Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
119017 Москва, М.Ордынка, 17, стр. 1
телефон: +7(495)772-95-90*22237
e-mail: wec@hse.ru
М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2024.
В кн.: Макроэкономика. Практикум странового анализа. М.: НИЦ Инфра-М, 2025. Гл. 7.4. С. 508-517.
Козлов В. А., Синявская О. В., Гудкова Т.
Working Papers. SSRN, 2023
Доцент департамента мировой экономики Н.М. Милованцева и старший преподаватель Школы востоковедения М.О. Коростелева прошли обучение методике преподавания современного анализа данных в конце января в рамках проекта Data Culture. Трёхдневный курс на базе учебного центра НИУ ВШЭ «Вороново» был наполнен интерактивными семинарами и практическими мастер-классами, посвящёнными изучению возможностей использования больших данных ( Big Data ) и применению методов современного машинного обучения для решения исследовательских и прикладных задач в нетехнических отраслях науки.
«Цифровая революция делает беспрецедентный вызов высшему образованию», считает д-р Милованцева. «Наши студенты станут участниками качественно нового, трудно прогнозируемого рынка труда. Для того, чтобы быть состоятельным в сегодняшнем диалоге со студентами, преподаватель должен стать медиатором между стремительно развивающимися цифровыми технологиями и областью знаний предметной специализации. Мы должны учиться, учиться быстро, и становиться распространителями и мультипликаторами новых знаний».
На заключительном этапе цифрового тренинга профессорско-преподавательского состава НИУ ВШЭ в Вороново участники разработали карты профессиональных компетенций, востребованных на современном рынке труда и формируемых благодаря интеграции образовательных элементов проекта Data Culture в образовательные программы по собственным направлениям.