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

Адрес: 125319, г. Москва, 
Кочновский проезд, д. 3 (станция метро "Аэропорт").

Телефон: +7 (495) 772-95-90 *12332

Email: computerscience@hse.ru

 

Руководство

Декан Аржанцев Иван Владимирович

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

Мероприятия
12 июня – 14 июня
submission: 1 May 2019 
17 июня – 22 июня
Ранняя регистрация: до 15 апреля Закрытие регистрации: 15 мая 
1 июля – 10 июля
Прием заявок — до 21 апреля 
26 августа – 6 сентября
Регистрация – до 12 мая 
26 августа – 30 августа
Registration and Poster Submission deadline — May 1, 2019 
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
110/80/15
110 бюджетных мест
80 платных мест
15 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
70/12
70 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
80/70/15
80 бюджетных мест
70 платных мест
15 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

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

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
55/15/6
55 бюджетных мест
15 платных мест
6 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
25/5/8
25 бюджетных мест
5 платных мест
8 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
20/5/4
20 бюджетных мест
5 платных мест
4 платных места для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
35/3
35 платных мест
3 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Branching rules related to spherical actions on flag varieties
В печати

Roman Avdeev, Petukhov A.

Algebras and Representation Theory. 2019.

Статья
Minimax theorems for American options without time-consistency

Belomestny D., Kraetschmer V., Hübner T. et al.

Finance and Stochastics. 2019. Vol. 23. P. 209-238.

Статья
Separable discrete functions: Recognition and sufficient conditions

Boros E., Cepek O., Gurvich V.

Discrete Mathematics. 2019. Vol. 342. No. 5. P. 1275-1292.

Статья
Cherenkov detectors fast simulation using neural networks

Kazeev N., Derkach D., Ratnikov F. et al.

Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2019.

Глава в книге
Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization

Izmailov P., Garipov T., Подоприхин Д. А. et al.

In bk.: Proceedings of the international conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2018). 2018. P. 876-885.

16 петабайт данных для выпускников совместной программы ФКН и Сбербанка

Победители и призеры олимпиад по направлениям «Прикладная математика и информатика», «Прикладная математика» и «Математические методы анализа экономики» встретились с представителями Сбербанка и преподавателями новой магистерской программы «Финансовые технологии и анализ данных» в Agile Home Cбербанка, чтобы узнать, чему и как будут учить на новой программе, и где это можно будет применить.

16 петабайт данных для выпускников совместной программы ФКН и Сбербанка

Театр начинается с вешалки, а новая магистерская программа — с презентации. Неслучайно для представления программы «Финансовые технологии и анализ данных» был выбран Sberbank Agile Home, именно здесь будут работать выпускники программы, решившие продолжить свою карьеру в самом крупном банке страны.

Все участники мероприятия получили в подарок книгу из коллекции Библиотеки Сбербанка. А те, кто пришел пораньше, могли скоротать время за чашечкой чая или кофе и выпечкой от местного кейтеринга.

Всего в мероприятии приняли участие 35 победителей и призеров олимпиад. Так как задачей встречи было максимально близко познакомить будущих студентов с программой и ответить на все интересующие вопросы, встреча была построена в формате ответов на вопросы.

   Игорь Баранов, проректор Корпоративного университета Сбербанка


Чему, кто и как будет учить на новой программе?

Студентов ждет насыщенная программа, разработанная совместно НИУ ВШЭ и Сбербанком. Обучение будет сфокусировано на 3-х стратегических группах навыков:

  • Модели и алгоритмы
  • IT-технологии
  • Бизнес-экспертиза

Вы можете отлично знать математику и математические модели, но если вы не знаете, как их применить на практике, вы окажетесь в проигрыше.

Масютин Алексей Александрович
Академический руководитель образовательной программы: «Финансовые технологии и анализ данных»

Помимо преподавателей Вышки, которые будут обучать наукам о данных, в программе примут участие сотрудники Сбербанка, которые расскажут студентам о проектах в «живом data science». Важной частью преподавания станут программы по экономике и финансам банка, которые будут проводиться специалистами Корпоративного университета Сбербанка.

Подробно остановились на курсах, которые будут читать студентам. Всего их 19. Из них 7 — общие и 8 — по выбору. Тем студентам, кто имеет недостаточной уровень подготовки в области экономики и финансов или компьютерных наук, не стоит заранее списывать себя со счетов. Программа включает 4 адаптационных курса: «Теория баз данных», «Макроэкономика», «Эконометрика» и «Машинное обучение».

Аннотации курсов вы можете посмотреть по ссылке.

  Максим Савченко, руководитель направления анализа супермассивов данных


Правила приема на программу и льготы

Для поступления на программу претендентам необходимо сдать экзамен по направлению «Прикладная математика и информатика», включающий задачи по программированию; экзамен по английскому языку (либо принести в приемную комиссию международный сертификат), а также пройти собеседование.

Цель собеседования — выявить абитуриентов, осознанно выбирающих направление обучения и интересующихся программой. Собеседование будет состоять из задачи в области бизнеса, для выполнения которой необходимо предложить решение, используя навыки анализа данных и построения моделей на их основе. 30 абитуриентов, показавших лучшие результаты на вступительных испытаниях, получают 100% скидку от Сбербанка на все время обучения.

Для победителей олимпиад по направлениям «Прикладная математика и информатика», «Прикладная математика» и «Математические методы анализа экономики» предоставляются льготы.

  Николай Тиден, начальник отдела моделирования департамента развития отношений с клиентами

Кого ждут на программе?

Выпускников математических и технических специальностей, а также тех, кто изучал математические методы в экономике. Будущий студент должен знать математический анализ, линейную алгебру, дискретную математику, теорию вероятности и математическую статистику, многомерный статистический анализ, алгоритмы и структуры данных. Обязательное условие поступления на программу — знание программирования.

Для тех, кто хочет узнать больше о новой магистерской программе, Сбербанк и ФКН НИУ ВШЭ проведут 2 июня презентацию программы, на которой ответят на все вопросы.

Подробнее о новой магистерской программе читайте в материале.