, duomenų analizės, informatikos ir matematinės statistikos žinias;
- priklausomai nuo studento noro leidžiama pasirinkti studijų šaką – ekonometrija arba duomenų mokslas;
- ištęstinių studijų studentams leidžiama pasirinkti norimą (vieną iš keturių šakoje) studijų trajektoriją.
Karjeros galimybės
Magistrai, baigę šią studijų programą, gali dirbti: mokslinių tyrimų centruose (ekonomikos bei kitų socialinių mokslų krypčių, statistikos ir matematikos krypčių); ekonominės politikos formavimo institucijose (planavimo skyriuose, vyriausybinėse institucijose, konsultacinėse firmose); fiskaliniame sektoriuje (pensijų fonduose, biržose, draudimo kompanijose, komerciniuose bankuose); įmonių analizės ir planavimo skyriuose. Be to, galima tolesnė mokslinė karjera – doktorantūros studijos ekonomikos, ekonometrijos ar statistikos kryptyse bet kuriame Europos universitete.
Studijų turinys
Studijų programos planas
Duomenų mokslas (šaka)
| Dalykai | Kreditai |
|---|
| 1 rudens semestras |
| Privalomieji dalykai |
20.0 |
| Daugiamatė statistika |
5.0 |
| Duomenų gavyba |
5.0 |
| Parametrinė ir neparametrinė statistika |
10.0 |
| Pasirenkamieji dalykai |
10.0 |
| Lošimų teorija |
5.0 |
| Panelinių duomenų ekonometrija |
5.0 |
| Vaizdo signalų apdorojimas |
5.0 |
| 2 pavasario semestras |
| Privalomieji dalykai |
20.0 |
| Didžiųjų duomenų analizė |
10.0 |
| Funkcinių duomenų analizė |
10.0 |
| Pasirenkamieji dalykai |
10.0 |
| Bajeso statistika |
5.0 |
| Daugiamačių duomenų vizualizavimas |
5.0 |
| Giliojo mokymosi metodai |
5.0 |
| Imčių tyrimai |
5.0 |
| 3 rudens semestras |
| Privalomieji dalykai |
30.0 |
| Magistro baigiamasis darbas (kryptis: statistika) |
25.0 |
| Magistro baigiamojo darbo seminaras |
5.0 |
Ekonometrija (šaka)
| Dalykai | Kreditai |
|---|
| 1 rudens semestras |
| Privalomieji dalykai |
20.0 |
| Daugiamatė statistika |
5.0 |
| Mikroekonominė analizė |
5.0 |
| Parametrinė ir neparametrinė ekonometrija |
10.0 |
| Pasirenkamieji dalykai |
10.0 |
| Lošimų teorija |
5.0 |
| Panelinių duomenų ekonometrija |
5.0 |
| Šiuolaikinė matematinė ekonomika |
5.0 |
| 2 pavasario semestras |
| Privalomieji dalykai |
20.0 |
| Finansų ekonometrija |
10.0 |
| Funkcinių duomenų analizė |
10.0 |
| Pasirenkamieji dalykai |
10.0 |
| Bajeso statistika |
5.0 |
| Giliojo mokymosi metodai |
5.0 |
| Imčių tyrimai |
5.0 |
| Masyvių duomenų ekonometrija |
5.0 |
| 3 rudens semestras |
| Privalomieji dalykai |
30.0 |
| Magistro baigiamasis darbas (kryptis: statistika) |
25.0 |
| Magistro baigiamojo darbo seminaras |
5.0 |
Studijų programos planas ištęstiniu tvarkaraščiu
Duomenų mokslas (šaka)
| Dalykai | Kreditai |
|---|
| 1 rudens semestras |
| Privalomieji dalykai |
15.0 |
| Daugiamatė statistika |
5.0 |
| Parametrinė ir neparametrinė statistika |
10.0 |
| Pasirenkamieji dalykai |
10.0 |
| Lošimų teorija |
5.0 |
| Panelinių duomenų ekonometrija |
5.0 |
| Vaizdo signalų apdorojimas |
5.0 |
| 2 pavasario semestras |
| Privalomieji dalykai |
20.0 |
| Didžiųjų duomenų analizė |
10.0 |
| Funkcinių duomenų analizė |
10.0 |
| Pasirenkamieji dalykai |
10.0 |
| Bajeso statistika |
5.0 |
| Daugiamačių duomenų vizualizavimas |
5.0 |
| Giliojo mokymosi metodai |
5.0 |
| Imčių tyrimai |
5.0 |
| 3 rudens semestras |
| Privalomieji dalykai |
15.0 |
| Duomenų gavyba |
5.0 |
| Parametrinė ir neparametrinė statistika |
10.0 |
| Pasirenkamieji dalykai |
10.0 |
| Lošimų teorija |
5.0 |
| Panelinių duomenų ekonometrija |
5.0 |
| Vaizdo signalų apdorojimas |
5.0 |
| 4 pavasario semestras |
| Privalomieji dalykai |
20.0 |
| Funkcinių duomenų analizė |
10.0 |
| Mokslo tiriamasis darbas (Magistro baigiamojo darbo projektas) |
10.0 |
| Pasirenkamieji dalykai |
10.0 |
| Bajeso statistika |
5.0 |
| Daugiamačių duomenų vizualizavimas |
5.0 |
| Giliojo mokymosi metodai |
5.0 |
| Imčių tyrimai |
5.0 |
| 5 rudens semestras |
| Privalomieji dalykai |
