Algèbre linéaire: de l'idée à la formule - cours gratuit d'Open Education, formation 6 semaines, de 6 à 7 heures par semaine, Date: 3 décembre 2023.
Miscellanea / / December 09, 2023
L'École supérieure d'économie de l'Université nationale de recherche est une université de recherche qui remplit sa mission à travers activités scientifiques-éducatives, de projet, expertes-analytiques et socioculturelles basées sur les bases scientifiques et organisationnelles internationales normes.
Nous nous reconnaissons comme faisant partie de la communauté universitaire mondiale; nous considérons le partenariat international et l’implication dans l’interaction universitaire mondiale comme des éléments clés de notre progression. En tant qu'université russe, nous travaillons pour le bénéfice de la Russie et de ses citoyens.
Notre université est une équipe de scientifiques, de personnel, d'étudiants diplômés et d'étudiants qui se distinguent par un engagement interne à maintenir des normes académiques élevées dans leurs activités. Nous nous efforçons d’offrir les conditions les plus favorables au développement de chaque membre de notre équipe.
Nos valeurs:
- La quête de la vérité
- Coopération et intérêt mutuel
- Honnêteté et ouverture
- Liberté académique et neutralité politique
- Professionnalisme, exigence et responsabilité
- Position publique active
Aujourd'hui, l'Ecole Supérieure d'Économie c'est :
- 4 CAMPUS: MOSCOU, SAINT-PÉTERSBOURG, NIZHNY NOVGOROD, PERM
- ~7000 ENSEIGNANTS ET CHERCHEURS
- 50 400+ÉTUDIANTS
- 100 800 DIPLÔMÉS
Un nouvel élément du système éducatif russe - les cours en ligne ouverts - peut être transféré dans n'importe quelle université. Nous en faisons une véritable pratique, repoussant les limites de l'éducation pour chaque étudiant. Une gamme complète de cours dispensés par des universités de premier plan. Nous travaillons systématiquement à la création de cours pour la partie de base de tous les domaines de formation, garantissant que toute université puisse intégrer le cours de manière pratique et rentable dans ses programmes éducatifs.
"Open Education" est une plateforme éducative proposant des cours en ligne massifs dispensés par les principaux acteurs russes des universités qui ont uni leurs forces pour offrir à chacun la possibilité de recevoir un enseignement supérieur de qualité éducation.
Tout utilisateur peut suivre des cours dans les principales universités russes de manière entièrement gratuite et à tout moment, et les étudiants des universités russes pourront compter leurs résultats d'apprentissage dans leur université.
Boris Demeshev est maître de conférences au Département d'économie mathématique et d'économétrie, Département d'économie appliquée. Il a obtenu une licence et une maîtrise de l'École supérieure d'économie en 2003 avec un diplôme en méthodes mathématiques pour l'analyse économique.
Boris possède une vaste expérience (plus de 10 ans) dans l'enseignement. Enseigne l'économétrie, la théorie des probabilités et l'analyse stochastique. Il a remporté à plusieurs reprises le concours du « Meilleur professeur » de la Higher School of Economics. Il a effectué des stages à la London School of Economics en économétrie et analyse stochastique en finance, à l'Université de Sobronn-1 à Paris et à l'Université de Lucques en Italie. c En 2009-2010, il a enseigné les statistiques mathématiques à l'Université catholique de Louvain-la-Neuve en Belgique.
Boris a créé et entretient le blog pokrovka11.wordpress.com, où sont publiés des documents sur divers sujets du département, ainsi que des actualités dans le monde de la programmation.
Il connaît bien les technologies informatiques modernes en général et publie des documents pour ses séminaires (économétrie, théorie des probabilités) dans le domaine public. Dans ses cours, Boris apprend aux étudiants à utiliser le progiciel statistique R, leur montrant comment concrètement ils peuvent appliquer les connaissances acquises au cours de leur formation.
