• 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

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
Bias-Corrected Estimation in Continuous Sampling Plans
В печати

Decrouez G. G., Robinson A.

Risk Analysis: An International Journal. 2017.

Глава в книге
Resource Equivalences in Petri Nets

Lomazova I. A.

In bk.: Application and Theory of Petri Nets and Concurrency. 38th International Conference, PETRI NETS 2017, Zaragoza, Spain, June 25–30, 2017, Proceedings. Vol. 10258: Lecture Notes in Computer Science. Switzerland: Springer International Publishing AG, 2017. P. 19-34.

Статья
Some Properties of Antistochastic Strings

Milovanov A.

Theory of Computing Systems. 2017. Vol. 61. No. 2. P. 521-535.

Статья
The Euler binary partition function and subdivision schemes

Protasov V. Y.

Mathematics of Computation. 2017. No. 86. P. 1499-1524.

278 человек прошли программы повышения квалификации на факультете

15 июля на факультете компьютерных наук Высшей школы экономики прошел выпускной программ дополнительного образования. Cлушатели годичной программы «Практический анализ данных и машинное обучение», а также выпускники летних интенсивов, посвященных теории вероятностей и математической статистике, математическому анализу и линейной алгебре, машинному обучению и майнингу данных, получили сертификаты о повышении квалификации и в неформальной обстановке обсудили дальнейшие перспективы сотрудничества.

Мероприятие началось с приветственного слова директора центра непрерывного образования Маргариты Власенко и выступления декана факультета Ивана Аржанцева. Сотрудники факультета рассказали о планах развития программ дополнительного профессионального образования, магистратуре и аспирантуре факультета, проектной работе со студентами, мероприятиях Высшей школы экономики и ассистентстве.

Преподаватели программ подвели итоги обучения и выступили с напутствием выпускникам продолжать заниматься и не останавливаться на достигнутом. В  торжественном вручении удостоверений из рук преподавателей приняли участие 50 слушателей программ, всего за полтора года реализации курсов повышения квалификации их окончили 278 человек.

«У меня есть постоянная необходимость обновлять знания по углубленным методам анализа данных и машинного обучения, - делится впечатлениями о курсе менеджер big data продуктов компании OneFactor Григорий Мирошников. - Я работаю менеджером продукта аналитических big data сервисов и мне важно хорошо понимать возможности и ограничения современных технологий, поскольку они - основная часть наших продуктов. Также я работаю с data scientists и поэтому мне важно как говорить на одном языке с коллегами, так и уметь самому построить простые прототипы моделей. И несмотря на то, что я закончил ВМК МГУ и за плечами у меня было несколько лет опыта работы «классическим» аналитиком, все равно классическая математическая статистка не равна машинному обучению - есть различия в подходах, моделях и метриках качества. В этом смысле программа оправдала мои ожидания: на выходе у меня есть представление об основных подходах и моделях ML, навыки построения прототипов базовых ML моделей, понимание основных направлений развития разных областей анализа данных: анализ текстов, нейронные сети и другое. Большая благодарность преподавателям, они постарались сделать курсы очень приближенными к реальным задачам».

Фото Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ.

«Программа «Практический анализ данных и машинное обучение» дала доступный и широкий обзор современных методов предобработки и анализа данных, а также научила пользоваться множеством инструментов для этих задач, - рассказывает Любовь Рожкова, выпускница курса. -   После прохождения программы вы больше не будете с восторгом и внутренним содроганием читать научно-популярные статьи про искусственный интеллект, но сильно задумаетесь над тем пластом профессий, которые будут автоматизированы в ближайшем будущем. До окончания программы я смогла найти интересную работу Data Scientist-a в области, схожей с предыдущим опытом работы».

Выпускной завершился лекцией руководителя группы качества рекомендаций и анализа контента Яндекс.Дзена Евгения Соколова «Что может пойти не так в проекте по анализу данных и что нужно знать, чтобы избежать таких ошибок» и праздничным тортом. Преподаватели и выпускники программ еще долго не расходились после, делились впечатлениями и планами на будущее друг с другом.

Центр дополнительного профессионального образования факультета компьютерных наук позволяет всем желающим получить актуальные знания в сфере ИТ. Программы обучения разрабатываются лучшими ИТ-практиками и исследователями и охватывают самые разные ИТ-направления, от основ программирования до изучения самых современных достижений в области машинного обучения, анализа данных, разработки и мобильных приложений. Узнать о текущих наборах на программы ДПО можно по  ссылке.