• 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
Обучение ведётся на русском языке
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
Обучение ведётся на русском языке
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
Обучение ведётся на русском языке
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.

В учебном центре НИУ ВШЭ «Вороново» прошел семинар по биоинформатике

В учебном центре НИУ ВШЭ «Вороново» прошел семинар по биоинформатике

С 6 по 9 мая на базе учебного центра НИУ ВШЭ «Вороново» прошла встреча исследователей в области биологии и компьютерных наук, посвященная обсуждению актуальных задач биоинформатики. Гостями мероприятия стали аспиранты и студенты магистерской программы  Анализ данных в биологии и медицине , студенты факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ, Школы Биоинформатики, а также магистранты биотехнологического направления Сколтеха. Мероприятие организовано факультетом компьютерных наук при поддержке Сколковского института науки и технологий и  Междисциплинарного научного центра Понселе. Модератором семинара выступил российский биоинформатик, доктор биологических наук профессор кафедры технологий моделирования сложных систем НИУ ВШЭ, Михаил Гельфанд.




Цель семинара — объединить исследователей, работающих в области анализа данных и биоинформатики, наметить возможные темы для совместных исследований, а также дать студентам представление о современных научных методах и возможностях их применения в конкретных задачах.

Большая часть семинара была посвящена обзору современных источников больших данных в биологии — от техник секвенирования ДНК до масс-спектрометрии, а также задачам, которые эти методы позволяют решать: определение пространственной структуры хроматина, поиск регуляторных сайтов, анализ транскриптомов, протеомов и метаболомов, исследование эпигенетических модификаций ДНК.




Валерия Ковалева, МФТИ, обсудила с участниками фолдинг ДНК, а также объяснила в чем заключается и проявляется его неслучайность. Чтобы понять это, ученые сравнивают некоторые характеристики карты контактов с различными типами случайных матриц и пытаются найти способ количественно охарактеризовать иерархию в укладке ДНК.

Иван Кулаковский, Институт молекулярной биологии РАН, прочел доклад о выявлении, вычислительном представлении и практическом применении коротких паттернов-мотивов в последовательностях ДНК, узнаваемых регуляторными белками — факторами транскрипции.
В своей второй лекции Иван осветил анализ ДНК-белкового узнавания с помощью ChIP-Seq и полногеномное предсказание сайтов связывания.

 


Илья Курочкин, Сколтех, выступил с докладом о масс-спектрометрии метаболитов и липидов.

Андрей Миронов, МГУ, ИППИ РАН, обсудил со студентами проблемы эпигенетики.

Вадим Назаров, аспирант МИЭМ НИУ ВШЭ, в своей лекции проработал с участниками несколько кейсов применения машинного и глубинного обучения в иммунологии, включая задачу предсказания связывания МНС-пептид комплексов и анализа репертуаров Т-клеточных рецепторов. Лекция, получившаяся своего рода введением в глубинное обучение, явилась катализатором ряда очень интересных дискуссий о применениях нейросетей как в области иммунологии, так и глобально в биоинформатике.

Дмитрий Первушин


Дмитрий Первушин, ФКН НИУ ВШЭ, Сколтех, МГУ, разобрал со слушателями методы секвенирования нового поколения.

Кирилл Половников, Сколтех, МГУ, сделал обзор пространственной структуры и динамики хроматина с точки зрения физики полимеров.

Дмитрий Светличный, научный сотрудник Сколтеха, рассказал слушателям о вычислительных методах для предсказания регуляторных элементов в геноме, основанных на поиске сайтов связывания и филогенетическом футпринтинге и подходах, базирующихся на методах машинного обучения и использовании информации о первичной последовательности ДНК и гистоновых модификаций.

Дмитрий Светличный


Сергей Ульянов, ИБГ, провел лекцию о трехмерной структуре хроматина и методах ее исследования.

Филипп Хайтович, Сколтех, прочел слушателям лекцию о протеомике — науке, изучающей белки живых организмов, их функции и взаимодействие.

Екатерина Храмеева, Сколтех, ИППИ РАН, выступила с докладом «Пространственная структура хроматина: анализ данных».

Филипп Хайтович


На мероприятии также обсуждались новейшие достижения в применении байесовских моделей, моделей на основе гауссовских процессов и глубоких нейросетей.

Евгений Бурнаев, Сколтех, ФКН НИУ ВШЭ, прочел четыре лекции: «Моделирование многообразий», «Обнаружение аномалий», «Модели на основе гауссовских процессов для регрессии и классификации», «Почему байесовские методы обнаружения сигнала в многокональной задаче лучше, чем методы на основе правдоподобия?».
В своих лекциях Бурнаев Е.В. затронул вопросы использования привилегированной информации при построении моделей машинного обучения, обнаружения аномалий в инженерных системах, вероятностного описания сложных структур данных. В ходе лекций было активное обсуждение возможности применения этих современных подходов в решении задач биоинформатики.

Евгений Бурнаев


Дмитрий Ветров, заведующий международной лабораторией глубинного обучения и байесовских методов ФКН НИУ ВШЭ, в своем докладе рассказал об основах байесовского подхода к статистике вообще, и к машинному обучению, в частности. Были разобраны прямая и двойственная постановки задач условной оптимизации, вероятностные модели с латентными переменными, масштабируемые методы машинного обучения по большим объемам данных.

Григорий Сапунов, сооснователь компании Intento, выступил с докладами: «Введение в машинное обучение» и «Введение в глубокое обучение».

 
Отзывы участников мероприятия:


 

Александра Галицына

студентка 6 курса МГУ им. М.В. Ломоносова, ФББ

Семинар-школа оставил меня перевернутой и вдохновленной. Кажется, это самое мотивирующее и познавательное мероприятие, в котором я участвовала за последний год. Спасибо организаторам! 
Хотелось бы, чтобы оно стало традицией: в этот раз некоторые участники из разных областей плохо ориентировались и говорили на разных языках, но со временем эта ситуация должна исправиться. Особенно мне понравился формат чередования двух типов лекций: вводных теоретических и докладов о последних достижениях/результатах. 

 

Дмитрий Медведев

студент 5 курса МГУ им. М.В. Ломоносова, ФББ

Спасибо за организацию семинара, за очень динамичную и насыщенную программу, потрясающий подбор спикеров. Было невероятно провести эти несколько дней в столь приятном и комфортном, во всех смыслах, месте. Удалось приобрести много полезной информации по применению (опыту и практике) машинного обучения к задачам в биологии и обсудить их с людьми, которые уже пробовали что-то реализовать. Буду очень ждать подобных мероприятий еще! 


С материалами встречи можно ознакомиться по ссылке.