Кузин Сергей Сергеевич
- Главный эксперт: Факультет экономических наук / Департамент статистики и анализа данных / Центр экономических измерений и статистики
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2020 году.
- Научно-педагогический стаж: 3 года.
Oбразование и учёные степени
Дополнительное образование / Повышение квалификации / Стажировки
в разработке
Достижения и поощрения
- Благодарность департамента статистики и анализа данных НИУ ВШЭ (февраль 2026)
Учебные курсы (2026/2027 уч. год)
- Инструменты и программные средства анализа данных (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.01 Экономика; 1-й курс, 2, 3 модуль)рус
- Инструменты и программные средства анализа данных (Маго-лего; где читается: Факультет экономических наук)рус
- Data Mining (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01 Экономика; 4-й курс, 1 модуль)Анг
- Data Mining (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 01.03.02 Прикладная математика и информатика, 38.03.01 Экономика; 4-й курс, 1 модуль)Анг
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2025/2026 уч. год)
- Инструменты и программные средства анализа данных (Маго-лего; где читается: Факультет экономических наук; 2, 3 модуль)рус
Учебные курсы (2024/2025 уч. год)
- Инструменты и программные средства анализа данных (Маго-лего; 2, 3 модуль)рус
- Инструменты и программные средства анализа данных (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.01 Экономика; 1-й курс, 2, 3 модуль)рус
- Data Mining (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01 Экономика; 4-й курс, 1 модуль)Анг
Учебные курсы (2023/2024 уч. год)
- Инструменты и программные средства анализа данных (Маго-лего; 2, 3 модуль)рус
- Инструменты и программные средства анализа данных (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.01. Экономика; 1-й курс, 2, 3 модуль)рус
- Data Mining (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1 модуль)Анг
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
- Инструменты и программные средства анализа данных (Маго-лего; 2, 3 модуль)рус
- Инструменты и программные средства анализа данных (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.01. Экономика; 1-й курс, 2, 3 модуль)рус
- Data Mining (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1 модуль)Анг
Учебные курсы (2021/2022 уч. год)
- Инструменты и программные средства анализа данных (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.01. Экономика, направление: 38.04.01. Экономика; 1-й курс, 2, 3 модуль)рус
- Data Mining (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1 модуль)Анг
Опыт работы
Большой опыт выполнения консалтинговых проектов в области сбора, обработки и статистического анализа данных, внедрения аналитики в бизнес-процессы компаний с применением средств Data Mining, анализа Big Data. Опыт обучения специалистов методике и технологиям анализа данных, применению инструментов прогностической аналитики и Data Mining. Выполнение проектов в области официальной статистики, включая разработку методологии и программных средств редактирования и импутации данных, сезонного сглаживания рядов социально-экономических показателей, подготовки микроданных статистических обследований для открытого доступа, разработка учебных курсов и обучение специалистов
В НИУ ВШЭ обсудили, как измерять благосостояние и неравенство населения
В Высшей школе экономики в рамках XXVI Апрельской международной научной конференциисостоялся седьмой круглый стол «Статистическое измерение благосостояния и неравенства». Эксперты обсудили новации в статистике, важность использования налоговых данных в оценках распределения доходов и то, какие индексы позволяют выявить опережающую динамику в потреблении россиян.
Итоги круглого стола «Статистическое измерение благосостояния и неравенства»
В высшей школе экономики в рамках XXVI Апрельской международной научной конференции состоялся седьмой круглый стол «Статистическое измерение благосостояния и неравенства». Эксперты обсудили новации в статистике, важность использования налоговых данных в оценках распределения доходов и то, какие индексы позволяют выявить опережающую динамику в потреблении россиян
НИУ ВШЭ представил экспертные оценки доходного неравенства населения: они ниже официальных
Результаты исследования, проведенного в НИУ ВШЭ, показывают, что фактически доходное неравенство в России ниже официальных оценок, если использовать несколько источников информации. Такой вывод следует из доклада ученых НИУ ВШЭ «Региональные оценки доходного неравенства на основе налоговой статистики и микроданных обследования доходов». Доклад был подготовлен Центром экономических измерений и статистики НИУ ВШЭ. Его авторы — сотрудники Факультета экономических наук университета, к.т.н. Сергей Кузин и д.э.н. Александр Суринов.