- A
- A
- A
- АБB
- АБB
- АБB
- А
- А
- А
- А
- А
Адрес: 125319, г. Москва,
Кочновский проезд, д. 3 (станция метро "Аэропорт").
Телефон: +7 (495) 772-95-90 *12332
Email: computerscience@hse.ru
Декан – Аржанцев Иван Владимирович
Первый заместитель декана – Вознесенская Тамара Васильевна
Заместитель декана по научной работе и международному сотрудничеству – Объедков Сергей Александрович
Заместитель декана по учебно-методической работе – Самоненко Илья Юрьевич
Заместитель декана по развитию и административно-финансовой работе – Плисецкая Ирина Александровна
Факультет готовит разработчиков и исследователей. Программа обучения сформирована с учётом опыта ведущих американских и европейских университетов, таких как Stanford University (США) и EPFL (Швейцария), а также Школы анализа данных — одной из самых сильных магистратур в области computer science в России. Широкий список курсов по выбору и значительная доля программы, выделенная под них, позволит каждому студенту сформировать свою собственную образовательную траекторию. В основе обучения — практика и проектная работа.
Прикладная математика и информатика
80 платных мест
15 платных мест для иностранцев
Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Прикладной анализ данных"
12 платных мест для иностранцев
Программная инженерия
70 платных мест
15 платных мест для иностранцев
Анализ данных в биологии и медицине
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
Науки о данных
15 платных мест
6 платных мест для иностранцев
Системная и программная инженерия
5 платных мест
8 платных мест для иностранцев
Системное программирование
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
Статистическая теория обучения
5 платных мест
4 платных места для иностранцев
Финансовые технологии и анализ данных
3 платных места для иностранцев
Arias-Castro E., Le Gouic T.
Discrete and Computational Geometry. 2019. P. 1-28.
Hartnick T., Talambutsa Alexey.
Groups, Geometry, and Dynamics. 2018. Vol. 12. No. 4. P. 1485-1521.
Karachunskiy A., Tallen G., Roumiantseva J. et al.
Journal of Cancer Research and Clinical Oncology. 2019.
В печати
Roman Avdeev, Petukhov A.
Algebras and Representation Theory. 2019.
Belomestny D., Kraetschmer V., Hübner T. et al.
Finance and Stochastics. 2019. Vol. 23. P. 209-238.
Boros E., Cepek O., Gurvich V.
Discrete Mathematics. 2019. Vol. 342. No. 5. P. 1275-1292.
Коллоквиум ФКН: Развитие эпидемиологических методов: все более приблизительные оценки. Докладчик: Василий Власов (НИУ ВШЭ)
4 декабря 2018, 18:10, ауд. 317 (Кочновский проезд, 3)
Василий Власов, НИУ ВШЭ
.jpg)
Развитие эпидемиологических методов: все более приблизительные оценки
Последние десятилетия отмечены разочарованиями, связанными с низкой воспроизводимостью результатов исследований мозга, поведения, в цитологии и генетике. Эпидемиология как наука о распространении событий и их связях никогда не претендовала на большее, чем способность обнаружить события масштабов катастрофы. Тем не менее работы последних десятилетий привели эпидемиологов к существенному изменению методов исследований, чему способствовало развитие регистрации разнообразных данных и повышение мощности и методической изощренности систем анализа этих данных. Технический и социальный прогресс привели не только к уточнению многих оценок и улучшению некоторых методов исследований, но и к разочарованиям в накоплениях 20 века в научном багаже (research record). На ряде примеров мы проследим, как последовательное уточнение эпидемиологических оценок ведет к признанию в принятии решений весьма неформального баланса научных оснований для решений и оснований из-за пределов науки.