20.0 |
| Magistro baigiamasis darbas (kryptis: statistika) |
15.0 |
| Magistro baigiamojo darbo seminaras |
5.0 |
Ekonometrija (šaka)
| Dalykai | Kreditai |
|---|
| 1 rudens semestras |
| Privalomieji dalykai |
15.0 |
| Daugiamatė statistika |
5.0 |
| Parametrinė ir neparametrinė ekonometrija |
10.0 |
| Pasirenkamieji dalykai |
10.0 |
| Lošimų teorija |
5.0 |
| Panelinių duomenų ekonometrija |
5.0 |
| Šiuolaikinė matematinė ekonomika |
5.0 |
| 2 pavasario semestras |
| Privalomieji dalykai |
20.0 |
| Finansų ekonometrija |
10.0 |
| Funkcinių duomenų analizė |
10.0 |
| Pasirenkamieji dalykai |
10.0 |
| Bajeso statistika |
5.0 |
| Giliojo mokymosi metodai |
5.0 |
| Imčių tyrimai |
5.0 |
| Masyvių duomenų ekonometrija |
5.0 |
| 3 rudens semestras |
| Privalomieji dalykai |
15.0 |
| Mikroekonominė analizė |
5.0 |
| Parametrinė ir neparametrinė ekonometrija |
10.0 |
| Pasirenkamieji dalykai |
10.0 |
| Lošimų teorija |
5.0 |
| Panelinių duomenų ekonometrija |
5.0 |
| Šiuolaikinė matematinė ekonomika |
5.0 |
| 4 pavasario semestras |
| Privalomieji dalykai |
20.0 |
| Funkcinių duomenų analizė |
10.0 |
| Mokslo tiriamasis darbas (Magistro baigiamojo darbo projektas) |
10.0 |
| Pasirenkamieji dalykai |
10.0 |
| Bajeso statistika |
5.0 |
| Giliojo mokymosi metodai |
5.0 |
| Imčių tyrimai |
5.0 |
| Masyvių duomenų ekonometrija |
5.0 |
| 5 rudens semestras |
| Privalomieji dalykai |
20.0 |
| Magistro baigiamasis darbas (kryptis: statistika) |
15.0 |
| Magistro baigiamojo darbo seminaras |
5.0 |
Ištęstine forma studentai gali studijuoti pasirinkę vieną iš keturių planų.
Modeliavimo ir duomenų analizės Duomenų mokslo ištęstinių studijų planai:
DM planas 1
DM planas 2
DM planas 3
DM planas 4
Modeliavimo ir duomenų analizės Ekonometrijos ištęstinių studijų planai:
EKO planas 1
EKO planas 2
EKO planas 3
EKO planas 4
Numatomi studijų rezultatai
Baigę šią programą magistrai geba: žinoti bei aukštesniame lygmenyje suvokti pagrindinių ekonomikos, finansų rinkų modelių bei duomenų mokslo principus ir problemas; praktiškai pritaikyti pagrindinius ekonometrijos ir duomenų mokslo principus, analizuojant realius ekonominius, finansinius, biologinius ir pan. duomenis bei prognozuojant ekonominius, finansinius, biologinius ir pan. rodiklius; tirti finansinių rinkų dinamiką; kurti ir palaikyti statistinius-matematinius modelius; laisvai naudotis kompiuterine įranga, skirta duomenų analizei bei modeliavimui; dirbti su duomenų bazėmis.
Reikalavimai stojantiesiems
Į šią studijų programą yra priimami asmenys, baigę pirmosios pakopos universitetines visų sričių (krypčių) studijas – ją gali rinktis matematikos, ekonomikos, statistikos, informatikos, fizikos, o taip pat kitų krypčių bakalaurai, siekiantys įsisavinti šiuolaikinę ekonometriją ir duomenų analizės metodus ir turintys sėkmingam programos baigimui reikalingą bazinį matematinį-statistinį, ekonominį bei informatikos išsilavinimą.
Stojantieji į šią studijų programą turi dalyvauti motyvaciniame pokalbyje.
Daugiau informacijos apie priėmimo reikalavimus čia.
Alumni
Aistė, duomenų analitikė, Lietuva
„Studijų metu įgijau ne tik teorinių žinių, abstraktaus mąstymo, modeliavimo, bet ir mokėmės pristatyti savo duomenų analizės įžvalgas kitiems, kas yra be galo svarbu ir kasdieniame darbe. Labai džiaugiuosi šiomis studijomis“.
Kontaktai
Turite klausimų? Susisiekite:
- El. paštu
- Telefonu (8 5) 219 5027
Studijų programos komitetas
Prof. habil. dr. Vydas Čekanavičius – komiteto pirmininkas;
- Vyresn. m. darb. dr. Jolita Bernatavičienė;
- Prof. habil. dr. Remigijus Leipus;
- Doc. dr. Rūta Levulienė;
- Doc. dr. Jurgita Markevičiūtė;
- Asist. dr. Tomas Plankis;
- Prof. habil. dr. Alfredas Račkauskas;
- Doc. dr. Viktor Skorniakov;
- Ramunė Šabanienė (socialinių partnerių atstovas, „Telia");
- Ugnė Stakėnaitė, studentų atstovė;
- Dominykas Venclovas, studentų atstovas.
