- A
- A
- A
- АБB
- АБB
- АБB
- А
- А
- А
- А
- А
Адрес: 123458, Москва, Таллинская улица, 34 (м. "Строгино").
Телефон:
(495) 772-95-90 *11086
(915) 317-30-12
E-mail: avbelov@hse.ru
Департамент прикладной математики создан в 2015 году на базе факультета прикладной математики и кибернетики МИЭМ. За 50-летнюю историю факультета сложились признанные научные школы по ключевым направлениям развития прикладной математики и информатики. Преподаватели и сотрудники департамента участвуют в реализации образовательных программ "Прикладная математика" (бакалавриат) и "Компьютерная безопасность" (специалитет). На базе проводимых научных исследований в области разработки систем управления и обработки информации, а также современных методов математического и компьютерного моделирования ведущими учеными департамента реализуется магистерская программа "Системный анализ и математические технологии". С 2023 года ведется подготовка по магистерской программе "Прикладные модели искусственного интеллекта", спроектированной совместно с ключевым партнером — корпорацией ВК, которая глубоко вовлечена в учебный процесс и проектную деятельность. В 2025 году состоялся первый набор на образовательную программу по разработке игр с углубленным изучением особенностей игровых движков и процесса создания игр для различных направлений "Цифровая инженерия для компьютерных игр". Партнер программы — компания «Elverils».
Истратов А. Ю., Махутов Н. А., Звягин А. А. и др.
Тула: Аквариус, 2025.
Nuclear Physics B. 2026. Vol. 1022. No. 1.
Choi Y. R., Malkovsky S., Stegailov V.
In bk.: Russian Supercomputing Days: Proceedings of the International Conference. M.: Max press, 2025. Ch. 3. P. 32-47.
Гаянов Н. В., Парусникова А. В.
arxiv.org. math. Cornell University, 2025
Специализированные курсы лекций по методам Data Science в МИЭМ НИУ ВШЭ
МИЭМ НИУ ВШЭ с участием лекторов компании StatSoft Russia проводят специализированные курсы лекций по методам Data Science, синтезирующие методологию, современный подход и стратегии применения методов Data Mining для решения актуальных задач в различных областях: бизнесе, маркетинге, финансах, телекоммуникациях, медицине, геологии и др.
| Программа повышения квалификации «Введение в современный анализ данных в программе STATISTICA» | 16 акад. часов (4 ак. час. в день) 29, 31 мая, 5, 7 июня. Начало занятий в 16.40 |
| Программа повышения квалификации «Углубленный курс статистического анализа данных с использованием программного пакета STATISTICA» | 36 акад. часов (4 ак. час. в день) 13, 14, 16, 19, 21, 23, 26,28, 30 июня. Начало занятий в 15.10 |
Программы основаны на опыте решения реальных задач бизнеса и дают уникальные навыки работы с данными от постановки задачи до интерпретации результатов, что позволяет специалистам реализовать себя в различных областях. По завершению курса слушатели получат сертификаты ВШЭ и Академии Анализа Данных StatSoft, которые станут отличным дополнением к портфолио.
Слушатели совместных образовательных программ по анализу и прогнозированию данных, реализованных на базе МИЭМ ВШЭ в формате общеуниверситетского факультатива с участием специалистов StatSoft Russia, высоко оценили уровень учебных курсов, а также отметили важность подкрепления теоретической базы циклом практических занятий с использованием современных инструментов серии Statistica..jpg)
«Statistica теперь не кажется монстром, к которому и подойти страшно… Ресурс на сайте Statistica http://statsoft.ru/solutions/tasks/forecast/ мне очень и очень помог... Хотелось бы поблагодарить организаторов факультатива и преподавателей, которые проводили теоретические и практические занятия. Спасибо!», – отметил в своем отзыве А.А. Бойко.
«Главное, что мне дал факультатив – это возможность не только изучить теоретический материал по этой теме, но и попробовать свои силы в прогнозировании на реальных данных. «Теория и практика временных рядов» действительно представляла собой преподавание теории и практики в таком объеме, чтобы научить слушателей различным классическим методам анализа данных (регрессионный анализ, временные ряды, классификация объектов и т.д.) и тому, как применять их на практике», – прокомментировал слушатель А.Э. Алексьян.
Для студентов теперь доступна специальная версия Statistica Basic для образовательных целей.
Statistica Expert Data Science – незаменимый инструмент для предиктивной аналитики. Эффективное и удобное в использовании решение со встроенной экспертизой data scientists содержит инструменты для всего процесса Data Mining – от построения запросов к БД до создания итоговых отчетов, а также обеспечивает создание гибких правил в проектах обработки данных.
***StatSoft Russia рекомендует:
- Цикл видео-уроков по методам Data Mining
- Инструмент Statistica Expert Data Science
- Портал знаний Data Mining
Информацию о цикле курсов по методам Data Science можно получить у менеджера курсов повышения квалификации, предлагаемых Департаментом прикладной математики МИЭМ НИУ ВШЭ Валентины Калиниковой.