• 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
Мероприятия
3 апреля – 16 апреля
27 апреля – 28 апреля
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
Глава в книге
Black-Box Optimization with Local Generative Surrogates

Belavin V., Ustyuzhanin A., Широбоков С. К. et al.

In bk.: Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020). Curran Associates, Inc., 2020. P. 14650-14662.

Статья
The multiplicative-additive Lambek calculus with subexponential and bracket modalities

Kanovich M., Kuznetsov S., Scedrov A.

Journal of Logic, Language and Information. 2021. Vol. 30. No. 1. P. 31-88.

О выборе трека обучения на магистерской онлайн-программе Master of Data Science

О выборе трека обучения на магистерской онлайн-программе Master of Data Science

Canva

Магистерская программа Master of Data Science запустилась в феврале 2020 года. Прием студентов осуществляется два раза в год, зимой и осенью. Одна из ключевых особенностей программы заключается в том, что она полностью реализована в онлайн-формате на платформе Coursera: студенты смотрят лекции и выполняют задания в удобное для них время, общаются с сокурсниками в Slack и с преподавателями в Zoom.

Программа объединяет около 200 студентов со всего мира, а обучение проходит на английском языке. На данный момент завершилась приемная кампания на весну 2021 года и уже открыт прием документов на осень 2021.

Еще одной особенностью программы является деление на треки, которых на программе три: Data Scientist, ML Engineer и Researcher in DS. После первого семестра, когда студенты уже выровняли свои знания в базовой математике и программировании, они выбирают трек согласно своим профессиональным целям. Чтобы помочь им определиться, были проведены три индустриальных вебинара с ведущими IT-специалистами из Яндекс и Google. Также состоялась консультация с академическими руководителями программы, где студенты задавали вопросы о курсах, которые им только предстоит изучать согласно выбранному треку.

Один из студентов, Диего Еугенио Паес Мартинес, выбрал трек ML Engineer и рассказал про учёбу на программе и свои дальнейшие планы:

Диего Еугенио Паес Мартинес
Студент программы Master of Data Science

"На данный момент я полностью доволен программой. Конечно, есть моменты, которые можно было бы улучшить, но я убежден, что материалы курсов и задания отвечают современным требованиям ИТ-индустрии.

В первом семестре было много базовых предметов, которые помогли мне освежить полученные ранее знания, но я приобрел и новые, особенно во время курса Python Advanced, разработанного Юрием Горишним и Дмитрием Борисовым.

Для дальнейшего изучения я выбрал трек ML Engineer, так как я хотел бы углубиться в DevOps. Сегодня появляется всё больше и больше софта, который позволяет разрабатывать приложения качественнее и совсем иначе, чем это было десять лет назад. Я бы хотел узнать больше именно об этом направлении.

Выбор трека ML Engineer определило и то, что я уже работаю Senior Data Scientist, поэтому мне захотелось выучить что-то новое, отличающееся от того, что я изучал ранее. Особенно я жду курсы Large Scale Machine Learning и DevOps, чтобы узнать, как внедрять модели и использовать методы CI/CD. Также я надеюсь узнать побольше о лучших практиках их промышленной эксплуатации и разобраться, как использовать C++ для работы с моделями машинного обучения".

Одними из первых курсов по выбору для студентов, выбравших треки обучения Data Scientist и ML Engineer являются Applied Statistics и Introduction to Deep Learning, а для исследовательского трека — Computational Complexity и Computational Learning Theory. Подробнее со структурой программы и её курсами можно ознакомиться здесь.

Напоминаем, что приём документов на осень 2021 года открыт до 17 июня. О процедуре подачи документов можно прочитать на нашем сайте.