• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Книга
AHCS Proceedings of the Fourth Workshop on Computer Modelling in Decision Making (CMDM 2019)

Под науч. редакцией: Mkhitarian V., D. Pavluk, S. Sidorov.

Vol. 2. Atlantis Press, 2019.

Глава в книге
Важнейшие принципы международных сопоставлений макроэкономических показателей

Суринов А. Е., Башкатов Б. И.

В кн.: Международная статистика (3-е издание). Юрайт, 2019. Гл. 11. С. 551-560.

Препринт
On convergence rate for homogeneous Markov chains

Veretennikov A., Veretennikova M.

Working papers by Cornell University. Cornell University, 2019

Мария Веретенникова – мои первые впечатления о работе в Вышке

Своими впечатлениями от работы в департаменте статистики и анализа данных факультета экономических наук НИИ ВШЭ поделилась Мария Веретенникова 

О себе: Бакалавриат и магистратуру по математике я окончила  в университете Лидса, в Великобритании. Затем я поступила в Аспирантский Центр обучения по математике и статистике (MASDOC) в Университете Уорика, Великобритания,  где  и начала преподавать студентам. После защиты диплома кандидата наук по теме, включающей в себя теорию вероятностей, теорию управления, дифференциальные уравнения с дробными производными и стохастические процессы, я год проработала в Государственном Университете Мичигана, США, как Assistant Professor.  С сентября 2016 года я работаю в департаменте статистики и анализа данных факультета экономических наук НИИ ВШЭ.

В ВШЭ первые два модуля  2016 г. я преподавала курс «Современные  технологии обработки данных» (data mining) на английском языке для студентов 4 курса бакалаврской программы «Экономика и статистика». Преподавание оказалось очень увлекательно для меня самой. Надеюсь, что я частично передала энтузиазм своим студентам. Меня порадовало наличие практикумов и семинаров, на которых студенты задают вопросы, подчас очень обдуманные и важные. Иногда ответы на вопросы студентов приходили только из новейших научных работ, что мотивирует ещё больше. На практикумах у студентов есть возможность анализировать статьи в группах, рассмотреть актуальные применения того или иного изучаемого метода с определёнными данными,  послушать доклады сокурсников и принять активное участие в решении задач на понимание теории. Очень порадовало, что в течение обоих модулей времени хватало и на то, чтобы поработать с данными в R, тем самым, предоставляя студентам возможность расширить спектр навыков работы с языками программирования. В будущем я планирую увеличить объём творческой коллективной работы в группах, как наиболее  эффективный в процессе обучения.  В следующем году собираюсь  на английском преподавать ещё и для магистров курс «Introduction to non-parametric and high-dimensional statistics».

В ВШЭ мне представилась возможность сотрудничать со специалистами в области обработки данных (data mining) из других департаментов и университетов. Я приняла участие в проекте научной группы К.Н.Воронцова по алгоритмам разведочного информационного поиска.  Планирую продолжать исследование по данному направлению. Над анализом данных электроэнцефалограмм (ЭЭГ) я работаю вместе с А.Ю.Сикорской из Государственного Университета Мичигана, США.  На данный момент нам удалось выявить определённые эмпирические закономерности, которые позволяют описать наблюдаемые сигналы с помощью стохастических процессов. В планах также решение задач прогнозирования с такими медицинскими данными.

Недавно ВШЭ организовывало международную конференцию по анализу данных о мозге. Это было очень познавательно, так как там присутствовали специалисты разных профилей: с математическим, психологическим и физическим образованием. У каждого была уникальная возможность задать вопросы, поделиться опытом и идеями и даже начать новый проект. Недавно мы организовали reading group по теории вероятностей в многомерных пространствах и по машинному обучению.

В ВШЭ мне нравится возможность профессионального роста, а также дружественность и отзывчивость коллег, с которыми всегда можно обменяться идеями, узнать про новые семинары, обсудить статьи на темы, лежащие как раз на пересечении наших областей специализаций.