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

Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11

Телефон: +7 (495) 531-00-00 *27254

Email: computerscience@hse.ru

 

Руководство
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
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
117/80/30
117 бюджетных мест
80 платных мест
30 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Бакалаврская программа

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

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

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
110/70/30
110 бюджетных мест
70 платных мест
30 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
20/5/1
20 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Магистр по наукам о данных

2 года
Заочная
100
100 платных мест
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
60/15/20
60 бюджетных мест
15 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

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

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
35/1
35 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Reconstruction of the coupling between solar proxies: When approaches based on Kuramoto and Van der Pol models agree with each other

Savostianov A., Shapoval S., Shnirman M.

Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2020. Vol. 83. P. 105149.

Статья
Prime Geodesic Theorem in the Three-dimensional Hyperbolic Space

Balkanova O., Chatzakos D., Cherubini G. et al.

Transactions of the American Mathematical Society. 2019. Vol. 372. No. 8. P. 5355-5374.

Статья
Magnetohydrodynamic Modeling of the Solar Wind Key Parameters and Current Sheets in the Heliosphere: Radial and Solar Cycle Evolution

E. V. Maiewski, Kislov R. A., Khabarova O. V. et al.

Astrophysical Journal. 2020. Vol. 892. No. 1. P. 1-17.

Статья
Multidimensional frontier visualization based on optimization methods using parallel computations

Afanasiev A., Krivonozhko V., Lychev A. et al.

Journal of Global Optimization. 2020. Vol. 76. P. 563-574.

Мини-курс "Advanced Topics in Data Analytics". Andreas Rauber, Technische Universität Wien (Austria)

16+
Мероприятие завершено

С 13 по 16 мая 2019 года приглашенный профессор Андреас Раубер (Andreas Rauber) из Института инженерии информационных систем (ISE) Факультета информатики Технического Университета Вены (Technische Universität Wien) прочтет мини-курс Advanced topics in Data Analytics.

Andreas Rauber

Technische Universität Wien (Austria)

 

Место проведения: Факультет компьютерных наук, Кочновский проезд, 3.

Язык мини-курса: английский

Расписание занятий:

13 мая, 18.10 – 21.00, ауд. 402

14 мая, 18.10 – 21.00, ауд. 317

15 мая, 18.10 – 21.00, ауд. 317

16 мая, 13.40 – 16.30, ауд. 402

1. Основы методологий самообучения для интерактивного исследования данных (4 часа):

  • Принципы: процесс извлечения знаний KDD, «майнинг» данных CRISP-DM, предварительная обработка данных, кластеризация
  • Упражнения, исследование данных

2. Методология исследования данных на основе технологий самообучения SOM, объединяющих подходы аналитики данных и интерактивной визуализации данных (4 часа).

3. Воспроизводимость аналитических процессов и точная идентификация данных (4 часа):

  • Воспроизводимость процессов и идентификация данных в привязке к рекомендациям Альянса исследовательских данных RDA в отношении динамических ссылок данных, достоверности хранилищ данных, планов менеджмента данных, Data Seal of Approval и др.

4. Воспроизводимость в области научных исследований (4 часа):

  • Менеджмент исследовательских данных, формирование отчетов по результатам дата-майнинга, этика в аналитике данных, влияние на инфраструктуру научных исследований.

Аудиторные занятия будут дополнены домашним заданием — групповым проектом, в котором студенты смогут исследовать конкретные наборы данных с использованием программных средств SOMToolbox, разработанных коллективом исследователей из ТУ Вены под руководством профессора Раубера.

Приглашаются все желающие.

Для заказа пропуска в здание необходимо пройти регистрацию до 10 мая. 
Материалы:

1 день (PDF, 7.51 Мб) 

2 день (PDF, 7.32 Мб) 

3 день (PDF, 11.26 Мб) 

4 день (PDF, 3.83 Мб) 

Задания (PDF, 205 Кб) 



регистрация