- 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 реализуются магистерские программы «Системный анализ и математические технологии», «Системы управления и обработки информации в инженерии», «Математические методы моделирования и компьютерные технологии» и «».
The Canonical Operator in Many-Particle Problems and Quantum Field Theory
Maslov V. P., Shvedov O. Y.
Vol. 71. De Gruyter, 2022.
Golubev A., Kovtanyuk A., Lampe R.
Mathematics. 2022. Vol. 10. No. 12.
Нестеренко А. Ю., Астраханцев Р. Г.
В кн.: Алгебра, теория чисел, дискретная геометрия и многомасштабное моделирование: современные проблемы, приложения и проблемы истории Материалы XXI Международной конференции, посвящённой 85-летию со дня рождения А.А. Карацубы. Тула: Тульский государственный педагогический университет им. Л.Н. Толстого, 2022. С. 170-172.
Shchur V., Brandt D. Y., Ilina A. et al.
Biorxiv. 005140. Cold Spring Harbor Laboratory, 2022
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.