• 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

Компьютерные науки и анализ данных

4 года
Очная форма обучения
75/5
75 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
125/60/30
125 бюджетных мест
60 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
90/12
90 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
120/80/30
120 бюджетных мест
80 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
25/5/1
25 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
63/27
63 платных мест
27 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Математика машинного обучения

2 года
Очная форма обучения
15/5/1
15 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Машинное обучение и высоконагруженные системы

2 года
Очная форма обучения
28/2
28 платных мест
2 платных места для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
65/15/20
65 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
25/5/10
25 бюджетных мест
5 платных мест
10 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

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
50/1
50 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
A randomized coordinate descent method with volume sampling

Rodomanov A., Kropotov D.

SIAM Journal on Optimization. 2020. Vol. 30. No. 3. P. 1878-1904.

Статья
ML-assisted versatile approach to Calorimeter R&D

A. Boldyrev, D. Derkach, F. Ratnikov et al.

Journal of Instrumentation. 2020. Vol. 15. P. 1-7.

Статья
An accelerated directional derivative method for smooth stochastic convex optimization

Dvurechensky P., Eduard Gorbunov, Gasnikov A.

European Journal of Operational Research. 2021. Vol. 290. No. 2. P. 601-621.

Глава в книге
On pattern setups and pattern multistructures

Kuznetsov S., Kaytoue M., Belfodil A.

In bk.: International Journal of General Systems. Iss. 49. 2020. P. 271-285.

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.

Выпускники рассказывают: Степан Зимин

Выпускники рассказывают: Степан Зимин

«Мне всегда нравились три основные темы: анализ данных, финансы и образование». Степан Зимин окончил бакалавриат ФКН «Прикладная математика и информатика» в 2016 году и магистерскую программу МИЭФ «Финансовая экономика» в 2018 году. В интервью Степан, лауреат стипендии им. Ильи Сегаловича, поделился своим взглядом на онлайн-образование и работу в испанском стартапе.

О теме дипломной работы

Суть моей работы заключалась в разработке и применении экономичных численных методов для решения многомерного уравнения типа Блэка-Шоулза. Если кратко, то есть финансовые рынки, на которых люди торгуют активами. Также существуют базовые активы, например, акции, и деривативы, опционы, цена которых зависит от цены базового актива. Когда-то давно было непонятно, как их правильно оценить, а потом придумали модель Блэка-Шоулза. У неё есть несколько заметных недостатков, но до сих пор модель является бенчмарком, и ей пользуются с некоторыми модификациями. 

Из модели можно получить уравнение Блэка-Шоулза — уравнение в частных производных. Если опцион базируется не на одной акции, а на портфеле, то получается уравнение в частных производных с несколькими пространственными переменными. Аналитического решения у этого уравнения нет (по крайней мере не для всех типов опционов), а решать его численно достаточно сложно: или метод будет неточным, или он будет очень медленным, или будет невероятно сложно его запрограммировать. Мы использовали более хитрые, так называемые, экономичные численные схемы для двухмерного и трехмерного случаев. На самом деле решалось даже не именно уравнение Блэка-Шоулза, а параболическое уравнение с переменными коэффициентами, а тесты проводились на его частном случае — уравнении Блэка-Шоулза. Тема интересная, хотя и специфическая. На любителя, так скажем.

Статья по диплому уже наполовину написана, но из-за загруженности на работе у меня постоянно не хватает времени ее завершить. Когда я понимаю, что у меня скоро выдастся несколько свободных дней, то я пишу радостное письмо своему научному руководителю Александру Анатольевичу Злотнику, что вот теперь мы текст точно допишем. Какое-то время мы этим занимаемся, а потом опять наваливается работа и я пропадаю. Надеюсь, что публикация всё же будет, потому что писать про финансы мне было интересно. Я даже поступил в магистратуру на МИЭФ для того, чтобы узнать больше о предпосылках финансовых и экономических моделей, их смысле и выводах. 

Об образовании в России

Мне кажется, университет должен давать и развивать в студенте следующие направления: фундаментальные знания и практические навыки по своей специальности; широкий кругозор и понимание того, что происходит и какие есть возможности вокруг, как минимум в смежных областях; и, наконец, системное мышление и самодисциплину, чтобы эффективно применять два вышеперечисленных пункта на работе и в жизни. И, как это ни печально, очень мало где в России развиваются все эти направления.

