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

Адрес: 125319, г. Москва, 
Кочновский проезд, д. 3 (станция метро "Аэропорт").

Телефон: +7 (495) 772-95-90 *12332

Email: computerscience@hse.ru

 

Руководство

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

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

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
Обучение ведётся на русском языке
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
Infinite transitivity, finite generation, and Demazure roots

Arzhantsev I., Kuyumzhiyan K., Zaidenberg M.

Advances in Mathematics. 2019. Vol. 351. P. 1-32.

Статья
Bias in False Discovery Rate Estimation in Mass-Spectrometry-Based Peptide Identification

Sulimov P., Voronkova A., Danilova Y. et al.

Journal of Proteome Research. 2019. Vol. 18. No. 5. P. 2354-2358.

Статья
Compression of recurrent neural networks for efficient language modeling

Grachev A., Ignatov D. I., Savchenko A.

Applied Soft Computing Journal. 2019. Vol. 79. P. 354-362.

Глава в книге
Numerical Pattern Mining Through Compression

Makhalova T., Kuznetsov S., Napoli A.

In bk.: 2019 Data Compression Conference Proceedings. IEEE, 2019.

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