Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
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". В 2023 году состоится первый набор на магистерскую программу "Прикладные модели искусственного интеллекта", спроектированную совместно с ключевым партнером — корпорацией ВК, которая глубоко вовлечена в учебный процесс и проектную деятельность.
Под науч. редакцией: Е. А. Крук, С. А. Аксенов, К. Ю. Арутюнов и др.
М.: ООО "Издательский дом Медиа паблишер", 2024.
Bodrova A., Chechkin A. V., Dubey A. K.
Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics. 2025. Vol. 111.
Краюшкин Д. В., Чеповский А. М.
В кн.: Инжиниринг предприятий и управление знаниями (ИП&УЗ-2024) : сборник научных трудов XXVII Российской научной конференции. 28–29 ноября 2024 г. / под науч. ред. Ю. Ф. Тельнова. – Москва : ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г. В. Плеханова», 2024.. М.: ФГБОУ ВО "РЭУ им. Г.В. Плеханова", 2024.
arXiv.math. arXiv.org e-print archive. Cornell Univercity, 2024. No. 2412.15611.
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 |
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.
«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: