• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФКН
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
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
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.

Студенты ФКН совместно с экспертами PwC разработали программу для анализа бизнес-процессов с элементами ML

У студентов ФКН на 4 курсе есть возможность в качестве дипломной работы выполнить командный проект под руководством экспертов из индустрии. В течение полугода пять студентов работали над совместным научно-исследовательским проектом в области Process Mining вместе с сотрудниками PwC. Недавно они презентовали свой программный продукт, который высоко оценили специалисты направления Data Assurance & Analytics PwC.

В процессе работы над своим выпускным проектом студенты ФКН Никита Бенькович, Илья Гаврилов, Мария Богдашевская, Никита Крутой и Никита Александров изучали принципы работы технологии Process Mining и проводили исследования при помощи передовых алгоритмов в области машинного обучения и прогнозирования. По итогу проектная команда факультета представила программный продукт для автоматизированного анализа бизнес-процессов с элементами Machine Learning. Как отмечают наставники студентов из PwC, команда смогла не только повторить достижения по применению технологии предыдущих разработчиков, но и предложить новые алгоритмы в области анализа процессов. Один из студентов, Никита Бенькович, сейчас продолжает работу над проектом уже в качестве сотрудника фирмы:


Никита Бенькович, студент 4 курса

Перед нашей группой стояла задача написать программное средство, которое визуализирует бизнес-процесс из журнала событий, а также его различные KPI. Продукты для таких целей уже существуют, однако мы смогли добавить в свою программу машинное обучение, которое пока ни в одном из продуктов не использовалось. Здесь нам очень пригодились знания, полученные на факультете и было интересно использовать их для таких прикладных целей. Конкретно на мне лежала очень увлекательная часть задачи: находить аномалии в бизнес-процессах. 

Наши менторы были максимально внимательны к нам, мы еженедельно встречались, всегда могли написать по любому вопросу, за что им отдельное спасибо. Мне очень понравилось направление нашего исследования и я решил продолжить работать в PwC, а руководство пошло мне навстречу. Сейчас мы продолжаем исследования нашего проекта уже на работе: тестируем методы программного средства на реальных данных и разрабатываем новые алгоритмы. Применение машинного обучения в области анализа бизнес-процессов очень перспективно и мы уже получили несколько качественных результатов на реальных проектах. Надеюсь, что в будущем факультет и PwC продолжат сотрудничать и мне самому удастся побывать в роли ментора.