Курсы повышения квалификации

В настоящий момент формируется план мероприятий МНМЦ НИУ ВШЭ на 2021 год, в частности определяются сроки проведения курсов повышения квалификации

Подать заявку на курс (Заявки и предложения)

 

Факультет математики

Математический английский
Курс направлен на повышение уровня владения математическим английским языком: освоение основных конструкций и элементов математического английского языка, совершенствование навыков составления текстов на правильном математическом английском языке.

Некоторые аспекты преподавания математических дисциплин
Повышение профессионального уровня в сфере фундаментальной математики, получение представлений о методах и подходах в преподавания дисциплин математический анализ, алгебра, теория вероятностей и комплексный анализ на факультете математики Высшей школы экономики.

Топология двумерных поверхностей
Курс ориентирован на преподавателей высшей математики. Курс знакомит с базовыми понятиями топологии

Математическая логика, алгоритмические проблемы, вычислительная сложность
Курс ориентирован на преподавателей высшей математики. На курсе изучаются основные понятия математической логики и связанная с ними алгоритмическая и сложностная проблематика. Также дается представление об основных фундаментальных результатах, полученных в этой области.

Элементы проективной геометрии
Цель программы -  повышение профессионального уровня в сфере фундаментальной математики: получение представлений об основных понятиях математической логики, связанной с ней алгоритмической и сложностной проблематики, об основных фундаментальных результатах, полученных в этой области. 
ПЛЕЙ-ЛИСТ 

Основания алгебры и геометрии 
Авторский онлайн-курс В.А.Кириченко помогает слушателям независимо от их начальной математической культуры преодолеть барьер между школьной и университетской математикой. Преподаватели математики найдут в этом курсе полезные рецепты для работы со школьниками старших классов, студентами младших курсов и студентами нематематических специальностей. Онлайн-курс включает в себя 12 лекций об основных понятиях и методах математики и 12 тестовых заданий.

 

 

Факультет компьютерных наук

Методика и практика преподавания программирования на Python
Курс знакомит преподавателей с методикой и практикой преподавания основ программирования на языке Python для студентов различных специальностей.
После успешного завершения курса преподавателю предоставляется возможность использовать систему Яндекс.Контест для проведений занятий по программированию на языке Python в своей образовательной организации.

Анализ данных в Python и методика его преподавания
Курс ориентирован на преподавателей курсов по анализу данных для студентов различных специальностей. Курс знакомит с методами извлечения и обработки данных при помощи библиотек языка Python. Практические задания курса основаны на материалах, разработанных для Конструктора учебных дисциплин МНМЦ ВШЭ. 

После успешного завершения курса преподаватель получает возможность использовать материалы Конструктора учебных дисциплин МНМЦ ВШЭ для создания и развития собственных курсов по анализу данных.

Основы машинного обучения для преподавателей вузов
Курс ориентирован на преподавателей курсов по машинному обучению для студентов математических, технических и естественнонаучных специальностей. Курс знакомит с теорией и практикой анализа данных и машинного обучения. Изучаются библиотеки pandas, matplotlib и scikit-learn для языка Python. Практические задания курса основаны на материалах, разработанных для Конструктора учебных дисциплин МНМЦ ВШЭ.
После успешного завершения курса преподаватель получает возможность использовать материалы   Конструктора учебных дисциплин МНМЦ ВШЭ для создания и развития собственных курсов по анализу данных и машинному обучению.

Работа с системой Яндекс.Контест
Курс ориентирован на преподавателей программирования и других дисциплин, для которых возможна автоматическая проверка задач. Курс знакомит преподавателя с настройкой автоматической тестирующей системы Яндекс.Контест для автоматизации проверки задач курсов по программированию и другим дисциплинам, а также с разработкой собственных задач. После успешного завершения курса появляется возможность тонкой настройки системы Яндекс.Контест для собственных нужд и возможность создавать собственные задачи.

