• 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
19 ноября – 20 ноября
26 ноября – 30 ноября
30 ноября, 10:00
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/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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
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

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.

Сотрудники лаборатории ПОИС выиграли грант Президента для молодых ученых

Доцент Департамента программной инженерии, старший научный сотрудник лаборатории процессно-ориентированных информационных систем Анна Каленкова получила президентский грант, став победителем конкурса молодых российских ученых-кандидатов наук 2018.

Тема её исследования — «Структурное сопоставление моделей процессов». В работе также принимают участие студенты 2 курса «Программной инженерии» Андрей Кончагин (стажер-исследователь лаборатории ПОИС) и Никита Афанасьев.

Всего в номинации «Информационно-телекоммуникационные системы и технологии» выбрали 24 победителя из 110 поданных заявок.

Подробнее об исследовании:
Особое место в исследовании поведения информационных систем занимают алгоритмы построения и анализа моделей процессов, базирующиеся на журналах событий. Как правило, журналы событий представляют собой записи о действиях (шагах) процессов, выполняемых в ходе работы информационных систем. Сопоставление эталонной модели процесса (того, как должен выполняться процесс) и модели процесса, построенной по журналу событий информационной системы, позволит определить отклонения в использовании и/или функционировании системы. Задача сопоставления моделей процессов будет решаться путем нахождения минимального расстояния между графовыми моделями процессов, то есть путем нахождения минимального количества элементарных операций (добавления, удаления, изменения названий элементов), необходимых для преобразования одной графовой модели процесса в другую. В ходе работы планируется исследовать применимость существующих эвристических алгоритмов нахождения минимального расстояния между графами для эффективного решения задачи сопоставления эталонных моделей процессов и моделей, построенных по журналам событий информационных систем.


Поздравляем коллег!