• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФКН
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 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
50/10
50 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
Глава в книге
Mining convex polygon patterns with formal Concept Analysis

Kuznetsov S., Belfodil A., Robardet C. et al.

In bk.: Proceedings of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2017,Melbourne, Australia, 19-25 August 2017. The International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2017. P. 1425-1432.

Статья
Generalized Post–Widder inversion formula with application to statistics

Belomestny D., Mai H., Schoenmakers J.

Journal of Mathematical Analysis and Applications. 2017. No. 455. P. 89-104.

Статья
Short lists with short programs from programs of functions and strings

Vereshchagin N.

Theory of Computing Systems. 2017. Vol. 61. No. 4. P. 1440-1450.

Cеминар по биоинформатике "Трехмерная структура хроматина: вчера и завтра." Докладчик: Михаил Гельфанд, ФКН ВШЭ

Мероприятие завершено


На факультете компьютерных наук состоится очередной семинар*, посвященный методам машинного обучения в биоинформатике. Руководит семинаром Мария Попцова, доцент департамента больших данных и информационного поиска. 

Методы машинного обучения уже нашли широкое применение в областях генетики и геномики. Они оказались наиболее полезны для интерпретации больших наборов геномных данных и аннотации большого числа элементов генома. Методы машинного обучения были успешно применены для распознавания сайтов старта транскрипции, сплайс-сайтов, альтернативного сплайсинга, промотеров, энхансеров, расположения нуклеосом. После революции в технологиях секвенирования накопление экспериментальных данных происходит быстрее, чем построение моделей, объясняющих функционирование генома. Необходима как разработка новых подходов, методов и алгоритмов, так и освоение технологий работы с системами больших данных геномики. На научном семинаре мы будем знакомиться с современными исследованиями в области применения методов машинного обучения к анализу геномных данных ведущих университетов мира, таких как Harvard, MIT, Cambridge, Sorbonne, EMBL-EBI и др.

Следующий семинар состоится 11 декабря в 18:10, аудитория 205, по адресу Кочновский пр-д, д.3.


Трехмерная структура хроматина: вчера и завтра

профессор М.С. Гельфанд, руководитель магистерской программы «Анализ данных в биологии и медицине»

Как обычно в молекулярной биологии, прогресс в понимании следует за прогрессом в развитии экспериментальных методик. Одной из таких методик является HiC — способ определять контакты между фрагментами генома в масштабах целого ядра, и таким образом описывать трехмерную структуру хроматина. А дальше ее можно сопоставлять с данными об экспрессии генов и об эпигенетических метках, таких как модификации гистонов, то есть, о функциональном состоянии тех или иных участков генома. Я расскажу о некоторых недавних результатх в этой области — но она настолько быстро развивается, что, похоже, часть из того, что будет рассказано, уже устарела (я скажу, какая, и в чем может заключаться дальнейшее развитие).

*Информация о прошедших семинарах по биоинформатике доступна по ссылке.