 

Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Корпоративная защита от внутренних угроз информационной безопасности с использованием современных DLP технологий
В наши дни один из наиболее актуальных вопросов защиты корпоративной информации – обеспечение безопасности от внутренних утечек по техническим каналам связи. Одна из главных угроз корпоративной информационной безопасности – неправомерные действия сотрудников (т.н. инсайдеров), приводящие к потере конфиденциальных данных. Неправомерные дейстия могут быть совершены сотрудниками как целенаправленно, так и из-за халатности, невнимательности или незнания элементарных правил безопасности предприятия. Результат - громкие кражи данных, зафиксированные в последние годы по всему миру. Причиной утечек также могут быть действия посторонних лиц, находящихся на территории предприятия и имеющих доступ к вычислительной и сетевой инфраструктуре (клиенты, поставщики и т.п.). Неправомерный доступ к информации сторонних лиц может породить целый ряд проблем: потеря ноу-хау и коммерческой тайны, утечки персональных данных и служебной переписки, нанесение вреда репутации организации и руководства, компрометация систем безопасности и т.п.

Криптографические методы защиты информации
Предлагаемая программа дополнительного образования представляет собой классический курс в области криптографических методов защиты информации для студентов и выпускников технических вузов. Программа ДПО построена на базе профильной учебной дисциплины, прошедшей длительную апробацию в нескольких вузах Москвы и Томска, в том числе в НИУ ВШЭ с использованием дистанционных технологий. 

Введение в теорию кодирования. Блоковые коды
 Целью реализации программы является повышение уровня теоретической и практической подготовки обучаемых в области помехоустойчивого кодирования, в частности блоковых кодов. Приобретение умений и навыков работы с прикладными пакетами, моделирующими системы передачи данных. 

Введение в разработку систем Интернета Вещей
 Целью реализации программы является повышение у обучающихся теоретической и практической подготовки в области компетенций Интернета вещей. Курс предоставляет слушателям ключевые сведения о принципах построения и типовых архитектурах систем Интернета вещей (Internet-of-Things, IoT), распространённых OT/IP протоколах (GPIO, I2C), проводных и беспроводных интерфейсах (Bluetooth, Wi-Fi, LoRa, NB-IoT). Практическая часть курса даёт возможность овладеть навыками быстрой разработки и прототипирования IoT-систем на базе аппаратных микроконтроллерных и микрокомпьютерных платформ (Arduino, Raspberry Pi и др.). Помимо этого, учащиеся получают базовые навыки по работе с облачными платформами мониторинга и управления Интернета вещей (на примере, PTC ThingWorx и ThingsBoard).   

Методы моделирования и планирования сотовых систем связи 5G и последующих поколений
Курс посвящен изложению методов математического моделирования сотовых систем связи пятого и последующих поколений, работающих в миллиметровом (30-100 ГГц) и терагерцовом (0.3-3 ГГц) диапазонах частот. Рассматриваются особенности построения сетей связи 5G на основе концепции гетерогенных сетей, спектр предоставляемых услуг и методы их реализации. Основное внимание уделено технологии Новое Радио (англ. New Radio), которая будет являться основой сетей связи 5G, а также последующему развитию сети радиодоступа на тетрагерцовый диапазон частот. Рассматриваемые аспекты включают в себя оценки помехи, отношения сигнал-интерференция и скорости каналов связи с учетом уникальных свойств рассматриваемых диапазонов частот (распространение, динамическая блокировка, молекулярная абсорбция, направленность антенн) и методы обеспечения качества обслуживания в таких сетях. Также излагаются методы оценки плотности развертывания базовых станций сетей миллиметрового и терагерциового диапазона частот в различных сценариях развертывания.   

Цифровой синтез: практический курс по Verilog HDL
Целью реализации программы является совершенствование и (или) получение новых компетенций, необходимых для профессиональной деятельности, и (или) повышение профессионального уровня в области разработки и верификации цифровых систем с продвинутым использованием языка описания аппаратуры Verilog. Программа создана на базе дисциплины «Проектирование систем на кристалле», реализуемом в МИЭМ НИУ ВШЭ на 3 курсе бакалавриата по направлению подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника». В основе курса лежат современные технологии проектирования и разработки цифровых систем на ПЛИС, широко используемые в микроэлектронной промышленности.

Основы компьютерной графики
Цель курса - дать базовые знания по устройству и принципам действия аппаратуры ввода, обработки и вывода графической информации, передать навыки практического выполнения типовых операций в широком спектре относящихся к компьютерной графике задач; представить спектр прикладных задач в области компьютерной графики, а также методов и средств их решения, возможных областей приложения инженерной мысли. В ходе курса будут получены навыки практической работы с инструментами для технологичного решения рутинных задач и задач автоматизации обработки (особенно важно для веб-разработке). 

 

Подать заявку на курс (Заявки и предложения)