• 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
Мероприятия
19 ноября – 20 ноября
26 ноября – 30 ноября
30 ноября, 10:00
19 февраля 2020 – 22 февраля 2020
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
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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.

Вышка расширяет компетенции в методах анализа больших данных

На факультете компьютерных наук, созданном ВШЭ совместно с компанией Яндекс, открылась лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA). Цель новой научно-учебной лаборатории — сформировать исследовательский центр мирового уровня для решения фундаментальных задач в области компьютерных наук и развития методов обработки и анализа Big Data.

Вышка расширяет компетенции в методах анализа больших данных

Большие данные (или Big Data) — это огромные объемы структурированной или неструктурированной информации, такие, к примеру, как социальные сети, архивы документов, показатели фондовых рынков. Задача специалистов по анализу Больших данных состоит в том, чтобы после обработки данных такого объема получить воспринимаемые человеком результаты. Сам этот термин был введен в использование сравнительно недавно — в 2008 году, а как академический предмет анализ больших данных появился всего два года назад, так что потенциал изучения этой области знаний огромен.

Сегодня благодаря работе с большими данными решаются задачи бизнеса, такие, к примеру, как прогнозирование вероятности возврата кредита или ухода клиента из определенной компании, но коммерческими интересами использование Big Data не ограничивается — физики CERN используют их для поиска новых частиц, проверки и опровержения гипотез об устройстве нашей Вселенной.

В лаборатории сформируются несколько исследовательских групп, первая из которых посвятит свою работу как раз физике. Совместно с Школой анализа данных Яндекса, которая является участником эксперимента LHCb, сотрудники лаборатории будут работать над алгоритмами анализа массивов данных, накопленных в CERN при наблюдении за распадами частиц.

Возглавит лабораторию руководитель совместных проектов Школы анализа данных Яндекса и Европейского Центра ядерных исследований (CERN) Андрей Устюжанин. «Эта лаборатория позволит расширить набор компетенций Высшей школы экономики по анализу разнородных массивов данных, — говорит Устюжанин, — мы планируем охватить задачи как из научных, так и бизнес-областей. Наши цели включают извлечение практической пользы из доступных данных, а также обогащение методов поиска новых закономерностей. В наших ближайших планах — формирование команды и поиск новых прикладных направлений исследований».

Всего к работе пока приступает четыре научных сотрудника, но дополнительно открыт набор стажеров-исследователей. Все, кто хочет присоединиться к работе, могут уточнить требования к соискателям у менеджера факультета компьютерных наук Маргариты Власенко.

Всего открыто пять позиций, сбор заявок продлится до 25 февраля.