• 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.

Состоялся интенсив для преподавателей НИУ ВШЭ в рамках проекта Data Culture

14 и 15 июня в Московском офисе Яндекса состоялся интенсив для преподавателей и сотрудников НИУ ВШЭ, заинтересованных в тематике Data Science. Двухдневный цикл занятий проходил в рамках проекта Data Culture и был нацелен на подготовку преподавателей университета к участию в проекте.
За 2 дня более 100 человек со всех факультетов московского кампуса, а также сотрудники Санкт-Петербургского и Пермского кампусов — от преподавателей профильных предметов до академических руководителей программ и сотрудников дирекции основных образовательных программ — приняли участие в интенсиве, который провели специалисты по анализу данных факультета компьютерных наук.
Дмитрий Ветров, профессор-исследователь департамента больших данных и информационного поиска (ДБДИП) и заведующий Международной лабораторией глубинного обучения и байесовских методов, рассказал о том, как современные методы машинного обучения и искусственного интеллекта меняют подходы во многих областях науки, и почему владение основами этих методов становится частью общей научной культуры исследователя вне зависимости от конкретной предметной области.
Евгений Соколов, заместитель руководителя ДБДИП и ведущий специалист по анализу данных в Яндексе, посвятил свои лекции основным понятиям и методам машинного обучения, а также автоматизации процессов в науке и бизнесе при помощи машинного обучения.
 
Картинки по запросу евгений соколов вшэ
Евгений Соколов
Заместитель руководителя департамента
больших данных и информационного поиска
За последние десять лет во многих областях накопились огромные объёмы данных — благодаря удешевлению хранения, распространению цифровых технологий, интернета, социальных сетей и так далее.
Если раньше мало кто задумывался о возможностях извлечения практической пользы из данных, и для решения таких задач было достаточно небольшого числа профессионалов, то сейчас потребность в анализе данных возникает повсеместно. Сегодня появляются всё новые приложения методов машинного обучения в экономике, социологии, юриспруденции, политологии, лингвистике, психологии. Во всех областях, по крайней мере для базовых задач, используется один и тот же инструментарий, одни и те же методы и технологии, — поэтому следующим этапом развития анализа данных мы видим освоение его основных методов специалистами в предметных областях — тогда эксперты в области машинного обучения смогут сосредоточиться на улучшении инструментов и разработке новых алгоритмов.


 
В заключительной лекции от преподавателя ДБДИП Надежды Чирковой были рассмотрены задачи анализа и генерации текстовой информации с учётом словоформ и согласованности текстов.
 

Интенсив порадовал. Почему? — непосвященному гуманитарию казалось, что BIG DATA — это не только страшно интересно и ново, но и просто страшно. На интенсиве стало понятно, что по факту их основы вписываются в математическую статистику, что само по себе обнадеживает — значит, студенты гуманитарных направлений вполне смогут понять и даже пользоваться достижениями современных информационных технологий.

Энтина Екатерина Геннадьевна
Департамент международных отношений: Доцент

Интенсив был организован при поддержке Центра повышения квалификации. Записи лекций и презентации доступны по ссылке.