• 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
Мероприятия
26 ноября – 30 ноября
19 февраля 2020 – 22 февраля 2020
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.

Молодые ученые Вышки расскажут о машинном обучении и больших данных

Молодые ученые Вышки расскажут о машинном обучении и больших данных

В рамках проекта «Университет, открытый городу: лекции молодых ученых Вышки в Культурном центре ЗИЛ» НИУ ВШЭ организует цикл лекций по Data Culture. Первая из них состоится 29 ноября.

Навыки работы с компьютерными технологиями и большими данными постепенно становятся необходимы не только для IT-специалистов и статистиков, но для любого образованного человека.

«Если раньше мы могли говорить, что существуют отдельно специалисты по Computer Science и по информационным технологиям, и отдельно — гуманитарии, то сейчас происходит тесное переплетение их профессиональной деятельности, — говорил в одном из своих интервью проректор ВШЭ Сергей Рощин. — Тексты, с которыми работают специалисты в гуманитарных областях, — это тоже большие данные, которые точно так же можно обрабатывать с помощью современных аналитических и информационных методов, и это принципиально меняет суть профессии».

Осознавая это, Вышка уже начала включать курсы по работе с данными в учебные планы на самых разных образовательных программах, а в 2018 году они появятся на всех программах. Теперь проект Data Culture выходит на более широкую аудиторию. 29 ноября в Культурном центре ЗИЛ стартует цикл открытых лекций «Data culture: машинное обучение и цифровая трансформация», которые будут читать молодые ученые университета.

В рамках цикла запланированы три лекции. Первую из них, на тему «Машинное обучение, автоматизация и новые профессии», прочитает заместитель руководителя Департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук ВШЭ Евгений Соколов. Он расскажет о том, какие задачи машинное обучение позволяет автоматизировать, как это влияет на требования к специалистам, какие профессии могут исчезнуть, а какие уже сейчас начинают появляться.

Вторую лекцию, «Машинное обучение как услуга для бизнеса», проведет 6 декабря преподаватель факультета компьютерных наук ВШЭ, руководитель проектного офиса Yandex Data Factory Александр Белугин. Он объяснит, как и для чего можно использовать искусственный интеллект в самых разных сферах бизнеса и на разных предприятиях — от оказания услуг до заводского производства.

Автор третьей лекции, старший преподаватель факультета компьютерных наук ВШЭ Андрей Зимовнов, расскажет о современных способах применения глубинных нейронных сетей, например, для анализа текста, звука, изображений и видео. Эта лекция запланирована на 20 декабря.

Слушатели, посетившие все лекции цикла, смогут получить соответствующий сертификат.

Лекции состоятся в Культурном центре ЗИЛ по адресу: г. Москва, ул. Восточная, д. 4, корп. 1 (ст. м. «Автозаводская»). Приглашаются все желающие, но не забудьте пройти электронную регистрацию.

Проект «Университет, открытый городу: лекции молодых ученых Вышки в Культурном центре ЗИЛ» дает возможность познакомиться с открытиями и разработками успешных молодых исследователей университета. Расписание ближайших лекций можно узнать на сайте проекта .