Top.Mail.Ru

Автономная энергетика и энергоэффективность

12 января 2019 года в НИТУ «МИСиС» состоится ознакомительное занятие по направлению «Автономная энергетика и энергоэффективность» для обучающихся инженерных классов.

На семинаре будут рассмотрены следующие вопросы:

1. Знакомство с направлениями подготовки:

  • Электроэнергетика и электротехника;
  • Экономика;
  • Материаловедение и технологии материалов;

2. Знакомство с направлениями исследований:

  • Материалы возобновляемой энергетики;
  • Энергоэффективные технологии и системы накопления и контроля энергии;
  • Энергия будущего;

3. Знакомство с профессиями будущего

  • Инженер-разработчик новых материалов и технологий;
  • Инженер-исследователь в области материаловедения;
  • Метеоэнергетик;
  • Специалист по локальным системам энергосбережения;
  • Менеджер по модернизации систем энергогенерации;
  • Разработчик систем микрогенерации;
  • Дизайнер носимых энергоустройств;
  • Ученый-исследователь в области физикохимии энергоэффективных материалов;
  • Заведующий исследовательской лабораторией;
  • Руководитель проектов в области создания систем автономной генерации;
  • Разработчик материалов для технологий альтернативной энергетики;
  • Проектировщик финансовой траектории;
  • Цифровой экономист;
  • Экономист по реализации энергии.

Начало занятия — в 16:00.

Адрес: г. Москва, Ленинский проспект, д. 4, ауд. Б-4.

Контактная информация: 8-495-638-45-16,
8-495-638-46-78.

Учёный МИСИС Магжан Кутжанов работает за компьютером в лабораторииУчёный МИСИС Магжан Кутжанов работает за компьютером в лаборатории
НИТУ МИСИС — на 4 месте рейтинга Changellenge «Лучшие вузы для поступления по мнению студентов»НИТУ МИСИС — на 4 месте рейтинга Changellenge «Лучшие вузы для поступления по мнению студентов»
д.э.н. Александр Мясков, директор Горного института НИТУ МИСИС, заслуженный эколог Россиид.э.н. Александр Мясков, директор Горного института НИТУ МИСИС, заслуженный эколог России
Новый алгоритм поможет распознавать болезни растений по фотографиям листьевНовый алгоритм поможет распознавать болезни растений по фотографиям листьев