Будущая профессия

Мы готовим специалистов, работающих с экономическими и финансовыми данными – собирать их, применять различные методы анализа для их обработки и разрабатывать стратегию развития компании на основе полученных результатов.

Мы учим не только тому, как корректно просчитать финансово-экономические показатели. Наши выпускники успешно отвечают на вопросы: 

«Какое решение принимать на основе рассчитанных показателей?

Как это отразится на других показателях компании/отрасли/страны?».

Программа также дает навык использования инструментов, необходимых для получения высокооплачиваемой позиции в финансовой отрасли: это языки программирования R и Python, SQL, продвинутый Excel, инструменты визуализации и презентации результатов.

Каждый студент проходит базовый блок дисциплин, получая знания об организации управления финансами внутри компании и на фондовых рынках, а также о принятии компетентных финансовых решений на основе анализа данных. Кроме того, магистранты имеют возможность выбрать дополнительные курсы, позволяющие углубиться в интересующую их сферу финансовой аналитики.

Реальный сектор и консалтинг

Один из образовательных треков программы посвящен финансовой аналитике компаний. Студенты учатся работать с отчетностью, выявлять драйверы увеличения стоимости компании, управлять этой стоимостью, анализировать финансовые последствия выбора стратегии развития компании. Мы рассказываем, как принимать управленческие решения на основании проведенного анализа.

Выпускники работают как в пермских организациях — Эр-Телеком Холдинг, Прокус Групп, Авиадвигатель, Тойота центр, так и компаниях «большой четверки», в том числе, в Москве — KPMG, Ernst&Young, Delloit Touche, PriceWaterHouse Coopers.

Антон Семушин, выпускник 2011 года, финансовый директор ОАО «Авиадвигатель»:

Хочу выразить огромную благодарность Игорю Юрьевичу Захарову, открывающему для своих учеников не только увлекательный мир временных рядов и философских статей, но и постулаты правильного отношения к жизни!

Станислав Елышев, выпускник 2019 года, старший консультант Ernst&Young: 

— Для меня эта магистерская программа представляет ценность как образовательный курс, в котором грамотно переплетены теоретические концепции и практические подходы к решению задач, возникающих перед современным финансовым и бизнес сообществом. Другая ключевая особенность, которая сильно отличает данную программу от аналогов в нашей стране — это актуальность информации: разбор последних актуальных научных и практических трудов и внятное объяснение того, почему важно знать экономическую историю. Наконец, именно благодаря данной программе я понял, зачем нужна сложная математика в финансах и научился применять ее для решения реальных задач. Полученный сплав знаний я каждый день применяю в работе, помогая крупным отечественным и зарубежным компаниям в решении их вопросов.

Банки и инвестиционные компании

В рамках направления «Аналитика на финансовых рынках» студенты учатся портфельному управлению, производным финансовым инструментам, современным финансовым технологиям, которые используются в банках и на финансовых рынках. Выпускники Вышки делают успешную карьеру в Сбербанке, Урал ФД, ВТБ, Тинькофф, Парма-менеджмент, Инвест-аудит, в финтех-компании Lykke и т.д.

Алексей Чмыхов, выпускник 2017 года, ведущий специалист- аналитик управления структурных продуктов и стуктурирования ПАО «Банк ВТБ»:

Обучение в магистратуре дало мне углубленное знание предмета и понимание, в каком направлении я хотел бы развиваться дальше. Практические навыки, полученные на предмете «Производные финансовые инструменты» очень помогли при устройстве в один из ведущих инвестиционных банков страны.

Государственный сектор

Несмотря на то, что государственный финансовый сектор не являются фокусом нашей программы, наши выпускники ежегодно уходят работать в Министерство финансов РФ, в Центральный банк РФ, а также Министерства Пермского края.

