• 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/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
Reconstruction of the coupling between solar proxies: When approaches based on Kuramoto and Van der Pol models agree with each other

Savostianov A., Shapoval S., Shnirman M.

Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2020. Vol. 83. P. 105149.

Статья
Prime Geodesic Theorem in the Three-dimensional Hyperbolic Space

Balkanova O., Chatzakos D., Cherubini G. et al.

Transactions of the American Mathematical Society. 2019. Vol. 372. No. 8. P. 5355-5374.

Статья
Magnetohydrodynamic Modeling of the Solar Wind Key Parameters and Current Sheets in the Heliosphere: Radial and Solar Cycle Evolution

E. V. Maiewski, Kislov R. A., Khabarova O. V. et al.

Astrophysical Journal. 2020. Vol. 892. No. 1. P. 1-17.

Статья
Multidimensional frontier visualization based on optimization methods using parallel computations

Afanasiev A., Krivonozhko V., Lychev A. et al.

Journal of Global Optimization. 2020. Vol. 76. P. 563-574.

НИУ ВШЭ стал ассоциированным членом коллаборации LHCb в ЦЕРН

Maximilien Brice/CERN

Maximilien Brice/CERN

Высшая школа экономики вошла в коллаборацию LHCb на Большом адронном коллайдере в Европейском центре ядерных исследований. Группа НИУ ВШЭ будет состоять из сотрудников научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных (LAMBDA). Это позволит исследователям ВШЭ получить полный доступ к данным коллаборации и участвовать в различных проектах.

«С точки зрения мирового научного сообщества, участие в экспериментах ЦЕРН — своеобразный знак качества для университета, — говорит Денис Деркач, старший научный сотрудник научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных НИУ ВШЭ (LAMBDA), — Это подразумевает высочайший научный уровень исследований. Если посмотреть топ-100 университетов мира, например, по рейтингу QS, то 90% входящих в него окажутся участниками экспериментов в ЦЕРН».

Сотрудники факультета компьютерных наук взаимодействуют с коллаборацией LHCb уже более двух лет. Ранее возможность работать с данными, полученными на эксперименте, предоставляла Школа анализа данных Яндекса (которая является участников коллаборации с 2015 года). Сейчас группа НИУ ВШЭ планирует дальнейшее развитие таких проектов, как идентификация частиц, оптимизация калориметра LHCb совместно с Яндексом и другим участникам коллаборации.

«Члены нашей команды уже зарекомендовали себя реальными достижениями. Достаточно сказать, что высокоуровневый отбор данных, набираемых в эксперименте, в большой мере базируется на алгоритме, разработанном нашей командой», — рассказывает Фёдор Ратников, старший научный сотрудник научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных НИУ ВШЭ (LAMBDA).

Вступая в коллаборацию, группа берет на себя определенные обязательства и как участник коллаборации будет проходить регулярные проверки,во время которых оценивается активность группы и её общий вклад в эксперимент.

В будущем исследователи НИУ ВШЭ как ассоциированные участники коллаборации LHCb совместно с их коллегами из Школы анализа данных  планируют продолжить использовать методы машинного обучения в физике высоких энергий.

«Мы видим большой потенциал для развития машинного обучения в физике высоких энергий, — подчеркивает Андрей Устюжанин, заведующийнаучно-учебной лабораторией методов анализа больших данныхНИУ ВШЭ (LAMBDA). — В то же время, задачи, которые появляются в физике, являются толчком для появления новых подходов в машинном обучении, которые можно применить и к другим областям. Например, у нас идёт проект разработки алгоритма для поиска аномалий в системах хранения данных, где мы применили подходы, которые были использованы при работе с данными Большого адронного коллайдера».

Эксперимент LHCb проводится для исследования асимметрии материи и антиматерии (нарушение CP-инвариантности) во Вселенной, в частности в взаимодействиях b-кварков  («прелестных» кварков). Поэтому в названии эксперимента присутствует буква «b», полностью аббревиатура расшифровывается как «Large Hadron Collider beauty experiment». Несмотря на отсутствие b-кварков в современной Вселенной, эти кварки были распространены вскоре после Большого взрыва. «b» и «анти-b» кварки очень неустойчивы и быстро распадаются на ряд других частиц. Физики полагают, что, исследуя разность в распадах «b» и «анти-b» кварков, можно понять природу антиматерии.