Лектор: Пекарский Сергей Эдмундович, PhD, руководитель департамента теоретической экономики, профессор кафедры макроэкономического анализа ВШЭ. «Анализ данных в финансах». Специализация дает знания в экономике и финансовой аналитике, навыки работы с большими данными, понимание, как строить аналитические моделеи для уверенной работы в области финтеха. Программа создана на базе успешного опыта бакалавриата «Прикладная математика и информатика» НИУ ВШЭ и многолетней работы London School of Economics and Political Science (University of London). Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и один из крупнейших российских девелоперов «Самолет» открывают новую магистерскую программу «Анализ данных в девелопменте». Похожее изображение Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) первым из российских вузов начнет формировать компетенции по работе с большими данными (Big Data).
Варианты обучения
- Бесплатный онлайн курс по фундаментальному анализу от ВШЭ
- НИУ ВШЭ: готовность бизнеса к экономике данных
- Самые интересные цифры исследований ВШЭ за 2023 год
- Другие олимпиады 2022/2023 года
- Похожие вакансии
- Содержание
"Как анализ данных помогает в бизнесе? Case study". Вебинар программы Экономический анализ НИУ ВШЭ
Эти алгоритмы помогают превратить гигантский объем информации в ценный ресурс и даже товар, который может использоваться для бизнес-прогнозирования, моделирования, отслеживания социальных взаимодействий. В 2021 г. Каждый источник данных генерирует свой тип информации, который в итоге определяет возможности и направления ее анализа. Информацию, передаваемую между различным оборудованием, считываемую с цифровых датчиков или радиочастотных меток, каждая пятая организация использует прежде всего для обеспечения безопасности. Наиболее широкое распространение технологии сбора, обработки и анализа больших данных в 2021 г. В будущем технологии анализа больших данных вкупе с искусственным интеллектом позволят кредитным и страховым организациям составлять индивидуальные предложения, оценивать траты и образ жизни клиентов.
Они не только используют технологии анализа больших данных, но и сами создают новые решения в этой области для других организаций. Технологические компании активно обучают своих голосовых помощников, технику, приложения на массивах данных для предоставления различных сервисов — от техподдержки до услуг «умного дома». Усилился спрос на большие данные в сфере оптовой и розничной торговли.
Поступать на программу приглашают, прежде всего, выпускников математических, технических и девелоперских факультетов, обладающих навыками программирования, а также знаниями в области математического анализа и статистики, теории вероятностей, линейной алгебры, алгоритмов и структур данных.
Какую программу выбрать? Если у этих программ так много общего, то возникают закономерные вопросы: в чём тогда разница и какую программу выбрать? Разница между программами будет заключаться в специализации: Магистратура ИТМО специализируется на разработке программного обеспечения и смежных областях, в том числе на теории языков программирования и применении методов машинного обучения при разработке ПО. Магистратура ВШЭ будет специализироваться на машинном обучении и анализе данных, позволяя абитуриенту освоить как базовые, так и достаточно продвинутые и современные темы в области машинного обучения и анализа данных подробнее о том, каких студентов ожидают на этой программе, написано здесь. Как следствие, эти две магистерские программы практически не пересекаются по курсам: программа магистерской программы ВШЭ. Несмотря на это, мы хотели бы сохранить возможность взаимодействия этих двух программ между собой. О чём идет речь?
