• 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

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
Глава в книге
Towards Understanding and Answering Comparative Questions

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.

Статья
Empirical Variance Minimization with Applications in Variance Reduction and Optimal Control

Belomestny Denis, Iosipoi L., Paris Q. et al.

Bernoulli: a journal of mathematical statistics and probability. 2022. Vol. 28. No. 2. P. 1382-1407.

Глава в книге
Exponential savings in agnostic active learning through abstention

Puchkin N., Zhivotovskiy N.

In bk.: Proceedings of Machine Learning Research. Vol. 134: Conference on Learning Theory. PMLR, 2021. P. 3806-3832.

Статья
Measurement of the W boson mass

Derkach D., Maevskiy A., Karpov M. et al.

Journal of High Energy Physics. 2022. P. 1-38.

Глава в книге
Empirical Study of Transformers for Source Code

Chirkova N., Troshin S.

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.

Итоги конкурса проектов РФФИ

Подведены итоги конкурса проектов Российского фонда фундаментальный исследований (РФФИ). Среди победителей — как профессора, так и молодые преподаватели факультета компьютерных наук Высшей школы экономики.

В рамках конкурса проектов фундаментальных научных исследований 2016 года по направлению “математика, механика и информатика” поддержан проект  “Алгоритмы масштабируемого анализа многомерных и сложно структурированных данных” руководителя департамента анализа данных и искусственного интеллекта Сергея Кузнецова и проект “Применение расширений сетей Петри для моделирования, синтеза и анализа адаптивных распределенных информационных систем” заведующей Научно-учебной лабораторией процессно-ориентированных информационных систем (ПОИС) Ирины Ломазовой

По итогам конкурса 2016 года инициативных научных проектов, выполняемых молодыми учеными (Мой первый грант), поддержаны проекты сотрудника лаборатории ПОИС Леонида Дворянского “Развитие методов композиционального поведенческого анализа распределенных систем с мобильными агентами” и доцента департамента программной инженерии Рамона Антонио Родригес Залепинос “Разработка новых распределенных методов обработки больших объемов растровых данных”. Проект старшего преподавателя Базовой кафедры "Математические методы системного анализа" Института системного анализа РАН Александра Панова "Исследование механизмов и построение моделей обучения, основанных на знаковых представлениях, в задаче планирования коллективного поведения" получил поддержку по итогам конкурса проектов фундаментальных научных исследований, выполняемых молодыми учеными – докторами или кандидатами наук, в научных организациях Российской Федерации в 2016-2018 годах

Проект старшего научного сотрудника лаборатории ПОИС Анны Каленковой "Алгоритмы и программные средства анализа бизнес-процессов предоставления государственных услуг" поддержан по итогам конкурса проектов фундаментальных научных исследований, выполняемых молодыми учеными, проводимый совместно РФФИ и правительством города Москвы

По итогам конкурса научных проектов, выполняемых молодыми учеными под руководством кандидатов и докторов наук в научных организациях Российской Федерации в 2016 году РФФИ поддержал заявку "Логико-аппликативная среда автоматизированного построения преобразований данных на основе описаний абстрактных типов" под руководством доцента Департамента программной инженерии Сергея ЗыковаПроект предполагает разработку прототипа программного комплекса, автоматизирующего процесс переноса данных между различными программными системами. При этом планируется реализовать автоматические преобразование представлений данных, а также автоматический вывод связей и зависимостей для информационных объектов. Для решения указанных задач будут использоваться методы математической логики, аппликативных вычислительных систем, теории типов и теории доказательств. Логические теории - исчисление предикатов, модальные и дескрипционные логики - будут применяться для описания структуры предметных областей и связей между ними. При этом вычислительные конструкции будут представлены с помощью аппликативных вычислительных систем, а теория типов позволит связать вычислительные объекты с логическими спецификациями. В числе исполнителей проекта - Павел Шапкин, доцент кафедры моделирования и оптимизации бизнес-процессов факультета бизнеса и менеджмента НИУ ВШЭ.


Российский фонд фундаментальных исследований (РФФИ) на конкурсной основе осуществляет поддержку инициативных научно-исследовательских работ по всем основным направлениям фундаментальной науки. Поддержка осуществляется строго на конкурсной основе по результатам проведения всесторонней экспертизы. Решения о поддержке проектов РФФИ принимаются самим научным сообществом в лице авторитетных и активно работающих ученых – членов экспертных советов Фонда.