• 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 — Плисецкая Ирина Александровна

Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
100/80/15
100 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
50/10
50 платных мест
10 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
80/80/15
80 бюджетных мест
80 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
15/5/3
15 бюджетных мест
5 платных мест
3 платных места 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
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
20/10/12
20 бюджетных мест
10 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Системное программирование

2 года
Очная форма обучения
20/10/5
20 бюджетных мест
10 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
30/3
30 платных мест
3 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Optimising the Active Muon Shield for the SHiP Experiment at CERN

A. Baranov, Derkach D., Filatov A. et al.

Journal of Physics: Conference Series. 2017. Vol. 934. No. 1. P. 12050-12054.

Статья
Sugar Lego: Gene composition of bacterial carbohydrate metabolism genomic loci

Gelfand M. S., Kaznadzey А., Shelyakin P.

Biology Direct. 2017.

Статья
On tame, pet, domestic, and miserable impartial games
В печати

Gurvich V., Nhan Bao H.

Discrete Applied Mathematics. 2018.

Статья
Additive actions on toric varieties

Arzhantsev I., Romaskevich E.

Proceedings of the American Mathematical Society. 2017. Vol. 145. No. 5. P. 1865-1879.

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.