• 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
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
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/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
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
Convergence rates for empirical barycenters in metric spaces: curvature, convexity and extendable geodesics

Ahidar-Coutrix A., Le Gouic T., Paris Q.

Probability Theory and Related Fields. 2019.

Статья
Machine Learning on data with sPlot background subtraction

M. Borisyak, N. Kazeev.

Journal of Instrumentation. 2019. Vol. 14. No. 08. P. 1-8.

Статья
Parsimonious Generalization of Fuzzy Thematic Sets in Taxonomies Applied to the Analysis of Tendencies of Research in Data Science

Frolov D., Nascimento S., Fenner T. et al.

Information Sciences. 2020. Vol. 512. P. 595-615.

Глава в книге
Subspace Inference for Bayesian Deep Learning

Vetrov D., Izmailov P., Maddox W. J. et al.

In bk.: Proceedings of the 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference (UAI-2019). 2019. P. 1-11.

Глава в книге
The logic of action lattices is undecidable

Kuznetsov S.

In bk.: 34th Annual ACM/IEEE Symposium on Logic in Computer Science (LICS 2019). IEEE, 2019. Ch. 36. P. 1-9.

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.