После окончания точно знаю, что буду продолжать проходить ШАДовские курсы и прокачивать себя! ШАД — это любовь! Павел Самыгин год выпуска 2022 В ШАДе лучший процесс обучения, с которым я сталкивался на текущий момент. Здесь горят глаза не только у однокурсников, но, что важно, и у преподавателей. В ШАДе преподают люди, которые делают это не потому, что надо, а потому что им самим интересно, потому что они готовы копаться в этом всё свободное время и делиться с другими тем, что нового происходит в отрасли. Мне кажется, ШАД — это пример того, каким должно быть образование: не заучивание чего-то по давным давно написанным учебникам, а получение из первых рук знаний, которые являются востребованными прямо сейчас. Анастасия Попова год выпуска 2019 Лично я пошла в науку, а не в промышленное программирование, потому что мне хочется развивать Computer Science — а если ты работаешь в корпорации, то твоё решение обычно приносит пользу только непосредственному заказчику. Современное машинное обучение устроено так, что без научной составляющей невозможно реализовать продукт. Существует «общий котёл» научных достижений, в который учёные приносят свои исследования и из которого промышленные разработчики могут черпать идеи для создания новых технологий. Тут преподают лучшие специалисты в области CS в Москве, которые к тому же любят свои предметы. И это передаётся, конечно. Хочется ботать, задачки решать. Я думаю, сильные преподаватели приходят сюда из-за того, что студенты хорошие, а студенты из-за того, что преподаватели сильные. В общем, очень удачно круг замкнулся. После учёбы в ШАДе можно легко найти интересную работу. Во-первых, ты уже примерно понимаешь, чем тебе интересно заниматься, во-вторых, тебя скорее всего в десять мест позовут и везде захотят взять. Арсений Савин год выпуска 2012 ШАД для меня стал местом, где изучают «науку с человеческим лицом», действительно интересные и злободневные вещи, которых обычно так не хватает в традиционных университетах. Хватало и сложной математики, и экспериментов вроде «а давайте прикрутим ещё вот такую эвристику и посмотрим, что получится».
Яндекс Образование
ВШЭ начнет готовить специалистов по Big Data | Бесплатный курс от Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» по фундаментальному анализу Все желающие регимся — учимся — применяем с. |
Данные и деньги: как устроена экономика данных в России и в мире | infoинформация по программе Экономика и анализ данных в НИУ ВШЭ на основании всех вариантов, которые есть в базе сайта. |
ВШБ НИУ ВШЭ представила результаты исследования «Главные российские IT-тренды 2024» | | Команды студентов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ продемонстрировали высокие результаты. |
Бесплатный онлайн курс по фундаментальному анализу от ВШЭ | Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ проанализировал, насколько активно российские организации применяют технологии сбора, обработки и анализа больших данных. |
НИУ ВШЭ: готовность бизнеса к экономике данных | Исследователи из факультета экономических наук Национального исследовательского университета Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ) провели анализ прибыльности. |
В НИУ ВШЭ проанализировали экономическую ситуацию в Европе и США
38.03.01–Экономика профили Экономика Совместная программа по экономике НИУ ВШЭ и РЭШ Экономика и анализ данных отделение Факультет экономических наук егэ 1русский язык 2математика 3иностранный язык 4информатика и ИКТ или обществознание. Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики. Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и девелоперская компания "Самолет" открывают новую магистерскую программу "Анализ данных в девелопменте", говорится в Недвижимость РИА Новости, 16.05.2023. ИТ Компании сообщают: Итоги школы по практическому программированию и анализу данных. Ученые из Высшей Школы Экономики весь год следили за трендами и писали о самых важных изменениях в России и за рубежом.
Новости по теме:
- Условия поступления
- MARKET.CNEWS
- Очное обучение (контракт)
- Итоги школы по практическому программированию и анализу данных | Новости ИТ Компаний
НИУ ВШЭ будет готовить специалистов анализа данных в девелопменте
Образовательная программа «Экономика и анализ данных» реализуется факультетом экономических наук (ФЭН) ВШЭ и факультетом компьютерных наук (ФКН) ВШЭ. Открыт прием заявок на совместную программу РЭШ и ШАД Яндекса «Экономика и анализ данных». СДВГ может быть полезен руководителямИсследователи из Санкт-Петербургской школы экономики и менеджмента НИУ ВШЭ Полина Артамошина и Галина Широкова совместно с зарубежными коллегами изучили влияние поведенческих проявлений синдрома дефицита. Высшая школа экономики (ВШЭ) Национального исследовательского университета выпустила исследование об инвестициях в России в год пандемии коронавируса. Образовательная программа «Экономика и анализ данных» реализуется факультетом экономических наук (ФЭН) ВШЭ и факультетом компьютерных наук (ФКН) ВШЭ.
