Каталог курсов

Дисциплина посвящена изучению основ алгоритмов и программирования на языке Python, без чего невозможен современный анализ данных, как в работе аналитиков в российских компаниях, так и в научно-исследовательских центрах. А также студенты на курсе знакомятся с основами языка R, который является распространённым в академических исследованиях экономистов.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Контрольная работа, онлайн-практикум, проектное задание

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Кочергин И.А., Сидоренко В.Н., Пилсудский П.А., Волков А.

В курсе рассматриваются теоретические основы комбинаторных алгоритмов решения известных задач сетевой и дискретной оптимизации и изучаются часто используемые структуры данных. Особое внимание уделяется применению современных структур данных для эффективной реализации комбинаторных алгоритмов.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, практические занятия, проектные задания

Отчётность по дисциплине:
Контрольная работа, практические задания, итоговый проект

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
4 кредита
144 часа занятий

Преподаватель
Горденко Мария Константиновна

Курс предоставляет студентам глубокое понимание в области анализа экономических явлений с использованием современных эконометрических методов. Студенты изучают модели для пространственных данных, продвинутые методы оценки причинно-следственных связей и эконометрические модели с ограниченной зависимой переменной. Курс акцентирует внимание на тестировании гипотез, анализе больших данных и применении разнообразных методов в экспериментальных и квазиэкспериментальных условиях. Программа включает в себя как теоретические основы, так и практические навыки в области продвинутой эконометрики.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Домашние задания, устные опросы

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
4 кредита
144 часа занятий

Преподаватели
Сучкова Ольга Владимировна,
Векерле Константин Владимирович
Мирзоян Ашот Гамлетович

Курс по машинному обучению предоставляет студентам глубокое понимание фундаментальных принципов анализа данных и методов машинного обучения. Программа охватывает различные типы задач, от регрессии и классификации до кластеризации и анализа временных рядов. Студенты приобретут практические навыки, в том числе оценки качества моделей и выбора оптимальных подходов. Курс также ставит перед студентами задачу понимания принципов регуляризации и построения ансамблевых моделей. Обучение включает в себя введение в нейронные сети, что делает его актуальным и востребованным в контексте современных тенденций в области данных и искусственного интеллекта. Полученные знания позволят студентам успешно решать сложные задачи анализа данных в различных областях.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Домашние работы, тестирование на каждом занятии, коллоквиум

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
6 кредитов
216 часа занятий

Преподаватели
Иванов Михаил Алоизович,
Машин Иван Сергеевич

Курс микроэкономики предоставляет студентам углубленное изучение моделей рыночной динамики и экономического равновесия. Включая темы инвестиций, потребительского выбора в непрерывном времени, асимметрии информации и анализа рыночных структур, программа обеспечивает полное понимание сложных экономических взаимосвязей. Студенты приобретают навыки анализа поведения фирм, ценовой дискриминации и воздействия внешних эффектов. Курс также рассматривает сценарии потребительского выбора в условиях неопределенности, уделяя особое внимание теории ожидаемой полезности. Это обеспечивает студентам необходимые знания для более глубокого взгляда на микроэкономические процессы.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Задачи, упражнения, эссе, групповой проект

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
4 кредита
144 часа занятий

Преподаватели
Антипина Ольга Николаевна
Вереникин Алексей Олегович

Цель курса — углубление теоретических знаний в макроэкономике, использование математических методов и развитие навыков анализа данных, прогнозирования и оценки эффектов фискальной и монетарной политики. Студенты изучат теорию экономического роста, включая конвергенцию и эндогенный рост с научно-техническим прогрессом. Также анализируется воздействие бюджетно-налоговой политики, проблемы Парето-оптимальности и динамической неэффективности. Обсуждаются последствия инфляции и кредитно-денежной политики, а также теория реального делового цикла, включая проблемы реализации макроэкономической политики.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Домашние работы, выполнение проектных заданий

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
4 кредита
144 часа занятий

Преподаватели
Туманова Елена Алексеевна
Шагас Наталия Леонидовна
Добронравова Елизавета Петровна

