Linearna algebra: od ideje do formule - brezplačen tečaj Open Education, usposabljanje 6 tednov, od 6 do 7 ur na teden, datum: 3. december 2023.
Miscellanea / / December 09, 2023
Nacionalna raziskovalna univerza Višja ekonomska šola je raziskovalna univerza, ki svoje poslanstvo uresničuje prek znanstveno-izobraževalne, projektne, strokovno-analitične in sociokulturne dejavnosti na podlagi mednarodnih znanstvenih in organizacijskih standardi.
Prepoznavamo se kot del svetovne akademske skupnosti, mednarodno partnerstvo in vpetost v globalno univerzitetno interakcijo smatramo kot ključna elementa našega premika naprej. Kot ruska univerza delamo v korist Rusije in njenih državljanov.
Našo univerzo sestavlja ekipa znanstvenikov, osebja, podiplomskih študentov in študentov, ki jih odlikuje notranja predanost ohranjanju visokih akademskih standardov pri svojih dejavnostih. Prizadevamo si zagotoviti čim ugodnejše pogoje za razvoj vsakega člana naše ekipe.
Naše vrednote:
- Iskanje resnice
- Sodelovanje in zanimanje drug za drugega
- Iskrenost in odkritost
- Akademska svoboda in politična nevtralnost
- Strokovnost, samozahtevnost in odgovornost
- Aktivno javno stališče
Danes je Višja ekonomska šola:
- 4 KAMPUSI: MOSKVA, SANKT PETERBURG, NIŽNI NOVGOROD, PERM
- ~7000 UČITELJEV IN RAZISKOVALCEV
- 50.400+ŠTUDENTOV
- 100.800 DIPLOMANTOV
Nov element ruskega izobraževalnega sistema - odprte spletne tečaje - je mogoče prenesti na katero koli univerzo. To postane prava praksa, ki širi meje izobraževanja za vsakega študenta. Celoten nabor tečajev vodilnih univerz. Sistematično si prizadevamo ustvariti tečaje za osnovni del vseh področij usposabljanja, s čimer zagotavljamo, da lahko katera koli univerza priročno in donosno vključi tečaj v svoje izobraževalne programe
"Open Education" je izobraževalna platforma, ki ponuja obsežne spletne tečaje vodilnih ruskih strokovnjakov univerze, ki so združile moči, da bi vsakomur omogočile kakovostno visokošolsko izobrazbo izobraževanje.
Vsak uporabnik se lahko popolnoma brezplačno in kadar koli udeleži tečajev vodilnih ruskih univerz, študenti ruskih univerz pa bodo lahko svoje učne rezultate upoštevali na svoji univerzi.
Boris Demeshev je višji predavatelj na Katedri za matematično ekonomijo in ekonometrijo, Katedra za uporabno ekonomijo. Na Višji ekonomski šoli je leta 2003 diplomiral in magistriral iz Matematičnih metod ekonomske analize.
Boris ima bogate izkušnje (več kot 10 let) s poučevanjem. Poučuje ekonometrijo, teorijo verjetnosti in stohastično analizo. Večkrat je zmagal na tekmovanju »Naj učitelj« Višje ekonomske šole. Opravljal je prakso na London School of Economics iz ekonometrije in stohastične analize v financah, na Univerzi Sobronn-1 v Parizu in na Univerzi Lucca v Italiji. c V letih 2009–2010 je poučeval matematično statistiko na katoliški univerzi Louvain-la-Neuve v Belgiji.
Boris je ustvaril in vzdržuje blog pokrovka11.wordpress.com, kjer so objavljena gradiva o različnih vsebinah katedre ter novice iz sveta programiranja.
Dobro pozna sodobne računalniške tehnologije na splošno in gradiva za svoje seminarje (ekonometrija, teorija verjetnosti) objavlja v javnosti. Na svojih tečajih Boris uči študente uporabe statističnega paketa R in pokaže, kako lahko v resnici uporabijo znanje, pridobljeno med usposabljanjem.
