• 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

Компьютерные науки и анализ данных

4 года
Очная форма обучения
40/5
40 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
145/70/20
145 бюджетных мест
70 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета «Прикладной анализ данных»

4 года
Очная форма обучения
90/12
90 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся полностью на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
135/100/20
135 бюджетных мест
100 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Экономика и анализ данных

4 года
Очная форма обучения
205/160/20
205 бюджетных мест
160 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
25/5/1
25 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Магистр по наукам о данных

2 года
Заочная
21/9
21 платное место
9 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся полностью на английском языке
Магистерская программа

Математика машинного обучения

2 года
Очная форма обучения
18/5/1
18 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
ENG
Обучение ведётся полностью на английском языке
Магистерская программа

Машинное обучение и высоконагруженные системы

2 года
Очная форма обучения
28/2
28 платных мест
2 платных места для иностранцев
RUS
Обучение ведётся полностью на русском языке
Магистерская программа

Науки о данных (Data Science)

2 года
Очная форма обучения
30/10/10
30 бюджетных мест
10 платных мест
10 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведется на русском или английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

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

Системное программирование

2 года
Очная форма обучения
15/5/1
15 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS
Обучение ведётся полностью на русском языке
Магистерская программа

Современные компьютерные науки

2 года
Очная форма обучения
32/5
32 бюджетных мест
5 платных мест
RUS
Обучение ведётся полностью на русском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
50/1
50 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Статья
First-order rewritability of ontology-mediated queries in linear temporal logic

Artale A., Kontchakov R., Kovtunova A. et al.

Artificial Intelligence. 2021. Vol. 299.

Статья
On a Combination of Alternating Minimization and Nesterov’s Momentum

Гуминов С. В., Dvurechensky P., Tupitsa N. et al.

Proceedings of Machine Learning Research. 2021. Vol. 139. P. 3886-3898.

Глава в книге
On the Embeddings of Variables in Recurrent Neural Networks for Source Code

Chirkova N.

In bk.: 2021 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL 2021). Association for Computational Linguistics, 2021. P. 2679-2689.

Статья
Deep Convolutional Neural Networks Help Scoring Tandem Mass Spectrometry Data in Database-Searching Approaches

Kudriavtseva P., Kashkinov M., Kertész-Farkas A.

Journal of Proteome Research. 2021. Vol. 20. No. 10. P. 4708-4717.

Статья
1/x power‑law in a close proximity of the Bak–Tang–Wiesenfeld sandpile

Shapoval S., Shapoval B., Shnirman M.

Scientific Reports. 2021. Vol. 11.

Студентка факультета компьютерных наук получила “Серебряного птенца”

1 декабря в “Известия Hall” прошла церемония вручения ежегодной премии “Золотая Вышка”. Наталья Корепанова, студентка магистерской программы “Науки о данных” факультета компьютерных наук, стала одним из победителей в номинации “Серебряный птенец”, самой молодой номинации премии.

Студентка факультета компьютерных наук получила “Серебряного птенца”

На “Серебряного птенца” студентов номинируют преподаватели, и в этом году номинантов оказалось почти сто человек. Кандидатуру Натальи предложил профессор  Сергей Олегович Кузнецов, руководитель Департамента анализа данных и искусственного интеллекта.

Научная деятельность Натальи началась больше 3 лет назад, когда она была студенткой бакалавриата отделения прикладной математики и информатики. На тот момент сотрудничество ОПМИ с Федеральным научно-клиническим центром детской гематологии, онкологии и иммунологии им. Д. Рогачева (ФНКЦ ДГОИ) только возникало, но Наталья очень быстро и гармонично влилась в исследовательский проект. Основным направлением ее исследования стал анализ эффективности лечения детского лимфобластного лейкоза (ALL) у детей.

С тех пор Наталья успела принять активное участие в работе мультицентровой межрегиональной группы по лечению ALL в России, в качестве докладчика принимала участие в IV Межрегиональном совещании Национального общества детских гематологов и онкологов и стала соавтором статьи, которая сейчас подана в международный научный журнал в области медицины. Ее собственной разработкой в данной области является подход к выделению подгрупп пациентов с различной реакцией на два различных вида лечения. Если имеются две стратегии лечения и для каждого конкретного пациента стратегия выбирается случайным образом, то в среднем их эффективность может не отличаться. Однако для некоторых групп пациентов, имеющих схожие физиологические характеристики, может оказаться, что одно из лечений существенно лучше другого. Наталье под моим руководством и при содействии сотрудников ФНКЦ ДГОИ удалось разработать процедуру поиска таких подгрупп и подтвердить полученные результаты при помощи стандартных методов анализа выживаемости. Данное исследование послужило основой для ее бакалаврской дипломной работы, которая номинирована на звание лучшей ВКР 2014 года. Эта работа была представлена на международной конференции Analysis of Images, Social Networks, and Texts (AIST’2014), труды которой опубликованы в издательстве Springer. Доклад по результатам работы был также принят на конференцию Big Data in Biology and Medicine (BDBM’2014).

Сейчас Наталья является сотрудником научно-исследовательской лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа факультета компьютерных наук, продолжает работу над совершенствованием метода выделения подгрупп пациентов для улучшения эффективности лечения и подготовила статью для публикации в ведущем международном журнале по медицинской информатике.

Помимо активной научно-исследовательской деятельности, Наталья демонстрировала блестящие успехи в учебе: в течение всего периода обучения в бакалавриате она входила в тройку лучших студентов в рейтинге своего курса, закончила бакалавриат с красным дипломом и по результатам олимпиады поступила на магистерскую программу «Науки о данных» факультета компьютерных наук. В течение трех лет Наталья являлась учебным ассистентом.

Высокий профессионализм Натальи в области анализа данных был оценен руководством компании Алгомост, участницы IT-кластера Сколково, с которой Наталья сотрудничает в качестве старшего специалиста по наукам о данных. Благодаря ее активному участию было заключено соглашение о сотрудничестве компании с департаментом анализа данных и искусственного интеллекта в области исследовательских проектов по анализу данных с привлечением студентов и сотрудников факультета компьютерных наук.