Современные методы анализа данных: Глубинное обучение
2018/2019
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
В старых версиях браузеров сайт может отображаться некорректно. Для оптимальной работы с сайтом рекомендуем воспользоваться современным браузером.
✖
- A
- A
- A
- АБВ
- АБВ
- АБВ
- А
- А
- А
- А
- А
Обычная версия сайта
- О программе
- Абитуриентам
- Студентам
- Доска объявлений
- Информация для поступивших
- Расписание
- Помещения для самостоятельной работы
- Выбор траектории обучения
- Рейтинги
- Факультативы ФКН
- Заказ справок
- Отсрочка от службы в армии по учёбе
- Практическая подготовка
- Итоговая аттестация
- Расписание пересдач
- Перевод и восстановление/Аттестационная комиссия
- Перевод на место за счет Сбербанка
- Шаблоны заявлений
- Научно-учебные группы
- Студенческая мобильность
- Каталог ВКР
- Рекомендованные онлайн-курсы
- Дополнительные иностранные языки
- Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
- Образовательные программы магистратуры (Москва)
- Факультет компьютерных наук
- Магистерская программа «Финансовые технологии и анализ данных»
- Учебные курсы
- Современные методы анализа данных: Глубинное обучение 2018 и 2019 учебного года
Апрель
21
Магистерская программа «Финансовые технологии и анализ данных»
- О программе
- Абитуриентам
- Студентам
- Доска объявлений
- Информация для поступивших
- Расписание
- Помещения для самостоятельной работы
- Выбор траектории обучения
- Рейтинги
- Факультативы ФКН
- Заказ справок
- Отсрочка от службы в армии по учёбе
- Практическая подготовка
- Итоговая аттестация
- Расписание пересдач
- Перевод и восстановление/Аттестационная комиссия
- Перевод на место за счет Сбербанка
- Шаблоны заявлений
- Научно-учебные группы
- Студенческая мобильность
- Каталог ВКР
- Рекомендованные онлайн-курсы
- Дополнительные иностранные языки
21
Апрель
- Главная:
- О программе
- Партнеры
- Достижения студентов
- Базовая кафедра ПАО Сбербанк «Финансовые технологии и анализ данных»
Контакты
101000 Москва,
Покровский бульвар, 11, каб. S935
Телефон: +7 (495) 772-95-90*27331
E-mail: iyakovleva@hse.ru
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» → Образовательные программы магистратуры (Москва) → Факультет компьютерных наук → Магистерская программа «Финансовые технологии и анализ данных» → Учебные курсы → Современные методы анализа данных: Глубинное обучение 2018 и 2019 учебного года
- О ВЫШКЕ
- Цифры и факты
- Руководство и структура
- Преподаватели и сотрудники
- Корпуса и общежития
- Закупки
- Обращения граждан в НИУ ВШЭ
- Фонд целевого капитала
- Противодействие коррупции
- Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
- Сведения об образовательной организации
- Людям с ограниченными возможностями здоровья
- Единая платежная страница
- Работа в Вышке
- ОБРАЗОВАНИЕ
- Лицей
- Довузовская подготовка
- Олимпиады
- Прием в бакалавриат
- Вышка+
- Прием в магистратуру
- Аспирантура
- Дополнительное образование
- Центр развития карьеры
- Бизнес-инкубатор ВШЭ
- НАУКА
- Научные подразделения
- Исследовательские проекты
- Мониторинги
- Диссертационные советы
- Защиты диссертаций
- Академическое развитие
- Конкурсы и гранты
- Научно-образовательный портал IQ.hse.ru
- XXV Ясинская (Апрельская) международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества
© НИУ ВШЭ 1993–2024
Адреса и контакты
Условия использования материалов
Политика конфиденциальности
Карта сайта
Шрифты HSE Sans и HSE Slab разработаны в Школе дизайна НИУ ВШЭ