Новости
Об особенностях преподавания и академической жизни Международного института экономики и финансов рассказывает заместитель директора по науке МИЭФ Алексей Белянин.
Академический руководитель магистратуры МИЭФ, ординарный профессор НИУ ВШЭ Максим Никитин рассказывает о достижениях и нововведениях на программе, о процедуре приема в 2015 г и о выпускниках 2014 и 2015 года.
Закон Парето работает повсеместно: 80% прибыли компании создают 20% самых талантливых сотрудников. Они и называются HiPo — «хай-по», от английского high potential. Как компании работают с такими сотрудниками, а также как самому стать «хай-по» — обсуждали на HR-форуме на площадке Лаборатории Касперского, где собрались представители крупнейших IT-компаний страны, различных отраслей промышленности, финансовой сферы и даже спортивного менеджмента. Директор Международного института экономики и финансов НИУ ВШЭ Сергей Яковлев рассказал на форуме, как МИЭФ готовит ценные кадры с большим потенциалом. МИЭФ также выступил образовательным партнером мероприятия.
Илья Офицеров, студент 2 курса МИЭФ, стал одним из победителей программы повышенной интеллектуальной нагрузки ICEF Academia в 2013-2014 году. Этим летом он поедет в Летнюю школу Лондонской школы экономики за счет МИЭФ.
Мария Логвиненко окончила бакалаврскую программу МИЭФ в 2006 году. 10 лет занималась маркетингом сначала в компании Nestle, затем в The Coca-Cola Company, а настоящее время работает руководителем направления «Услуги» в компании Avito.
Михаил Савкин – выпускник МИЭФ и сейчас занимает должность Global Strategy & Development Director, в компании Schneider Electric (Франция). В интервью порталу МИЭФ он рассказывает о своей карьере и учебе.
В понедельник, 15 июня в 16.40 в ауд. 3211 (ул. Шаболовка, 26) прошел научный семинар МИЭФ.
Докладчик: Johannes Ledolter (University of Iowa)
Тема доклада: "Forecasting Simultaneously High-Dimensional Time Series: A Robust Model-Based Clustering Approach"
Докладчик: Johannes Ledolter (University of Iowa)
Тема доклада: "Forecasting Simultaneously High-Dimensional Time Series: A Robust Model-Based Clustering Approach"