Lineáris algebra: ötlettől képletig - ingyenes tanfolyam az Open Education-tól, képzés 6 hét, heti 6-7 órában, Időpont: 2023. december 3.
Vegyes Cikkek / / December 09, 2023
A National Research University Higher School of Economics egy olyan kutatóegyetem, amely ezen keresztül végzi küldetését nemzetközi tudományos és szervezeti alapokon nyugvó tudományos-oktatási, projekt-, szakértői-elemző és szociokulturális tevékenységek szabványoknak.
Elismerjük magunkat a globális akadémiai közösség részének, előrelépésünk kulcselemének tartjuk a nemzetközi partnerséget és a globális egyetemi interakcióban való részvételt. Orosz egyetemként Oroszország és polgárai érdekében dolgozunk.
Egyetemünk tudósokból, alkalmazottakból, végzős hallgatókból és hallgatókból álló csapat, akiket az a belső elkötelezettség jellemez, hogy tevékenységük során magas szintű tudományos színvonalat tartsanak fenn. Arra törekszünk, hogy csapatunk minden tagja számára a legkedvezőbb feltételeket biztosítsuk a fejlődéshez.
Az értékeink:
- Az igazság keresése
- Együttműködés és egymás iránti érdeklődés
- Őszinteség és nyitottság
- Akadémiai szabadság és politikai semlegesség
- Professzionalizmus, igényesség és felelősség
- Aktív közéleti pozíció
Ma a Közgazdasági Felsőiskola:
- 4 CAMPUSZ: MOSZKVA, SZENTPÉTERVÁR, NYIZSNIJ NOVGOROD, PERM
- ~7000 TANÁR ÉS KUTATÓ
- 50 400+ DIÁK
- 100 800 VÉGZETT
Az orosz oktatási rendszer új eleme - a nyílt online kurzusok - bármely egyetemre átvihető. Ezt valódi gyakorlattá tesszük, kiterjesztve minden tanuló számára az oktatás határait. A vezető egyetemek kurzusainak teljes skálája. Szisztematikusan azon dolgozunk, hogy minden képzési terület alaprészéhez kurzusokat hozzunk létre, biztosítva, hogy bármely egyetem kényelmesen és nyereségesen integrálhassa a kurzust oktatási programjaiba.
Az „Open Education” egy oktatási platform, amely hatalmas online kurzusokat kínál a vezető oroszoktól egyetemek, amelyek összefogtak annak érdekében, hogy mindenki számára biztosítsák a lehetőséget a magas színvonalú felsőoktatás megszerzésére oktatás.
Bármely felhasználó teljesen ingyenesen és bármikor részt vehet a vezető orosz egyetemek kurzusaiban, az orosz egyetemek hallgatói pedig megszámolhatják tanulmányi eredményeiket az egyetemen.
Borisz Demesev az Alkalmazott Közgazdaságtan Tanszék Matematikai Közgazdaságtan és Ökonometriai Tanszékének adjunktusa. 2003-ban szerzett alap- és mesterképzést a Közgazdaságtudományi Felsőoktatási Iskolában, a közgazdasági elemzés matematikai módszerei szakon.
Boris széleskörű (több mint 10 éves) tanítási tapasztalattal rendelkezik. Ökonometriát, valószínűségszámítást és sztochasztikus elemzést tanít. Többször nyerte meg a Közgazdasági Felsőoktatási Iskola „Legjobb tanár” pályázatát. Gyakornokot a London School of Economics-on ökonometria és pénzügyi sztochasztikus elemzés szakon, a párizsi Sobronn-1 Egyetemen és az olaszországi Luccai Egyetemen szerzett. c 2009–2010-ben matematikai statisztikát tanított a belgiumi Louvain-la-Neuve Katolikus Egyetemen.
Boris létrehozta és fenntartja a pokrovka11.wordpress.com blogot, ahol anyagokat tesznek közzé a tanszék különböző témáiról, valamint a programozás világának híreit.
Általában jól ismeri a modern számítástechnikát, szemináriumaihoz (ökonometria, valószínűségszámítás) anyagokat publikál a nyilvánosság számára. Boris kurzusain az R statisztikai csomag használatára tanítja a hallgatókat, bemutatva, hogyan tudják a gyakorlatban alkalmazni a képzés során megszerzett tudást.
Boris kutatási érdeklődési köre az adatelemzés, a bayesi módszerek, a sztochasztikus elemzés és az ökonometria területein van. Boris jelenleg Ph.D. disszertációján dolgozik. A közelmúltban Dmitrij Borzikh mellett Boris kiadott egy ökonometriai problémakönyvet, amelyben elméleti és gyakorlati feladatokat is kínálnak a hallgatóknak.
Szakmai érdeklődés:
adatvizualizáció
Bayesi megközelítés
Oktatás
2003
Mesterképzés: Közgazdaságtudományi Felsőoktatási Kar, Közgazdaságtudományi Kar, „A gazdasági elemzés matematikai módszerei” szak
2001
Alapképzés: Közgazdasági Felsőoktatási Iskola, Kar: Közgazdaságtan, „Közgazdaságtan” szak
Kiegészítő oktatás / Továbbképzés / Gyakornoki hely
"Ökonometria R-ben" kurzus, előadó D. Fantazzini, 2014. szeptember-október, Közgazdasági Felsőiskola
"Térökonometria" kurzus, oktató A.K. Bera, Illinois Egyetem, USA, 2014. június 2-6, Higher School of Economics
Az Essexi Egyetem nyári iskolája, "Hierarchical Models", 2012. augusztus
Díjak és eredmények
2010. július A Nemzettudományi Egyetem Oktatási Innovációs Alap pályázatának nyertese az „Aukciós modellezés” tárgyú távoktatási program projektjével.
2011. november A Nemzeti Kutatóegyetem Közgazdaságtudományi Felsőoktatási Iskola Oktatási Innovációs Alap pályázatának nyertese egy eredeti fejlesztéssel „Screencast Series on ökonometriai modellezés egyetemisták számára nem matematikai ill. a Közgazdaságtudományi Kar gyakorlatorientált szakirányai a Gretl szabadon terjesztett, platformokon átívelő ökonometriai csomagban" (társszerzője Vakulenko E.S. és Ratnikova T.A.).
„Elismerés – 15 év sikeres munka” érem Nemzeti Kutatóegyetem Közgazdaságtudományi Felsőoktatási Iskola (2018. január)
Köszönet a Felsőfokú Közgazdaságtudományi Iskolától (2013. november)
Köszönet a Felsőfokú Közgazdaságtudományi Iskolától (2012. december)
Legjobb tanár – 2019, 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011
Tanulmányi pótlék (2017-2018, 2016-2017, 2015-2016)
1. Vektorok és akciók velük
Az első fejezetben megismerkedünk a vektorokkal, és megtanuljuk, mi az a lineáris operátor, megtanulunk néhány operátort invertálni és transzponálni. Az előadás végén pedig sajátvektorok és sajátértékek jelennek meg a színpadon.
A második fejezetben megtanuljuk, hogyan írjunk fel tetszőleges lineáris operátort egy számtáblázat segítségével, hogyan találjuk ki a számtáblák szorzásának módját, és hogyan rendszerezzük az egyenletrendszer megoldásának módszerét a Gauss-algoritmusba.
3. Mátrix determináns és inverz mátrix
A harmadik fejezetben megtanuljuk a területeket és térfogatokat számoló mátrixok definiálását. Az inverz mátrixot többféleképpen kell megtalálnia.
4. Spektrális dekompozíció
A 4. fejezetben megtudhatja, hogyan kereshet sajátértékeket és sajátvektorokat egy mátrixból. Ezen ismeretek felhasználásával megtanuljuk ábrázolni a négyzetes mátrixot három egyszerűbb mátrix szorzataként és a mestervetítést az előrejelzések készítéséhez.
Az utolsó előtti ötödik fejezetben másodfokú formák képeit láthatjuk, és azt is megtanuljuk, hogyan határozzuk meg a másodfokú formák értékkészletét, amit jelhatározottságnak nevezünk.
6. Szinguláris érték dekompozíció és főkomponens módszer
Az utolsó hatodik fejezetben megismerjük tetszőleges mátrix három egyszerű szorzatára való SVD-felbontásának varázslatát, és megértjük a dekompozíció statisztikai értelmezését - a főkomponensek módszerét.
A „Mechanika” általános kurzus az általános fizika tanfolyam része. A hallgatók megismerkednek az alapvető mechanikai jelenségekkel és elméleti leírásuk módszereivel. Az előadások videófelvételeket tartalmaznak a vizsgált mechanikai jelenségek fizikai bemutatásáról. Tanfolyam építése...
3,3