• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Тел.: +7 (495) 772-95-90 * 12332

computerscience@hse.ru

125319, Москва, Кочновский проезд, д. 3 (недалеко от станции метро "Аэропорт"). 

 

Руководство

Декан — Аржанцев Иван Владимирович

 

Первый заместитель декана факультета — Вознесенская Тамара Васильевна

 

Заместитель декана по научной работе и международным связям — Объедков Сергей Александрович

 

Заместитель декана по административно-финансовой работе — Гергарт Ирина Александровна

Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
100/70/10
100 бюджетных мест
70 платных мест
10 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
80/70/10
80 бюджетных мест
70 платных мест
10 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
20/5/5
20 бюджетных мест
5 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Математические методы оптимизации и стохастики

2 года
Очная форма обучения
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
40/10/5
40 бюджетных мест
10 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
20/10/10
20 бюджетных мест
10 платных мест
10 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Системное программирование

2 года
Очная форма обучения
20/5/5
20 бюджетных мест
5 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Статистическая теория обучения

2 года
Очная форма обучения
20/5/5
20 бюджетных мест
5 платных мест
5 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
30
30 платных мест
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Algorithmic Statistics: Forty Years Later.

Vereshchagin N., Shen A.

Lecture Notes in Computer Science. 2017. Vol. 10010. P. 669-737.

Статья
Grunbaum coloring and its generalization to arbitrary dimension

M.N.Vyalyi, Lawrencenko S., Zgonnik L.

Australasian Journal of Combinatorics. 2017. Vol. 67. No. 2. P. 119-130.

Статья
Dualization in lattices given by ordered sets of irreducibles

Babin M. A., Kuznetsov S. O.

Theoretical Computer Science. 2017. Vol. Volume 658, Part B. No. 7 January. P. 316-326.

Статья
Strongly-Optimal Structure Preserving Signatures from Type II Pairings: Synthesis and Lower Bounds

Scedrov A., Barthe G., Fagerholm E. et al.

IET Information Security. 2016.

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/.