• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Эконометрика, Big Data и информационные системы
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
30 июня 2026 г.
Аспирантка НИУ ВШЭ получила премию за выдающуюся научную статью
Международное научное общество по коллективному выбору и экономике благосостояния — Society for Social Choice and Welfare (SSCW) — присудило награду для молодых исследователей Ангелине Юдиной, аспирантке и преподавателю департамента математики ФЭН, младшему научному сотруднику Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ. Ученые отметили ее статью, посвященную решениям задачи выбора наилучших альтернатив на основании результатов их попарных сравнений.
30 июня 2026 г.
«Я хотела бы, чтобы мои исследования помогали делать мир спокойнее и лучше»
Какую бы задачу ни решала младший научный сотрудник Лаборатории методов анализа больших данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ Сараа Али, она думает, какую пользу она может принести людям. О своей большой семье, диагностике трехфазных двигателей и мечте построить на родине детский приют она рассказала проекту «Молодые ученые Вышки».
30 июня 2026 г.
Экономисты ВШЭ научились прогнозировать рождаемость по поисковым запросам
Сотрудники факультета экономических наук НИУ ВШЭ показали, что точность прогноза рождаемости в России можно улучшить почти в полтора раза, если добавить в модель динамику поисковых запросов по темам, связанным с беременностью и родами. В наиболее эффективных моделях ошибка прогноза снижается с 4,6 до 3,2%. Результаты исследования опубликованы в журнале Populations and Economics.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Эконометрика, Big Data и информационные системы

С. 68–71.
Канторович Г. Г., Ратникова Т. А.

В докладе анализируются сходство и различия современных эконометрических методов, методов Big Data и методов машинного обучения, а также обсуждаются возможные пути интеграции этих подходов

Язык: русский
Полный текст
Ключевые слова: big data
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Моделирование отраслей и секторов экономики России с учетом неоднородности их структуры (2015)

