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

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
Обучение ведётся на русском языке
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
Infinite transitivity, finite generation, and Demazure roots

Arzhantsev I., Kuyumzhiyan K., Zaidenberg M.

Advances in Mathematics. 2019. Vol. 351. P. 1-32.

Статья
Bias in False Discovery Rate Estimation in Mass-Spectrometry-Based Peptide Identification

Sulimov P., Voronkova A., Danilova Y. et al.

Journal of Proteome Research. 2019. Vol. 18. No. 5. P. 2354-2358.

Статья
Compression of recurrent neural networks for efficient language modeling

Grachev A., Ignatov D. I., Savchenko A.

Applied Soft Computing Journal. 2019. Vol. 79. P. 354-362.

Глава в книге
Numerical Pattern Mining Through Compression

Makhalova T., Kuznetsov S., Napoli A.

In bk.: 2019 Data Compression Conference Proceedings. IEEE, 2019.

Первая в России степень PhD in Computer Science

Первая в России степень PhD in Computer Science

26 октября состоялась защита кандидатской диссертации Алексея Масютина, выпускника аспирантской школы НИУ ВШЭ по компьютерным наукам, на тему «Рандомизированные алгоритмы на основе интервальных узорных структур для задач классификации и регрессии в задачах кредитного риск-менеджмента», и была присуждена первая в России степень PhD in Computer Science.

Диссертация написана под руководством ординарного профессора НИУ ВШЭ Сергея Кузнецова.

В работе предложены алгоритмы прогноза вероятности дефолта и уровня потерь в случае дефолта, основанные на методах анализа формальных понятий. Предложенные алгоритмы, с одной стороны, превосходят по метрике качества используемые в банковской сфере стандартные модели, и, с другой стороны, сохраняют свойство интерпретируемости прогноза. Это достигается с помощью использования интервальных узорных структур. Разработан метод классификация «по запросу» (Query-Вased Classification), который представляет собой рандомизированную процедуру предсказания неизвестной метки класса для наборов данных с большим числом наблюдений на основе интервальных узорных структур. Также был разработан метод регрессии «по запросу» (Query-Based Regression), который адаптирует инструментарий интервальных узорных структур для задачи восстановления регрессии. Качество работы алгоритмов анализируется как на внутрибанковских данных, так и на открытых данных.

Члены комитета: 

Ломазова Ирина Александровна (НИУ ВШЭ, доктор физико-математических наук, председатель комитета)

Alexander Tuzhilin (Нью-Йоркский университет, PhD, член комитета)

Jan Outrata (Palacky University of Olomouc, PhD, членкомитета)

Jaume Baixeries (Universitat Politècnica de Cataluny, PhD, членкомитета)

Белкина Татьяна Андреевна (Центральный экономико-математический институт РАН, кандидат физико-математических наук, член комитета)