Μηχανική μάθηση: από στατιστικές στα νευρωνικά δίκτυα - μάθημα 21.000 ρούβλια. από Ανοικτή εκπαίδευση, εκπαίδευση 15 εβδομάδων, περίπου 10 ώρες την εβδομάδα, Ημερομηνία: 3 Δεκεμβρίου 2023.
μικροαντικείμενα / / December 07, 2023
Το National Research University Higher School of Economics είναι ένα ερευνητικό πανεπιστήμιο που εκτελεί την αποστολή του μέσω επιστημονικές-εκπαιδευτικές, project, εμπειρογνώμονες-αναλυτικές και κοινωνικοπολιτιστικές δραστηριότητες βασισμένες σε διεθνείς επιστημονικές και οργανωτικές πρότυπα.
Αναγνωρίζουμε τους εαυτούς μας ως μέρος της παγκόσμιας ακαδημαϊκής κοινότητας· θεωρούμε ότι η διεθνής συνεργασία και η συμμετοχή στην παγκόσμια αλληλεπίδραση των πανεπιστημίων αποτελούν βασικά στοιχεία της προοδευτικής μας κίνησης. Ως ρωσικό πανεπιστήμιο, εργαζόμαστε προς όφελος της Ρωσίας και των πολιτών της.
Το πανεπιστήμιό μας είναι μια ομάδα επιστημόνων, προσωπικού, μεταπτυχιακών φοιτητών και φοιτητών που διακρίνονται από μια εσωτερική δέσμευση για τη διατήρηση υψηλών ακαδημαϊκών προτύπων στις δραστηριότητές τους. Προσπαθούμε να παρέχουμε τις πιο ευνοϊκές συνθήκες για την ανάπτυξη κάθε μέλους της ομάδας μας.
Οι αξίες μας:
- Η αναζήτηση της αλήθειας
- Συνεργασία και ενδιαφέρον ο ένας για τον άλλον
- Ειλικρίνεια και διαφάνεια
- Ακαδημαϊκή ελευθερία και πολιτική ουδετερότητα
- Επαγγελματισμός, αυταπαίτηση και υπευθυνότητα
- Ενεργός δημόσια θέση
Σήμερα η Ανώτατη Οικονομική Σχολή είναι:
- 4 ΚΑΜΠΟΥΣΕΣ: ΜΟΣΧΑ, ΑΓΙΑ ΠΕΤΡΟΥΒΟΥΛΗ, ΝΙΖΝΙ ΝΟΒΓΚΟΡΟΔ, ΠΕΡΜ
- ~7000 ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟΙ ΚΑΙ ΕΡΕΥΝΗΤΕΣ
- 50.400+ΜΑΘΗΤΕΣ
- 100.800 ΑΠΟΦΟΙΤΟΙ
Ένα νέο στοιχείο του ρωσικού εκπαιδευτικού συστήματος - ανοιχτά διαδικτυακά μαθήματα - μπορεί να μεταφερθεί σε οποιοδήποτε πανεπιστήμιο. Κάνουμε αυτό μια πραγματική πρακτική, διευρύνοντας τα όρια της εκπαίδευσης για κάθε μαθητή. Πλήρες φάσμα μαθημάτων από κορυφαία πανεπιστήμια. Εργαζόμαστε συστηματικά για τη δημιουργία μαθημάτων για το βασικό μέρος όλων των τομέων κατάρτισης, διασφαλίζοντας ότι κάθε πανεπιστήμιο μπορεί άνετα και κερδοφόρα να ενσωματώσει το μάθημα στα εκπαιδευτικά του προγράμματα
Η "Open Education" είναι μια εκπαιδευτική πλατφόρμα που προσφέρει μαζικά διαδικτυακά μαθήματα από κορυφαία ρωσικά πανεπιστήμια που έχουν ενώσει τις δυνάμεις τους για να παρέχουν σε όλους την ευκαιρία να λάβουν ανώτερη εκπαίδευση υψηλής ποιότητας εκπαίδευση.
Οποιοσδήποτε χρήστης μπορεί να παρακολουθήσει μαθήματα από κορυφαία ρωσικά πανεπιστήμια εντελώς δωρεάν και ανά πάσα στιγμή, και οι φοιτητές των ρωσικών πανεπιστημίων θα μπορούν να μετρούν τα μαθησιακά τους αποτελέσματα στο πανεπιστήμιό τους.
