Курсы программы

Каталог всех курсов, доступных на программе

ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ КУРСЫ РЭШ

Микроэкономика -1

Это первый этап в серии курсов по микроэкономике. Цель курса - ознакомление студентов с основными моделями поведения потребителей. Курс погружает студентов в поведение потребителей в контексте рынка, сосредоточившись на сравнительной статистике и вопросах агрегации. В конце курса студентам необходимо будет разобрать и решить задачу выбора потребителя в случае неопределенности.

Микроэкономика-2

Курс следует за «Микроэкономикой-1» и является одним из этапов изучения дисциплины «Микроэкономика». Данная часть концентрируется на производстве и поставках отдельной фирмы, на рыночной структуре, переходе от монополии к олигополии и к совершенной конкуренции. Цель курса - ознакомление студентов с экономикой производства, теорией фирмы, совершенной и несовершенной конкуренцией. В рамках курса, студенты познакомятся с закономерностями поведения фирм на различных рынках и в различных условиях, а также с основными понятиями, категориями и инструментами микроэкономики. Обучающиеся выявят особенности ведущих школ и направлений микроэкономики и методы построения микроэкономических моделей, явлений и процессов.

Математические и статистические основания экономики

Это практический курс, охватывающий несколько избранных концепций и инструментов, которые необходимы для работы с моделями в экономике и финансах. В рамках курса студенты смогут проанализировать, как, решая математические задачи, интерпретировать результаты в контексте реальной жизни.

Теория игр

Цель курса- ознакомить студентов с основными понятиями и результатами некооперативной теории игр, а также с кооперативной теорией игр. На протяжении курса будут рассмотрены особенные элементы формальной теории: различие между кооперативными и некооперативными играми, игры в стратегической и в экстенсивной форме, концепции решений,  условия необходимые для предсказания результатов игры, отбор равновесий, а также динамические модели выбора равновесий и народные теоремы для бесконечно повторяющихся игр. Задача курса - рассмотреть приложения понятий формальной теории игр к проблемам экономики, биологии и политики.

Эконометрика – 1

Цель курса – ознакомить студентов с основными концепциями эконометрического анализа. В течение данного курса студенты изучают применение основных эконометрических моделей на кросс секционных (перекрестные) данных. Помимо этого, студенты знакомятся с основными командами языка программирования R и выполняют практические задания.

Эконометрика – 2

Это вторая часть курса по Эконометрике. Цель курса - ознакомить студентов с основными понятиями эконометрического анализа. В рамках курса студенты сфокусируются на анализе временных рядов. Курс начинается с приложения (МНК). Также будут специфицированы достаточные условия, которые необходимы для результативности МНК при оценивании параметров в линейных моделях. В ходе изучения дисциплины, обсуждаются проблемы, с которыми сталкивается исследователь при создании данных моделей. Затем проводится теоретический анализ асимптотических свойств МНК оценок.

Макроэкономика - 1

Это первый из пяти курсов по «Макроэкономике». Он для студентов второго года обучения, изучающих экономическую программу. В течение данного курса студенты познакомятся с основными понятиями макроэкономики, такими как: национальный доход, занятость, деньги, уровень цен, процентная ставка и обменный курс. Курс начинается с обсуждения классической теории, отвечающей на вопрос "какие факторы влияют на долгосрочный выпуск и инфляцию". Далее студенты изучают теорию роста, объясняющую почему одни страны "растут" быстрее, чем другие и почему одни страны богатые, другие бедные. А также студенты обсудят отдельные эмпирические выводы относительно того, как институты, международная торговля и промышленная политика на экономический рост.

Макроэкономика - 2

Курс «Макроэкономика-2» основывается на фактах. Какие общие макроэкономические результаты в экономике являются результатом скопления многих фирм и домашних хозяйств? Каковы факторы высокой безработицы? Почему существуют бизнес-циклы? Какова роль правительства, стабилизации инфляции и сокращении безработицы? Как развиваться в краткосрочной и долгосрочной перспективе? Какую политику следует проводить правительствам в краткосрочной и долгосрочной перспективе?

