• 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 (Data Science)

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
Обучение ведётся на русском языке
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.

На ФКН прошла Летняя школа по финтеху

На ФКН прошла Летняя школа по финтеху

Canva

Неделю назад закончилась Летняя школа по финтеху. Школа прошла в первый раз и покрыла следующие направления: применение машинного обучения к задачам финансовой сферы, задачи биометрии и проверки устойчивости моделей, виртуальные ассистенты и задачи синтеза речи, алгоритмическая торговля и модели временных рядов, рекомендательные системы на основе транзакций клиентов.

Организатор, лектор и участники рассказали нам, как это было:

 

Борис Жестков
Спикер школы

Я тимлид R&D-команды по синтезу речи в СберДевайсах. Мы занимаемся разработкой, исследованиями перспективных архитектур моделей синтеза речи и их применением на продакшене.

Мое выступление на школе было посвящено моделям синтеза речи, нюансам их обучения и использования в продакшене. Синтез речи — это интенсивно развивающиеся направление нейросетей. К тому же большинство моделей не требует кластеров видеокарт для обучения, и любой интересующийся исследователь может экспериментировать с моделями синтеза на персональной машине с GPU.

Тяжело судить об аудитории, когда видишь черные прямоугольники с именами в Zoom. Однако, после выступления задавали много вопросов — приятно, что доклад заинтересовал слушателей. Тем не менее, уже хотелось бы вернуться к очным мероприятиям.

Масютин Алексей Александрович
академический руководитель программы «Финансовые технологии и анализ данных», организатор школы

Идею провести школу изначально предложили Илона Яковлева и Сергей Карапетян, я же ее с удовольствием поддержал. Дело в том, что второй год подряд Зимняя школа ФКН больше чем наполовину состоит из интересующихся финтехом и поступлением на ФТиАД, поэтому мы решили сделать еще и отдельную школу для таких ребят летом. Участие при этом не стали ограничивать студентами ВШЭ, сделали открытую регистрацию. Из более чем 800 регистраций 85% пришли из других вузов. 

Активно к школе мы готовились два месяца. Подготовка велась по двум направлениям: нужно было договориться со спикерами и организовать общение среди участников в условиях онлайн. При подборе спикеров мы постарались сделать достаточно широкий срез индустрии: Сбер, ведущие банки, Яндекс, ММВБ, стартапы— думаю, нам в целом это удалось. Для общения мы сделали чаты в телеграме, через которые сообщали участникам о следующих докладах. 

Также хотелось бы поблагодарить NVIDIA: с ними мы договорились сделать практикум по построению моделей глубинного обучения, используя открытые репозитории и облачные ресурсы компании. 

Что на нашей школе подразумевалось под финтехом? Очевидно, что не существует такого же учебника по финтеху, какие есть по дифференциальным уравнениям или по программированию на С++. По сути, лучшая возможность разобраться в данной области — пойти работать в банки, в стратегии которых включена цифровая трансформация, в ИТ-компании с амбициями по развитию кредитных инструментов, в стартапы. Для студентов, кроме работы, остается единственный вариант — пообщаться с тем, кто уже работает в этой сфере — таких профессионалов мы и пригласили. В нашей школе мы сделали фокус на анализе данных клиентов и рынков, что позволяет создавать необходимые продукты, удовлетворяющие потребности клиентов здесь и сейчас. Также мы сделали большую лекцию от Лаборатории блокчейн Сбера с бизнес-кейсами применения смарт-контрактов (страхование, зелёные сертификаты для генерирующих компаний, торговые контракты). На следующей школе мы планируем расширить секцию докладов по работе с распределёнными реестрами.

От участников мы получили много благодарностей за организацию и возможность погрузиться в область. Были и предложения о развитии: например, распределить доклады по большему числу дней, так как сложно присутствовать все время с 15:00 до 21:00. 

На мой взгляд, наибольшее внимание привлекли доклады по алгоритмической торговле, прежде всего это были выступления Леонида Меркина и Александра Зозули. Данная область требует высокого уровня как разработки, так и математического моделирования. Также хорошей возможностью узнать новое стали интерактивные семинары от QIWI и NVIDIA. Кроме того, большой интерес вызвали доклады SberDevices по синтезу речи и биометрии.

Самое главное на школе — это то, что получен результат. Студенты получили возможность заглянуть в отрасль, узнали о чем и как говорят профессионалы. Коллеги делились возможностями обучения, стажировок и трудоустройства. В следующем году мы планируем повторить школу и сделать ее еще более интересной. Приходите!

Кирилл Крайнов
Участник школы

О мероприятии я узнал из рассылки на учебную почту edu.hse. Больше всего мне запомнилось выступление Петра Лукьянченко, потому что оно было связано с Московской Биржей. В том числе он рассказал о планах возродить мобильное приложение Московской Биржи - мне как iOS-разработчику было интересно это узнать.

Я понял для себя очень простую вещь — сегодня финансы с технологиями идут рука об руку, а торговлей занимаются мощные технические гиганты. Более того, материал этих трёх дней ещё сильнее подстегнул меня развиваться в нейросетях и анализе данных. Возможно, у меня в жизни будет ещё одна магистратура или что-то в этом роде, и я буду параллельно своему пути iOS-разработчика тренироваться «для себя» и посещать какие-то чемпионаты или хакатоны. Вероятно, в своих проектах я-таки оседлаю как минимум CoreML, а также найду способ, как мне улучшать экспертизу в нейронках и анализе данных без отрыва от работы и последнего курса магистратуры!

В целом я говорю организаторам большое спасибо за такой крутой воркшоп! Ребята, вы истинные менторы! Школа Финтеха — в моём сердечке!

Георгий Долгов
Участник школы

Я искал летнюю школу, и, так как моя альма-матер — это питерская Вышка, то я подумал, что смогу найти что-то интересное в московской. Я наткнулся на данную летнюю школу, почитал, о чем пойдёт речь, увидел различные темы, которые мне интересны, а также вопросы, о которых я слышал, но до этого подробно не изучал.

Сложно выделить одно самое интересное выступление, но мне очень запомнилось и понравилось выступление Петра Лукьянченко по теме «Методы анализа данных при оценке и анализе динамики ликвидности финансовых инструментов». Эта тема мне близка как человеку, занимающемуся инвестициями, в которых ликвидность имеет довольно большое значение. Удалось глубже разобраться в вопросе и в целом посмотреть на данную тему с другой стороны.

Мне удалось углубить свои знания, понять, что финтех — понятие более широкое, чем кажется на первый взгляд, особенно интересно было разобраться в архитектуре и способах алготрейдинга, а также послушать про робота-помощника в принятии финансовых решений. Можно долго говорить о том, какие были приобретены знания, но хотелось бы особенно отметить открытость и заинтересованность спикеров, они отвечали на самые каверзные вопросы, а также делились своим многолетним опытом. 

Конечно я бы хотел выразить огромную благодарность за столь интересный проект. Но также хочется отметить слабые стороны школы. К сожалению, не было перерывов при длительности выступлений в совокупности равной пяти-шести часам, к тому же периодически нарушался регламент. В целом мне очень понравилось, и хотелось бы, чтобы школа длилась не три дня, а дней семь-десять. Лично мне немного не хватило углубления именно в финансы, так как это то, чем я занимаюсь, и хотелось бы больше выступлений, уходящих вглубь не только с технической стороны (алгоритмы, чит -аты, голосовые помощники), но и со стороны финансовых инструментов, задействованных в финтехе.