Αποφοίτησε από το Κρατικό Πανεπιστήμιο της Μόσχας. Lomonosov το 2013 με πτυχίο Εφαρμοσμένων Μαθηματικών και Επιστήμης Υπολογιστών. Ξεκίνησε να εργάζεται στην Ανώτατη Οικονομική Σχολή το 2016. Διδάσκει μαθήματα μηχανικής μάθησης για μεγάλα δεδομένα και εισαγωγή στη βαθιά μάθηση. Επαγγελματικά ενδιαφέροντα: μηχανική μάθηση Εκπαίδευση 2013 Ειδικότητα: Κρατικό Πανεπιστήμιο της Μόσχας. M.V. Lomonosov, ειδικότητα "Εφαρμοσμένα Μαθηματικά και Επιστήμη Υπολογιστών" Επαγγελματική εμπειρία Yandex Data Factory - Data Scientist - 2015-σήμερα. Ozon.ru - Δεδομένα μολύβδου Scientist - 2014-2015 Ozon.ru - Data Scientist - 2012-2014 Βραβεία και επιτεύγματα Ευγνωμοσύνη από τη Σχολή Επιστήμης Υπολογιστών του Εθνικού Ερευνητικού Πανεπιστημίου Ανώτατη Σχολή Οικονομικών Επιστημών (Αύγουστος 2018) Καλύτερος καθηγητής – 2018, 2017
Εργάζομαι ως Data Scientist στο Yandex. Καταπολεμώ το ανεπιθύμητο περιεχόμενο, την απάτη και το τοξικό περιεχόμενο χρησιμοποιώντας μηχανική εκμάθηση. Πριν από αυτό, εργάστηκε ως αναλυτής στη Sberbank. Έφτιαξα μοντέλα εκεί για να προβλέψω χρονοσειρές. Αποφοίτησε από την Οικονομική Σχολή. Είμαι μεταπτυχιακός φοιτητής που μελετά την εφαρμογή της μηχανικής μάθησης για οικονομικά. Διδάσκω διάφορα μαθήματα που σχετίζονται με την ανάλυση δεδομένων, τη στατιστική και τη μηχανική μάθηση στην Ανώτατη Οικονομική Σχολή του Εθνικού Ερευνητικού Πανεπιστημίου και στο RANEPA.
Θέση: Ανώτερη Λέκτορας, Σχολή Πληροφορικής, Τμήμα Ανάκτησης Μεγάλων Δεδομένων και Πληροφοριών.
Αποφοίτησε από τη Σχολή Υπολογιστικών Μαθηματικών και Κυβερνητικής του Κρατικού Πανεπιστημίου της Μόσχας το 2013. Ξεκίνησε να εργάζεται στην Ανώτατη Οικονομική Σχολή το 2016. Διδάσκει μαθήματα για την Εισαγωγή στην Ανάλυση Δεδομένων, την Εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση και την Εφαρμοσμένη Επιστήμη Δεδομένων.
Αναπληρωτής Προϊστάμενος Τμήματος, Ανώτερος Λέκτορας, Σχολή Επιστήμης Υπολογιστών, Τμήμα Ανάκτησης Μεγάλων Δεδομένων και Πληροφοριών. Υπεύθυνος Έργου, Ακαδημαϊκός Επόπτης, Σχολή Επιστήμης Υπολογιστών, Κέντρο Συνεχιζόμενης Εκπαίδευσης. Προϊστάμενος Εργαστηρίου, Σχολή Επιστήμης Υπολογιστών, Τμήμα Ανάκτησης Μεγάλων Δεδομένων και Πληροφοριών, Ερευνητικό Εργαστήριο για Ανάλυση Δεδομένων στις Χρηματοοικονομικές Τεχνολογίες. Ακαδημαϊκός διευθυντής του εκπαιδευτικού προγράμματος «Εφαρμοσμένα Μαθηματικά και Επιστήμη Υπολογιστών».
Επαγγελματικά ενδιαφέροντα: ανάλυση δεδομένων, μηχανική μάθηση, ανάλυση και αυτόματη επεξεργασία κειμένου Εκπαίδευση 2013 Ειδικότητα: Κρατικό Πανεπιστήμιο της Μόσχας. M.V. Lomonosov, ειδικότητα "Εφαρμοσμένα μαθηματικά και πληροφορική" Επαγγελματική εμπειρία Εργάστηκε στις εταιρείες Bioclinicum, Forecsys, Ozone. Από το 2014 εργάζεται στη Yandex. Από το 2016 εργάζεται στη Σχολή Επιστήμης Υπολογιστών στην Ανώτατη Οικονομική Σχολή του Εθνικού Ερευνητικού Πανεπιστημίου, όπου διδάσκει μαθήματα στο «Διανοούμενο» ελάσσονα. ανάλυση δεδομένων», ανέπτυξε και διδάσκει μάθημα μηχανικής μάθησης στο πρόγραμμα «Εφαρμοσμένα Μαθηματικά και Πληροφορικής». Από το 2019 - ακαδημαϊκός διευθυντής του προγράμματος «Εφαρμοσμένα Μαθηματικά και Πληροφορική». Βραβεία και επιτεύγματα Καλύτερος δάσκαλος – 2019, 2018, 2017
Σκοπός του μαθήματος «Καινοτόμες μέθοδοι διδασκαλίας ξένων γλωσσών» είναι η παροχή θεωρητικής και πρακτικής κατάρτισης στους φοιτητές: στη θεωρία της διδασκαλίας ξένων γλωσσών. για την κατάκτηση καινοτόμων μεθόδων διδασκαλίας ξένων γλωσσών στον ψηφιακό εκπαιδευτικό χώρο. σχετικά με την ανάπτυξη πρακτικών δεξιοτήτων στο σχεδιασμό εργασιών προσανατολισμένων σε προβλήματα, βασισμένες σε έργα και παιχνιδιών για τη διδασκαλία ξένων γλωσσών.
3,8
Μελετώντας τις βασικές αρχές της θεωρίας και της πρακτικής δημιουργίας και λειτουργίας Συστημάτων Βάσεων Δεδομένων. Ανάπτυξη τεχνικών απαιτήσεων για τη βάση δεδομένων, εννοιολογικό, λογικό, φυσικό σχεδιασμό, οργάνωση αποθήκευσης, επεξεργασία δεδομένων και ανάκτηση πληροφοριών, χειριστές χειρισμού γραφής...
3,3