למידת מכונה: מסטטיסטיקה לרשתות עצביות - קורס 21,000 רובל. מחינוך פתוח, הכשרה 15 שבועות, כ-10 שעות שבועיות, תאריך: 3 בדצמבר 2023.
Miscellanea / / December 07, 2023
בית הספר הגבוה לכלכלה של אוניברסיטת המחקר הלאומי היא אוניברסיטת מחקר שמבצעת את משימתה באמצעות פעילויות מדעיות-חינוכיות, פרויקטיות, מומחה-אנליטיות וסוציו-תרבותיות המבוססות על פעילויות מדעיות וארגוניות בינלאומיות תקנים.
אנו מכירים בעצמנו כחלק מהקהילה האקדמית הגלובלית; אנו רואים בשותפות בינלאומית ומעורבות באינטראקציה גלובלית באוניברסיטאות כמרכיבי מפתח בתנועה שלנו קדימה. כאוניברסיטה רוסית, אנו פועלים לטובת רוסיה ואזרחיה.
האוניברסיטה שלנו היא צוות של מדענים, צוות, סטודנטים לתארים מתקדמים וסטודנטים אשר נבדל במחויבות פנימית לשמירה על סטנדרטים אקדמיים גבוהים בפעילותם. אנו שואפים לספק את התנאים הנוחים ביותר להתפתחות של כל אחד מחברי הצוות שלנו.
הערכים שלנו:
- המרדף אחר האמת
- שיתוף פעולה ועניין אחד בשני
- כנות ופתיחות
- חופש אקדמי וניטרליות פוליטית
- מקצועיות, דרישה עצמית ואחריות
- תפקיד ציבורי פעיל
כיום בית הספר הגבוה לכלכלה הוא:
- 4 קמפוסים: מוסקבה, סנט פטרבורג, ניז'ני נובגורוד, פרם
- ~7000 מורים וחוקרים
- 50,400+סטודנטים
- 100,800 בוגרים
אלמנט חדש של מערכת החינוך הרוסית - קורסים מקוונים פתוחים - ניתן להעביר לכל אוניברסיטה. אנו הופכים זאת לתרגול אמיתי, ומרחיבים את גבולות החינוך לכל תלמיד. מגוון שלם של קורסים מאוניברסיטאות מובילות. אנו פועלים באופן שיטתי ליצירת קורסים לחלק הבסיסי של כל תחומי ההכשרה, ומבטיחים שכל אוניברסיטה תוכל לשלב בצורה נוחה ורווחית את הקורס בתוכניות החינוכיות שלה.
"חינוך פתוח" היא פלטפורמה חינוכית המציעה קורסים מקוונים מסיביים מרוסית מובילה אוניברסיטאות שהתאחדו כדי לספק לכולם את האפשרות לקבל השכלה גבוהה באיכות גבוהה חינוך.
כל משתמש יכול לקחת קורסים מאוניברסיטאות רוסיות מובילות לחלוטין בחינם ובכל זמן, וסטודנטים של אוניברסיטאות רוסיות יוכלו לספור את תוצאות הלמידה שלהם באוניברסיטה שלהם.
בוגר אוניברסיטת מוסקבה. לומונוסוב בשנת 2013 עם תואר במתמטיקה שימושית ומדעי המחשב. החל לעבוד בבית הספר הגבוה לכלכלה ב-2016. הוא מלמד קורסים בנושא למידת מכונה עבור ביג דאטה ומבוא ללמידה עמוקה. תחומי עניין מקצועיים: לימוד מכונה חינוך 2013 מומחיות: אוניברסיטת מוסקבה. M.V. לומונוסוב, התמחות "מתמטיקה שימושית ומדעי המחשב" ניסיון מקצועי Yandex Data Factory - Data Scientist - 2015-הווה. Ozon.ru - נתוני לידים Scientist - 2014-2015 Ozon.ru - Data Scientist - 2012-2014 פרסים והישגים תודות מהפקולטה למדעי המחשב של בית הספר הגבוה לכלכלה של אוניברסיטת המחקר הלאומית (אוגוסט 2018) המורה הטוב ביותר - 2018, 2017
אני עובד כמדען נתונים ב-Yandex. אני נלחם בספאם, הונאה ותוכן רעיל באמצעות למידת מכונה. לפני כן עבד כאנליסט בסברבנק. בניתי שם מודלים כדי לחזות סדרות זמן. בוגר הפקולטה לכלכלה. אני סטודנט לתואר שני הלומד את היישום של למידת מכונה לכלכלה. אני מלמד קורסים שונים הקשורים לניתוח נתונים, סטטיסטיקה ולמידת מכונה בבית הספר הגבוה לכלכלה של אוניברסיטת המחקר הלאומי וב-RANEPA.
תפקיד: מרצה בכיר, הפקולטה למדעי המחשב, המחלקה לביג דאטה ואחזור מידע.
בוגר הפקולטה למתמטיקה חישובית וקיברנטיקה של אוניברסיטת מוסקבה ב-2013. החל לעבוד בבית הספר הגבוה לכלכלה ב-2016. הוא מלמד קורסים בנושא מבוא לניתוח נתונים, מבוא ללמידת מכונה ומדעי נתונים יישומיים.
סגן ראש החוג, מרצה בכיר, הפקולטה למדעי המחשב, המחלקה לביג דאטה ואחזור מידע; מנהלת פרויקטים, מנחה אקדמית, הפקולטה למדעי המחשב, המרכז להשתלמויות; ראש מעבדה, הפקולטה למדעי המחשב, המחלקה לביג דאטה ואחזור מידע, מעבדת מחקר לניתוח נתונים בטכנולוגיות פיננסיות; מנהל אקדמי של התכנית החינוכית "מתמטיקה שימושית ומדעי המחשב".
תחומי עניין מקצועיים: ניתוח נתונים, למידת מכונה, ניתוח ועיבוד טקסט אוטומטי השכלה 2013 מומחיות: אוניברסיטת מוסקבה. M.V. לומונוסוב, התמחות "מתמטיקה שימושית ומדעי המחשב" ניסיון מקצועי עבד בחברות Bioclinicum, Forecsys, Ozone. מאז 2014 הוא עובד ב-Yandex. משנת 2016 הוא עובד בפקולטה למדעי המחשב בבית הספר הגבוה לכלכלה של אוניברסיטת המחקר הלאומית, שם הוא מלמד קורסים במגמה "אינטלקטואל". ניתוח נתונים", פיתח ומלמד קורס למידת מכונה בתכנית "מתמטיקה שימושית ו אינפורמטיקה". משנת 2019 - מנהל אקדמי של התכנית "מתמטיקה שימושית ואינפורמטיקה". פרסים והישגים המורה הטוב ביותר - 2019, 2018, 2017
מטרת הקורס "שיטות חדשניות להוראת שפות זרות" היא להעניק הכשרה תיאורטית ומעשית לסטודנטים: בתורת הוראת שפות זרות; על שליטה בשיטות חדשניות להוראת שפות זרות במרחב החינוכי הדיגיטלי; על פיתוח מיומנויות מעשיות בעיצוב משימות מוכוונות בעיות, מבוססות פרויקטים ומשחקיות להוראת שפות זרות.
3,8
לימוד יסודות התיאוריה והפרקטיקה של יצירה והפעלה של מערכות מסד נתונים. פיתוח דרישות טכניות למסד הנתונים, עיצוב רעיוני, לוגי, פיזי, ארגון אחסון, עיבוד נתונים ואחזור מידע, כתיבת מפעילי מניפולציה...
3,3