• 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
75/5
75 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
125/60/30
125 бюджетных мест
60 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
90/12
90 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
120/80/30
120 бюджетных мест
80 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
25/5/1
25 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
63/27
63 платных мест
27 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Математика машинного обучения

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

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
65/15/20
65 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
25/5/10
25 бюджетных мест
5 платных мест
10 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

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
50/1
50 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
A randomized coordinate descent method with volume sampling

Rodomanov A., Kropotov D.

SIAM Journal on Optimization. 2020. Vol. 30. No. 3. P. 1878-1904.

Статья
ML-assisted versatile approach to Calorimeter R&D

A. Boldyrev, D. Derkach, F. Ratnikov et al.

Journal of Instrumentation. 2020. Vol. 15. P. 1-7.

Статья
An accelerated directional derivative method for smooth stochastic convex optimization

Dvurechensky P., Eduard Gorbunov, Gasnikov A.

European Journal of Operational Research. 2021. Vol. 290. No. 2. P. 601-621.

Глава в книге
On pattern setups and pattern multistructures

Kuznetsov S., Kaytoue M., Belfodil A.

In bk.: International Journal of General Systems. Iss. 49. 2020. P. 271-285.

Глава в книге
Finite Time Analysis of Linear Two-timescale Stochastic Approximation with Markovian Noise

Kaledin M., Moulines E., Naumov A. et al.

In bk.: Proceedings of Machine Learning Research. Vol. 125: Proceedings of Thirty Third Conference on Learning Theory. 2020. P. 2144-2203.

Факультативы второго семестра

Во втором семестре факультет расширяет линейку общефакультетских курсов. Некоторые из факультативов, получившие положительные отзывы студентов в прошлом учебном году, проводятся повторно, другие реализуются в этом году впервые. Помимо продвинутых и подтягивающих курсов от преподавателей факультета, многие из факультативов проводятся IT-специалистами из компаний-партнеров. Изучив такой курс, студенты приобретают не только полезный багаж прикладных навыков, но и получают сертификаты компании, наличие которых может выигрышно дополнить их резюме.

В осеннем семестре на общефакультетские курсы записались около 90 студентов ФКН. Запись на факультативы весеннего семестра открылась в начале третьего модуля и продлится до 13 февраля. По некоторым курсам еще проходят презентации и можно посетить вводные занятия. Таким образом, у студентов есть возможность принять взвешенное решение о записи на факультатив с учетом основной учебной нагрузки – полученная по факультетскому факультативу оценка автоматически учитывается в кумулятивном рейтинге успеваемости студентов, что позволяет подняться в рейтинге относительно однокурсников, которые изучали только дисциплины учебного плана. 

Основная цель факультативов – дополнить обязательные курсы дополнительными, более специальными сведениями, либо расширить кругозор студентов, обучить их новым навыкам, выходящим за рамки основной учебной программы, развить профессиональные компетенции и soft skills, которых так ждут от вчерашних выпускников работодатели. Поэтому некоторые факультативы имеют пререквизиты и рекомендованы бакалаврам или магистрантам конкретных курсов.

Тем не менее, при готовности инвестировать в изучение курса свои силы и время мотивированный студент-младшекурсник сможет посещать и продвинутые факультативы, изначально запланированные, например, для третьекурсников. К факультативам ФКН проявляют интерес студенты других факультетов НИУ ВШЭ, аспиранты Аспирантской школы по компьютерным наукам и студенты других университетов. Подробная информация по всем общефакультетским курсам размещена на соответствующих страницах образовательных программы бакалавриата: Прикладной математики и информатики и Программной инженерии

Теоретические и практические курсы от ФКН

Во втором семестре продолжает “подтягивать” первокурсников факультатив “Практикум по математическому анализу 2”. Это курс призван помочь студентам в освоении интенсивной программы основной дисциплины “Математический анализ”. Факультатив позволяет снять большое число регулярно накапливающихся вопросов, “прокачать” практические навыки по курсу и добавляет к знаниям ряд полезных тем, которые не укладываются в базовый курс математического анализа.

Продвинутый факультатив Дополнительные главы теории вероятностей”запускается уже во второй раз. Курс ориентирован в основном на бакалавров второго года обучения и посвящен изучению различных вероятностных моделей, относящихся к теории случайных процессов, классическим моделям, как с дискретным, так и непрерывным временем, а также к изучению их применения в вероятностной комбинаторике.

 


Елизавета Свитанько
, студентка 3 курса образовательной программы бакалавриата “Прикладная математика и информатика”:

Факультатив “Дополнительные главы теории вероятностей”, который я изучала в прошлом году, оказался для меня очень полезен и расширил интересными прикладными темами базовые знания, полученные на курсе “Теория вероятностей и математическая статистика”.

Одной из мотиваций для выбора факультатива были слова декана факультета И.В. Аржанцева о том, что знания теории вероятностей помогут развиваться в любой из областей компьютерных наук. Факультатив, идущий параллельно с курсом математической статистики во втором семестре, стал его хорошим дополнением: по ходу изучения базовых теорем мы применяли их для доказательства более сложных и существенных фактов. Было сложно, но интересно.

