• 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
Unsupervised neural quantization for compressed-domain similarity search

Morozov S., Babenko A.

In bk.: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2019). IEEE, 2019. P. 3036-3045.

Статья
Nonparametric density estimation from observations with multiplicative measurement errors

Belomestny D., Goldenshluger A.

Annales de l’Institut Henri Poincaré. 2020. Vol. 56. No. 1. P. 36-67.

Статья
The dynamics of canalizing Boolean networks

Paul E., Pogudin G., Qin W. et al.

Complexity. 2020. Vol. 2020. P. 1-14.

Выпускники рассказывают: Анна Кузина

Анна Кузина окончила совместную магистерскую программу НИУ ВШЭ и Сколковского института науки и технологий "Статистическая теория обучения" в 2019 году. Сейчас Анна работает инженером-исследователем в Сколтехе, а с сентября приступит к учебе в аспирантуре в Амстердаме. В своем интервью выпускница рассказала о своих студенческих годах, исследовательской деятельности, а также дала пару советов о том, как построить успешную карьеру в индустрии и науке.  

Выпускники рассказывают: Анна Кузина

Почему ты решила поступать в Вышку?

Я училась здесь в бакалавриате, поэтому у меня практически не было сомнений, куда идти в магистратуру. Про Сколтех я тогда вообще ничего не знала и думала поступать на “Науки о данных”, но одногруппник мне рассказал, что появилась совместная программа ФКН со Сколтехом. Я почитала про нее на сайте, мне показалось интересным, и я решила попробовать.

 Чем тебя заинтересовала магистратура “Статистическая теория обучения”?

У меня, видимо, тяга к совместным программам. Я и аспирантуру выбирала между двумя совместными программами, и тут мне показалось, что два вуза точно лучше одного. Можно брать курсы и там, и там. Плюс есть профессора, которые работают только в Сколтехе или только в Вышке. Заранее я не знала, с кем хочу работать, а так оставалась свобода для маневров. 

Что было самым запоминающимся во время учебы?

Первая пара по стохастическому анализу. Он начался в первом модуле первого курса и сразу с достаточно продвинутых тем. Ничего подобного на экономе у меня не было. Конечно, было очень страшно и непонятно. Думала, что ни за что не сдам курс, и раз уж это самое начало, боялась представить, что будет дальше. Но в итоге справилась.

Еще ты работала преподавателем?

Я вела семинары по цифровой грамотности. Это был первый опыт преподавания в университете, до этого я была только ассистентом и проверяла работы. Мне очень понравилось, и с тех пор почти каждый семестр я преподаю в Вышке или Сколтехе. Уже успела провести два курса на МИЭФ, поработать с магистрами в Сколтехе, а сейчас веду “Введение в анализ данных” на факультете мировой политики. Мне нравится сам процесс преподавания. А если вести более продвинутые курсы, то это еще и отличный способ систематизировать свои знания.

Чем ты еще занималась помимо учебы?

Было несколько студенческих конференций. Одна – в Сколтехе, совместная с MIT, а на вторую я ездила в Бельгию. Это была международная студенческая конференция по изучению мозга человека, где я презентовала наш проект про предсказание исхода инсульта по МРТ. Также участвовала в хакатоне от Филипс, который тоже был связан с медицинскими изображениями. Там нужно было научиться сегментировать бляшки рассеянного склероза. Наша команда не победила, но опыт был интересный, и код, который я написала за ту ночь, потом мне даже пригодился.

О чем была твоя дипломная работа?

Как можно понять по предыдущему вопросу, в магистратуре я много занималась медицинскими изображениями, так что диплом был тоже про них. Мы решали задачу переноса знаний с больших открытых датасетов на совсем маленькие датасеты с другими заболеваниями/органами с помощью обучаемого априорного распределения. Еще пока я училась в магистратуре, мы отправили статью в журнал Q1 и к августу ее опубликовали. В этом году также буду ее презентовать на международной конференции MIDL. С другим проектом, который я начала делать на втором курсе магистратуры, мы получили Best Student Paper на симпозиуме по приближенному Байесовскому выводу (AABI), проходившему в рамках конференции NeurIPS.  

Где ты сейчас работаешь?

Сейчас работаю инженером-исследователем в Сколтехе. Занимаюсь исследованиями в области Байесовских методов в лаборатории ADASE. Для меня это стало естественным продолжением работы над дипломом, плюс появилось больше достижений, которые помогли мне поступить в хороший зарубежный университет в аспирантуру. В сентябре я планирую начать учебу в Амстердаме, снова на совместной программе.

Что может сделать студент уже сейчас в университете, чтобы у него была успешная карьера после выпуска?

Для начала надо понять, какая карьера интересует студента. Для карьеры в индустрии стоит проходить всевозможные стажировки, брать более практико-ориентированные курсы. Студентам достаточно легко (легче чем не студентам, я имею в виду) попасть в крутые компании на пару месяцев, получить опыт и зарекомендовать себя. По опыту прохождения собеседований, одна строчка "стажировка в NVIDIA" в резюме привлекает внимание и помогает произвести хорошее впечатление еще на этапе скрининга.

Если же интересует академическая карьера, то нужно делать упор на написание статей и участие в конференциях. Для этого важно иметь научного руководителя, у которого есть на тебя время и силы. В больших научных группах такую роль для магистров часто играют постдоки или аспиранты, и, если быть достаточно активным, то можно собрать хорошее "портфолио" и заодно определиться, чем ты хочешь заниматься ближайшие 4-6 лет.

Я решила, что хочу поступать в аспирантуру только к середине второго курса, что достаточно поздно, но зато успела и поработать, и исследованиями позаниматься. Потом решила взять год "перерыва" для того, чтобы как следует подготовиться и иметь больше шансов при поступлении. В итоге все получилось, так что тем, кто не может определиться заранее, я бы советовала сходить на стажировку, поработать в лаборатории и скорее всего станет проще выбрать.