Lineaarinen algebra: ideasta kaavaan - ilmainen kurssi Open Educationista, koulutus 6 viikkoa, 6-7 tuntia viikossa, Päivämäärä: 3.12.2023.
Miscellanea / / December 09, 2023
Kansallisen tutkimusyliopiston kauppakorkeakoulu on tutkimusyliopisto, joka toteuttaa tehtäväänsä tieteellis-kasvatus-, projekti-, asiantuntija-analyyttinen ja sosiokulttuurinen toiminta perustuu kansainväliseen tieteelliseen ja organisatoriseen toimintaan standardit.
Tunnustamme itsemme osana globaalia akateemista yhteisöä ja pidämme kansainvälistä kumppanuutta ja osallistumista globaaliin yliopistovuorovaikutukseen eteenpäin viemisessämme. Venäläisenä yliopistona työskentelemme Venäjän ja sen kansalaisten hyväksi.
Yliopistomme koostuu tutkijoista, henkilökunnasta, jatko-opiskelijoista ja opiskelijoista, joille on tunnusomaista sisäinen sitoutuminen korkean akateemisen tason ylläpitämiseen toiminnassaan. Pyrimme tarjoamaan suotuisimmat olosuhteet tiimimme jokaisen jäsenen kehittymiselle.
Meidän arvomme:
- Totuuden tavoittelu
- Yhteistyötä ja kiinnostusta toisiaan kohtaan
- Rehellisyys ja avoimuus
- Akateeminen vapaus ja poliittinen puolueettomuus
- Ammattitaitoa, itsemääräämisoikeutta ja vastuullisuutta
- Aktiivinen julkinen asema
Nykyään kauppakorkeakoulu on:
- 4 KAMPUSTA: MOSKVA, PIETARI, NIŽNI NOVGOROD, PERM
- ~7000 OPETTAJAA JA TUTKIJAA
- 50 400+ OPISKELIJAA
- 100 800 VALMISTEUTTA
Venäjän koulutusjärjestelmän uusi elementti - avoimet verkkokurssit - voidaan siirtää mihin tahansa yliopistoon. Teemme tästä todellisen käytännön laajentaen koulutuksen rajoja jokaiselle opiskelijalle. Täysi valikoima kursseja johtavilta yliopistoilta. Pyrimme systemaattisesti luomaan kursseja kaikkien koulutusalueiden perusosaan varmistaen, että mikä tahansa yliopisto voi kätevästi ja kannattavasti integroida kurssin koulutusohjelmiinsa
"Open Education" on koulutusalusta, joka tarjoaa valtavia verkkokursseja johtavalta venäläiseltä yliopistoja, jotka ovat yhdistäneet voimansa tarjotakseen kaikille mahdollisuuden korkealaatuiseen korkeakoulutukseen koulutus.
Kuka tahansa käyttäjä voi suorittaa kursseja johtavista venäläisistä yliopistoista täysin ilmaiseksi ja milloin tahansa, ja venäläisten yliopistojen opiskelijat voivat laskea oppimistuloksiaan yliopistossaan.
Boris Demeshev on vanhempi lehtori Matemaattisen taloustieteen ja ekonometriikan laitoksella, sovelletun taloustieteen laitoksella. Hän valmistui kauppakorkeakoulun kandidaatin ja maisterin tutkinnoista vuonna 2003 talousanalyysin matemaattisista menetelmistä.
Borisilla on laaja kokemus (yli 10 vuotta) opettamisesta. Opettaa ekonometriaa, todennäköisyyslaskentaa ja stokastista analyysiä. Hän on voittanut toistuvasti Kauppakorkeakoulun ”Paras opettaja” -kilpailun. Hän suoritti harjoittelun Lontoon kauppakorkeakoulussa ekonometriasta ja stokastisesta analyysista rahoituksessa, Sobronn-1-yliopistossa Pariisissa ja Luccan yliopistossa Italiassa. c Vuosina 2009–2010 hän opetti matemaattista tilastoa Louvain-la-Neuven katolisessa yliopistossa Belgiassa.
Boris loi ja ylläpitää blogia pokrovka11.wordpress.com, jossa julkaistaan materiaaleja laitoksen eri aiheista sekä uutisia ohjelmointimaailmasta.
Hän tuntee hyvin modernit tietokonetekniikat yleensä ja julkaisee seminaareihinsa (ekonometria, todennäköisyysteoria) materiaaleja julkisesti. Kurssillaan Boris opettaa opiskelijoita käyttämään tilastopakettia R, joka näyttää kuinka todellisuudessa he voivat soveltaa koulutuksensa aikana hankittua tietoa.
