Экономика

в УрГЭУ · Екатеринбург

Заказчики целевого — приём 2026

Федеральное Государственное Бюджетное Образовательное Учреждение Высшего Образования "Уральский Государственный Экономический Университет" · 2 мест

Год	БюджетПроходной балл на бюджетные места — сумма баллов последнего зачисленного в этом году.	ПлатноеПроходной балл на платные места в этом году.	Мест БЧисло бюджетных мест в этом году.	Мест ПЧисло платных мест в этом году.	Цена/год
2026 ориентир.	—	—	—	15	84 000 ₽
2025	—	—	—	315	182 000 ₽
2018	207	105	—	105	—

Магистерская программа «Экономика» в УрГЭУ реализуется в заочной форме, что позволяет совмещать учёбу с работой. Обучение сфокусировано на прикладных аспектах экономики и управления, с акцентом на инструменты цифровой аналитики и информационные системы для бизнеса. В рамках программы студенты осваивают методы экономического анализа, моделирования бизнес-процессов и оценки эффективности инвестиций, а также получают навыки работы с большими данными и корпоративными IT-решениями. Это не классическая теоретическая экономика, а подготовка специалистов, способных решать реальные задачи в условиях цифровой трансформации уральских предприятий. УрГЭУ — крупный государственный вуз с сильным прикладным профилем, который исторически готовит кадры для реального сектора экономики региона. Заочная форма делает программу доступной для работающих специалистов, желающих углубить компетенции без отрыва от карьеры. Университет известен связями с предприятиями Урала, что даёт доступ к актуальным кейсам и потенциальным работодателям ещё в процессе обучения. Программа подойдёт выпускникам бакалавриата и дипломированным специалистам, которые уже работают в экономике, финансах или управлении и хотят перейти на уровень аналитики и стратегического планирования. Также она будет полезна тем, кто планирует карьеру в IT-консалтинге или внедрении бизнес-систем. После выпуска открываются перспективы в роли экономиста-аналитика, финансового контролёра, руководителя планово-экономического отдела или специалиста по цифровой трансформации на крупных уральских предприятиях, в банках и госструктурах.

Направление «Экономика» (магистратура) готовит специалистов, способных анализировать, прогнозировать и управлять экономическими процессами на микро- и макроуровнях. Программа углубляет знания в экономической теории, количественных методах и прикладных дисциплинах, развивая навыки принятия решений в условиях неопределённости. Студенты учатся работать с большими данными, строить эконометрические модели и оценивать эффективность инвестиций. Ключевые дисциплины включают микро- и макроэкономику продвинутого уровня, эконометрику, финансовую экономику, теорию игр, экономику отраслевых рынков, а также специализированные курсы по анализу данных и моделированию. В зависимости от профиля изучаются международная экономика, государственные финансы, цифровая экономика или экономика фирмы. Студенты осваивают методы статистического анализа, прогнозирования и оценки рисков. Выпускники получают компетенции в области экономического анализа, стратегического планирования, управления проектами и консультирования. Они умеют проводить комплексные исследования рынков, разрабатывать бизнес-планы и оценивать экономическую эффективность. Навыки включают владение современными программными пакетами (Stata, R, Python), работу с базами данных и презентацию результатов. Направление интересно своей универсальностью: знания применимы в бизнесе, госсекторе и научной среде. Особенность магистратуры — акцент на исследовательскую работу и практико-ориентированные проекты. Выпускники востребованы в условиях цифровой трансформации экономики и глобализации.

Выпускники работают экономистами, аналитиками, консультантами в банках, инвестиционных компаниях, консалтинговых фирмах (Big Four), государственных органах (Минэкономразвития, Центробанк), международных организациях (Всемирный банк, МВФ). Возможные должности: финансовый аналитик, риск-менеджер, бизнес-аналитик, экономист-исследователь. Перспективы включают карьерный рост до руководителя отдела или директора по экономике. Востребованность высокая, особенно у специалистов с навыками data science и машинного обучения.