• 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 учебно-методической работе — Самоненко Илья Юрьевич

 

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

Мероприятия
22 февраля – 23 февраля
Регистрация открыта 
21 марта – 23 марта
Прием статей до 15 января 2019 
12 июня – 14 июня
submission: Friday, 01 February 2019, notification: Friday, 15 February 2019 
26 августа – 30 августа
Registration and Poster Submission deadline — April 1, 2019 
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
110/80/15
110 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
70/12
70 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
80/70/15
80 бюджетных мест
70 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
15/5/2
15 бюджетных мест
5 платных мест
2 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
25/5/8
25 бюджетных мест
5 платных мест
8 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Системное программирование

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

Статистическая теория обучения

2 года
Очная форма обучения
20/5/4
20 бюджетных мест
5 платных мест
4 платных места для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
35/3
35 платных мест
3 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Ontology-Mediated Queries: Combined Complexity and Succinctness of Rewritings via Circuit Complexity

Bienvenu M., Kikot S., Kontchakov R. et al.

Journal of the ACM. 2018. Vol. 65. No. 5. P. 28:1-28:51.

Статья
Randomized Block Cubic Newton Method
В печати

Doikov Nikita, Richtarik P.

Proceedings of Machine Learning Research. 2018. No. 80. P. 1290-1298.

Статья
Particle-identification techniques and performance at LHCb in Run 2
В печати

Hushchyn M., Chekalina V.

Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2018. P. 1-2.

Статья
Observational evidence in favor of scale free evolution of sunspot groups

Shapoval A., Le Mouël J., Shnirman M. et al.

Astronomy and Astrophysics. 2018. Vol. 618. P. A183-1-A183-13.

Мини-курс "Анализ больших и малых данных для прогноза поведения сложных систем"

18+

Курс ведет кандидат физико-математических наук, научный сотрудник Департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук Елаева Мария Сергеевна.  

Известно, что математика широко используется для описания процессов, протекающих в реальном мире. Математические модели успешно используются в совершенно разных областях науки, а сфера их приложений постоянно расширяется. Как ни странно, математическое моделирование проникает и в такие области знания, где прямой эксперимент, дающий полную информацию об исследуемой реальности, практически невозможен или сильно затруднен. Казалось бы, теоретические модели реальных процессов могут возникать лишь там, где есть много экспериментальных данных, описывающих эти самые процессы. Но это не всегда так. Достаточно вспомнить общую теорию относительности Эйнштейна – ведь ее экспериментальное подтверждение было получено уже после создания теории. В этом случае именно теория позволила запланировать и провести ряд экспериментов. С другой стороны, эксперимент, как совокупность наблюдаемых фактов, при неверной теоретической концепции может ввести в заблуждение (вспомним геоцентрическую картину мира). Иными словами, теоретическая концепция придает эксперименту содержательный смысл, и это превращает экспериментальный материал в объективную информация о реальности.

Предлагаемый курс не совсем обычен и по форме, и по содержанию. По форме он будет представлять собой доклады студентов, сделанные на основе изучения предложенных статей, с последующим обсуждением. По содержанию – будут рассмотрены математические модели различных процессов и явлений. В частности, будут затронуты области статистики и теории вероятностей, дифференциальных уравнения и уравнений в частных производных, поговорим о математическом моделировании в экономике, об игровых моделях и других интересных задачах.

Курс является естественным продолжением математического анализа и дополняет курсы по теории вероятностей, статистики и дифференциальным уравнениям, фокусируясь на приложениях. Являясь обзорным, он не требует специальной подготовки, будет интересен тем, кто хотел бы узнать «что?», «как?», «с помощью каких инструментов?» моделируют исследователи в различных областях науки.

К проведению курса будут привлечены сотрудники Научно-учебной лаборатории моделирования и управления сложными системами: заведующий лабораторией Александр Борисович Шаповал и стажер-исследователь Антон Сергеевич Савостьянов. Заинтересованным слушателям, желающим заниматься научной работой и публиковать свои исследования, может быть предложена стажировка в указанной лаборатории.

Для участия необходимо зарегистрироваться. 

Расписание:

31.01, 07.02, 14.02, 21.02, 28.02, 07.03 – с 15.10 до 16.30 – ауд. 317

Кочновский проезд, д. 3. (м. Аэропорт)

Зарегистрироваться