Boriksen tutkimusintressit liittyvät data-analyysiin, Bayesin menetelmiin, stokastiseen analyysiin ja ekonometriaan. Boris työskentelee parhaillaan väitöskirjansa parissa. Äskettäin Boris julkaisi Dmitri Borzykhin kanssa ekonometriaa koskevan ongelmakirjan, jossa opiskelijoille tarjotaan sekä teoreettisia että käytännön harjoituksia.
Ammatilliset kiinnostuksen kohteet:
tietojen visualisointi
Bayesilainen lähestymistapa
koulutus
2003
Maisterin tutkinto: Kauppakorkeakoulu, Tiedekunta: Taloustiede, erikoisuus ”Taloudellisen analyysin matemaattiset menetelmät”
2001
Kandidaatin tutkinto: Kauppakorkeakoulu, Tiedekunta: Taloustiede, erikoisuus "Taloustiede"
Lisäkoulutus / Jatkokoulutus / Harjoittelupaikat
Kurssi "Econometrics in R", lehtori D. Fantazzini, syys-lokakuu 2014, Kauppakorkeakoulu
Kurssi "Spatial Econometrics", lehtori A.K. Bera, University of Illinois, USA, 2.-6.6.2014, Higher School of Economics
Essexin yliopiston kesäkoulu, Iso-Britannia, "Hierarchical Models", elokuu 2012
Palkinnot ja saavutukset
Heinäkuu 2010 Kansallisen tutkimusyliopiston kauppakorkeakoulun Koulutusinnovaatiorahaston kilpailun voittaja etäopiskeluohjelman hankkeella kurssilla ”Huutokauppamallinnus”.
marraskuuta 2011 Kansallisen tutkimusyliopiston kauppakorkeakoulun koulutusinnovaatiorahaston kilpailun voittaja alkuperäisellä kehityksellä "Screencast Series ekonometrisesta mallintamisesta ei-matemaattisen ja kauppatieteiden tiedekunnan käytäntösuuntautuneita erikoisuuksia vapaasti jaettavassa cross-platform-ekonometrisessa paketissa Gretl" (kirjoittaneet yhdessä Vakulenko E.S.:n ja Ratnikovan kanssa T.A.).
Mitali "Tunnistus - 15 vuotta menestyksekästä työtä" Kansallisen tutkimusyliopiston kauppakorkeakoulu (tammikuu 2018)
Kiitokset kauppakorkeakoulusta (marraskuu 2013)
Kauppakorkeakoulun kiitokset (joulukuu 2012)
Paras opettaja – 2019, 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011
Akateeminen työraha (2017-2018, 2016-2017, 2015-2016)
1. Vektorit ja toiminnot niiden kanssa
Ensimmäisessä luvussa tutustumme vektoreihin ja opimme mitä lineaarinen operaattori on, opimme invertoimaan ja transponoimaan joitain operaattoreita. Ja luennon lopussa ominaisvektorit ja ominaisarvot ilmestyvät lavalle.
Toisessa luvussa opimme kirjoittamaan mitä tahansa lineaarista operaattoria käyttämällä lukutaulukkoa, keksimään tavan kertoa lukutaulukot ja systematisoimaan yhtälöjärjestelmän ratkaisumenetelmän Gaussin algoritmiin.
3. Matriisideterminantti ja käänteimatriisi
Kolmannessa luvussa opimme määrittelemään matriiseja, jotka laskevat alueita ja tilavuuksia. Sinun on löydettävä käänteismatriisi useilla tavoilla.
4. Spektrihajoaminen
Luvussa 4 opit löytämään ominaisarvot ja ominaisvektorit matriisista. Tämän tiedon avulla opimme esittämään neliömatriisin kolmen yksinkertaisemman matriisin ja master-projektion tulona ennusteiden tekemiseen.
Toiseksi viimeisessä viidennessä luvussa näemme kuvia neliömuodoista ja opimme myös määrittämään neliömuodon arvojoukon, jota kutsutaan merkkimääräisyydeksi.
6. Yksittäisen arvon hajottelu ja pääkomponenttimenetelmä
Viimeisessä kuudennessa luvussa opimme minkä tahansa matriisin SVD-hajoamisen taikuuden kolmen yksinkertaisen tuotteeksi ja ymmärrämme hajotuksen tilastollisen tulkinnan - pääkomponenttien menetelmän.
Yleiskurssi ”Mekaniikka” on osa yleisen fysiikan kurssia. Opiskelija tuntee mekaaniset perusilmiöt ja niiden teoreettisen kuvauksen menetelmät. Luennot sisältävät videonauhoituksia tutkittavien mekaanisten ilmiöiden fysikaalisista demonstraatioista. Kurssin rakentaminen...
3,3