• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Партнеры

Зарубежные университеты, в которых возможно обучение по обмену:

Берлинский университет имени Гумбольдта (г. Берлин, Германия)

Берлинский университет им. Гумбольдта  —  Humboldt-Universität  — одно из старейших учебных заведений Берлина, авторитетный университет с высокой научной активностью, известный во всем мире. Вуз силен в преподавании  гуманитарных наук  и подготовке специалистов в области  инженерии. 

Университет Неймегена им. Святого Радбода Утрехтского (г. Неймеген, Нидерладны)

Университет основан в 1923 году, состоит из 7 факультетов и обучает свыше 19 тысяч студентов.

Университет Осло (г. Осло, Норвегия)

Университет Осло, бывший Королевский университет Фредерика – старейший и самый крупный вуз Норвегии. Здесь обучаются свыше 27000 студентов. Он был основан в 1811 году по модели Копенгагенского и Берлинского университетов. С историей университета связаны имена пяти Нобелевских лауреатов.

Университет Ка' Фоскари (г. Венеция, Италия)

Университет Ка-Фоскари в Венеции признан одним из лучших университетов Италии. На сегодняшний день в университете обучается около 20.000 студентов, охватывая, главным образом, четыре основных направления — экономика, иностранные языки и литература, естественные и гуманитарные науки.

Студенты также могут принять участие в других общеуниверситетских программах международной академической мобильности. Обучение по программам академической мобильности дает студентам возможность познакомиться с опытом публичного управления в других странах, расширить свой кругозор и приобрести компетенции, необходимые для построения успешной карьеры.

Партнеры, предоставляющие возможность практики:

Вконтакте

Фонд развития сетевых технологий "Индата"

Сбербанк 

СкалаР

СКАЛА^Р

статсофт

СтатСофт

 

 

ПО СтатСофт — программное обеспечение для интеллектуального анализа данных и решения практических задач, включая контроль качества и оптимизацию производства; содержит модули управления данными, импорта/экспорта, графического представления, разнообразные аналитические и статистические методы для построения предиктивных моделей: нейронные сети, деревья классификации и регрессии, метод опорных векторов, случайные леса и др.