Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11
Телефон: +7 (495) 531-00-00 *27254
Email: computerscience@hse.ru
Факультет готовит разработчиков и исследователей. Программа обучения сформирована с учётом опыта ведущих американских и европейских университетов, таких как Stanford University (США) и EPFL (Швейцария), а также Школы анализа данных — одной из самых сильных магистратур в области computer science в России. Широкий список курсов по выбору и значительная доля программы, выделенная под них, позволит каждому студенту сформировать свою собственную образовательную траекторию. В основе обучения — практика и проектная работа.
Bondarenko A., Ajjour Y., Dittmar V. et al.
In bk.: WSDM 2022 - Proceedings of the 15th ACM International Conference on Web Search and Data Mining. Association for Computing Machinery (ACM), 2022. P. 66-74.
Belomestny Denis, Iosipoi L., Paris Q. et al.
Bernoulli: a journal of mathematical statistics and probability. 2022. Vol. 28. No. 2. P. 1382-1407.
Puchkin N., Zhivotovskiy N.
In bk.: Proceedings of Machine Learning Research. Vol. 134: Conference on Learning Theory. PMLR, 2021. P. 3806-3832.
Derkach D., Maevskiy A., Karpov M. et al.
Journal of High Energy Physics. 2022. P. 1-38.
In bk.: ESEC/FSE 2021: Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering. Association for Computing Machinery (ACM), 2021. P. 703-715.
Подведены итоги конкурса научно-исследовательских работ студентов 2019 года.
В номинации «Лучшая научно-исследовательская работа по компьютерным наукам для студентов бакалавриата» первое место заняла работа на тему: «Прогнозируемость экстремальных событий в модели Бака-Танга-Визенфельда на самоподобной решетке». Автор: Даяна Савостьянова, 4 курс ПМИ, научный руководитель: Александр Шаповал. Второе место у работы на тему: «Схемы из функций голосования». Автор: Наталья Доброхотова-Майкова, 3 курс ПМИ под руководством Владимира Подольского. Работа «Исследование и разработка подходов приближенных вычислений для растровых субд» Евгения Герасименко, 2 курс ПИ, научный руководитель: Рамон Антонио Родригес Залепинос, заняла третье место.
Лауреатами стали: «Физически-корректный рендеринг и методы оптимизации его производительности». Автор: Михаил Деревянных, 3 курс ПИ, научный руководитель: Римма Ахметсафина. И работа «Обработка больших геопространственных данных на GPU» Павла Антонова, 4 курс ПИ, научный руководитель: Рамон Антонио Родригес Залепинос.
В номинация «Лучшая научно-исследовательская работа по компьютерным наукам для студентов магистратуры и выпускников 2019 года» первое место заняла работа на тему: «Исследование применимости модификаций B-деревьев для индексирования в СУБД на примере SQLite и их эффективности» студента 1 курса магистерской программы “Системная и программная инженерия” Антона Ригина под руководством Сергея Шершакова. А лауреатом стала работа на тему: «Mobile application for AR navigation» Анастасии Репиной, 2 курс программы “Системная и программная инженерия”, научный руководитель: Римма Ахметсафина. Кроме того, в номинации "Лучшая научно-исследовательская работа по техническим наукам и прикладной математике" второе место заняла работа первокурсника магистерской программы "Финансовые технологии и анализ данных" Николая Кузнецова, под руководством Марии Беловой.
Конкурс научно-исследовательских работ студентов (НИРС) НИУ ВШЭ проводится ежегодно с целью популяризации научно-исследовательской деятельности в студенческой среде. Основные задачи конкурса НИРС – развить интерес студентов к исследовательской работе и стимулировать их к продолжению научной деятельности.
Департамент программной инженерии: Заместитель руководителя департамента
Департамент прикладной математики: Доцент
Департамент больших данных и информационного поиска: Руководитель
Департамент программной инженерии: Доцент
Департамент больших данных и информационного поиска: Профессор
Научно-учебная лаборатория процессно-ориентированных информационных систем (ПОИС): Научный сотрудник