• 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
27 октября – 8 декабря
16 декабря – 18 декабря
2 февраля 2022 – 6 февраля 2022
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Компьютерные науки и анализ данных

4 года
Очная форма обучения
40/5
40 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
145/70/20
145 бюджетных мест
70 платных мест
20 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
135/100/20
135 бюджетных мест
100 платных мест
20 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
21/9
21 платное место
9 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Математика машинного обучения

2 года
Очная форма обучения
18/5/1
18 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
30/10/10
30 бюджетных мест
10 платных мест
10 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
25/5/5
25 бюджетных мест
5 платных мест
5 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Системное программирование

2 года
Очная форма обучения
15/5/1
15 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Современные компьютерные науки

2 года
Очная форма обучения
32/5
32 бюджетных мест
5 платных мест
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.

Три карьерных трека для преподавателей ФКН

Три карьерных трека для преподавателей ФКН

ThisIsEngineering: Pexels

Для преподавателей в НИУ ВШЭ вводятся три типа трудовых договоров, в основе которых лежит гибкая система профессиональных (карьерных) траекторий с особыми механизмами отбора, стимулирования и оценивания работников. Задачи университета становятся все сложнее и разнообразнее, и кроме академических работников, имеющих научные достижения, ему требуется все больше практиков неакадемического профиля. Кроме того, сохраняется потребность в привлечении квалифицированных преподавателей, которые не всегда имеют научные достижения. Поэтому, наряду с академической карьерной траекторией, вводятся два типа карьерных профессиональных траекторий: практико-ориентированная и образовательно-методическая.

Соколов Евгений Андреевич
Образовательно-методический трек

На образовательно-методическом треке предполагается, что человек не обязательно занимается наукой и публикует свои результаты, но очень хорошо преподает, получает высокие СОПы, записывает онлайн-курсы, много где выступает вне факультета и тем самым продвигает его бренд. Кроме того, такой человек занимается методической работой — разрабатывает материалы по курсам, много работает с семинаристами — появляется дополнительная нагрузка. 

У меня преподавание занимает достаточно много времени — например, каждый год мы перерабатываем курсы, которые я веду, и кроме того, есть и административная нагрузка - я руководитель образовательной программы. Получается, что на научную работу времени практически не остается, и на классическом академическом треке я бы просто не соответствовал критериям оценки публикационной активности. Перевод на образовательно-методический трек «легализовал» мою деятельность — теперь я могу без проблем делать упор на преподавание и не бояться, что количество моих публикаций повлияет на мой KPI или KPI факультета. 

Образовательно-методический трек подходит тем, кому интересно преподавать и создавать новые курсы, а не прийти на готовое и отвести занятие по шаблону. Подаваться стоит, если вам интересно выстроить курс, улучшить его, разработать больше домашних заданий, автоматизировать их проверку, придумать нестандартные способы заинтересовать студентов - проще говоря, если вам интересно преподавание, и вы готовы вкладывать в него больше времени. 

Ульянкин Филипп Валерьевич
Практико-ориентированный трек

Я занимаюсь машинным обучением в Яндексе. При этом я не пишу исследовательские статьи и не публикуюсь на конференциях. Когда я учился в вузе, мне не хватало рассказов о том, что реально используется сейчас в индустрии. Мне всегда хотелось компенсировать этот пробел. Это стало одной из причин того, почему я начал преподавать. 

Раньше на ФКН я работал по договору ГПХ, и для меня было важно, чтобы при переходе на трудовой договор не появилось дополнительных требований, связанных с научными показателями и отчетностью. Не у каждого есть на это много времени. Уже сейчас могу сказать, что практико-ориентированный трек позволил избежать этого.

 

Подробнее с траекториями можно ознакомиться здесь.