• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Адрес: 167005, 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
110/100/15
110 бюджетных мест
100 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
90/12
90 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
80/120/15
80 бюджетных мест
120 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
15/5/2
15 бюджетных мест
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
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
25/5/8
25 бюджетных мест
5 платных мест
8 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
20/5/4
20 бюджетных мест
5 платных мест
4 платных места для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
35/3
35 платных мест
3 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Infinite transitivity, finite generation, and Demazure roots

Arzhantsev I., Kuyumzhiyan K., Zaidenberg M.

Advances in Mathematics. 2019. Vol. 351. P. 1-32.

Статья
Bias in False Discovery Rate Estimation in Mass-Spectrometry-Based Peptide Identification

Sulimov P., Voronkova A., Danilova Y. et al.

Journal of Proteome Research. 2019. Vol. 18. No. 5. P. 2354-2358.

Статья
Compression of recurrent neural networks for efficient language modeling

Grachev A., Ignatov D. I., Savchenko A.

Applied Soft Computing Journal. 2019. Vol. 79. P. 354-362.

Глава в книге
Numerical Pattern Mining Through Compression

Makhalova T., Kuznetsov S., Napoli A.

In bk.: 2019 Data Compression Conference Proceedings. IEEE, 2019.

Открыт набор на летнюю стажировку в лаборатории методов анализа больших данных

Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных открывает набор студентов бакалавриата и магистратуры на летнюю стажировку.

Открыт набор на летнюю стажировку в лаборатории методов анализа больших данных

Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных (она же LAMBDA) открывает набор на летнюю стажировку. Исследователи лаборатории приглашают студентов стать полноправными членами команды, погрузиться в реальные научно-технические задачи и получить навыки в области анализа данных, машинного обучения и смежных областях знаний, а также получить иной полезный опыт без ущерба для учебы. Узнать, на каких проектах возможно пройти стажировку, а также, какие навыки для этого нужны и к кому обращаться, можно по ссылке.

 

Отзывы студентов:
 
 Я многому научился у сотрудников лаборатории. Таня Лихоманенко круто знает машинное обучение, математику и программирование, разбирается в работе с большими данными, очень требовательна и нацелена на результат. Денис Деркач любит и ясно объясняет физику, отлично понимает машинное обучение и всегда открыт для новых идей. Оба всегда готовы ответить на возникшие вопросы, несмотря на занятость. Благодаря им я теперь гораздо лучше знаю современный стек машинного обучения (scikit-learn, xgboost, нейронные сети) и как работать с большими несбалансированными выборками. Стажировка в лаборатории оказалась полезна и с точки зрения soft skills: здесь высокая культура работы и обсуждения вопросов, а также очень приятная атмоcфера. Если вы хотите работать в scientific machine learning, особенно в физике высоких энергий, вам точно сюда
 
 
Петров Дмитрий Максимович 
Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных: Стажер-исследователь