В рамках курса по машинному обучению студенты углубят свои знания в оптимизации и методах градиентного спуска, регуляризации, а также изучат сверточные нейросети для анализа изображений. Темы включают в себя задачи ранжирования, рекомендательные системы, марковские модели, байесовские методы, глубокое обучение без учителя, включая автокодировщики и состязательные сети. Курс завершится обучением с подкреплением, где рассматриваются уравнения Беллмана и модели глубокого обучения, такие как DQN и DDQN.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Домашние работы, письменный экзамен

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часа занятий

Преподаватели
Илишаев С.И. (Сбер), Кирпа В.Д. (Сбер), Никонов М.В. (ВК)

Дисциплина нацелена на обучение студентов основным методам и инструментам анализа и прогнозирования последствий монетарной политики в современных экономических условиях. Основной задачей курса является ознакомление студентов с экономическими моделями, которые позволяют оценивать влияние изменений ключевых монетарных параметров на инфляцию, экономический рост и другие макроэкономические показатели. Кроме того, студенты будут изучать методы принятия решений в области монетарной политики и анализировать их эффективность с целью разработки наиболее оптимальных стратегий для центральных банков и финансовых институтов.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Домашние работы, выполнение проектных заданий

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Картаев Филипп Сергеевич,
ассистент Колесник Софья Игоревна

В рамках дисциплины изучаются общие вопросы новой институциональной экономики в свете соотношения с другими направлениями экономических исследований, в первую очередь – с неоклассической теорией: экспериментальное объяснение значения институтов, объяснения институтов через призму моделей индивидуального выбора и теории игр, определения и классификации институтов, правил, трансакций, трансакционных издержек. В рамках второго блока тем изучаются различные исследовательские подходы, с формировавшиеся в рамках новой институциональной экономической теории, а именно: экономическая теория трансакционных издержек, теория управления поведением исполнителя, экономическая теория прав собственности, новая экономическая история. В завершающей части курса обсуждаются интегральные вопросы, касающиеся институциональной теории государства, институциональных изменений и методологического статуса новой институциональной экономической теории.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Домашние задания, письменные контрольные работы

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Шаститко Андрей Евгеньевич

Цель курса состоит в предоставлении студентам теоретических знаний и практических навыков для анализа данных в банковской сфере с использованием математических методов. Программа включает в себя изучение ключевых функций банков, методов оптимизации капитала, оценку эффективности банков при волатильности валютного курса, а также их адаптацию к финансовым шокам. Особое внимание уделяется источникам данных на уровне банков и их адекватной подготовке для дальнейших эконометрических исследований. Курс также включает практические занятия, в ходе которых студенты проводят анализ реальных данных с использованием пакета программного обеспечения Stata.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Домашние задания, письменные контрольные работы

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Мамонов М.Е.

Дисциплина ориентирована на развитие понимания основных теорий и моделей, объясняющих структуру современных отраслевых рынков и стратегии поведения компаний на них. Курс нацелен на предоставление основных концепций теории организации отраслевых рынков в ряде ключевых направлений исследований, включая горизонтальную и вертикальную дифференциацию продукта, вопросы входа, выхода и структуры рынка, различные теоретические подходы к вертикальным ограничениям, а также экономику сетевых эффектов и платформ. В рамках курса проводится не только теоретический анализ факторов, влияющих на размер компаний, их стратегии и структуру рынка, но также обсуждаются вопросы практического применения изученных моделей в регуляторной области, особенно в контексте антитрастовой политики.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Контрольная работа, коллоквиум, рецензирование статьи, групповой проект

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Павлова Н.С., Челноков А.Ю.

Цель дисциплины заключается в ознакомлении студентов с основными методами и результатами исследований в области поведенческой и экспериментальной экономики, а также освоении принципов разработки собственных экономических экспериментов. В рамках этого курса студенты участвуют в экономических экспериментах, которые не только моделируют экономические взаимодействия, но и иллюстрируют механизмы управления, распределения ресурсов и формирования цен. Дисциплина "Поведенческая экономика" рекомендуется для изучения в магистратуре, так как расширяет знания о возможных инструментальных методах, которые могут применяться в научной работе, включая подготовку магистерских диссертаций.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Разбор кейсов, подготовка эссе

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Никишина Елена Николаевна,
Коргин Николай Андреевич (РАН),
Корепанов Всеволод Олегович (РАН)

Целью освоения дисциплины является изучение основ работы современных СУБД и их принципиальных различий. Основной упор делается на реляционные СУБД и практикам работы с данными, хранящимся в них для достижений поставленных задач при анализе данных. Значительное внимание уделяется обсуждению синтаксиса языка SQL при этом рассматриваются отличия в поведении различных СУБД. Обсуждаются различные способы взаимодействия с СУБД с помощью популярного ЯП - Python. Рассматриваются многочисленные примеры решения конкретных задач при анализе данных: доступ к данным и их агрегация.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Кочергин И.А., Липунцов Ю.П.

