Fishlake-scripts.ru

Образование и уроки
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Онлайн курсы высшая школа экономики

Онлайн-курсы

Если вы только начинаете знакомиться с анализом данных, то мы рекомендуем пройти бесплатный вводный курс в Яндекс.Практикуме. На курсе вы поймёте, что представляет собой анализ данных, какие процессы он в себя включает и чем занимается аналитик. Изучите азы важнейшего инструмента — языка программирования Python.

Даже если вы не учитесь в ШАДе, у вас всегда есть возможность пройти онлайн-курсы на платформе Coursera , созданные при поддержке преподавателей ШАДа.

В курсе разобраны основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения, таких как классификация, регрессия и кластеризация. Преподаватели рассказывают об основных методах и особенностях машинного обучения, учат оценивать качество модели и понимать, подходит ли она для решения конкретной задачи. У вас есть возможность познакомиться с современными библиотеками, в которых реализованы обсуждаемые модели и методы оценки их качества. В курсе используются данные из реальных задач.

Преподаватели показывают полный цикл анализа, от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества. На курсах учат пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач. Каждый курс включает теорию и практические задания разного уровня сложности. В финале у вас будет возможность заняться разработкой собственных проектов для решения любой актуальной бизнес-задачи. Результатом станет наглядная работающая модель, которую можно применять в работе или демонстрировать на собеседованиях.

Программа предназначена в первую очередь для тех, кто хочет работать с большими объёмами данных: хранить их и строить отказоустойчивые эффективные системы обработки. Однако эта специализация полезна и для интеллектуального анализа данных. Вы получите навыки использования современных платформ и инструментов, выполните четыре проекта и поймёте, как решать самые частые задачи, связанные с большими данными. Пройдя всю программу, вы научитесь обрабатывать данные разными способами, использовать на больших данных методы машинного обучения и внедрять эти методы в продукты.

Программа посвящена глубинному обучению, обучению с подкреплением, автоматической обработке текстов, компьютерному зрению и байесовским методам. Вы получите навыки решения практических задач от победителей соревнований по машинному обучению на платформе Kaggle и учёных, работающих с данными в ЦЕРНе. После окончания семи курсов вы сможете применять современные методы машинного обучения в ваших проектах, поймёте, как обращаться с реальными данными и как эффективнее использовать существующие инструменты.

Программа состоит из пяти курсов, каждый длится пять недель. Преподаватели делятся своим многолетним опытом создания больших проектов на языке C++. Они не пересказывают учебник, а учат решать задачи, с которыми на практике сталкивается большинство разработчиков. Лекции, подаваемые в лёгкой и доступной форме, подкрепляются большим количество задач по программированию. Закончив эту специализацию, вы не только сможете рассуждать о C++, сравнивая его с другими языками, но и получите реальный навык программирования.

Программа включает пять курсов и работу над проектом. Вы познакомитесь с алгоритмами и структурами данных, которые обычно используются для решения задач в компьютерных науках. Во время обучения нужно не только придумывать алгоритмы и оценивать их сложность, но и реализовывать их на выбранном языке программирования. В финале вы поработаете над одним из реальных проектов, предложенных преподавателями: можно будет заняться сборкой генома из миллионов коротких кусочков или научиться строить самый быстрый маршрут между Нью-Йорком и Лос-Анджелесом, анализируя дорожные сети.

Онлайн-курсы весеннего семестра 2019-2020 уч.года

Курсы ИТМО

Авторы курсы

Веб-программирование
запись осуществляется сотрудниками ИТМО после указания эл.почты в профиле студента
Старт 17.02.2020

к.т.н., доцент кафедры компьютерных образовательных технологий Першин Александр Александрович

Введение в цифровую культуру
запись осуществляется сотрудниками ИТМО после указания эл.почты в профиле студента
Старт 17.02.2020

Инновационная экономика и технологическое предпринимательство
запись осуществляется сотрудниками ИТМО после указания эл.почты в профиле студента
Старт 17.02.2020

директор Бизнес-инкубатора ИТМО Гаврилова Елена Юрьевна
к.и.н., заместитель директора НИУ ВШЭ Казин Филипп Александрович
к.э.н., менеджер центра проектного управления и продвижения ИТМО Егошина Екатерина Валерьевна
д.э.н., профессор Иващенко Наталья Павловна
старший преподаватель каф. экономики инноваций МГУ Чашкина Дарья Ивановна
д.э.н., доцент зав. кафедрой производственного менеджмента и трансфера технологий ИТМО Макарченко Марина Арнольдовна

