• 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.

Выпускник ФКН об учебе в магистратуре

Выпускник ФКН об учебе в магистратуре

Борис Цейтлин

Борис Цейтлин, выпускник ФКН программы "Науки о данных" рассказал о своей учебе в магистратуре, о своем пути до Вышки и академической мобильности. 

 

Я закончил бакалавриат МАИ по специальности "Технология и конструирование электронных схем", после чего пошел в армию и служил в научной роте МЧС России. Там я впервые столкнулся с машинным обучением: у меня была задача, связанная с прогнозированием пожаров в Москве. У меня не было бэкграунда в data science, поэтому приходилось изучать всё прямо на месте, и, так получилось, что я погрузился в эту сферу и заинтересовался ей.

Этот опыт в армии помог мне понять, что дальше я хочу учиться чему-то математическому и близкому моей работе программиста. Направление data science выглядело очень перспективно, хотя в то время еще не было так популярно.

Я выбирал между четырьмя вариантами, куда поступать: в Вышку, Сколтех, МФТИ или МГУ. Где-то мне не очень понравилась сама система обучения, где-то было не очень удобное для меня расположение университета. Кроме того, из всех моих знакомых именно студенты Вышки выглядели наиболее довольными жизнью, активными и гордыми за свой университет — так я и сделал свой выбор.

Из всех программ именно НОД показалась мне самой интересной и одновременно практически применимой. Поступать туда нужно было по вступительному экзамену, а не по портфолио, что также было для меня лучшим вариантом — это сейчас у меня красный диплом НИУ ВШЭ и множество проектов, а тогда всё моё портфолио заканчивалось дипломом троечника МАИ.

Обучение в магистратуре

Мне очень понравилась вышкинская система обучения. Студент здесь — полноценный участник процесса. На факультете всегда царила атмосфера взаимоуважения, и обучение — это диалог между студентами и преподавателями.

Мне понравилась система курсов по выбору — если на какой-то курс не набираются студенты, то курс не запускается. Так возникает конкуренция между преподавателями, и каждый старается сделать свой курс максимально интересным и полезным. 

Перед курсом вы узнаете весь учебный план и критерии оценивания, и если преподаватель в течение курса отклоняется от программы, то в этой ситуации помогут менеджеры факультета.

Еще один пункт — это интересные факультативы. Например, я ходил на факультатив про стартапы к Алексею Моисенкову, который основал приложение Prisma, взорвавшее несколько лет назад Интернет.

Некоторые учебные курсы были полезны для общего развития, а некоторые — просто фантастические, причем один из них даже целиком определил мой карьерный путь — это глубинное обучение.

Учеба в Нидерландах

Свой последний семестр в Вышке я провел по программе академической мобильности в Нидерландах. Я набрал много курсов по data science, но всё, что там проходили во втором семестре второго курса магистратуры, на ФКН мы изучили еще в самом первом модуле первого курса.

Некоторые моменты были такие же, как в Вышке: курсы по выбору, общение с преподавателями на равных, классная атмосфера. В то же время в Европе бóльший фокус на студенческую активность: на территории университета есть бар, магазин с техникой, продуктовый магазин и другие заведения, которые оперируются полностью силами студентов. Они работают там не только из-за денег: например, бар — это не просто бар сам по себе, а студенческая организация, где ты на практике узнаешь, как создать собственный бар и управлять им. Для реализации этого сделано много административных и институциональных шагов. Студент может взять целый год, когда он официально будет числиться студентом, получать все льготы, но при этом не учиться, а только работать в студенческих организациях, например, готовить "посвят" для первокурсников. Я советую всем студентам во время учебы уехать по мобильности — это невероятный опыт, в котором я не нашел никаких минусов. 

Карьерный путь

Моя первая работа была аниматором в кофейне — я делал шоколадных ёжиков с детьми. Но уже на 2 курсе пошел работать программистом на полставки, потому что мне нравился кодинг как хобби еще со школы. Я несколько раз менял компании, и в общей сумме к концу бакалавриата у меня накопилось меньше года опыта работы.

В армии я думал, какую работу мне искать после: тогда я понял, что могу устроиться даже на уровень middle, если хорошо пройду собеседование, а всё, что будет непонятно — изучу на месте. Полгода всё свободное время, что у меня было, я изучал алгоритмы, структуры данных и другие необходимые вещи. Так после армии я устроился в стартап backend-разработчиком на Python.

Год я готовился к поступлению в Вышку и параллельно работал, перешел на новое для себя место в Start.ru — онлайн-кинотеатр. После поступления в магистратуру я перешёл на полставки, чтобы успевать учиться. Летнюю практику я тоже решил пройти у себя в компании, но взять более аналитическую задачку, чтобы она соответствовала программе обучения, потому что data science и backend-разработка находятся далеко друг от друга. Задачу я выполнил, практику закрыл, а на работе это открыло мне путь для перехода в отдел аналитики, чтобы и на работе, и на учебе заниматься похожими вещами. Там я работал до ковида, пока не пропали задачи.

Новую работу я нашел совершенно случайно. В американский стартап Mindsdb потребовался человек с бэкграундом и в программировании, и в data science, чтобы исправить все ошибки, которые сделали предыдущие программисты. Теперь я занимаюсь машинным обучением и создаю собственные библиотеки.

Преподавание

На самом деле любовь к преподаванию у меня зародилась еще в бакалавриате. У нас был клуб любителей программирования, где я в качестве хобби читал лекции по Python. А в Вышке оказалось, что я могу делать это официально: на 2 курсе магистратуры мы делали проект с ученым-экономистом Фуадом Тагиевичем Алескеровым, после чего он предложил поработать семинаристом у него на курсе по линейной алгебре. Официальное преподавание мне тоже понравилось, о чем ближе к выпуску я написал Евгению Соколову и менеджерам программ. Мне нашли место семинариста на курсе по машинному обучению на программе ПАД, где я преподаю до сих пор.

Если говорить о советах для нынешних студентов, то я бы сказал, что любую активную деятельность — неважно, академическую или рабочую, главное, интересную для себя — лучше начинать как можно раньше, так как это открывает совсем другую перспективу, по-другому начинаешь видеть свои возможности и свой путь.