В университет приходит обычный школьник. Как правило, он не разбирается хорошо ни в одной области, и еще не знает наверняка, чем именно он хочет заниматься и что он вообще может делать «по жизни». Именно поэтому первые два курса нужно давать базу, как это и происходит, например, на ФКН. Базовые предметы — это матан, линал, дискретка, далее на них основаны диффуры, тервер и так далее. При таком раскладе мозги «школьника» привыкают к системному мышлению, и у него появляется фундамент для освоения более прикладных дисциплин. Также здесь не стоит забывать про развитие кругозора — ты изучаешь экономику, историю, искусство.

На третьем-четвертом курсе, когда у студента уже появились базовые знания, примерное видение своего дальнейшего пути и расширился кругозор, можно приступать к практическим вещам. На третьем курсе следует дать студентам инструменты, а на четвертом — позволить под руководством более опытных людей использовать их в реальной задаче. Если человек захочет работать в индустрии, то кейс будет связан с работой. Если же студент хочет продолжать академическую карьеру, то его исследование будет академическим. Такая образовательная траектория даст студенту все необходимые инструменты и знания, чтобы он смог уверенно строить успешную карьеру в любой области, которую он выбрал для себя.

Что мы видим в реальности? В Вышке точно дается хорошая база, и она спрашивается. В других вузах она может быть и даётся, да и то не везде, но плохо спрашивается. С практикой дела обстоят гораздо хуже: в большинстве вузов не дают ни практических навыков, ни самой практической работы. Даже в Вышке не везде это бывает. Обязательно должен быть баланс между практическими и академическими курсами. Не мне решать, но, наверное, практики должно быть от  сорока до пятидесяти процентов. 

О переходе на онлайн-образование

Можно очень неформально выделить те вузы, где есть сильные кафедры и факультеты и работают ведущие специалисты по своим направлениям. Идеальной была бы схема, когда лекции по конкретному предмету записываются ведущими в этой области образовательными учреждениями (а точнее – факультетами и даже отдельными преподавателями), а у всех остальных вузов и факультетов есть возможность по ним обучаться, при этом семинары все равно проходят очно. На этих семинарах можно разбирать тот материал, который студенты заранее прослушали в онлайне, а также рассматривать конкретные примеры-задачки. В топовых вузах часть лекций можно перенести в онлайн, но не полностью. Должны сохраниться аудиторные часы, когда профессор, записавший курс, приходит в аудиторию и объясняет материал. Также по каждому предмету можно сделать курсы разной сложности: вводный, базовый и продвинутый. Например, вводный курс матанализа могут прослушать как на ФКН в самом начале, так и на факультете менеджмента.

Тем не менее, я считаю, что резко и радикально переводить все образование в онлайн бессмысленно. Во-первых, онлайн-формат может быть не совсем удобен для самого лектора. Когда преподаватель ведёт занятие, он находится в контакте с аудиторией. В онлайне он, конечно, может переписываться на форуме, но это не одно и то же. Лектор будет получать меньше обратной связи и ему будет менее комфортно вести эти видео-занятия. Во-вторых, студенты могут изначально отнестись к такому нововведению несерьезно. Скорее всего, они будут пропускать ещё больше занятий, что тоже снизит качество образования. Наконец, третий момент связан с преподавателями-семинаристами «на местах». В рамках перевода лекций в онлайн есть опасение, что семинарист просто трансформирует свое занятие в лекцию. Это может произойти по разным причинам, начиная с того, что видео-лекции студенты просто не будут смотреть, и заканчивая банально тем, что лично преподавателю эти нововведения не нравятся. Как бы то ни было, переходить в онлайн нужно, чтобы повышать доступность и поднимать средний уровень образования в стране. Просто нужно делать это более мягко и постепенно, пробуя небольшие нововведения, получая обратную связь и учась на своих ошибках.

О Центре математических финансов при МГУ

О Центре математических финансов я узнал только на третьем курсе бакалавриата от своих знакомых. Они рассказали, что по выходным в Главном Здании МГУ очень грамотно и интересно преподают качественные финансы. На занятиях дают именно те знания, которые понадобятся в банках или хедж-фондах. Не помню уже почему, но тогда я туда не стал поступать, а вот на четвертом курсе поступил и не прогадал.