Система информационного моделирования
запись осуществляется сотрудниками ИТМО после указания эл.почты в профиле студента
Старт 17.02.2020

Экономические аспекты в BIM
запись осуществляется сотрудниками ИТМО после указания эл.почты в профиле студента
Старт 17.02.2020

Курсы МГУ
Старт 19.02.2020

Авторы курсы

д.ф.н., заслуженный профессор МГУ имени М.В. Ломоносова Тер-Минасова Светлана Григорьевна

Курсы МИСиС

Авторы курсы

д.т.н., заведующий кафедрой «Техносферная безопасность» НИТУ «МИСиС» Овчинникова Татьяна Игоревна,
д.т.н., профессор кафедры «Техносферная безопасность» НИТУ «МИСиС» Мастрюков Борис Степанович,
к.т.н., доцент кафедры «Техносферная безопасность» НИТУ «МИСиС» Зиновьева Ольга Михайловна,
к.т.н., доцент кафедры «Техносферная безопасность» НИТУ «МИСиС» Меркулова Анна Михайловна,
генеральный директор компании Tactise Козлов Дмитрий

Управление проектами в современной компании
https://openedu.ru/course/misis/PROJECT/
Старт 17.02.2020

к.э.н., доцент базовой кафедры Информационных бизнес систем Ципес Григорий Львович
доцент кафедры Системной и программной инженерии Товб Александр Самуилович
к.т.н., директор ИИБС НИТУ «МИСиС» Нежурина Марина Игоревна
зам. директора ИИБС НИТУ «МИСиС» Коротких Маргарита Геннадиевна

Читать еще:  Курсы повышения квалификации учителя экономики

Курсы Политеха

Авторы курсы

к.ф.-м.н., доцент кафедры экспериментальной физики ИФНиТ СПбПУ Петра Великого Бабаева Марина Алексеевна

Курсы НИУ ВШЭ

Авторы курсы

Анализ инвестиционных проектов и программ
https://openedu.ru/course/hse/AIPP/
Старт 03.02.2020

д.э.н., департамент финансов факультета экономических наук НИУ ВШЭ Теплова Тамара Викторовна

к.ф.н., профессор, руководитель Школы культурологии факультета гуманитарных наук Куренной Виталий Анатольевич

д.и.н., профессор Каменский Александр Борисович, д.и.н., профессор Давыдов Михаил Абрамович,
д.и.н., профессор Данилевский Игорь Николаевич, д.и.н., профессор Керов Валерий Всеволодович,
д.и.н., доцент Школы исторических наук НИУ ВШЭ Новикова Людмила Геннадьевна,
д.и.н., ведущий научный сотрудник Хлевнюк Олег Витальевич,
д.и.н., профессор Будницкий Олег Витальевич

д.п.н., процессор Гулевич Ольга Александровна

к.ф.н., профессор факультета гуманитарных наук Носов Дмитрий Михайлович
к.ф.н., доцент факультета гуманитарных наук Гаспарян Диана Эдиковна
к.ю.н., доцент факультета гуманитарных наук Марей Александр Владимирович
к.ф.н., доцент факультета гуманитарных наук Резвых Петр Владиславович

Курсы СПбГУ

Авторы курсы

старший преподаватель кафедры основ медицинских и специальных знаний Дворяшин Дмитрий Александрович,
д.м.н., профессор кафедры основ медицинских и специальных знаний Кулганов Владимир Александрович,
д.э.н., доцент кафедры основ медицинских и специальных знаний Казаков Николай Петрович,
д.т.н., доцент кафедры основ медицинских и специальных знаний Сорокин Леонид Николаевич,
старший преподаватель кафедры основ медицинских и специальных знаний Степанова Елена Владимировна,
старший преподаватель кафедры основ медицинских и специальных знаний Лукьянова Людмила Анатольевна,
д.в.н., профессор кафедры основ медицинских и специальных знаний Косырев Сергей Викторович,
к.в.н., доцент, заведующий кафедрой основ медицинских и специальных знаний Свитнев Игорь Владимирович

Основы эффективного делового общения
https://openedu.ru/course/spbu/DEL_OBS/
Старт 10.02.2020

к.ю.н., доцент кафедры трудового права и охраны труда Доброхотова Елена Николаевна,
к.п.н., доцент Высшей школы менеджмента Денисов Александр Федорович,
к.ю.н., доцент кафедры трудового права и охраны труда Кузьменко Александр Валентинович,
зам. начальника управления по работе с молодежью Ятина Людмила Ивановна

д.п.н., профессор кафедры теории и истории международных отношений Конышев Валерий Николаевич,
д.п.н., профессор кафедры теории и истории международных отношенийСергунин Александр Анатольевич,
д.п.н., профессор кафедры теории и истории международных отношений Виноградова Светлана Михайловна

д.б.н., д.ф.н., заведующая кафедрой проблем конвергенции естественных и гуманитарных наук Черниговская Татьяна Владимировна
к.ф.н., доцент кафедры проблем конвергенции естественных и гуманитарных наук Слюсарь Наталия Анатольевна
к.ф.н., доцент кафедры общего языкознания Риехакайнен Елена Игоревна и др.

