​​​​Мир меняется стремительно, существенно изменилось и продолжает трансформироваться общество, экономика, производство, торговля, финансы, сфера услуг. При этом большинство изменений в значительной степени основаны на технологиях обработки и анализа данных. Сегодня анализ данных позволяет не только оптимизировать операционную деятельность и анализировать риски, но и создавать новые ценностные предложения, открывать новые рынки.

В мире, где конкурируют не товары и услуги, а модели бизнеса, где успех зависит, прежде всего, от способности понять потребности клиентов и адаптироваться к ним, преподавание университетской математики будущим экономистам и менеджерам должно в первую очередь быть направлено на формирование у студентов устойчивых компетенций в области анализа данных и обоснования принимаемых решений.

Понимая это, мы в Финансовом университете существенно изменили преподавание математических дисциплин экономистам, финансистам, менеджерам, социологам и политологам, поставив основной целью обеспечение проактивной интеграции подготовки студентов в области математических методов, ИТ-инструментария и реальных практических задач из области профессиональной деятельности будущих выпускников.

На первом курсе, не сокращая фундаментальных основ математического анализа и линейной алгебры, мы скорректировали последовательность изложения разделов дисциплины «Математика» так, чтобы необходимый экономистам математический аппарат вводился параллельно изучению разделов микро- и макроэкономики, в которых этот аппарат применяется. Кроме того, в учебные планы добавлена дисциплина «Компьютерный практикум», в которой студенты решают практические задачи по темам, изучаемым в курсе математики, с помощью средств пакета Microsoft Excel и открытой среды R. 

На втором курсе студенты Финансового университета изучают дисциплину «Анализ данных», цель преподавания которой —  формирование у студентов способности собирать, анализировать и обрабатывать данные в целях создания новой ценности для бизнеса. По этой дисциплине выпущен учебник «Анализ данных в экономике. Теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и визуализация данных в Microsoft Excel».

Далее, на третьем курсе, студентам преподается дисциплина «Прикладные задачи машинного обучения» (в которой продолжается изучение методов анализа и обработки данных применительно к созданию систем предсказательной аналитики) и дисциплина «Финтех: Инструментарий и модели бизнеса» (посвященная разработке моделей бизнеса в финансовом секторе, основанных на применении технологий обработки и анализа данных).