Почти каждую субботу проводились лекции и семинары по теме финансов, где мы изучали эконометрику, риск-менеджмент и деривативы. В том же далеком 2015 году Центр математических финансов решили поэкспериментировать и сделал программу по анализу данных, которая состояла из двух курсов: один был по классическому машинному обучению, а другой — по введению в нейронные сети. Со следующего года мы с моим другом решили поучаствовать в деятельности ЦМФ организационно и помогли принимать экзамены: сначала вступительные, а потом выпускные.

С прошлого года мы с друзьями полностью организуем направление по анализу данных. Сейчас по качеству мы смогли сделать программу процентов на пятьдесят от задуманного, потому что в конце года из-за работы времени было очень мало. Морально тяжело готовить и лекции, и задачи для самостоятельной работы, да еще и успевать работать. С курсом по количественным финансам таких проблем нет, так как программа более отработана. Для меня это интересный и полезный опыт, как в целом для структурирования своих знаний по всем темам, так и в плане организационных навыков.

Сейчас мне уже нравится сама программа, она получилась интересной и полезной. Материал и база уже наработаны — дальше дело пойдёт гораздо легче. В начале 2019 года мы открываем первый онлайн набор по двум направлениям — количественным финансам и анализу данных. Регистрация была открыта в группе ВК в начале февраля, в течение месяца пройдут вступительные задания, и в марте начнутся занятия в онлайне. Параллельно мы продолжаем вести занятия в Вышке и МГУ, с середины февраля началось второе полугодие оффлайн программы.

О работе в испанском стартапе

Последние два года я работаю в международной компании Nextail, которая была основана в Испании. Я попал сюда совершенно случайно. Мой друг был вторым человеком в России, работавшим здесь. Он написал мне, что есть испанский стартап, связанный с технологиями и fashion. Я заинтересовался, прочитал о компании и пошел на собеседование. Когда я прошёл отбор, познакомился с командой и узнал об условиях, то решил перейти в Nextail.

Моя должность называется достаточно странно — «Product and Implementation Manager». По сути, моя задача заключается в том, чтобы понять, что нужно потенциальному клиенту. Во-первых, я должен показать ему, как он может внедрить нашу систему в свои процессы, и какую пользу, дополнительные деньги и улучшение показателей он получит. Во-вторых, мне нужно правильно сформулировать и транслировать испанской команде запросы на развитие продукта по тому функционалу, которого не хватает. Здесь я выступаю в роли координатора-коммуникатора между клиентом и различными командами внутри компании — развитие бизнеса, аналитики, продукт-оунеры, а также делаю часть аналитики, готовлю презентации и провожу переговоры. Примерно то же самое иногда приходится делать и для текущих клиентов, например, при внедрении и запуске новых модулей.

В нашей компании работают люди с бэкграундом трех видов, примерно по тридцать процентов каждого. Первые — это разработчики и data scientist’ы. Вторая часть — это ребята из консалтинга. Те, которые занимаются развитием бизнеса, маркетингом и тд. Третьи — пришли в основном из ритейла и fashion-ритейла. И ещё десять процентов приходится на такие отделы, как HR и финансы. Понять, что нужно клиенту, могут ритейлеры; понять, как сделать — это технологическая часть; понять, как продать и выстроить коммуникации в целом — это консультантская часть. Сочетание этих трёх компонентов даёт хороший результат, а всем иметь опыт в фэшене или ритейле совсем не обязательно.

Клиенты Nextail — это ритейлеры, физические сети магазинов. Изначально мы специализировались на fashion, но сейчас работаем и в других розничных сегментах. Наш продукт — облачная платформа, которая анализирует данные наших клиентов и автоматизирует принятие решений, связанных с товародвижением.

Мы начинаем работу с планирования ассортимента: определяем, что должно быть представлено в магазинах в следующий модный сезон, например, весна-лето. Потом рассчитываем, сколько каждого продукта нужно закупить у производителя или произвести на своих фабриках. Когда продукция прибывает на склад, система говорит клиенту, сколько товара отправлять в магазины. Дальше контролируем, что и в каком количестве отправить со склада в каждый магазин, а также перевезти из одного магазина в другой, и в конце цикла даём рекомендации по уценке. Мы повышаем как выручку, так и маржинальность наших клиентов за счет ускорения продаж по полной стоимости.