Онлайн-курсы

Если вы только начинаете знакомиться с анализом данных, то мы рекомендуем пройти бесплатный вводный курс в Яндекс.Практикуме. На курсе вы поймёте, что представляет собой анализ данных, какие процессы он в себя включает и чем занимается аналитик. Изучите азы важнейшего инструмента — языка программирования Python.

Даже если вы не учитесь в ШАДе, у вас всегда есть возможность пройти онлайн-курсы на платформе Coursera , созданные при поддержке преподавателей ШАДа.

В курсе разобраны основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения, таких как классификация, регрессия и кластеризация. Преподаватели рассказывают об основных методах и особенностях машинного обучения, учат оценивать качество модели и понимать, подходит ли она для решения конкретной задачи. У вас есть возможность познакомиться с современными библиотеками, в которых реализованы обсуждаемые модели и методы оценки их качества. В курсе используются данные из реальных задач.

Преподаватели показывают полный цикл анализа, от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества. На курсах учат пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач. Каждый курс включает теорию и практические задания разного уровня сложности. В финале у вас будет возможность заняться разработкой собственных проектов для решения любой актуальной бизнес-задачи. Результатом станет наглядная работающая модель, которую можно применять в работе или демонстрировать на собеседованиях.

Программа предназначена в первую очередь для тех, кто хочет работать с большими объёмами данных: хранить их и строить отказоустойчивые эффективные системы обработки. Однако эта специализация полезна и для интеллектуального анализа данных. Вы получите навыки использования современных платформ и инструментов, выполните четыре проекта и поймёте, как решать самые частые задачи, связанные с большими данными. Пройдя всю программу, вы научитесь обрабатывать данные разными способами, использовать на больших данных методы машинного обучения и внедрять эти методы в продукты.

Программа посвящена глубинному обучению, обучению с подкреплением, автоматической обработке текстов, компьютерному зрению и байесовским методам. Вы получите навыки решения практических задач от победителей соревнований по машинному обучению на платформе Kaggle и учёных, работающих с данными в ЦЕРНе. После окончания семи курсов вы сможете применять современные методы машинного обучения в ваших проектах, поймёте, как обращаться с реальными данными и как эффективнее использовать существующие инструменты.

Программа состоит из пяти курсов, каждый длится пять недель. Преподаватели делятся своим многолетним опытом создания больших проектов на языке C++. Они не пересказывают учебник, а учат решать задачи, с которыми на практике сталкивается большинство разработчиков. Лекции, подаваемые в лёгкой и доступной форме, подкрепляются большим количество задач по программированию. Закончив эту специализацию, вы не только сможете рассуждать о C++, сравнивая его с другими языками, но и получите реальный навык программирования.

Читать еще:  Курсы экономической безопасности в москве

Программа включает пять курсов и работу над проектом. Вы познакомитесь с алгоритмами и структурами данных, которые обычно используются для решения задач в компьютерных науках. Во время обучения нужно не только придумывать алгоритмы и оценивать их сложность, но и реализовывать их на выбранном языке программирования. В финале вы поработаете над одним из реальных проектов, предложенных преподавателями: можно будет заняться сборкой генома из миллионов коротких кусочков или научиться строить самый быстрый маршрут между Нью-Йорком и Лос-Анджелесом, анализируя дорожные сети.

Учиться можно везде. Высшая школа экономики заменит традиционные лекции онлайн-курсами

Лента новостей

Все новости »

Ректор университета Ярослав Кузьминов рассказал, что ВШЭ планирует полностью перейти на дистанционное обучение. Что об этом думают студенты и преподаватели?

Фото: depositphotos.com

«Неужели я дожил до этого дня!», «Давно пора!»: так идею ректора Высшей школы экономики Ярослава Кузьминова комментируют в соцсетях. Дело не в том, что благодаря онлайн-курсам можно не ходить на пары; если студент болел и пропустил лекции, если он совмещает учебу с работой, онлайн-курсы, которые можно прослушать в любое время и в любом месте, — это удобный выход. Плюс — видеозапись можно всегда отмотать назад и заново прослушать нужные части. Есть и минус: если ты что-то не понял, вопрос задать невозможно.

