Учебные курсы, читаемые кафедрой

  • Анализ временных рядов и прогнозирование;
  • Анализ данных в Python;
  • Анализ данных внешнего сектора;
  • Анализ макроэкономических данных;
  • Анализ нечисловой информации;
  • Анализ панельных данных;
  • Аналитическая экономика (методология и методика научного исследования);
  • Введение в Python и R;
  • Введение в базы данных (MySQL и MongoDB);
  • Введение в машинное обучение;
  • Глобальные демографические проблемы;
  • Демография;
  • Демография и статистика населения;
  • Диагностика финансового состояния компании и ее рисков;
  • Индикаторы устойчивого развития;
  • Количественные методы обработки информации;
  • Количественный анализ инвестиционной и инновационной деятельности;
  • Макроэкономические индикаторы социально-экономического развития;
  • Международная статистика;
  • Методология статистического исследования;
  • Методы анализа нечисловой информации;
  • Методы прогнозирования социально-экономических процессов;
  • Многомерные статистические методы;
  • Многомерный статистический анализ (продвинутый уровень);
  • Многоуровневый анализ данных в экономике;
  • Модели временных данных;
  • Модели финансовых рынков;
  • Моделирование глобальных демографических процессов;
  • Мониторинг производственной деятельности предприятия;
  • Мониторинг регионального развития;
  • Национальное счетоводство;
  • Национальное счетоводство и международная статистика;
  • Нейронные сети в среде R;
  • Прикладная статистика;
  • Региональная экономика и мониторинг регионального развития;
  • Система национальных счетов как инструмент макроэкономического анализа;
  • Социальная статистика;
  • Социально-прикладная статистика;
  • Социально-экономическое моделирование;
  • Статистика;
  • Статистика (Теория статистики, социально-экономическая статистика);
  • Статистика индустрии туризма;
  • Статистика страхования;
  • Статистика страхования и актуарные расчеты;
  • Статистика фирм и отраслей;
  • Статистические методы межстрановых сравнений;
  • Статистический анализ нечисловой информации;
  • Статистическое управление процессами;
  • Теория выборки и оценка рисков;
  • Финансовая статистика;
  • Эконометрика;
  • Эконометрика (продвинутый уровень);
  • Эконометрическое моделирование;
  • Эмпирические исследования в профессиональной сфере.