Максименко Даниил Дмитриевич

Полномочия / обязанности

Участие в проектах Института в качестве регионального аналитика, подготовка картоаналитических материалов по отдельным отраслям экономики и территориальным единицам

Oбразование

2020

Магистратура: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», специальность «Менеджмент», квалификация «Магистр»

Дополнительное образование / Повышение квалификации / Стажировки

Обучение в Яндекс.Практикуме (АНО ДПО «ШАД») по программе профессиональной переподготовки «Специалист по Data Science».

Диплом о профессиональной переподготовке "Специалист по Data Science"

Профессиональные интересы

Региональный анализ социально-экономическая география диффузия инноваций ГИС

Достижения и поощрения

Благодарность Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ (март 2022)
Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2022–2023)
Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)
Категория "Новые исследователи" (2022–2023)

Диссертация на соискание учёной степени кандидата наук

2024
Максименко Д. Д. Методы оптимального выбора локации для компаний высокотехнологичного бизнеса на территории регионов Российской Федерации

Авторские права и патенты

№ п/п	Номер РИД	Вид РИД	Наименование РИД	Авторы
1	8.0230-2022	Произведение	Аналитические материалы по уровню импортозависимости отдельных видов лекарственных средств на примере ЗНО легкого	Тарасова Нина Николаевна, Максименко Михаил Романович, Максименко Даниил Дмитриевич, Шпарова Полина Олеговна
2	8.0232-2022	Произведение	Методика анализа рынка госзакупок для оценки рисков импортозависимости	Тарасова Нина Николаевна, Максименко Даниил Дмитриевич, Шпарова Полина Олеговна, Максименко Михаил Романович
3	8.0231-2022	Произведение	Методика выгрузки и агрегирования пространственных данных (в том числе на основе адресов организаций) с применением ГИС-инструментов на примере закупок лекарственных средств	Максименко Михаил Романович, Шпарова Полина Олеговна, Максименко Даниил Дмитриевич, Тарасова Нина Николаевна
4	8.0127-2023	Произведение	Методология сбора и предобработки первичных микроданных для анализа отраслей реального сектора экономики	Тарасова Нина Николаевна, Максименко Даниил Дмитриевич, Максименко Михаил Романович, Золотухин Дмитрий Евгеньевич
5	8.0126-2023	Произведение	Разработка архитектуры баз данных для специализированных отраслевых аналитических платформ	Максименко Даниил Дмитриевич, Максименко Михаил Романович, Тарасова Нина Николаевна, Золотухин Дмитрий Евгеньевич
6	8.0128-2023	Произведение	Формирование интерактивной платформы отраслевой аналитики на облачной платформе	Максименко Даниил Дмитриевич, Максименко Михаил Романович, Золотухин Дмитрий Евгеньевич, Тарасова Нина Николаевна

Опыт работы

2017 - 2018 - стажер-исследователь в отделе информационно-аналитических систем ИСИЭЗ НИУ ВШЭ

2019 - по н.в. - эксперт в Центре промышленной политики ИСИЭЗ НИУ ВШЭ

Информация^*

Общий стаж: 4 года

Данные выводятся в соответствии с требованиями приказа N 831 от 14 августа 2020 г. Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки

Проекты

Подготовка материалов по проекту формирования «Прогноза научно-технологического развития агропромышленного комплекса (АПК) до 2030 года»

Учатие в разработке аналитического исследования развития судостроительной отрасли и подготовка материалов в проект «Стратегии развития судостроительной промышленности РФ»

Участие в разработке «Концепции опережающего развития регионального экспорта продукции агропромышленного комплекса Российской Федерации»

Экспертное сопровождение НИР «Исследование и прогнозирование потребностей экономики в пространственных данных, данных дистанционного зондирования Земли и геоинформационных технологиях, а также услугах, сервисах и продуктах, созданных на их основе»

31

окт.

2022

Неформальная встреча-беседа академического кадрового резерва с проректорами

26 октября 2022 года прошла неформальная встреча академического кадрового резерва с проректорами - Вадимом Валерьевичем Радаевым и Дмитрием Александровичем Дагаевым.

21

сент.

2021

Даниил Максименко на «Маяке» о современных технологиях в спорте

Какие современные технологии применяются в спорте? Как они влияют на зрелищность и fair play? На эти и другие вопросы о технологическом усилении и ускорении команд и игроков ответил ведущий эксперт Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ Даниил Максименко в эфире передачи «Шоу Картаева и Махарадзе» на радио «Маяк».

8

июль

2021

Топ-15 технологий в спортивной индустрии

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ применил интеллектуальный анализ больших данных для выявления наиболее перспективных технологий в сфере спорта, которые трансформируют опыт болельщиков и поднимают планку спортивных достижений.

17

май

2021

Креативная экономика Москвы в цифрах

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ выпустил аналитический доклад, представляющий результаты статистического измерения креативной экономики Москвы.

1

март

2019

Олимпийский бенчмаркинг

В декабре прошлого года Даниил Максименко, эксперт Центра промышленной политики ИСИЭЗ, принял участие в Российско-Китайском форуме по развитию туризма и спорта в городе Цитайхэ (Китай). В своей заметке по итогам поездки он описал подходы к развитию регионов Поднебесной, которое идет рука об руку с изучением их рекреационного потенциала, прокомментировал, чем опыт Олимпиады в Сочи был бы полезен Играм-2022, которые пройдут в Пекине, и почему китайская зима ничем не хуже русской.

Максименко Даниил Дмитриевич

Полномочия / обязанности

Oбразование

Дополнительное образование / Повышение квалификации / Стажировки

Профессиональные интересы

Достижения и поощрения

Диссертация на соискание учёной степени кандидата наук

Авторские права и патенты

Опыт работы

Информация*

Проекты

Неформальная встреча-беседа академического кадрового резерва с проректорами

Даниил Максименко на «Маяке» о современных технологиях в спорте

Топ-15 технологий в спортивной индустрии

Креативная экономика Москвы в цифрах

Олимпийский бенчмаркинг

Информация^*