Татьяна Малахова, выпускник 2017 года, ведущий эксперт Центрального банка РФ:

Поступление в магистратуру было обусловлено рабочей необходимостью — нужно было расширить знания о рынке ценных бумаг. Однако, в процессе учебы осознала, что мне интересно именно регулирование рынка со стороны Банка России. Одним из самых полезных курсов была теория финансов: мы научились мыслить системно и использовать теорию для решения прикладных задач. Теперь это очень помогает на работе в Банке России, когда необходимо максимально эффективно имплементировать западное законодательство на российский финансовый рынок.

Образовательная сфера

Кто-то из выпускников остается в пермском кампусе НИУ ВШЭ в качестве преподавателей и научных сотрудников, часть продолжает обучение в аспирантуре и на зарубежных PhD-программах, кто-то уезжает преподавать в Москву, например в Школу финансов МГУ, или ведет свой финансовый блог.

Ольга Сабитова (Андреева), автор онлайн-курсов по инвестированию, @invest.friend:

Магистерская программа «Финансы» помогла получить фундаментальные знания по экономике и корпоративным финансам, и сегодня я успешно применяю их для инвестиционного анализа. Наличие образования такого уровня позволяет мне выступать в качестве эксперта в собственных образовательных курсах по инвестициям для людей разных профессий. Вывод - финансовое образование необходимо не только в рамках работы портфельным управляющим или аналитиком, но и для успешного предпринимательства.

Открытие собственного бизнеса

Часть магистров после окончания университета успешно реализуют себя в предпринимательстве: открытии бизнеса в сфере IT, сфере услуг, консалтинга, ресторанном и гостиничном бизнесе.

Владимир Быков, выпускник 2015 года, основатель и руководитель компании «Домой доставим»:

Программа дала возможность определиться с будущим в комфортных условиях. Обучение во второй половине дня позволяло развивать собственный небольшой  бизнес, и протестировать ряд гипотез. Кроме того, оставалось время участвовать в студенческих кейс-чемпионатах и побеждать, доходя до международного уровня. За время программы я очень сильно повысил  уровень экономического английского. Сегодня я  уверенно просматриваю годовые отчеты мировых компаний моей отрасли (Ocado, Amazon, Tesco). Финансовые модели, которые я научился делать в Вышке, помогли сформулировать обоснование для привлечения инвестиционных средств на развитие бизнеса. В целом, дух и уровень программы подтолкнули меня и мою команду к созданию новой компании. Мы уже пятый год развиваем сервис «Домой доставим», работающий в трех городах с несколькими продуктовыми сетями, в том числе федерального уровня.

Анализ данных

Последние несколько лет в рамках программы активно развивается такое  направление, как анализ данных. Студенты изучают инструменты и методы анализа, решают конкретные задачи на примере кейсов. В 2020 году состоится первый выпуск студентов, прошедших модуль программы «Data-driven decisions in finance». Мы видим, что некоторые из них уже выбрали для себя профессию аналитика данных.

Богдан Пепеляев, выпускник 2020 года, Machine Learning Engineer, руководитель проектов IT разработки, компании БАРС ГРУП, Брайт-Софт, Тривиум:

Мое знакомство с анализом данных началось на первом курсе магистратуры в рамках предмета "Данные и аналитика в финансах". Обработка данных, построение моделей и формирование гипотез настолько меня увлекли, что я решил более углубленно изучить это направление. Немаловажным преимуществом был курс по выбору "Программирование в Python",  данный язык очень востребован в отрасли и позволяет  применять разные методы машинного обучения. Это была отправная точка для набора опыта в задачах Kaggle, после чего я устроился на работу, связанную с анализом данных. Хочется сказать, что отрасль и выбор направления достаточно широки - вы можете применять стандартные модели или же разрабатывать собственные алгоритмы машинного обучения и участвовать в R&D крупных компаний.

Моя магистерская работа также связана с анализом данных и методами машинного обучения для прогнозирования цен акций различных компаний. Главная прогнозная модель состоит из совокупности моделей ценообразования активов, языковой модели машинного обучения, и обертки, которая представляет из себя двунаправленную нейронную сеть LSTM.