Курс "Продуктовая аналитика" предоставляет глубокое понимание ключевых аспектов анализа продуктов и внедрения эффективных стратегий. В теме 1 рассматриваются основы метрик в продуктовой аналитике, включая North Star Metric, unit-экономику и воронки продукта. Разбираются типы метрик и их роль в оценке здоровья продукта. Тема 2 фокусируется на роли продуктового аналитика в команде, взаимодействии с заказчиками и разработкой, а также на логировании и написании технического задания. В теме 3 подробно рассматриваются АБ-тесты, их дизайн, критерии принятия гипотез, а также методы увеличения мощности и ситуации, когда АБ-тесты нецелесообразны. Курс развивает навыки анализа и принятия решений в области продуктового менеджмента.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Домашние задания

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Лосева Екатерина Александровна (Яндекс)

Цель курса "Эконометрика временных рядов" заключается в том, чтобы предоставить слушателям углубленное понимание основных моделей временных рядов, их особенностей и свойств, а также обеспечить практические навыки применения этих моделей при анализе динамики реальных экономических систем. Студенты изучат методы прогнозирования, анализа трендов, и оценки влияния различных факторов на экономические процессы.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Домашние задания, письменные контрольные работы

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Зямалов В.Е. (ИПЭИ РАНХиГС)

Социологические методы исследований (опросы и их обработка, интервью и т.д.) широко применяются в академических и прикладных исследованиях по экономике. Умение комбинировать применение социологических и экономических методов повышает точность результатов и позволяет избежать ложных выводов. Курс посвящен применению методов количественной и качественной социологии, включая подготовку и проведение опросов, интервью, обработку социологических данных, их анализ статистическим инструментарием. В курсе используются кейсы из личного опыта преподавателей. Слушатели курса по его окончанию получат навыки проведения исследования с использованием социологических данных от А до Я.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Кейс-задание по анализу данных, собранных в результате проведения социологического опроса.

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Ситкевич Даниил Андреевич,
Брызгалин Виктор Аркадьевич

Дисциплина фокусируется на многомерном анализе временных рядов и предоставляет студентам необходимые навыки для интерпретации и обоснования результатов макроэконометрического моделирования, что позволяет использовать полученные знания для прогнозирования экономических показателей и оценки последствий различных экономических политик, например, денежно-кредитной или бюджетно-налоговой. Курс охватывает как теоретические основы, так и практическую реализацию, включая написание программного кода и другие практические навыки.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Домашние работы, групповой исследовательский проект

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Зубарев А.В. (ИПЭИ РАНХиГС),
Колесник С.И.

Курс предоставляет обзор основных моделей общего равновесия в макроэкономике, с акцентом на динамической оптимизации. На первом этапе, студенты ознакомятся с базовой моделью реального делового цикла, изучая изменения макроэкономических переменных в ходе цикла и решая задачи домохозяйства и фирмы. Далее, будет рассмотрено применение метода Бланшара-Кана для решения моделей реального делового цикла, включая лог-линеаризацию уравнений и симуляцию траекторий. Курс также включает модели с монополистической конкуренцией, влияние денег на функцию полезности, и неокейнсианские модели с шоками совокупного спроса. В заключение, студенты освоят пакет Dynare и проведут калибровку параметров DSGE модели на российских данных.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Домашние задания, письменные контрольные работы

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Замниус А.В., Шпилевая А.,
Мартьянова Е.В. (ИЭП им. Е.Т. Гайдара) 

Курс представляет собой обширный обзор фундаментальных тем в экономической истории, освещая ключевые аспекты долгосрочного развития. В первой теме анализируются закономерности изменений численности населения, доходов и продолжительности жизни. Вторая тема рассматривает мальтузианскую модель и модель единой теории роста, объясняя стагнацию доходов и изменение темпов роста после 1800 года. Третья тема касается человеческого капитала и демографического перехода, исследуя факторы, способствующие снижению рождаемости. В последней теме рассматривается влияние институтов и культур на экономическое развитие. Основной акцент делается на анализе эмпирических данных и теоретических моделей.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Доклад статей, реферат, контрольные работы

