• 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
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.

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