Master
2026/2027
Data Analysis and Machine Learning for Business
Type:
Compulsory course (Strategic Corporate Finance)
Delivered by:
School of Finance
Where:
Faculty of Economic Sciences
When:
1 year, 1 module
Open to:
students of one campus
Language:
English
ECTS credits:
3
Contact hours:
32
Course Syllabus
Abstract
This course covers the fundamentals of data structure and analysis using examples from business and finance. It explores methods for working with tabular data, an introduction to statistical tests and the basics of machine learning, model evaluation methods, unsupervised learning, and additional tools for data analysis.
Learning Objectives
- Сформировать у обучающихся знания о современных методах сбора, обработки и анализа финансовых данных. Научить применять статистические методы и инструменты анализа данных для решения задач бизнес задач Развить навыки работы с финансовыми базами данных и специализированными библиотеками для анализа данных. Сформировать умение визуализировать результаты анализа и интерпретировать полученные данные для принятия обоснованных финансовых решений. Освоить методы прогнозирования финансовых показателей и моделирования различных сценариев развития финансовых процессов.
Expected Learning Outcomes
- Сформировать у обучающихся знания о современных методах сбора, обработки и анализа финансовых данных. Научить применять статистические методы и инструменты анализа данных для решения задач бизнес задач Развить навыки работы с финансовыми базами данных и специализированными библиотеками для анализа данных.
Course Contents
- The Emergence of Data in the Company and Building Processes Around It
- Fundamentals of Working with Tabular Data
- Tabular Data and Visualization
- Statistical Tests and Fundamentals of Machine Learning
- Tree-based Models in Machine Learning
- Model Evaluation and Research Conduct
- Unsupervised Learning and Additional Tools