На эти и многие другие вопросы студенты смогут найти ответы с помощью новокейнсианской модели. Студенты познакомятся с стандартным аппаратом IS-LM и его расширениями для открытой экономики. А также с анализом совокупного спроса и предложения и кривой Филлипса. 

Английский язык

Курс предназначен для слушателей, владеющих английским языком на продвинутом уровне. Основной акцент делается на эффективную коммуникацию на английском языке и развитие soft skills. В процессе обучения студенты читают и обсуждают аутентичные тексты на английском языке, затрагивающие актуальные проблемы экономики, политики, международных отношений, а также социокультурные вопросы. Студенты работают над подготовкой презентаций, учатся эффективно формулировать и отвечать на вопросы аудитории, строить аргументацию, отстаивать свою позицию в дебатах и деловых переговорах, понимать английскую речь с различными акцентами, делать неподготовленные выступления, представлять решения бизнес кейсов на английском языке, а также писать академические и деловые тексты с учетом норм и ожиданий англоязычных читателей.

По окончании курса студенты разовьют навыки, необходимые для успешной устной и письменной коммуникации в академической среде и в сфере международного бизнеса, пополнят словарный запас, усовершенствуют произношение и познакомятся с жанровыми особенностями различных видов коммуникации. Курс подразделяется на четыре фокусных курса, направленных на развитие конкретных навыков: Language Improvement Course, Business English, Presentations, Academic Writing или Business Writing.

ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ КУРСЫ ШАД

Алгоритмы и структуры данных - 1

Курс дает базовые знания в области алгоритмов и структур данных. В явном виде они, может быть, не пригодятся, но очень важны для понимания работы библиотек, алгоритмов и языков программирования. В курсе будут разобраны алгоритмы и структуры для сортировки и поиска, а также основные алгоритмы на графах, в том числе для решения задачи поиска кратчайших путей. Домашние задания по курсу закрепляют полученные знания и воспитывают хороший стиль написания кода, который позволяет избежать стандартных, но от этого ничуть не менее распространенных даже у опытных разработчиков, ошибок.

Язык Python

Python - язык, ориентированный на скорость и простоту разработки за счет скорости выполнения программ. Это бывает полезно во многих задачах, например в исследовательском программировании, в аналитике, для написания прототипов и т.д. На курсе мы научимся во-первых писать простые программы, а далее будем изучать различные конструкции и библиотеки, позволяющие писать программы быстрее и с меньшим количеством ошибок; а также разрабатывать библиотеки и большие проекты.

Машинное обучение - 1

Курс посвящён освоению методологии машинного обучения: слушатели учатся обучать модели, бороться с переобучением, подбирать гиперпараметры, работать с различным типами данных. Кроме того, на курсе будут разобраны основные модели для решения задач классификации и регрессии: метрические, логические, линейные.

Основы статистики в машинном обучении

В типичных курсах математической статистики основное внимание уделено теоретическим основам классической статистики. Однако, на практике зачастую применяются современные методы статистики, например, бутстреп, непараметрическое оценивание, сглаживание на основе разложения по ортогональным базисам, методы снижения размерности и анализа чувствительности и т.д. Понимание теории, лежащей в основе этих методов, а также умение применить их на практике, абсолютно необходимо каждому, кто занимается математической статистикой и анализом данных. Именно этому посвящён предлагаемый курс.

Машинное обучение – 2

Курс является продолжением курса "Машинное обучение - 1". На нём разбираются продвинутые семейства моделей (ансамбли и нейронные сети), обсуждается задача ранжирования и построение рекомендательных систем. Кроме того, в курсе даётся глубокий обзор различных парадигм машинного обучения: обучения без учителя и частичного обучения, активного обучения, обучения с подкреплением и пр.