Искяндяров Руслан Рушанович
- Старший преподаватель: Факультет экономических наук / Департамент статистики и анализа данных
- Научный сотрудник: Факультет экономических наук / Научно-учебная лаборатория макроструктурного моделирования экономики России
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2021 году.
Oбразование и учёные степени
Учебные курсы (2024/2025 уч. год)
- Внутренние корпоративные расследования: организационно-правовые механизмы (Маго-лего; 4 модуль)рус
- Внутренние корпоративные расследования: организационно-правовые механизмы (Магистратура; 1-й курс, 4 модуль)рус
- Основы Python для анализа данных (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.01. Экономика, направление: 38.04.01. Экономика; 1-й курс, 3, 4 модуль)рус
- Основы Python для анализа данных (Маго-лего; 3, 4 модуль)рус
- Противодействие недобросовестным практикам (Магистратура; где читается: Высшая школа юриспруденции и администрирования; 2-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Противодействие недобросовестным практикам (Маго-лего; 1, 2 модуль)рус
- Data Mining (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.01. Экономика, направление: 38.04.01. Экономика; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Data Mining (Маго-лего; 1, 2 модуль)Анг
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2023/2024 уч. год)
- Внутренние корпоративные расследования: организационно-правовые механизмы (Магистратура; где читается: Высшая школа юриспруденции и администрирования; 1-й курс, 4 модуль)рус
- Внутренние корпоративные расследования: организационно-правовые механизмы (Маго-лего; 4 модуль)рус
- Основы Python для анализа данных (Маго-лего; 3, 4 модуль)рус
- Основы Python для анализа данных (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.01. Экономика, направление: 38.04.01. Экономика; 1-й курс, 3, 4 модуль)рус
- Противодействие недобросовестным практикам (Маго-лего; 1, 2 модуль)рус
- Противодействие недобросовестным практикам (Магистратура; где читается: Высшая школа юриспруденции и администрирования; 2-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Современные технологии обработки статистических данных (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.01. Экономика, направление: 38.04.01. Экономика; 2-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Современные технологии обработки статистических данных (Маго-лего; 1, 2 модуль)рус
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
- Внутренние корпоративные расследования: организационно-правовые механизмы (Маго-лего; 4 модуль)рус
- Внутренние корпоративные расследования: организационно-правовые механизмы (Магистратура; где читается: Высшая школа юриспруденции и администрирования; 1-й курс, 4 модуль)рус
- Основы Python для анализа данных (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.01. Экономика, направление: 38.04.01. Экономика; 1-й курс, 3, 4 модуль)рус
- Основы Python для анализа данных (Маго-лего; 3, 4 модуль)рус
Опыт работы
2023 - наст. вр.: Бизнес-лидер направления искуственного интеллекта в антифроде, Центр экосистемной безопасности, АО "Тинькофф Банк"
2021 - 2023 г.: Руководитель группы контроля инвестиционных сервисов Центра экосистемной безопасности, АО "Тинькофф Банк"
2021: Приглашенный преподаватель ОП "Международный корпоративный комплаенс и этика бизнеса", Высшая школа юриспруденции и администрирования НИУ ВШЭ
2020-2021: Начальник отдела расследований инсайдерской торговли и манипулирования рынком, ПАО "Московская Биржа"
2013-2020: эксперт, руководитель направления Отдела внутреннего контроля, ПАО "Московская Биржа"
Декабрь. Оценки текущего уровня базовых макроэкономических индикаторов России
На базе оперативной статистики Росстата и Банка России по основным макроэкономическим показателям рассчитаны актуальные оценки динамики ВВП и его элементов использования за последний квартал. В качестве инструмента оценки использовались эконометрические модели наукастинга типа MIDAS (в базовой версии, с регуляризацией, с марковским переключением).
Ноябрь. Оценки текущего уровня базовых макроэкономических индикаторов России
На базе оперативной статистики Росстата и Банка России по основным макроэкономическим показателям рассчитаны актуальные оценки динамики ВВП и его элементов использования за последний квартал. В качестве инструмента оценки использовались эконометрические модели наукастинга типа MIDAS (в базовой версии, с регуляризацией, с марковским переключением).
Октябрь. Оценки текущего уровня базовых макроэкономических индикаторов России
На базе оперативной статистики Росстата и Банка России по основным макроэкономическим показателям рассчитаны актуальные оценки динамики ВВП и его элементов использования за последний квартал. В качестве инструмента оценки использовались эконометрические модели наукастинга типа MIDAS (в базовой версии, с регуляризацией, с марковским переключением).
Сентябрь. Оценки текущего уровня базовых макроэкономических индикаторов России
На базе оперативной статистики Росстата и Банка России по основным макроэкономическим показателям рассчитаны актуальные оценки динамики ВВП и его элементов использования за последний квартал. В качестве инструмента оценки использовались эконометрические модели наукастинга типа MIDAS (в базовой версии, с регуляризацией, с марковским переключением).
Август. Оценки текущего уровня базовых макроэкономических индикаторов России
На базе оперативной статистики Росстата и Банка России по основным макроэкономическим показателям рассчитаны актуальные оценки динамики ВВП и его элементов использования за последний квартал. В качестве инструмента оценки использовались эконометрические модели наукастинга типа MIDAS (в базовой версии, с регуляризацией, с марковским переключением).
Июль. Оценки текущего уровня базовых макроэкономических индикаторов России
На базе оперативной статистики Росстата и Банка России по основным макроэкономическим показателям рассчитаны актуальные оценки динамики ВВП и его элементов использования за последний квартал. В качестве инструмента оценки использовались эконометрические модели наукастинга типа MIDAS (в базовой версии, с регуляризацией, с марковским переключением).
Июнь. Оценки текущего уровня базовых макроэкономических индикаторов России
На базе оперативной статистики Росстата и Банка России по основным макроэкономическим показателям рассчитаны актуальные оценки динамики ВВП и его элементов использования за последний квартал. В качестве инструмента оценки использовались эконометрические модели наукастинга типа MIDAS (в базовой версии, с регуляризацией, с марковским переключением).
«Бизнес хочет не просто алгоритм из воздуха»: зачем экономисту разбираться в машинном обучении
Требуется ли экономисту осваивать методы машинного обучения и искусственного интеллекта? Как современные компании применяют artificial intelligence? О роли ML в бизнесе, жизни и учебе рассказал руководитель направления искусственного интеллекта Центра экосистемной защиты «Тинькофф», старший преподаватель департамента статистики и анализа данных НИУ ВШЭ, научный сотрудник Научно-учебной лаборатории макроструктурного моделирования экономики России факультета экономических наук Вышки Руслан Искяндяров.
«Магистратура – это лего»: чему учат на факультете экономики
В Вышке прошел день открытых дверей магистерских программ факультета экономических наук. Преподаватели рассказали абитуриентам об обучении анализу данных, прикладной экономике и финансам, а также языкам программирования. Как экономисту пригодятся количественные методы, в каких сферах они применимы и что делать, если боишься «кодить» рассказали руководители программ, выпускники и студенты ФЭНа.