• 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
117/80/30
117 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
80/12
80 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
110/70/30
110 бюджетных мест
70 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
Learning to Route in Similarity Graphs

Baranchuk D., Persiyanov D., Sinitsin A. et al.

In bk.: International Conference on Machine Learning (ICML 2019). PMLR, 2019. P. 475-484.

Статья
Spherical and geodesic growth rates of right-angled Coxeter and Artin groups are Perron numbers

Talambutsa A., Kolpakov A.

Discrete Mathematics. 2020. Vol. 343. No. 3.

Глава в книге
ChronosDB in Action: Manage, Process, and Visualize Big Geospatial Arrays in the Cloud

Rodriges Zalipynis R. A.

In bk.: Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. NY: ACM, 2019. P. 1985-1988.

Глава в книге
Multi-Agent Pathfinding with Continuous Time

Andreychuk A., Yakovlev K., Atzmon D. et al.

In bk.: Proceedings of the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2019). International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2019. P. 39-45.

Команда проекта Data Culture провела хакатон для студентов

Команда проекта Data Culture провела хакатон для студентов

30 ноября состоялся первый хакатон по анализу социально-экономических данных Data Culture Hack, организованный командой университетского проекта Data Culture. В нем приняли участие 60 человек. 

Для многих студентов это был первый опыт участия в подобного рода событиях. У участников было всего 5 часов, чтобы проанализировать подготовленные наборы данных, сделать выводы и предложить способы использования полученной информации на практике. 


 

Егор Масликов, студент 2-го курса ОП Политология, команда «Китай крадет лес»:

«Хакатон» как формат всегда казался чем-то непонятным и супер эксклюзивным, я никогда не был на таком событии и решил, когда-то надо начинать! Интерес и сыграл в итоге решающую роль. Теперь же я посмотрел, как формируются задания и как распределяются роли в команде. Опыт участия в Data Culture Hack был интересным, думаю, что еще не раз поучаствую. Ведь всегда проще изучать что-то в контексте. Я понял, что я совсем мало что знаю про анализ данных, и есть где и зачем совершенствоваться. Поэтому попробую развиваться этой области дальше.
 

За короткое время студентам нужно было мобилизовать все свои ресурсы и предложить основанное на данных решение одной из социальных проблем. Так, команда «Китай крадет лес» пришла к выводу, что деятельность государства по снижению загрязнения воздуха в регионах не приносит положительного эффекта, а команда Data Wizards определила, что есть взаимосвязь между количеством передовых технологий в регионе и качеством жизни жителей.  Команда Remus провела анализ семантической загруженности пабликов Лентач и RT, а команда DHR попыталась провести классификацию сообщений из пабликов на «правые» и «левые».

Все участники хакатона получили доступ к одной из англоязычных специализаций ФКН на платформе Coursera, а победители — популярные книги по анализу данных и машинному обучению. 

 

 

Алёна Сапунова, менеджер проекта Data Culture

Идея хакатона по анализу социально-экономических данных возникла как результат нашего желания сформировать сообщество студентов непрофильных специальностей, заинтересованных в Data Science. Мы понимаем, что не все студенты считают анализ данных приоритетным направлением своего развития. Но есть и те, кто хотел бы развиваться в этом направлении за пределами учебного плана. На Data Culture Hack мы предложили участникам проверить свои знания и задуматься о том, в каком направлении нужно двигаться, чтобы прокачать навыки анализа данных. Хочется верить, что этот опыт был полезен, и со многими из студентов мы еще не раз увидимся.