- A
- A
- A
- АБB
- АБB
- АБB
- А
- А
- А
- А
- А
Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11
Телефон: +7 (495) 531-00-00 *27254
Email: computerscience@hse.ru
Факультет готовит разработчиков и исследователей. Программа обучения сформирована с учётом опыта ведущих американских и европейских университетов, таких как Stanford University (США) и EPFL (Швейцария), а также Школы анализа данных — одной из самых сильных магистратур в области computer science в России. Широкий список курсов по выбору и значительная доля программы, выделенная под них, позволит каждому студенту сформировать свою собственную образовательную траекторию. В основе обучения — практика и проектная работа.
Компьютерные науки и анализ данных
5 платных мест для иностранцев
Прикладная математика и информатика
70 платных мест
20 платных мест для иностранцев
Прикладной анализ данных
12 платных мест для иностранцев
Программная инженерия
100 платных мест
20 платных мест для иностранцев
Экономика и анализ данных
160 платных мест
20 платных мест для иностранцев
Анализ данных в биологии и медицине
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
Магистр по наукам о данных
9 платных мест для иностранцев
Математика машинного обучения
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
Машинное обучение и высоконагруженные системы
2 платных места для иностранцев
Науки о данных (Data Science)
10 платных мест
10 платных мест для иностранцев
Системная и программная инженерия
5 платных мест
5 платных мест для иностранцев
Системное программирование
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
Современные компьютерные науки
5 платных мест
Финансовые технологии и анализ данных
1 платное место для иностранцев
Bondarenko A., Ajjour Y., Dittmar V. et al.
In bk.: WSDM 2022 - Proceedings of the 15th ACM International Conference on Web Search and Data Mining. Association for Computing Machinery (ACM), 2022. P. 66-74.
Belomestny Denis, Iosipoi L., Paris Q. et al.
Bernoulli: a journal of mathematical statistics and probability. 2022. Vol. 28. No. 2. P. 1382-1407.
Puchkin N., Zhivotovskiy N.
In bk.: Proceedings of Machine Learning Research. Vol. 134: Conference on Learning Theory. PMLR, 2021. P. 3806-3832.
Derkach D., Maevskiy A., Karpov M. et al.
Journal of High Energy Physics. 2022. P. 1-38.
In bk.: ESEC/FSE 2021: Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering. Association for Computing Machinery (ACM), 2021. P. 703-715.
[ИТ-лекторий] Презентация Nokia «Mobile network evolution – focus on 5G»
28 октября в 17.00 (UTC+3) на факультете компьютерных наук пройдет ИТ-лекторий на тему «Mobile network evolution – focus on 5G». Лекцию проведет Matti Keskinen, TC Ecosystem Manager, Nokia.
Matti Keskinen has been in Nokia since 1982. Matti’s contributions have been mainly in the Mobile Core networks where the first touch to this was the Nordic Mobile Telephone (NMT) system in 1984. Since the NMT project, he has been involved in each 3GPP based Mobile Core Network project (GSM, UMTS, LTE ) managing R&D organizations and business-related activities in these projects. From 2013 onwards Matti’s role has been Ecosystem Manager and Technology Consultant of Mobile Networks. In this role, he is mainly contributing to Radio Networks (4G evolution and 5G), IoT - and Telco Cloud technologies and related research projects. The co-operations with Universities is also a remarkable part of his daily activities.
Презентация пройдет на английском языке. Для участия, пожалуйста, зарегистрируйтесь.