• 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
Обучение ведётся на русском языке
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
Обучение ведётся на русском языке
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
Обучение ведётся на русском языке
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
Sparse covariance matrix estimation in high-dimensional deconvolution

Belomestny D., Trabs M., Tsybakov A.

Bernoulli: a journal of mathematical statistics and probability. 2019. Vol. 25. No. 3. P. 1901-1938.

Статья
Axiomatization of provable n-provability

Beklemishev L. D., Kolmakov E.

Journal of Symbolic Logic. 2019. Vol. Volume 84. No. Issue 2. P. 849-869.

Глава в книге
ChronosDB in Action: Manage, Process, and Visualize Big Geospatial Arrays in the Cloud

Rodriges Zalipynis R. A.

In bk.: Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. NY: ACM, 2019. P. 1985-1988.

Предварительная защита кандидатской диссертации Сергея Шершакова

Мероприятие завершено

25 июня 2019 года на совместном заседании департамента программной инженерии и научно-учебной лаборатории процессно-ориентированных информационных систем состоится предварительная защита кандидатской диссертации Шершакова Сергея Андреевича.

Тема работы: «Методы и инструменты повышения эффективности алгоритмов майнинга процессов».

Аннотация:

Данная работа относится к области process mining, основными задачами которой являются синтез моделей процессов и проверка соответствия моделей процессов их реальному поведению на основании информации, хранящейся в журналах событий.

Основные проблемы при решении этих задач — большие объемы обрабатываемых данных и экспоненциальная сложность основных алгоритмов. В частности, наиболее теоретически обоснованный метод синтеза, базирующийся на теории регионов, использует построение системы переходов в качестве промежуточного шага. Задача синтеза результирующей модели — сети Петри — по системе переходов является NP-полной. Поэтому на практике метод регионов оказывается применим только для небольших по размеру систем переходов.

Исследование посвящено повышению эффективности существующих решений в двух направлениях. Во-первых, разработан параметрический метод редукции системы переходов, который позволил уменьшить размер системы переходов при сохранении приемлемого уровня ее точности. Во-вторых, разработаны архитектура и принципы реализации программных средств для эффективной работы с журналами событий больших размеров, на основе которых реализованы библиотека и программный инструмент для решения задач и автоматизации экспериментов в области process mining.

Это позволило получить существенное сокращение по потребляемым ресурсам (времени выполнения алгоритмов и занимаемой памяти) по сравнению с известными решениями, что подтверждается экспериментами на реальных данных.

Научный руководитель: доктор физико-математических наук Ломазова Ирина Александровна

Начало в 13:00

Адрес: Кочновский проезд, д.3., ауд. 400.