Les intérêts de recherche de Boris portent sur les domaines de l'analyse des données, des méthodes bayésiennes, de l'analyse stochastique et de l'économétrie. Boris travaille actuellement sur sa thèse de doctorat. Récemment, avec Dmitry Borzykh, Boris a publié un livre de problèmes sur l'économétrie, dans lequel les étudiants se voient proposer des exercices théoriques et pratiques.
Intérêts professionnels :
visualisation de données
Approche bayésienne
Éducation
2003
Master: Ecole Supérieure d'Economie, Faculté: Economie, spécialité « Méthodes mathématiques d'analyse économique »
2001
Licence: Ecole Supérieure d'Economie, Faculté: Economie, spécialité « Economie »
Formation complémentaire / Formation avancée / Stages
Cours "Économétrie en R", chargé de cours D. Fantazzini, septembre-octobre 2014, Ecole Supérieure d'Economie
Cours "Spatial Econometrics", chargé de cours A.K. Bera, University of Illinois, USA, 2-6 juin 2014, Higher School of Economics
École d'été de l'Université d'Essex, Royaume-Uni, "Modèles hiérarchiques", août 2012
Récompenses et réalisations
juillet 2010 Lauréat du concours du Fonds d'innovation pédagogique de l'École supérieure d'économie de l'Université nationale de recherche avec un projet de programme d'enseignement à distance sur le cours « Modélisation des enchères ».
novembre 2011 Lauréat du concours du Fonds d'innovation pédagogique de l'École supérieure d'économie de l'Université nationale de recherche avec un développement original "Série Screencast sur la modélisation économétrique pour les étudiants de premier cycle en matières non mathématiques et spécialisations orientées vers la pratique de la Faculté d'économie dans le package économétrique multiplateforme distribué gratuitement Gretl" (co-écrit avec Vakulenko E.S. et Ratnikova T.A.).
Médaille "Reconnaissance - 15 ans de travail réussi" École supérieure d'économie de l'Université nationale de recherche (janvier 2018)
Gratitude de l'École supérieure d'économie (novembre 2013)
Gratitude de l'École supérieure d'économie (décembre 2012)
Meilleur professeur – 2019, 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011
Allocation de travail académique (2017-2018, 2016-2017, 2015-2016)
1. Vecteurs et actions avec eux
Dans le premier chapitre, nous nous familiariserons avec les vecteurs et apprendrons ce qu'est un opérateur linéaire, nous apprendrons à inverser et à transposer certains opérateurs. Et à la fin du cours, des vecteurs propres et des valeurs propres apparaîtront sur scène.
Dans le deuxième chapitre, nous apprendrons comment écrire n'importe quel opérateur linéaire à l'aide d'un tableau de nombres, inventerons un moyen de multiplier des tableaux de nombres et systématiserons la méthode de résolution d'un système d'équations dans l'algorithme gaussien.
3. Déterminant matriciel et matrice inverse
Dans le troisième chapitre, nous apprendrons à définir des matrices qui calculent des surfaces et des volumes. Vous devrez trouver la matrice inverse de plusieurs manières.
4. Décomposition spectrale
Au chapitre 4, vous apprendrez comment trouver des valeurs propres et des vecteurs propres à partir d'une matrice. En utilisant ces connaissances, nous apprendrons à représenter une matrice carrée comme le produit de trois matrices plus simples et une projection maîtresse pour faire des prédictions.
Dans l'avant-dernier cinquième chapitre, nous verrons des images de formes quadratiques et apprendrons également comment déterminer l'ensemble des valeurs d'une forme quadratique, appelée définition du signe.
6. Décomposition en valeurs singulières et méthode des composantes principales
Dans le dernier sixième chapitre, nous apprendrons la magie de la décomposition SVD de n'importe quelle matrice en produit de trois matrices simples, et nous comprendrons l'interprétation statistique de la décomposition - la méthode des composantes principales.
Le cours général « Mécanique » fait partie du cours de physique générale. Les étudiants se familiariseront avec les phénomènes mécaniques de base et les méthodes de leur description théorique. Les cours comprennent des enregistrements vidéo de démonstrations physiques des phénomènes mécaniques étudiés. Construire un cours...
3,3