• 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
126/80/30
126 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
100/12
100 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
124/85/30
124 бюджетных мест
85 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
Глава в книге
Finite Time Analysis of Linear Two-timescale Stochastic Approximation with Markovian Noise

Kaledin M., Moulines E., Naumov A. et al.

In bk.: Proceedings of Machine Learning Research. Vol. 125: Proceedings of Thirty Third Conference on Learning Theory. 2020. P. 2144-2203.

Глава в книге
Re-pairing brackets

Chistikov D., Mikhail Vyalyi.

In bk.: LICS '20: 35th Annual ACM/IEEE Symposium on Logic in Computer Science. Saarbrücken, Germany. July, 2020. Association for Computing Machinery (ACM), 2020. P. 312-326.

Статья
Influence of Very Large Spatial Heterogeneity on Estimates of Sea-Level Trends

Shapoval A., Le Mouël J., Courtillot V. et al.

Applied Mathematics and Computation. 2020. Vol. 386. P. 125485.

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.

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.