• 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
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.

Статья
The inverse problem for the Kuramoto model of two nonlinear coupled oscillators driven by applications to solar activity

Savostyanov A., Shapoval S., Shnirman M.

Physica D: Nonlinear Phenomena. 2020. Vol. 401. P. 132160.

Международные специалисты на факультете компьютерных наук

Одним из значимых шагов по интеграции университета в мировое образовательное и научно-исследовательское пространство является развитие международного рекрутинга. С первого года существования факультета компьютерных наук в его штате работает иностранный профессор. В 2015 году на факультете преподают и ведут исследования уже четыре специалиста, принятые по программе международного рекрутинга. В интервью, взятых на английском языке, они поделились своими планами и впечатлениями от Вышки и рассказали, почему решили работать на факультете компьютерных наук.

Жофри Жерар Декруэ работает на факультете с 2014 года. Сейчас он читает курсы Modern Methods of Decision Making и Probability Theory and Mathematical Statistics на магистерской программе ”Науки о данных”, а также курс Маго-лего по статистике. Жофри окончил магистратуру Национального политехнического института Гренобля по специальности «Обработка сигналов и изображений» и получил степень PhD в университете Мельбурна (Австралия). В интервью The HSE LOOK Жофри рассказал о преподавании, своей научной деятельности и работе со студентами ВШЭ.

 

Бруно Фредерик Л. Баувенс, специалист по колмогоровской сложности, получил степень PhD в Гентском университете в Бельгии, затем работал на postdoc позициях в университетах Порто (Португалия), Монпелье и Лотарингии (Франция). Работает на факультете компьютерных наук с сентября 2015 года 

  • Расскажите о своих первых впечатлениях о Москве и Вышке

Все, с кем я успел пообщаться, очень приятные и мотивированные люди. Мне кажется, Москва похожа на Бельгию. Бельгийцам тоже свойственен стойкий пессимизм.

Меня восхищает математическая история вашей страны и общий уровень подготовки аспирантов в Москве. Большое впечатление производит педагогическое мастерство преподавателей Вышки. Иногда я тайком посещаю пары и вижу, как активно студенты взаимодействуют с преподавателем, даже когда речь идет о сложных абстрактных вещах. На уроках русского мы много смеемся и шутим. Это идет вразрез с привычными ощущениями: в Бельгии, за исключением отдельных выдающихся курсов, большинство лекций были скучными и бесполезными, и я редко их посещал. Несомненно, я буду стараться преподавать в русском стиле. Кроме того, я с 9 лет играю на аккордеоне, и уже давно люблю русскую аккордеонную музыку.

  • Что вы ожидаете от сотрудничества с коллегами и студентами на факультете?

Как показывает мой опыт, решать открытые математические вопросы лучше в одиночку. Но, как правило, полученное доказательство надо затем упрощать. На этом этапе часто помогает совместная работа. Двое моих коллег из России очень успешно упрощают доказательства.

В области моих исследований есть много задач, которыми никто не занимается из-за нехватки времени, а они, между тем, кажутся мне не очень сложными. С такими задачами обычно хорошо справляются студенты. В ноябре я начну преподавать и надеюсь, что студенты станут моими коллегами по научной работе. Кроме того, я планирую заниматься некоторыми задачами в машинном обучении и дискретной математике. Эти области близки многим коллегам по факультету, и я рассчитываю на сотрудничество с ними.

 

 

Аттила Кертес-Фаркаш, получил степень PhD в университете Сегеда (Венгрия), работал в университете Мэриленда (Балтимор, США), затем - на postdoc позициях в университете Триеста (Италия) и Вашингтона (Сиэттл, США). Начал работать на факультете компьютерных наук в сентябре 2015 года 

  • Почему вы выбрали НИУ ВШЭ?

Работая в университете Вашингтона, я много размышлял над тем, в каком направлении я хочу двигаться и чем конкретно заниматься в дальнейшем. После окончания postdoc позиции в Сиэттле у меня было несколько вариантов работы в США, но, к сожалению, ни один не соответствовал моим пожеланиям. Позиция в НИУ ВШЭ в Москве сулила все, что, по моим представлениям, должно быть в хорошей работе: свободу в исследованиях, уютный город и приятную для жизни культуру, близкое расположение к моему дому в Венгрии. На сегодняшний день не могу представить более удачной позиции, чем та, которую мне предложили в Вышке. И конечно, моя жена москвичка очень рада, что я принял это предложение.

