В этом году Центр студенческих олимпиад факультета компьютерных наук помимо подготовки к командным и личным соревнованиям по программированию будет заниматься начальной подготовкой к олимпиадам, а также подготовкой к соревнованию Challenge24. Так 29 сентября на факультете начинается курс по олимпиадному программированию для начинающих. Занятия предназначены для студентов и школьников, пока еще без большого опыта участия в олимпиадах. А 1 октября начнутся занятия по подготовке к Challenge24.
Новости
.jpg)
22 сентября состоится презентация новой кафедры, созданной в составе Департамента программной инженерии факультета компьютерных наук на базе Института системного программирования РАН (ИСП РАН). Кафедра будет дополнять научную и педагогическую деятельность факультета основополагающей для программирования областью исследований — системным программированием.

В воскресенье 13 сентября, 256-й день года, в Высшей школе экономики отметили профессиональный праздник, День программиста, мероприятием для школьников. Главной темой Дня стала работа современных программистов на стыке наук. Специалисты компаний Яндекс и ABBYY, а также ученые факультета и академических институтов в рамках трех секций “ИТ+математика”, “ИТ+русский язык” и “ИТ+информатика” рассказали ребятам о том, как современные технологические разработки изменяют наш мир.
С 22 сентября начинается факультатив «Анализ данных на платформе SAS». Главная цель факультатива – это изучение статистических и нестатических методов анализа данных и их реализации на языке SAS Base.
30 августа закончилась Летняя школа по применению машинного обучения в физике высоких энергий, которую ВШЭ провела совместно с Школой Анализа Данных Яндекса (ШАД) и Yandex Data Factory (YDF). Школа проходила в Академическом Университете Санкт-Петербурга. Эта школа – продолжение сотрудничества между Яндексом и CERN, в ходе которого исследователи YDF и ШАДа работают вместе с физиками-экспериментаторами над решением проблем современной физики. Во многих задачах требуется использование подходов машинного обучения, благодаря которым удается повысить точность и эффективность этих исследований.


.jpg)