Главный экономист ПФ «Капитал» Евгений Надоршин вспоминает собственную учебу в Вышке: он ходил на лекции охотно, но многие однокурсники предпочитали заниматься дома самостоятельно, по учебнику. При переходе на онлайн-курсы он опасается проблем с мотивацией студентов.

Евгений Надоршин главный экономист ПФ «Капитал» «Надо понимать, что для того, чтобы что-то делать, нужно определенное потыкивание. Онлайн-лекции дальше от мотивации, нежели занятия, проводимые в аудитории. Могут быть дни с четырьмя-шестью парами, в мои годы это встречалось довольно часто. Эти часы нужно самому отсидеть перед экраном монитора, вместо того чтобы сделать это в аудитории. Поверьте мне, внешний стимул в виде профессора, отмечающего посещение, или необходимости узнать то, чего нет в учебниках, довольно силен».

Преподавателям должно быть удобнее: достаточно один раз записать лекцию на видео, а остальное время можно посвятить научной работе. В соцсетях шутят: что же, теперь зарплату будут платить не за часы, а за просмотры, репосты и лайки? За рубежом дистанционные формы обучения на лекциях применяются давно, но на них не переходят полностью, говорит член американского Бреттон-Вудского комитета, руководитель Центра стратегических исследований МГУ Владимир Квинт:

Владимир Квинт член американского Бреттон-Вудского комитета, руководитель Центра стратегических исследований МГУ «У Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе есть филиал в Базеле (Швейцария), в котором я преподавал дистанционно. Я ездил туда, конечно, но большую часть курса я читал удаленно. До тех пор, пока я не приезжал, качество усвоения материалов было ниже, его нужно было существенно поднимать».

Ярослав Кузьминов, объясняя нововведения в Высшей школе экономики, говорил, что на лекциях в российских вузах в среднем низкая посещаемость: всего 15-17%, и это профанация. Его оппоненты сравнивают переход на онлайн-лекции с тем, чтобы слушать концерт вживую или в записи. Некоторые лекции преподавателей Вышки, кстати, и сейчас можно найти в YouTube. Смотреть их интересно и не студентам, только очень не хватает возможности задать вопросы.

50+ онлайн-курсов от ведущих университетов России, которые доступны каждому уже сейчас

Пожалуй, каждому из нас хотелось бы выучить новый язык, овладеть еще одной профессией или углубиться в изучение истории просто потому, что это интересно. И если вы из раза в раз отказывали себе в этом из-за недостатка времени или денег, то сейчас пришла пора все исправить. Портал «Открытое образование» опубликовал список бесплатных онлайн-курсов от лучших университетов страны.

Мы в AdMe.ru выбрали 55 самых интересных факультативов, и нам уже хочется успеть на каждый из них.

Языки

  • Китайский язык для начинающих. Санкт-Петербургский государственный университет. 10 июля 2018 г. — 10 июля 2020 г.
  • Японский язык. Начальный уровень. Санкт-Петербургский государственный университет. 16 сентября — 31 декабря 2019 г.
  • Лексикология английского языка. Санкт-Петербургский государственный университет. 17 июля — 31 августа 2019 г.
  • Введение в китайскую иероглифику. Санкт-Петербургский государственный университет. 16 сентября — 31 декабря 2019 г.

Экономика

  • Экономика предприятия. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. 2 сентября 2019 г. — 25 января 2020 г.
  • Инновационная экономика и технологическое предпринимательство. Университет ИТМО. 9 сентября — 1 декабря 2019 г.
  • Макроэкономика. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 2 сентября — 15 декабря 2019 г.
  • Экономическая социология. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 9 сентября — 15 декабря 2019 г.

Психология

  • Экономическая психология. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 9 сентября — 17 ноября 2019 г.
  • Психология коммуникации. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 2 сентября — 10 ноября 2019 г.
  • Мозг и психика. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 2 сентября — 8 декабря 2019 г.
  • Психология. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 2 сентября — 22 декабря 2019 г.
Читать еще:  Высшая школа экономики подготовительные курсы

Менеджмент

  • Производственный менеджмент. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. 2 сентября 2019 г. — 25 января 2020 г.
  • Менеджмент. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. 9 сентября 2019 г. — 31 января 2020 г.
  • Риск-менеджмент. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 2 сентября — 10 ноября 2019 г.
  • Маркетинг-менеджмент. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 2 сентября — 15 декабря 2019 г.

