• 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
Глава в книге
Learning to Route in Similarity Graphs

Baranchuk D., Persiyanov D., Sinitsin A. et al.

In bk.: International Conference on Machine Learning (ICML 2019). PMLR, 2019. P. 475-484.

Статья
Spherical and geodesic growth rates of right-angled Coxeter and Artin groups are Perron numbers

Talambutsa A., Kolpakov A.

Discrete Mathematics. 2020. Vol. 343. No. 3.

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.

Глава в книге
Multi-Agent Pathfinding with Continuous Time

Andreychuk A., Yakovlev K., Atzmon D. et al.

In bk.: Proceedings of the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2019). International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2019. P. 39-45.

[ONLINE] Мини-курс «Практическое машинное обучение и соревнования по анализу данных»

На факультет компьютерных наук стартует восьминедельный мини-курс «Практическое машинное обучение и соревнования по анализу данных».

Его проведут два Data Scientist’а – сотрудники управления валидации моделей Сбербанка: Никита Чуркин и Леонид Федосеев. Никита – выпускник совместной магистратуры Сбербанка и ФКН ВШЭ «Финансовые технологии и анализ данных». Ребята более 3 лет работают в DS в финансовой сфере, а также параллельно активно участвуют и занимают призовые места на крупных конкурсных площадках (Kaggle,Analytics Vidhya, хакатоны Росбанка, Газпромнефти и др),выступают как спикеры на ML-тренировках Яндекса.

Чем похожи и чем отличаются задачи на хакатонах от моделей в реальных бизнес-процессах? Пригодится ли опыт участия в соревнованиях в решении задач в промышленных процессах? С чего стоит начинать решение любых задач анализа данных? Какие техники позволяют диагностировать стабильность работы предиктивных моделей, как интерпретировать blackbox алгоритмы? Как улучшать модели за счет конструирования факторов, тюнинга алгоритма, специфических типов валидации.

По результатам курса слушатели сдают проектную работу, связанную с разработкой, валидацией модели, а также оценкой импакта на финансовый результат от применения данной модели. Авторы лучших проектов будут приглашены на собеседование в Управление валидации Сбербанка.

Курс рассчитан для студентов 3-4 курсов бакалавриата, как уже с опытом в построении моделей машинного обучения, так и для экономистов, которые только собираются зайти на поляну машинного обучения. 

 

Даты: 06.03; 13.03; 20.03; 27.03; 03.04; 10.04; 17.04; 24.04.

Время: 18:10 – 21:00

Место: Покровский б-р, 11, ауд. R305.

Зарегистрироваться на мини-курс