Boris se raziskovalno ukvarja s področja analize podatkov, Bayesovih metod, stohastične analize in ekonometrije. Boris trenutno dela na doktorski disertaciji. Pred kratkim je Boris z Dmitryjem Borzykhom izdal problemsko knjigo o ekonometriji, kjer so študentom na voljo teoretične in praktične vaje.
Poklicni interesi:
vizualizacijo podatkov
Bayesov pristop
izobraževanje
2003
Magisterij: Višja ekonomska šola, Ekonomska fakulteta, specialnost “Matematične metode ekonomske analize”
2001
Diploma: Višja ekonomska šola, Ekonomska fakulteta, specialnost "Ekonomija"
Dodatno izobraževanje / Izpopolnjevanje / Pripravništva
Predmet "Ekonometrija v R", predavatelj D. Fantazzini, september-oktober 2014, Višja ekonomska šola
Predmet "Prostorska ekonometrija", predavatelj A.K. Bera, Univerza Illinois, ZDA, 2.-6.6.2014, Visoka ekonomska šola
Poletna šola Univerze v Essexu, Združeno kraljestvo, "Hierarchical Models", avgust 2012
Nagrade in dosežki
julij 2010 Zmagovalec natečaja Izobraževalno-inovacijskega sklada Nacionalne raziskovalne univerze Visoka ekonomska šola s projektom za program učenja na daljavo pri predmetu »Auction Modeling«.
november 2011 Zmagovalec natečaja Izobraževalno-inovacijskega sklada Nacionalne raziskovalne univerze Visoka ekonomska šola z izvirnim razvojem »Screencast Series o ekonometričnem modeliranju za dodiplomske študente nematematičnih in v prakso usmerjene specializacije Ekonomske fakultete v prosto distribuiranem medplatformskem ekonometričnem paketu Gretl" (v soavtorstvu z Vakulenko E.S. in Ratnikovo T.A.).
Medalja »Priznanje – 15 let uspešnega dela« Nacionalna raziskovalna univerza Visoka ekonomska šola (januar 2018)
Zahvala Višje ekonomske šole (november 2013)
Zahvala Višje ekonomske šole (december 2012)
Naj učitelj – 2019, 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011
Dodatek za študijsko delo (2017-2018, 2016-2017, 2015-2016)
1. Vektorji in akcije z njimi
V prvem poglavju se bomo seznanili z vektorji in izvedeli kaj je linearni operator, naučili se bomo invertirati in transponirati nekatere operatorje. In na koncu predavanja se bodo na odru pojavili lastni vektorji in lastne vrednosti.
V drugem poglavju se bomo naučili, kako s tabelo števil zapisati poljuben linearni operator, izumili način za množenje tabel števil in sistematizirali metodo reševanja sistema enačb v Gaussov algoritem.
3. Matrična determinanta in inverzna matrika
V tretjem poglavju se bomo naučili definirati matrike, ki izračunavajo površine in prostornine. Inverzno matriko boste morali najti na več načinov.
4. Spektralna razgradnja
V 4. poglavju se boste naučili, kako poiskati lastne vrednosti in lastne vektorje iz matrike. Z uporabo tega znanja se bomo naučili predstaviti kvadratno matriko kot produkt treh enostavnejših matrik in obvladati projekcijo za napovedovanje.
V predzadnjem petem poglavju bomo videli slike kvadratnih oblik, naučili pa se bomo tudi, kako določiti množico vrednosti kvadratne oblike, ki jo imenujemo predznačna določnost.
6. Razčlenitev singularne vrednosti in metoda glavnih komponent
V zadnjem šestem poglavju bomo spoznali čare SVD razgradnje poljubne matrike na produkt treh enostavnih in dojeli statistično interpretacijo razgradnje - metodo glavnih komponent.
Splošni predmet "Mehanika" je del splošnega predmeta fizike. Študentje se seznanijo z osnovnimi mehanskimi pojavi in metodami njihovega teoretičnega opisa. Predavanja vključujejo videoposnetke fizikalnih demonstracij proučevanih mehanskih pojavov. Gradnja tečaja ...
3,3