Юриспруденция

  • Налоговое право. Санкт-Петербургский государственный университет. 10 июля 2018 г. — 10 июля 2020 г.
  • Всемирная юридическая история. Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова. 25 сентября — 31 декабря 2019 г.
  • Теория государства и права. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. 9 сентября — 28 декабря 2019 г.
  • Юридическая поддержка стартапов. Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова. 25 сентября — 31 декабря 2019 г.
  • Трудовое право России. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 16 сентября — 15 декабря 2019 г.

Русский язык и литература

  • Культура русской деловой речи. Уральский федеральный университет имени первого президента России Б. Н. Ельцина. 9 сентября 2019 г. — 2 февраля 2020 г.
  • Активные процессы в современном русском языке. Томский государственный университет. 30 сентября — 23 декабря 2019 г.
  • Психолингвистика. Санкт-Петербургский государственный университет. 10 июля 2018 г. — 10 июля 2020 г.
  • Язык, культура и межкультурная коммуникация. Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова. 25 сентября — 31 декабря 2019 г.
  • История русской литературы золотого века. Санкт-Петербургский государственный университет. 16 сентября — 31 декабря 2019 г.

Математика

  • Высшая математика. Математический анализ. Московский физико-технический институт. 3 сентября — 31 декабря 2019 г.
  • Высшая математика. Линейная алгебра и элементы топологии. Московский физико-технический институт. 3 сентября — 31 декабря 2019 г.
  • Математическая логика. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. 11 сентября 2019 г. — 20 января 2020 г.
  • Аналитическая геометрия. Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана. 16 сентября 2019 г. — 19 января 2020 г.

Дизайн и архитектура

  • Компьютерная инженерная графика. Университет ИТМО. 9 сентября — 1 декабря 2019 г.
  • История дизайна. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 9 сентября — 8 декабря 2019 г.
  • Основы дизайна. Уральский федеральный университет имени первого президента России Б. Н. Ельцина. 9 сентября 2019 г. — 2 февраля 2020 г.
  • Основы архитектуры и строительных конструкций. Уральский федеральный университет имени первого президента России Б. Н. Ельцина. 9 сентября 2019 г. — 2 февраля 2020 г.

Журналистика

  • История и теория медиа. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 9 сентября — 1 декабря 2019 г.
  • Социальные медиа. Томский государственный университет. 30 сентября — 22 декабря 2019 г.

Философия

  • Философия. Санкт-Петербургский государственный университет. 16 сентября — 31 декабря 2019 г.
  • Критическое мышление. Уральский федеральный университет имени первого президента России Б. Н. Ельцина. 9 сентября 2019 г. — 2 февраля 2020 г.

Программирование

  • Анализ данных на практике. Московский физико-технический институт. 3 сентября — 31 декабря 2019 г.
  • Программирование на C#. Уральский федеральный университет имени первого президента России Б. Н. Ельцина. 9 сентября 2019 г. — 2 февраля 2020 г.
  • Веб-программирование. Университет ИТМО. 9 сентября — 1 декабря 2019 г.
  • Управление данными. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. 10 сентября 2019 г. — 28 июня 2020 г.

История

  • История России. Санкт-Петербургский государственный университет. 16 сентября — 31 декабря 2019 г.
  • Отечественная история. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 2 сентября — 15 декабря 2019 г.
  • Цифровая история. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 30 сентября — 15 декабря 2019 г.

Биология и экология

  • Введение в биологию и экологию. Уральский федеральный университет имени первого президента России Б. Н. Ельцина. 9 сентября 2019 г. — 2 февраля 2020 г.
  • Экология. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. 9 сентября 2019 г. — 5 февраля 2020 г.
  • Основные концепции биологии и экологии. Уральский федеральный университет имени первого президента России Б. Н. Ельцина. 9 сентября 2019 г. — 2 февраля 2020 г.
  • Введение в физиологию. Санкт-Петербургский государственный университет. 10 июля 2018 г. — 10 июля 2020 г.

Маркетинг

  • Интернет-маркетинг в бизнесе. Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС». 16 сентября 2019 г. — 27 января 2020 г.
  • Маркетинг. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 9 сентября — 1 декабря 2019 г.
  • История рекламных инструментов. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 2 сентября — 10 ноября 2019 г.
  • Цифровой маркетинг и социальные сети. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. 2 сентября 2019 г. — 31 января 2020 г.

Спешите записываться на курсы, некоторые из них уже начались. На какой вы бы хотели попасть в первую очередь?

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector