Álgebra linear: da ideia à fórmula - curso gratuito da Open Education, treinamento 6 semanas, de 6 a 7 horas semanais, Data: 3 de dezembro de 2023.
Miscelânea / / December 09, 2023
A Escola Superior de Economia da National Research University é uma universidade de pesquisa que desempenha sua missão por meio de atividades científico-educacionais, de projeto, periciais-analíticas e socioculturais baseadas em pesquisas científicas e organizacionais internacionais padrões.
Reconhecemo-nos como parte da comunidade académica global; consideramos a parceria internacional e o envolvimento na interação universitária global como elementos-chave do nosso avanço. Como universidade russa, trabalhamos em benefício da Rússia e dos seus cidadãos.
Nossa universidade é formada por uma equipe de cientistas, funcionários, pós-graduandos e estudantes que se diferenciam pelo compromisso interno de manter elevados padrões acadêmicos em suas atividades. Esforçamo-nos por proporcionar as condições mais favoráveis ao desenvolvimento de cada membro da nossa equipa.
Nossos valores:
- A busca da verdade
- Cooperação e interesse mútuo
- Honestidade e abertura
- Liberdade acadêmica e neutralidade política
- Profissionalismo, exigência e responsabilidade
- Posição pública ativa
Hoje a Escola Superior de Economia é:
- 4 CAMPUS: MOSCOVO, SÃO PETERSBURGO, NIZHNY NOVGOROD, PERM
- ~7.000 PROFESSORES E PESQUISADORES
- Mais de 50.400 ESTUDANTES
- 100.800 GRADUADOS
Um novo elemento do sistema educacional russo - cursos on-line abertos - pode ser transferido para qualquer universidade. Tornamos isso uma prática real, expandindo os limites da educação para cada aluno. Uma gama completa de cursos das principais universidades. Trabalhamos sistematicamente para criar cursos para a parte básica de todas as áreas de formação, garantindo que qualquer universidade possa integrar o curso de forma conveniente e lucrativa em seus programas educacionais.
"Open Education" é uma plataforma educacional que oferece cursos on-line massivos dos principais líderes russos universidades que uniram forças para proporcionar a todos a oportunidade de receber um ensino superior de alta qualidade Educação.
Qualquer usuário pode fazer cursos nas principais universidades russas de forma totalmente gratuita e a qualquer momento, e os estudantes das universidades russas poderão contar seus resultados de aprendizagem em sua universidade.
Boris Demeshev é professor sênior do Departamento de Economia Matemática e Econometria do Departamento de Economia Aplicada. Concluiu a licenciatura e o mestrado na Escola Superior de Economia em 2003 com a licenciatura em Métodos Matemáticos de Análise Económica.
Boris tem uma vasta experiência (mais de 10 anos) no ensino. Ensina econometria, teoria das probabilidades e análise estocástica. Ganhou repetidamente o concurso “Melhor Professor” da Escola Superior de Economia. Realizou estágios na London School of Economics em econometria e análise estocástica em finanças, na Universidade de Sobronn-1 em Paris e na Universidade de Lucca na Itália. c Em 2009–2010 lecionou estatística matemática na Universidade Católica de Louvain-la-Neuve, na Bélgica.
Boris criou e mantém o blog pokrovka11.wordpress.com, onde são postados materiais sobre diversos assuntos do departamento, além de novidades do mundo da programação.
Ele é bem versado em modernas tecnologias de informática em geral e publica materiais para seus seminários (econometria, teoria das probabilidades) em domínio público. Em seus cursos, Boris ensina os alunos a utilizar o pacote estatístico R, mostrando como na realidade eles podem aplicar os conhecimentos adquiridos durante a formação.
Os interesses de investigação de Boris residem nas áreas de análise de dados, métodos bayesianos, análise estocástica e econometria. Boris está atualmente trabalhando em sua tese de doutorado. Recentemente, com Dmitry Borzykh, Boris publicou um livro de problemas sobre econometria, onde são oferecidos aos alunos exercícios teóricos e práticos.
Interesses profissionais:
Visualização de dados
Abordagem bayesiana
Educação
2003
Mestrado: Escola Superior de Economia, Faculdade: Economia, especialidade “Métodos matemáticos de análise económica”
2001
Licenciatura: Escola Superior de Economia, Faculdade: Economia, especialidade "Economia"
Educação adicional / Treinamento avançado / Estágios
Curso “Econometria em R”, docente D. Fantazzini, setembro-outubro de 2014, Escola Superior de Economia
Curso "Econometria Espacial", professor A.K. Bera, Universidade de Illinois, EUA, 2 a 6 de junho de 2014, Escola Superior de Economia
Escola de Verão da Universidade de Essex, Reino Unido, "Modelos Hierárquicos", agosto de 2012
Prêmios e conquistas
Julho de 2010 Vencedor do concurso do Fundo de Inovação Educacional da Escola Superior de Economia da National Research University com projeto de programa de ensino à distância na disciplina “Modelagem de Leilões”.
Novembro de 2011 Vencedor do concurso do Fundo de Inovação Educacional da Escola Superior de Economia da National Research University com o desenvolvimento original "Série Screencast sobre modelagem econométrica para alunos de graduação em matemática e especializações orientadas para a prática da Faculdade de Economia no pacote econométrico multiplataforma distribuído gratuitamente Gretl" (em coautoria com Vakulenko E.S. e Ratnikova T.A.).
Medalha "Reconhecimento - 15 anos de trabalho de sucesso" Escola Superior de Economia da National Research University (janeiro de 2018)
Agradecimento da Escola Superior de Economia (novembro de 2013)
Agradecimento da Escola Superior de Economia (dezembro de 2012)
Melhor professor – 2019, 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011
Subsídio de trabalho académico (2017-2018, 2016-2017, 2015-2016)
1. Vetores e ações com eles
No primeiro capítulo conheceremos vetores e aprenderemos o que é um operador linear, aprenderemos a inverter e transpor alguns operadores. E ao final da palestra, autovetores e autovalores aparecerão no palco.
No segundo capítulo, aprenderemos como escrever qualquer operador linear usando uma tabela de números, inventaremos uma maneira de multiplicar tabelas de números e sistematizaremos o método de resolução de um sistema de equações no algoritmo gaussiano.
3. Determinante de matriz e matriz inversa
No terceiro capítulo aprenderemos a definir matrizes que calculam áreas e volumes. Você terá que encontrar a matriz inversa de várias maneiras.
4. Decomposição espectral
No Capítulo 4, você aprenderá como encontrar autovalores e autovetores de uma matriz. Usando esse conhecimento, aprenderemos a representar uma matriz quadrada como o produto de três matrizes mais simples e dominar a projeção para fazer previsões.
No penúltimo quinto capítulo veremos imagens de formas quadráticas, e também aprenderemos como determinar o conjunto de valores de uma forma quadrática, que é chamado de definição de sinal.
6. Decomposição de valor singular e método de componentes principais
No último sexto capítulo, aprenderemos a magia da decomposição SVD de qualquer matriz no produto de três simples, e compreenderemos a interpretação estatística da decomposição - o método dos componentes principais.
O curso geral “Mecânica” faz parte do curso de física geral. Os alunos familiarizar-se-ão com os fenómenos mecânicos básicos e os métodos da sua descrição teórica. As palestras incluem gravações de vídeo de demonstrações físicas dos fenômenos mecânicos em estudo. Construindo um curso...
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