  • Расскажите о своей научной работе

В целом, я занимаюсь разработкой новых алгоритмов машинного обучения и анализа данных для приложений в реальной жизни. В рамках этих исследований я работаю над разными проектами, например, сейчас я разрабатываю метод глубинного обучения для матчинга биомолекулярных данных. Недавно меня заинтересовала задача анализа передвижений человека по данным с сенсора мобильного телефона.

  • Какие вы видите возможности для сотрудничества в Москве, в Вышке?

Я уже начал работать в нескольких исследовательских проектах в компании crossss.ru в Москве. Мы занимаемся анализом данных пользователей на основании лог-файлов истории загрузки. Эти проекты интересны тем, что мы работаем с большими объемами данных облачной вычислительной платформы Amazon, поэтому нам приходится разрабатывать новые быстрые алгоритмы обработки, чтобы экономить деньги, затраченные на время работы процессора.

В ноябре я начну читать курс Advanced Techniques in Machine Learning, и я буду рад, если кто-то из студентов захочет поработать со мной над любой из задач, которыми я занимаюсь. Думаю, для них это будет отличная возможность получить опыт работы на реальном проекте, который можно заявлять в резюме.

 

Денис Деркач получил PhD степень в университете Парижа 11 (Франция). Работал в Национальном институте ядерной физики в Болонье (Италия) и в CERN (Швейцария), затем – в университете Оксфорда (Великобритания). С апреля 2015 года сотрудник Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных LAMBDA факультета компьютерных наук и компании “Яндекс” 

  • Почему вы решили работать в ВШЭ?

По специальности я физик, занимаюсь анализом данных на Большом адронном коллайдере. Когда я узнал о факультете компьютерных наук, мне стало интересно поработать с коллегами с этого факультета: я решил, что работа с ними может дать мне новые знания в области анализа данных, а я, в свою очередь, могу рассказывать коллегам про интересные задачи с точки зрения физики.

  • Расскажите о своих наиболее значимых результатах за последнее время

Физика высоких энергий - это коллективная наука, и мои результаты базируются на работе нескольких тысяч человек. Из важных результатов, в подготовке которых я участвовал, я бы выделил открытие нарушения CP-инвариантности в Bs мезонах (Phys. Rev. Lett. 110 (2013) 221601). Этот результат был получен, когда я работал в Болонье и CERN.

  • Как связана ваша работа в Яндексе с исследованиями, которые вы ведете в науке?

У Яндекса имеется большой опыт в анализе данных, и было решено начать применять этот опыт в разных других науках – в частности, в физике. Как сотрудник Яндекса я занимаюсь тем, что рассказываю специалистам по машинному обучению, какие конкретно задачи стоят перед физиками в той или иной части этой науки. В этом отношении мои задачи в Яндексе скоррелированы с тем, чем занимается лаборатория LAMBDA. С другой стороны, в лаборатории мы изучаем более широкие задачи, в то время как исследования в Яндексе сконцентрированы на коллайдере и физике частиц. Часть сотрудников лаборатории, включая ее заведующего, Андрея Устюжанина, являются сотрудниками Яндекса, что позволяет студентам факультета работать не только с преподавателями, но и с коллегами из разных групп Яндекса.

  • Вы преподаете на факультете?

Сейчас мы разрабатываем курс, который будет рассказывать о прикладном анализе данных и его применении в физике.

  • Поделитесь своими впечатлениями от Вышки

Я работаю с апреля, и в первую очередь хочу сказать, что студенты, с которыми я успел поработать за время летней практики, оказались очень хорошо подготовленными и показывали знания и результаты на очень высоком уровне. После проведения летней практики я поставил им задачу, и буквально вчера они получили результаты, которые превосходят по качеству результаты, полученные исследователями в CERN.

В остальном, я вижу, что Вышка – это очень динамично развивающийся организм, и здесь интересно работать. Количество бюрократии в ней ниже, чем в других университетах, и вся работа построена хорошо. Я надеюсь, что студенты факультета подадут мне новые идеи по анализу данных.

 

Вопросы и перевод интервью подготовила Ольга Подольская.