• 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.

ФКН получил доступ к Яндекс.Облаку

ФКН получил доступ к Яндекс.Облаку

Canva

В декабре 2020 года факультет компьютерных наук приобрел вычислительные ресурсы Яндекс.Облака. Теперь сотрудники и студенты факультета могут получить доступ к сервису Яндекс.Облако, который позволяет создавать виртуальные машины под различные потребности и работать с графическими процессорами, базами данных и hadoop-кластерами. 

Сервис предназначен для поддержки учебных курсов, проведения исследований и выполнения проектов. Сотрудник факультета может подать заявку на подключение, заполнив форму. Решение о предоставлении доступа принимает технический комитет ФКН. 

Отзывы пользователей 

Татарников Андрей Дмитриевич

Базовая кафедра «Системное программирование» Института системного программирования им. В.П. Иванникова РАН (ИСП РАН): Доцент

Чугунный Евгений Алексеевич

Департамент больших данных и информационного поиска: Приглашенный преподаватель

Канахин Алексей Алексеевич

Департамент больших данных и информационного поиска: Приглашенный преподаватель

 

Наша команда преподает дисциплину «Архитектура компьютера и операционные системы» на программе «Прикладной анализ данных». Нам была необходима среда для совместной работы студентов, преподавателей и учебных ассистентов.  

Курс включает в себя практические работы по программированию для операционной системы Linux, поэтому нам нужен Linux-сервер с настроенным ПО, куда студенты могли бы подключаться и выполнять задания. Такой сервер избавил бы нас от необходимости устанавливать и настраивать ПО на каждом компьютере, упростил бы проверку студенческих работ и позволил бы автоматически проверять домашние задания по программированию. 

Платформа Яндекс.Контест нам не подходила, так как она пока не поддерживает ассемблер RISC-V. Мы решили использовать систему Ejudge, и нам требовался сервер для ее развертывания. Факультет предложил нам воспользоваться виртуальной машиной, которую предоставляет платформа Яндекс.Облако. Здесь мы развернули операционную систему Ubuntu 20.04 LTS с необходимым ПО и подключением по протоколу SSH. Этого более чем достаточно для программирования под Linux. Скоро виртуальная среда для нашего курса будет готова.  

Озерин Алексей Юрьевич
Департамент больших данных и информационного поиска: Приглашенный преподаватель

Яндекс.Облако — это набор разнообразных сервисов, из которых основной интерес для моего курса представляют Managed Databases (PostgreSQL, MongoDB ,Redis и пр.), Object Storage (для хранения большие объемов данных) и DataSphere (jupyter lab с несколькими полезными возможностями). 

Основной сервис, которым мы пользуемся — DataSphere. В отличие от Google Colab (облачный jupyter notebook), в нем есть возможность считать продолжительное время, закрывать браузер, подключаться обратно и т.д. Деньги списываются только за активные вычисления, так что пользоваться DataSphere гораздо дешевле, чем снять сервер с GPU и раздать доступы.  

Важно, что можно бесшовно переключить конфигурацию, на которой происходят вычисления (сейчас доступны 4 варианта: 4Cores, 8Cores, 8Cores + V100, 32Cores + 4xV100): так можно отлаживаться на дешевой конфигурации, а тяжелые вычисления запускать на дорогой. Кроме переключения конфигураций есть возможность копировать состояние тетрадки (checkpoint). Таким образом, идея воспроизводимости переходит на новый уровень: кроме кода и результатов запуска мы можем скопировать и проверить каждую глобальную переменную.  

Самоненко Илья Юрьевич
Факультет компьютерных наук: заместитель декана по учебно-методической работе

Ресурсы Яндекс.Облака могут быть использованы в работе Международного научно-методического центра (МНМЦ) НИУ ВШЭ для поддержки учебного процесса в региональных российских вузах. Опыт взаимодействия с вузами в 2020 году показывает, что крайне востребованной является схема, при которой МНМЦ не только проводит курсы повышения квалификации по определенным дисциплинам для сотрудников, но и предоставляет цифровые сервисы по поддержке данной дисциплины для студентов.   

Эффективная реализация дисциплин по программированию, машинному обучению, распределенным системам требует значительных вычислительных мощностей у обучающихся. В условиях массового дистанционного обучения студенты в регионах зачастую не имеют достаточно мощных компьютеров, а оборудование компьютерных классов в ряде вузов устарело.   

МНМЦ планирует в 2021 году использовать ресурсы Яндекс.Облака для создания виртуальных компьютерных классов для российских вузов.  

Константин Веснин, Студент, 1 курс ПИ

С помощью удаленного пользователя Яндекс.Облака я выполнял домашние задания по программированию (контесты и пиргрейды), занимался во время семинаров и самостоятельно. Также я использовал Яндекс.Облако для занятий на факультативах по языку Kotlin и Unity.