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Натхов Тимур Владимирович

Курс предоставляет студентам углубленное понимание методов эмпирического анализа в области конкуренции и антимонопольного законодательства. Темы включают введение в структурные и приведенные формы рынков, анализ границ рынков, моделирование спроса, оценку издержек фирмы, модели входа, идентификацию неконкурентного поведения и оценку эффектов сделок экономической концентрации. Курс ориентирован на использование кейсов и активно использует современные методы исследований в области эконометрики. Основная литература включает работы ведущих экономистов и законы о защите конкуренции.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Домашние задания, письменные контрольные работы

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Маркова Ольга Анатольевна, Ионкина Карина Александровна, Морозов Антон Николаевич

Курс представляет глубокий обзор основных концепций и методов анализа сетевых данных. Студенты ознакомятся с матрицами смежности, инцидентности, и характеристиками вершин и ребер. Рассматриваются модели формирования графа, такие как случайный граф Эрдеша-Реньи, модель Барабаши-Альберт и Уоттса-Строгатца. Анализируется предсказательная аналитика на сетевых данных, включая исследования социальных сетей. Курс также включает в себя обзор сетевых статистических моделей, с фокусом на эффекте группы, эффекте разлива и эффекте соседа. Оценка эффектов разлива и соседа обсуждается в контексте их применения в экономике труда и экономике развития.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Практические задания

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Клачкова Ольга Александровна, Калашнов Георгий Юрьевич

Дисциплина «Теория игр» знакомит слушателей с основными концепциями теории бескоалиционных игр. Изучаются основные понятия и методы решения игр с привязкой к экономическим моделям (прежде всего, из области микроэкономики и экономики отраслевых рынков). Основной акцент в курсе сделан на изучение бескоалиционных игр с неполной информацией. В частности, достаточно подробно изучаются темы по теории аукционов и сигнальным играм.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Контрольные работы

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Челноков Александр Юрьевич

Курс освещает байесовский подход в статистике, фокусируясь на моделировании в бизнесе. В теме 1 рассматриваются основы байесовской статистики, формула Байеса, и вводится PyMC. Тема 2 посвящена байесовским ABCDE-тестам, восстановлению параметров и использованию Dask и Xarray. В теме 3 студенты изучают отладку байесовского вывода с использованием HMC и решение вычислительных проблем. Тема 4 охватывает временные ряды, гауссовские процессы и их применение в прогнозировании с учетом трендов и сезонности. Курс включает практические задания в Yandex DataSphere для практического применения навыков.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Домашние работы, групповой проект

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Кочуров Максим Вадимович (PyMC Labs),
Зайцев Илья Сергеевич (Wildberries банк, МГУ)
ассистент: Иванов Михаил Алоизович (МГУ)

Дисциплина представляет введение в архитектуру и задачи информационных систем. Рассматриваются модели поиска, включая булеву и векторную, а также методы оценки их эффективности. Темы включают в себя расширение запросов, создание тезаурусов, вероятностные модели и алгоритмы ранжирования. Методы обработки словосочетаний, анализ тональности, кластеризация текстов, векторные представления слов, аннотирование текстов и вопросно-ответный поиск также рассматриваются в контексте автоматической классификации и обработки текстовых данных. Курс включает в себя практические задания и реальные приложения в области чат-ботов и поисковых систем.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Домашние задания, контрольные работы

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Лукашевич Н.В., Иванов М.А.