Для поступления на специализацию “Машинное обучение и приложения” на третьем курсе факультатив стал дополнительным и несомненно важным пунктом в резюме, которое учитывалось в конкурсе на эту специализацию.

Курсы нашей специализации основаны на знаниях теории вероятностей и математической статистики – случайные блуждания в статистике случайных процессов, марковские цепи в машинном обучении, проверка гипотез в статистическом анализе данных, и др., так что рекомендую этот курс как введение в будущую специализацию. 

В третьем модуле начинает работу факультатив “Способы правовой охраны компьютерных программ”. На этом курсе студенты изучат положения правовой охраны компьютерных программ в РФ и за рубежом, теорию авторско-правовой охраны, а также получат навыки самостоятельной исследовательской работы по поиску, экспертизе и использованию патентной информации при разработке компьютерных программ. 

Курсы от компаний-партнеров

Впервые в третьем модуле стартует практикоориентированный факультатив ”Технологии виртуализации: принципы построения систем” от компании Parallels Software CPОн предназначен для студентов, планирующих связать свою карьерную траекторию с разработкой современного сложного программного обеспечения в компаниях-мировых лидерах IT-индустрии. В рамках курса слушатели приобретут комплексные знания и практические навыки работы по разработке систем виртуализации. Слушателей, показавших наилучшие результаты, пригласят в компанию Parallels в качестве стажеров, также менторы Parallels предложат наиболее мотивированным студентам темы для исследовательских курсовых работ и ВКР.

Уже второй год компания SAS организует обучение студентов факультета анализу данных на своей платформе в рамках одноименного факультатива “Анализ данных на платформе SAS”.


Мария Семакова, студентка 4 курса образовательной программы бакалавриата “Прикладная математика и информатика”, в 2015-16 учебном году успешно закончила обучение по факультативу и получила сертификат от SAS:

Основными плюсом этого факультатива я бы выделила знакомство с платформой SAS, т.е. расширение кругозора в области программного обеспечения для анализа данных, и знакомство с языком программирования SAS Base, практика в написании программ. Этот курс дал мне отличную возможность подтянуть знания в области статистики и вспомнить то, что пригодится в изучении других курсов и при работе в сфере анализа данных. Сертификат SAS – дополнительный пункт в резюме, который произведет положительное впечатление на работодателя.

Компания JetBrains в этом семестре приглашает студентов на факультатив “Язык Kotlin”. Обучение по факультативу не требует продвинутых навыков программирования, поэтому курс может быть интересен студентам-бакалаврам, начиная со второго года обучения.


Алексей Мицюк, преподаватель факультатива, сотрудник департамента программной инженерии:

Kotlin – молодой и активно развивающийся язык программирования для платформы JVM. Этот язык призван, прежде всего, упрощать и ускорять разработку для специалистов, использующих Java. Язык полностью совместим с Java, то есть в одном проекте можно использовать оба языка, общие библиотеки. Язык довольно прост в освоении, но содержит массу интересных возможностей и особенностей, которые присущи языкам, предполагающим, что любая языковая конструкция является выражением.

Еще три факультатива, связанные с машинным обучением, стартуют во втором семестре при поддержке компании Яндекс.

Первый из них, факультатив Менеджмент в data science”, позволит слушателям посмотреть на анализ данных с точки зрения управления проектами. Управленческие навыки будут полезны при работе фрилансером, тим-лидером и старшим разработчиком, при реализации крупных проектов, а понимание общих принципов и конкретных рекомендаций по ведению проектной и процессной деятельности, построение коммуникаций и правильная мотивация команды – важная составляющая успеха любого проекта. Слушатели факультатива смогут реализовать командные мини-проекты и узнают об особенностях и различных проектных культур.             

Второй курс от Яндекса – Машинное обучение в индустрии – посвящён разбору конкретных прикладных задач анализа данных, возникающих в индустрии. На занятия будут приглашаться специалисты и руководители data science отделов из различных компаний. Вместе с лекторами студенты рассмотрят много постановок задач – от рекомендаций музыки до выплавки стали, – узнают, как формулировать задачу, как применять методы машинного обучения и в чем заключаются основные сложности. По итогам курса студенты научатся формулировать задачи по нечеткому описанию от заказчика, выбирать правильные методы для ее решения и добиваться требуемого качества результата. 

На факультативе “Обучение с подкреплением” речь пойдёт о задачах, в которых нет обучающей выборки и известных ответов, но есть возможность пробовать разные стратегии поведения и сразу же получать за них награды или штрафы. Это может быть творческий поиск решения задачи, выбор дизайна страницы или повышение “скилла” в любимой игрушке – кому что ближе. В курсе будут разобраны методы построения таких алгоритмов, принципы использования глубинных нейронных сетей, а также будет рассказано о последних успехах в применении обучения с подкреплением к играм и многом другом.

 


Для тех, кто хочет получить новые знания по компьютерным наукам, идет набор на платные программы дополнительного образования на факультете компьютерных наук: https://cs.hse.ru/dpo/.