• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Тел.: +7 (495) 772-95-90 * 12332

computerscience@hse.ru

125319, Москва, Кочновский проезд, д. 3 (недалеко от станции метро "Аэропорт"). 

 

Руководство

Декан — Аржанцев Иван Владимирович

 

Первый заместитель декана факультета — Вознесенская Тамара Васильевна

 

Заместитель декана по научной работе и международным связям — Объедков Сергей Александрович

 

Заместитель декана по развитию и административно-финансовой работе — Плисецкая Ирина Александровна

Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
100/80/15
100 бюджетных мест
80 платных мест
15 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Прикладной анализ данных"

4 года
Очная форма обучения
80/10
80 платных мест
10 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
80/80/15
80 бюджетных мест
80 платных мест
15 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
15/5/3
15 бюджетных мест
5 платных мест
3 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Математические методы оптимизации и стохастики

2 года
Очная форма обучения
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
55/15/6
55 бюджетных мест
15 платных мест
6 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
20/10/12
20 бюджетных мест
10 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Системное программирование

2 года
Очная форма обучения
20/10/5
20 бюджетных мест
10 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Статистическая теория обучения

2 года
Очная форма обучения
20/5/5
20 бюджетных мест
5 платных мест
5 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
30/3
30 платных мест
3 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Linear switched dynamical systems on graphs
В печати

Protasov V. Y., Cicone A., Guglielmi N.

Nonlinear Analysis: Hybrid Systems. 2018. Vol. 29. P. 165-186.

Статья
Final Results of the OPERA Experiment on ντ Appearance in the CNGS Neutrino Beam

Ustyuzhanin A.

Physical Review Letters. 2018. Vol. 120. No. 21. P. 211801-1-211801-7.

Статья
Qualitative Judgement of Research Impact: Domain Taxonomy as a Fundamental Framework for Judgement of the Quality of Research

Murtagh F., Orlov M. A., Mirkin B.

Journal of Classification. 2018. Vol. 35. No. 1. P. 5-28.

Статья
Predictive Model for the Bottomhole Pressure based on Machine Learning
В печати

Spesivtsev P., Sinkov K., Sofronov I. et al.

Journal of Petroleum Science and Engineering. 2018.

Статья
New and old results on spherical varieties via moduli theory

Roman Avdeev, Cupit-Foutou S.

Advances in Mathematics. 2018. Vol. 328. P. 1299-1352.

Лабораторная ФКН: Learning High-Level Process Models from Event Data. Anna Kalenkova, PAIS Lab

Мероприятие завершено

November 14, 2017
18.10 – 19.30
Kochnovskii proezd, 3, room 205

Learning High-Level Process Models from Event Data

Каленкова Анна Алексеевна

Научно-учебная лаборатория процессно-ориентированных информационных систем (ПОИС): Старший научный сотрудник

Information systems in different domains, such as healthcare, tourism, banking, government and others, record operational behavior in the form of event logs. The process mining discipline offers dozens of techniques to discover, analyze, and visualize processes running in information systems, based on their event logs. The representational bias (the language for processes representation) plays an important role in the process discovery. In this work, BPMN (Business Process Model and Notation) language was chosen as a representational bias and as a starting point for the process discovery, analysis, and enhancement. BPMN is a common process modeling language, widely used by consultants, managers, analysts, and software engineers in various application domains. This work aims to bridge the gap between process mining techniques and BPMN. Existing techniques are often limited to a single perspective, e.g., just the control flow, subprocesses, or just resources. The goal of this work is to fully support the BPMN specification in the context of process mining and suggest a unified integrated approach allowing for the discovery, analysis and enhancement of hierarchical high-level BPMN models. Such an approach gives an ability to analyze discovered processes in BPMN-compliant tools and even automate their executions, using one of the existing BPMN engines.

Registration is open: computerscience@hse.ru 

Афиша лабораторной