Курс "Пространственная эконометрика" предоставляет углубленное понимание анализа пространственных данных в экономике. Студенты изучат методы выявления пространственной зависимости, применяя географически взвешенные регрессии и модели пространственных панельных данных. Освоив пространственные регрессионные модели и модели с ограниченной зависимой переменной, они научатся интерпретировать результаты и применять полученные знания к анализу экономических явлений, таких как конвергенция регионов. Курс включает практические задания с использованием программного обеспечения, такого как R и GeoDa, для решения реальных задач в пространственной экономике.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Контрольные работы, практические задания

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Каныгина Надежда Геннадьевна

Курс представляет собой введение в методы и технологии анализа данных, применяемые в маркетинге. Студенты изучат основы сбора, обработки и интерпретации данных для принятия маркетинговых решений. Темы включают в себя анализ клиентского поведения, создание целевых рекламных кампаний и оценку эффективности маркетинговых стратегий. Курс также охватывает практические аспекты работы с инструментами анализа данных, такими как Python, R и специализированные маркетинговые платформы.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Контрольные работы

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Садчиков К.О. (МТС диджитал)

Курс "Анализ данных в городских исследованиях" представляет собой объединение теоретических знаний и практических навыков. В ходе обучения рассматриваются определения города, применяется программное обеспечение QGIS для работы с пространственными данными. Изучаются вопросы экономики и планирования городов, а также микро-основы городских агломераций. Курс также охватывает использование R для геокодинга и пространственного мэтчинга с целью решения конкретных задач, таких как границы и миграция в городах.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Контрольные работы, практические задания

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Баранова Лариса Романовна, Ветеринаров Виктор Викторович

Дисциплина «Геоинформационные системы и искусственный интеллект в демографических исследованиях» нацелена на ознакомление слушателей с современными методами и технологиями пространственного моделирования в демографических исследованиях. Изучаются методы в сфере поиска, структурирования, анализа и картографирования геоданных по социально-демографическим метрикам развития территорий на разных территориальных уровнях – мир, страна, регион, город/муниципалитет, квартал. По итогам изучения курса слушатели смогут начать самостоятельное погружение в процесс профессиональной разработки социально-демографических геоинформационных систем, разрабатывать демографические прогнозы для задач органов власти/бизнеса, готовить собственные тематические карты.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Домашние работы, групповой проект

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Панин А. Н. (Географический факультет МГУ)

Курс представляет введение в различные математические модели, с фокусом на агент-ориентированных, системно-динамических, дискретно-событийных и вычислимых моделях общего равновесия. В теме 1 обсуждаются типы математических моделей и преимущества агентных моделей. Тема 2 знакомит с системно-динамическим моделированием, включая модель диффузии инноваций. Тема 3 касается дискретно-событийного моделирования с примером банковского отделения. Тема 4 представляет агент-ориентированный подход с моделями сегрегации и распространения инфекции. Тема 5 знакомит с вычислимыми моделями общего равновесия, используя примеры российской экономики.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Домашние задания, эссе

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Бахтизин А.Р. (ЦЭМИ РАН),
Рощина Я.А

Курс "Основы информационной безопасности" предоставляет всесторонний обзор современных методов защиты информации. Разделы включают в себя историю криптографии, математические основы криптосистем, криптопротоколы аутентификации и ЭЦП, прикладные криптопротоколы, а также аспекты в обеспечении ИБ в цифровом пространстве. Студенты овладеют ключевыми понятиями симметричной и асимметричной криптографии, научатся анализировать уязвимости и проводить тестирование на проникновение. Курс также затрагивает современные угрозы, социальную инженерию и методы обеспечения цифровой гигиены. Обучение включает в себя как теоретические основы, так и практические навыки, необходимые для эффективной работы в области информационной безопасности.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Контрольные работы, коллоквиум, реферат

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Применко Эдуард Андреевич

Адаптационный курс, цель которого состоит в изучении принципов выбора математических моделей статистических закономерностей в массивах больших данных, накопленных в результате процессов, протекающих в условиях стохастической неопределенности. Основной упор делается на описание асимптотических аппроксимаций и на энтропийный подход. Значительное внимание уделяется обсуждению условий применимости вероятностных моделей и, в частности, условий применимости предельных теорем теории вероятностей. Обсуждаются обобщения классических предельных теорем на выборки случайного объема. Определяется роль и место дисциплины в системе математических знаний. Устанавливаются связи между различными разделами математики и стохастическим анализом. Рассматриваются многочисленные примеры анализа конкретных данных, в частности, финансовых индексов.

Активности в рамках дисциплины:
Интерактивные семинары, индивидуальные и групповые консультации

Отчётность по дисциплине:
Контрольные работы, коллоквиум, реферат

Форма отчетности по курсу
Экзамен

Трудоемкость
3 кредита
108 часов занятий

Преподаватели
Лукаш Е.Н.