Высшая школа экономики (Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Пермь)
вшэ экономика и анализ данных | Дзен | Студенты программы «Прикладной анализ данных» получают как фундаментальную математическую подготовку, так и самые современные знания в области программирования и информатики, и учатся применять их на практике. |
[ДОД 2021] Бакалавриат «Экономика и анализ данных» - YouTube | В стенах СберУниверситета 7 марта состоялось открытие Весенней экономической школы Сбера и Высшей школы экономики (ВШЭ), которая стартовала в рамках Всероссийской олимпиады студентов «Я — профессионал». |
Телеграм канал ФКН НИУ ВШЭ - fcs_hse | Высшая школа экономики активно сотрудничает с ведущими компаниями и организациями, которые занимаются анализом данных. |
Более 10 тысяч студентов ВШЭ сдали экзамен по цифровым компетенциям
ИТ Компании сообщают: Итоги школы по практическому программированию и анализу данных. Онлайн-магистратура «Экономический анализ» стартовала в НИУ ВШЭ в 2021 году и сразу начала пользоваться успехом среди абитуриентов. В итоге поступил на Совместный Бакалавриат НИУ ВШЭ и РЭШ по экономике, поскольку 1) это место — лучший бакалавриат по экономике в России по мнению многих и, 2) как следствие, большинство дипломников Всероса шло туда и сработал peer effect, а еще потому что 3). Специальность "Экономика" в вузе предназначена для тех, кто хочет получить знания в области экономической теории, анализа и планирования. Высшая школа экономики (ВШЭ) Национального исследовательского университета выпустила исследование об инвестициях в России в год пандемии коронавируса.
Высшая школа экономики прикладной анализ данных
Он также подчеркнул важность создания экосистемы и инструментария, позволяющих сократить издержки на поиск и создание новых продуктов. Ранее Цукерберг впервые за 11 лет опубликовал пост в Twitter. Подписывайтесь на «Газету. Ru» в Дзен и Telegram.
Я уверен, что, даже учитывая все шероховатости с текущий геополитической ситуацией, МИЭФ остаётся на лидирующих позиция среди всех экономических программ в России - благодаря обучению в магистратуре на другом факультете я четко осознал невероятный отрыв МИЭФа от всех остальных в плане внедрения новейших образовательных практик и прогрессивного подхода организации учебной программы. Если у Вас будут какие-то вопросы по опыту обучения здесь, можете написать мне в ТГ: kiryanovvlad 1.
Сочетание этих факторов — колебание цены во времени, тематическое моделирование и тональность новостей — позволяет рассчитать коэффициент STTM. Если он больше единицы, то акции вырастут в цене, если меньше — упадут. В рамках исследования было проанализировано более 197 тысяч экономических статей из российских СМИ и использованы данные котировок наиболее ликвидных акций российских компаний за восемь лет, с 2013 по 2021 год. Эффективность метода STTM проверялась с помощью теста на причинность по Грейнджеру: авторы исследования изучали причинно-следственную связь между новостным потоком, разбитым на темы, и колебаниями котировок акций.
Кроме того, на основании полученных прогнозов моделировалась возможная инвестиционная стратегия, эффективность которой оценивалась по коэффициенту Шарпа — показателю эффективности инвестиционного портфеля.
Учеба на Совбаке разбита по семестрам а не как в Вышке — по модулям , в каждом семестре на протяжении трех лет студент должен прослушать по 5 курсов, а в последний год — по 3. В неделю в среднем пары занимали сравнительно немного — 10 часов, однако большая часть образования была воплощена в самостоятельной работе и закрытии нескончаемых дедлайнов. Так, на последней неделе первого семестра мне нужно было сдать 5 экзаменов и решить 6 домашних заданий. Благо, режим каникул как в школе немного спасал положение и давал возможность отдохнуть в середине семестра. Второй курс прошел значительно проще, поскольку к его началу я уже научился учиться на Совбаке. К концу второго года обучения я даже устроился Стажером-Исследователем в Лабораторию Спорта Вышки, в которой занимался разработкой теоретико-игровой модели употребления допинга.
Третий курс был пиком моего образовательного успеха: из 10 прослушанных курсов 9 я закрыл на высший балл. Вместе с этим я занимался репетиторством по олимпиадной экономике и успевал отдыхать и проводить время с друзьями. К концу третьего года обучения я устроился работать в Центральный Банк, где достаточно быстро вырос до Ведущего Экономиста и благополучно уволился из него в середине четвертого курса, чтобы иметь возможность написать хороший диплом. Диплом я в итоге защитил на 9. Полезные предметы Естественно, базой моего экономического образования являются математические дисциплины: матан, линал, дифференциальные уравнения, теория вероятности и случайные процессы. Но в этих дисциплинах и кроется главный, на мой взгляд, недостаток Совбака — местами их читают "на пальцах", не вдаваясь в формальные подробности доказательства теорем и корректности используемых методов.