Когда я только пришёл в Nextail два года назад, это был самый настоящий стартап. Стартап — это когда еще не понятно, рабочая бизнес-модель или нет. На данный момент мы доказали продажами, что модель рабочая, и главная задача теперь правильно её масштабировать. Так что сейчас корректнее называть компанию scale-up.
Working meeting in the Russian headoffice

О плюсах и минусах работы в Nextail

Первый плюс — это динамика. За два года наша команда увеличилась почти в пять раз. Ежемесячно повторяющаяся выручка (MRR) выросла в несколько раз, как и количество клиентов. Сама система технологически тоже постоянно развивалась. Когда я только пришёл, в ней оставались небольшие баги. Сейчас все работает действительно хорошо, как в плане интерфейса, так и в плане начинки. Очень приятно видеть это стремительное развитие и чувствовать свою причастность к результату.

Также в Nextail можно многому научиться. Из-за того, что компания изначально была маленькой, я смог увидеть, как развивается каждая её часть. За все время работы здесь я узнал, что делают команды маркетинга и развития бизнеса, как выстраивают свою работу программисты, датасаентисты и product-owner’ы, как идет общение с инвесторами и какие они ставят цели. Все это очень хорошо развивает кругозор.

Третий плюс — это атмосфера. Nextail — это испанская компания, и очень много времени мы общаемся с командой в Мадриде. Пожить и поработать в центре Мадрида очень приятно, особенно в июле, только немного жарковато.

Минусы ощущаются только из-за перегрузки (да, она бывает и в испанских стартапах). Иногда ты чувствуешь, что не можешь «прикрыться» компанией. Люди в компании заняты, просто потому что их мало. Приходится включать все свои навыки убеждения и доказывать, что именно твоя задача важная и срочная. Иногда устаёшь и начинаешь думать, зачем тебе всё это. Но потом это ощущение проходит, поэтому всё хорошо.

О том, как успешно проходить собеседования

Звучит банально, но перед тем, как начинать подготовку и прохождение собеседований, неплохо было бы понять, действительно ли ты хочешь попасть именно в эту компанию, даже если она очень и очень крутая. Для этого желательно попробовать сопоставить компанию и себя по двум «шкалам».

Первую шкалу я назову «soft». Тебе нужно узнать какой у людей в этой компании бэкграунд и корпоративная культура, а также сопоставить то, как твой характер соотносится с теми людьми, которые там работают и насколько тебе будет комфортно общаться с ними. Вторая шкала — «hard»: что ты умеешь и хочешь делать, что ты будешь делать в этой компании и чему можешь там научиться. Если между тобой и компанией будут расхождения по этим двум направлениям, то, скорее всего, ты будешь чувствовать некий дискомфорт.

Если ты все-таки захотел попасть в компанию, то далее нужно посмотреть, как проходит отбор. В идеале пообщаться с тем, кто уже там работает, и кто может дать тебе более конкретные советы по прохождению собеседования. На самом деле нужно готовиться к собеседованию, «делать свою домашнюю работу». Это и по жизни очень хороший совет.

Непосредственно перед самим собеседованием надо выспаться, прийти с хорошим настроением и просто быть собой. Поговорите с работодателем, чтобы понять, подходите вы друг другу или нет. Если он тоже решит, что ты удовлетворяешь требования по обоим показателям, то скорее всего тебя возьмут. Но это не точно.

Об участии в хакатонах

За последний год мы с друзьями с ФКН заняли призовые места в пяти хакатонах. Самый запоминающийся был от компании Gett и McKinsey. На втором месте был наш первый хакатон от МВидео, а на третьем — Теле2.

Хакатон от Gett и McKinsey был самым интересным, потому что на нем была наиболее любопытная постановка задачи. Было дано семь или восемь датасетов и некие подсказки, но в целом нам была предоставлена полная свобода творчества. Также здесь мы участвовали втроем (первые два места заняли команды из пяти человек), что было тяжеловато, и именно поэтому интересно.

Я участвую в хакатонах потому, что там дают достаточно актуальные для бизнеса кейсы, и мне всегда любопытно посмотреть, какие есть задачи и как их решают разные люди. Сначала пробуешь найти решение сам, а затем смотришь интересные подходы у других ребят. Во-вторых, мне нравится принимать участие в хакатонах из-за их крутой, одновременно напряженной и расслабленной атмосферы. В нее очень приятно погружаться и отвлекаться от обычных дел. Сейчас на работе я не занимаюсь машинным обучением и почти не программирую, только изредка занимаюсь аналитикой. Хакатоны позволяют мне окунуться в эту атмосферу и самому что-то напрограммировать. Это мой способ восполнить нехватку чего-то из области datascience, на основной работе.