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

Тел.: +7 (495) 772-95-90 * 12332

computerscience@hse.ru

125319, Москва, Кочновский проезд, д. 3 (недалеко от станции метро "Аэропорт"). 

 

Руководство

Декан — Аржанцев Иван Владимирович

 

Первый заместитель декана факультета — Вознесенская Тамара Васильевна

 

Заместитель декана по научной работе и международным связям — 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
110/80/15
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

Математические методы оптимизации и стохастики

2 года
Очная форма обучения
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
Ontology-Mediated Queries: Combined Complexity and Succinctness of Rewritings via Circuit Complexity

Bienvenu M., Kikot S., Kontchakov R. et al.

Journal of the ACM. 2018. Vol. 65. No. 5. P. 28:1-28:51.

Статья
Randomized Block Cubic Newton Method
В печати

Doikov Nikita, Richtarik P.

Proceedings of Machine Learning Research. 2018. No. 80. P. 1290-1298.

Статья
Particle-identification techniques and performance at LHCb in Run 2
В печати

Hushchyn M., Chekalina V.

Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2018. P. 1-2.

Статья
Observational evidence in favor of scale free evolution of sunspot groups

Shapoval A., Le Mouël J., Shnirman M. et al.

Astronomy and Astrophysics. 2018. Vol. 618. P. A183-1-A183-13.

Впервые на конференции VLDB представлен доклад от НИУ ВШЭ

Доцент департамента программной инженерии факультета компьютерных наук Рамон Антонио Родригес Залепинос выступил с устным докладом, единственным за последние 10 лет от Российской Федерации и первым от НИУ ВШЭ, на 44-ой конференции Very Large Data Bases (VLDB), которая проходила с 27 по 31 августа 2018 г. в Рио-де-Жанейро, Бразилия.

VLDB — одна из самых значимых международных конференций (уровень CORE A*) в области Больших Данных, Распределенных Систем и Баз Данных. VLDB проводится ежегодно, начиная с 1975 года, и является одним из старейших мероприятий в этих областях. Acceptance rate VLDB 2018 составил 18.35%. Председателями программного комитета VLDB 2018 были Sihem Amer-Yahia и Jian Pei, который на сегодня является самым цитируемым в мире ученым в области аналитики Больших Данных.

Представители многих крупнейших IT компаний и ведущих университетов выступили с докладами на VLDB 2018, включая компании IBM, Oracle, Huawei, Microsoft, Amazon, Google, а также университеты M.I.T., Stanford, Carnegie Mellon, Berkeley, EPFL.

В своем докладе Родригес Залепинос представил ChronosDB — новую распределенную растровую СУБД для обработки больших объемов геопространственных данных. ChronosDB в среднем в 75 раз быстрее SciDB — одна из последних разработок Michael Stonebraker, одного из самых известных ученых в мире в области баз данных. Статья о ChronosDB находится в открытом доступе:

R.A. Rodriges Zalipynis. ChronosDB: Distributed, File Based, Geospatial Array DBMS. PVLDB, 11(10): 1247-1261, 2018. PDF

PVLDB (Proceedings of the VLDB Endowment) – журнал, в котором на протяжении года до очередной конференции VLDB по мере приема публикуются статьи.

Краткая справка

Растровые СУБД чрезвычайно актуальны в современном мире из-за колоссального роста объемов геопространственных данных. Например, DigitalGlobe — коммерческий провайдер спутниковых данных, который собирает около 70 терабайт в день.

Геопространственные данные, или данные с географической привязкой, находят широкое практическое применение во многих важных областях. Например, данные ДЗЗ используются при планировании городской инфраструктуры, мониторинге чрезвычайных ситуаций, точном земледелии и решении многих других задач. Amazon предоставляет петабайты данных ДЗЗ, Planet строит «Космический Google» для планеты, а Роскосмос запускает масштабный проект «Цифровая Земля».

Растровые СУБД логически представляют данные в виде многомерных массивов. Огромную долю таких данных занимают геопространственные данные: численного моделирования климата и погоды, БПЛА (беспилотных летательных аппаратов), ДЗЗ (дистанционного зондирования Земли) или спутниковые данные как их упрощенно называют, а также многие другие виды данных.

Распределенные СУБД работают не на одном компьютере, а на компьютерном кластере. Представьте себе 1 терабайт данных. Если он хранится на одном компьютере на жестком диске, то понадобится около 2,5 часов только для того, чтобы считать эти данные с диска, не говоря уже о какой-либо их обработке. Теперь представьте себе 100 компьютеров, связанных сетью – компьютерный кластер, на каждом из которых находится примерно равная порция этих данных и каждый компьютер параллельно с другими считывает свою порцию данных. Теперь чтение данных займет уже 1,5 минуты. Однако использование кластеров чрезвычайно усложняет алгоритмы обработки данных: каждый компьютер должен «знать», что ему делать, с какими компьютерами обмениваться промежуточными результатами вычислений, какие действия предпринимать при сбое одного из компьютеров и так далее.

ChronosDB может также работать на компьютерных кластерах в «облаке». Это позволяет арендовать столько компьютеров для обработки данных, сколько нужно в текущий момент. Облака есть у крупных компаний, например Microsoft, IBM, Amazon. Облако позволяет арендовать вначале только один компьютер, а если его не хватает, то за несколько минут можно автоматически развернуть кластер из 1000 компьютеров.

Другие фото c конференции VLDB 2018.