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.

  • A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
16
Июль

Образование

Иллюстрация к новости: Студентка ФЭН заняла 2 место на кейс-чемпионате Банка России FINOPOLIS.365

Студентка ФЭН заняла 2 место на кейс-чемпионате Банка России FINOPOLIS.365

Студентка ФЭН Вероника Дмитренко завоевала 2-е место на московском этапе кейс-чемпионата FINOPOLIS.365 в треке «Распределенные реестры» и прошла в полуфинал чемпионата, который пройдет в октябре в Сочи в центре Сириус. Вероника рассказала, как за две недели разобраться в новой теме и почему важно участвовать в кейс-чемпионатах.

Иллюстрация к новости: Студенты ФЭН — победители Универсиады по эконометрике 2025!

Студенты ФЭН — победители Универсиады по эконометрике 2025!

На экономическом факультете МГУ прошёл заключительный этап Универсиады по эконометрике. Двое студентов факультета экономических наук НИУ ВШЭ стали победителями, семь — призёрами. Участники и их научные руководители рассказали, как лучше подготовиться к олимпиаде и какие преимущества даёт призовое место.

Иллюстрация к новости: Открываем набор слушателей шестой Летней макроэкономической школы Банка России

Открываем набор слушателей шестой Летней макроэкономической школы Банка России

Иллюстрация к новости: О приложениях ИИ в экономике и финансах

О приложениях ИИ в экономике и финансах

Иван Станкевич, доцент департамента прикладной экономики факультета экономических наук НИУ ВШЭ, стал гостем нового выпуска проекта "Спроси ученого". В интервью он рассказывает о своем курсе «Приложения ИИ в экономике и финансах», на котором студенты изучают применение методов машинного обучения и нейронных сетей для анализа экономических данных и прогнозирования экономических явлений.