В книге

Материалы четвертой Научно-практической конференции "Актуальные проблемы системной и программной инженерии". Сборник трудов
М.: НИУ ВШЭ, 2015.
Похожие публикации
Перспективы интеграции новых цифровых технологий в современное образование для повышения его эффективности
Бояров Е. Н., Социальная компетентность 2025 Т. 10 № 2 С. 42–51
В статье рассматривается проблема интеграции новых цифровых технологий в современное образование с целью повышения его эффективности и качества. Цель исследования – обобщение теоретических и практических подходов к использованию цифровых инструментов в образовательной среде, а также выявление основных направлений и барьеров цифровой трансформации образования. Методы исследования включают анализ научной литературы и публикаций, сравнительный анализ различных подходов, ...
Добавлено: 9 декабря 2025 г.
BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей X Международной научно-практической конференции в двух частях, Часть 1 (Республика Беларусь, Минск, 13 марта 2024 года)
Мн.: БГУИР, 2024.
В сборнике опубликованы результаты научных исследований и разработок в области BIG DATA and Advanced Analytics для оптимизации IT- и бизнес-решений, а также тематических исследований в области медицины, образования и экологии. ...
Добавлено: 18 февраля 2025 г.
Метавселенная и задачи в области правового регулирования данных
Лескина Э. И., Юрист 2023 № 3 С. 2–7
Предметом настоящей статьи является динамика правового регулирования данных в условиях становления и развития метавселенной. Объектом статьи являются общественные отношения, складывающиеся в процессе оборота данных в эпоху метавселенной. В результате исследования проанализировано понятие метавселенной, выделены признаки данного понятия, обозначены возможности, появляющиеся в эпоху метавселенной, и возникающие угрозы. Автором выделены и рассмотрены направления data-угроз, подробным образом освещены ...
Добавлено: 2 октября 2024 г.
Основы data-driven подхода: Технологии и системы поддержки управления современным предприятием на основе данных
Сулейкин А. С., Панфилов П. Б., Горшков Г. С., М.: Московский финансово-юридический университет МФЮА, 2023.
Учебное пособие содержит теоретический материал и лабораторный практикум для изучения дисциплины «Информационные системы предпри- ятия». Представлены базовые принципы data-driven подхода, применяемого организациями и предприятиями в процессе цифровой трансформации своей деятельности, в центральном фокусе которого находится использование данных и бизнес-аналитики для принятия всех корпоративных решений. Даются как теоретические знания (принципы data-driven подхода, основы систем управления и ...
Добавлено: 17 апреля 2024 г.
Интеллектуальное право в условиях развития технологии Big Data. База данных как объект интеллектуальных прав
Войниканис Е. А., Кольздорф М. А., Корнеев В. А. и др., М.: Проспект, 2022.
Стремительный рост объема разнородной информации, формируемой в виртуальной среде, привел к возникновению феномена, известного как «большие данные» (Big Data). Данные становятся сегодня основным ресурсом для повышения эффективности и производительности практически всех отраслей современной экономики. Ценность больших данных актуализирует вопрос о возможности и целесообразности охраны этих данных, защиты тех ресурсов, которые были затрачены на их сбор ...
Добавлено: 20 июня 2022 г.
BitFun: Fast Answers to Queries with Tunable Functions in Geospatial Array DBMS
Родригес Залепинос Р. А., PROCEEDINGS OF THE VLDB ENDOWMENT 2020 Vol. 13 No. 12 P. 2909–2912
Добавлено: 22 февраля 2021 г.
Proceedings of the VLDB Endowment
VLDB Endowment, 2020.
Добавлено: 20 июля 2020 г.
Модель кастомизации и использование больших данных в банковской аналитике
Рассказова А. Н., Кормильчикова Ю. К., Рассказов С. В., В кн.: Государство и бизнес. Экосистема цифровой экономики: Материалы XI Международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 24-26 апреля 2019 г., Т. 4., 233 с.Т. 4: ГОСУДАРСТВО И БИЗНЕС. ЭКОСИСТЕМА ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ.: СПб.: Северо-Западный институт управления РАНХиГС при Президенте РФ, 2019. С. 115–122.
Дана подробная характеристика текущего состояния банковской сферы России и причин приверженности российских банков бизнес-модели коммодитизации. Проанализированы преимущества альтернативной модели кастомизации. Рассмотрен кейс, демонстрирующий технологию реализации клиентоцентричного подхода в банковской модели кастомизации на основе анализа больших данных. ...
Добавлено: 26 июня 2019 г.
Социальные факторы выбора контрагентов на бирже удалённой работы: исследование конкурсов с помощью «больших данных»
Стребков Д. О., Шевчук А. В., Лукина А. А. и др., Экономическая социология 2019 Т. 20 № 3 С. 25–65
Добавлено: 17 июня 2019 г.
Big Data и юриспруденция: на одном ли мы пути?
Чураков В. Д., В кн.: Право и информация: вопросы теории и практики: Сборник материалов международной научно-практической конференцииВып. 7.: СПб.: Президентская библиотека имени Б.Н. Ельцина, 2018. С. 136–143.
В статье выполнен анализ перспектив использования технологии «больших данных» (Big Data) в юриспруденции. Обосновывается позиция, что «большие данные» должны использоваться как для объяснения каких-либо явлений, так и для прогнозирования последствий. Автором описаны проблемы, возникающие при применении Big Data в юридических исследованиях. Указанные проблемы могут иметь технический (доступ к данным, технические возможности, верификация данных) и содержательный ...
Добавлено: 22 октября 2018 г.
Numerical optimization for Artificial Retina Algorithm
Борисяк М. А., Устюжанин А. Е., Деркач Д. А. и др., Journal of Physics: Conference Series 2017 Vol. 898 No. 3 P. 1–6
Добавлено: 25 февраля 2018 г.
Создание виртуальных кластеров Apache Spark в облачных средах с использованием систем оркестрации
Борисенко О. Д., Пастухов Р. К., С.Д. Кузнецов, Труды Института системного программирования РАН 2016 Т. 28 № 6 С. 111–120
Apache Spark является одним из наиболее производительных распределенных фреймворков для обработки больших данных в парадигме Map-Reduce. С распространением облачных технологий и предоставления ресурсов по запросу все более актуальной становится задача построения виртуальных вычислительных кластеров для конкретной задачи. В работе представлен краткий обзор разработанного решения для создания виртуальных кластеров Apache Spark в облачной среде Openstack и ...
Добавлено: 25 января 2018 г.
Автоматическое создание виртуальных кластеров Apache Spark в облачной среде Openstack
Кузнецов С. Д., Турдаков Д. Ю., Борисенко О. Д., Труды Института системного программирования РАН 2014 Т. 26 № 4 С. 33–44
В работе описывается процесс создания системы автоматического создания виртуальных кластеров Apache Spark в среде Openstack. Также в работе приводится краткий обзор различий между предоставляемыми метаданными в средах Openstack и Amazon EC2. ...
Добавлено: 26 ноября 2017 г.
Разработка масштабируемой программной инфраструктуры для хранения и обработки данных в задачах вычислительной биологии
Кузнецов С. Д., Турдаков Д. Ю., Борисенко О. Д. и др., Труды Института системного программирования РАН 2014 Т. 26 № 4 С. 45–54
В работе кратко описывается масштабируемая программная инфраструктура для хранения и обработки данных в задачах вычислительной биологии. Обсуждаются использованные технологии, собственное программное решение для предсказания сайтов связывания транскрипционных факторов в геномах, реализация предоставления решения как части веб-лаборатории с REST API и веб-интерфейсом для исследователей. ...
Добавлено: 26 ноября 2017 г.
Actual Problems of System and Software Engineering 2017. Proceedings of the 5th International Conference on Actual Problems of System and Software Engineering Supported by Russian Foundation for Basic Research. Project #17-07-20565 Moscow, Russia, November 14-16, 2017, 408 P.
Aachen: CEUR Workshop Proceedings, 2017.
The volume consists of scientific and research papers of the Fifth International Con- ference “Actual Problems of System and Software Engineering” (APSSE-2017), which took place with the support of the Russian Foundation for Basic Research (RFBR) (Project No17-07-20565). The Conference was held at the National Research University “Higher School of Economics” from November 14 to ...
Добавлено: 25 ноября 2017 г.
ChronosDB: Distributed, File Based, Geospatial Array DBMS
Родригес Залепинос Р. А., , in: Proceedings of the VLDB EndowmentVol. 11. Issue 10.: VLDB Endowment, 2018. P. 1247–1261.
Добавлено: 24 сентября 2017 г.
Proceedings of the VLDB Endowment
VLDB Endowment, 2018.
Добавлено: 24 сентября 2017 г.
Применение облачных вычислений для анализа данных большого объема в умных городах
Массобрио Р., Несмачнов С., Черных А. и др., Труды Института системного программирования РАН 2016 Т. 28 № 6 С. 121–140
В этой статье рассматривается вопрос применения анализа данных большого объема с использованием облачных вычислений для решения задач анализа дорожного траффика в контексте «умных» городов. Предложенное решение базируется на модели параллельных вычислений MapReduce, реализованной на  платформе Hadoop. Анализируются два экспериментальных случая: оценка качества общественного транспорта на основе анализа истории местоположения автобусов, и оценка мобильности пассажиров при помощи ...
Добавлено: 28 августа 2017 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • 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
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору