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

Адрес: 125319, г. Москва, 
Кочновский проезд, д. 3 (станция метро "Аэропорт").

Телефон: +7 (495) 772-95-90 *12332

Email: computerscience@hse.ru

 

Руководство

Декан Аржанцев Иван Владимирович

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

Мероприятия
12 июня – 14 июня
submission: 1 May 2019 
17 июня – 22 июня
Ранняя регистрация: до 15 апреля Закрытие регистрации: 15 мая 
1 июля – 10 июля
Прием заявок — до 21 апреля 
26 августа – 6 сентября
Регистрация – до 12 мая 
26 августа – 30 августа
Registration and Poster Submission deadline — May 1, 2019 
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
110/80/15
110 бюджетных мест
80 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
70/12
70 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
80/70/15
80 бюджетных мест
70 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/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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
Branching rules related to spherical actions on flag varieties
В печати

Roman Avdeev, Petukhov A.

Algebras and Representation Theory. 2019.

Статья
Minimax theorems for American options without time-consistency

Belomestny D., Kraetschmer V., Hübner T. et al.

Finance and Stochastics. 2019. Vol. 23. P. 209-238.

Статья
Separable discrete functions: Recognition and sufficient conditions

Boros E., Cepek O., Gurvich V.

Discrete Mathematics. 2019. Vol. 342. No. 5. P. 1275-1292.

Статья
Cherenkov detectors fast simulation using neural networks

Kazeev N., Derkach D., Ratnikov F. et al.

Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2019.

Глава в книге
Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization

Izmailov P., Garipov T., Подоприхин Д. А. et al.

In bk.: Proceedings of the international conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2018). 2018. P. 876-885.

Как майнор «Интеллектуальный анализ данных» помогает студентам в трудоустройстве и академических исследованиях

8 июня прошёл первый митап выпускников майнора «Интеллектуальный анализ данных». Студенты и преподаватели майнора обсудили, какую роль играет этот майнор в жизни студентов и профессиональной карьере выпускников, которые решили выбрать анализ данных в качестве своей второй специализации.

Как майнор «Интеллектуальный анализ данных» помогает студентам в трудоустройстве и академических исследованиях

Майнор «Интеллектуальный анализ данных» неизменно пользуется большой популярностью у студентов Вышки. За три года его существования уже 355 студентов с разных образовательных программ — от «Востоковедения» до «Бизнес-информатики» — изучили курсы майнора. Фактически, спрос на майнор стал своеобразным толчком к развитию в университете проекта Data Culture, в рамках которого курсы по анализу данных теперь вводят на всех бакалаврских программах НИУ ВШЭ. Недавно завершившаяся запись на майноры показала, что интерес к этой области по-прежнему очень высок: в этом году конкурс на «Интеллектуальный анализ данных» составил пять человек на место.


Майнор — это учебный цикл в рамках образовательных программ бакалавриата НИУ ВШЭ, представляющий дополнительную образовательную траекторию для обучающихся сверх подготовки по основному образовательному направлению.  Читать подробнее о системе майноров в НИУ ВШЭ.

На митапе выпускники майнора текущего и прошлого года поделились тем, какая трансформация произошла с ними за время изучения майнора и как навыки, полученные за эти два года, помогают им в жизни. Также ребята рассказали, что знания по машинному обучению помогают им использовать продвинутую аналитику в своих курсовых и дипломных работах. Многие студенты отметили, что майнор очень помог найти им стажировку в сфере IT и понять, какая работа приносит им удовольствие.


 

Нерсес Багиян, студент ОП «Прикладная математика» МИЭМ,
выпускник майнора 2017 года

На первой лекции нам сказали, что курсы майнора ознакомительные, и работу в этой области мы себе найти не сможем. Я расстроился, но это стало своеобразной мотивацией для меня, чтобы учиться больше и лучше.

Почти сразу я начал искать стажировку на лето. Было непросто и поначалу я получал много отказов. Спустя некоторое время я набрался знаний и меня взяли на стажировку в Билайн, где я занимался кредитным скорингом.

Затем мне предоставилась возможность перейти в Яндекс.Советник. Здесь я занимаюсь интересными для меня задачами и применяю полученные на майноре знания. Например, одной из задач на работе является кластеризация пользовательских отзывов по его характеру с помощью методов машинного обучения. Каждый день в Яндекс.Советник поступают отзывы различного характера. Читать каждое из них — большой и времязатратный труд. Поэтому мы решили автоматизировать процесс отбора писем для чтения с помощью машинного обучения, в результате чего нам удалось уменьшить количество писем, которые нужно изучить, в пять раз.

Получается, что, благодаря майнору, я смог найти работу, от которой получаю удовольствие. Но я надеюсь, что это только начало пути. 


 

Мария Такташева, студентка ОП «Экономика» факультета экономических наук,
в
ыпускница майнора 2017

Майнор — один из самых интересных опытов за время учебы. При его выборе я решила, что нужно не бояться нового и сложного. Почему нового и сложного? — у меня не было опыта программирования до этого, если не считать Pascal в школе, да и про Data Science я почти ничего не слышала. Сейчас забавно вспоминать, что сначала я выбирала между майнорами «Современная культура» и «Интеллектуальный анализ данных». Но затем поняла: если не возьму «анализ данных», то никогда даже не узнаю, что это такое.

В итоге все 4 курса майнора мне очень понравились. А после его окончания я случайно попала на стажировку в берлинский стартап, занимающийся оптимизацией процесса поиска работы. Это был классный опыт как жизни за рубежом, так и применения своих знаний. 

Команде был нужен человек, который бы помогал анализировать поведение пользователей, строить рекомендательную систему, ну и, конечно, помогать в некоторых рутинных задачах — заниматься не только построением моделей и аналитикой, но и доводить модели до уровня продакшена. У меня был отличный коллега-руководитель, который раньше работал в Яндексе. Он, кстати, высоко оценил мои знания языка программирования и общий уровень понимания темы.  

Конечно, я бы не смогла получить этот опыт без знания Python, основ машинного обучения и навыков работы с данными — всего того, чему учили на майноре. Мне помогло и экономическое образование, поскольку за цифрами и математикой я вижу реальные бизнес задачи. В общем, майнор подарил мне отличный опыт и помог определиться с планами на будущее: я поступила в магистратуру Сколтеха и как минимум ближайшие несколько лет буду развиваться в этой сфере. 



Глеб Бобровских, студент ОП «Прикладная математика» МИЭМ,
выпускник майнора 2018 года

На майнор ИАД я перевелся только на третьем курсе. И до этого я не особо вдавался во все подробности машинного обучения. C майнора начались перемены в моей жизни. 

После курса о современных методах машинного обучения мне захотелось связать свою курсовую с машинным обучением. Мне повезло: моим научным руководителем согласился стать профессор Евгений Владимирович Бурнаев. Он предложил мне заняться исследованием глубоких нейронных сетей на синтезированных данных. Такие исследования могут помочь людям решать задачи сегментации быстрее и эффективнее.

Мы взялись за задачу сегментации изображений, где нужно разбить картинку на области, соответствующие разным объектам — например, дороге, автомобилям, пешеходам и т.д. Для этого мы учились увеличивать объёмы данных за счёт генерации искусственных примеров, позволяющих повысить качество работы алгоритмов. Мы нашли несколько подходов — например, смешивать искусственную и естественную выборки или использовать предобучение. 

Было классно, когда с моей курсовой меня пригласили на «Выездной семинар по машинному обучению», где были все преподаватели майнора и много преподавателей с ФКН. На выездном семинаре я смог рассказать о своем исследовании и поучаствовать в научной жизни по интересующему меня направлению.  

Майнор также помог мне стать активным участником соревнований на Kaggle, на одном из которых мы вошли в топ 4%, что было очень неожиданно и приятно. 

А еще, благодаря майнору, я стал учебным ассистентом на курсе «Искусственный интеллект и большие данные», который изучают первокурсники школы Дизайна в рамках проекта Data Culture, что позволяет мне передавать свой опыт студентам гуманитарных специальностей. 


Помимо студентов, во встрече приняли участие преподаватели майнора и специалисты из индустрии. Валерий Бабушкин, руководитель группы аналитики Яндекс.Советника, Head of Data Science X5 Retail Group и приглашенный преподаватель НИУ ВШЭ по дисциплинам Data Culture, поделился историей своего долгого и интересного пути к успеху в Data Science и рассказал, какие вопросы он задает соискателям на собеседованиях в свою команду. 

Если вы не успели вовремя выбрать майнор ИАД, есть много других возможностей, например, летние интенсивы Центра непрерывного образования и онлайн-курсы факультета компьютерных наук.