Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ применил инструменты анализа больших данных для выявления глобальных трендов, отражающих актуальную повестку цифровизации и внедрения инноваций в системе образования в России и в мире.
Тема «исследования и аналитика»
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, применив систему интеллектуального анализа больших данных iFORA, выявил наиболее значимые цифровые технологии в телекоме.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ применил систему анализа больших данных для выявления перспективных направлений робототехники и оценил актуальные направления развития мирового рынка в этой сфере.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ с помощью системы анализа больших данных iFORA выявил цифровые технологии, наиболее востребованные в медицине и здравоохранении.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ с использованием системы анализа больших данных iFORA выявил актуальные цели, тренды и приоритетные направления научно-технической политики Китая.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ применил систему анализа больших данных для выявления перспективных цифровых технологий и продуктов в музыкальной индустрии, тенденций дальнейшей цифровизации отрасли.
22 июня 2022 года Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ провел вебинар в рамках программы Научного центра мирового уровня «Центр междисциплинарных исследований человеческого потенциала». На нём были представлены возможности применения инструментария системы интеллектуального анализа больших данных iFORA для выявления глобальных и российских трендов, связанных с развитием человеческого потенциала.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ с помощью анализа больших данных выявил перспективные технологии для транспорта и логистики, которые меняют саму отрасль и определяют контур мобильности будущего.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ посредством интеллектуального анализа больших данных выявил перспективные технологии в микроэлектронике и сравнил передовые научные направления с рыночными тенденциями в этой сфере.