• 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

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
126/80/30
126 бюджетных мест
80 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
100/12
100 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
124/85/30
124 бюджетных мест
85 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
20/5/1
20 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
100
100 платных мест
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
60/15/20
60 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
25/5/15
25 бюджетных мест
5 платных мест
15 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

Статистическая теория обучения

2 года
Очная форма обучения
15/5/2
15 бюджетных мест
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
35/1
35 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Глава в книге
Finite Time Analysis of Linear Two-timescale Stochastic Approximation with Markovian Noise

Kaledin M., Moulines E., Naumov A. et al.

In bk.: Proceedings of Machine Learning Research. Vol. 125: Proceedings of Thirty Third Conference on Learning Theory. 2020. P. 2144-2203.

Глава в книге
Re-pairing brackets

Chistikov D., Mikhail Vyalyi.

In bk.: LICS '20: 35th Annual ACM/IEEE Symposium on Logic in Computer Science. Saarbrücken, Germany. July, 2020. Association for Computing Machinery (ACM), 2020. P. 312-326.

Статья
Influence of Very Large Spatial Heterogeneity on Estimates of Sea-Level Trends

Shapoval A., Le Mouël J., Courtillot V. et al.

Applied Mathematics and Computation. 2020. Vol. 386. P. 125485.

Статья
Magnetohydrodynamic Modeling of the Solar Wind Key Parameters and Current Sheets in the Heliosphere: Radial and Solar Cycle Evolution

E. V. Maiewski, Kislov R. A., Khabarova O. V. et al.

Astrophysical Journal. 2020. Vol. 892. No. 1. P. 1-17.

Тема «IQ» – Новости

Прелестная, дважды странная

Прелестная, дважды странная
Алгоритм из Вышки и Яндекса помог поймать новую частицу в Большом адронном коллайдере

Нейронную сеть обучили предсказывать давление на дне скважины

Нейронную сеть обучили предсказывать давление на дне скважины
Исследователи ФКН НИУ ВШЭ совместно с московским Научно-исследовательским центром компании «Шлюмберже» (Schlumberger) разработали модель, позволяющую прогнозировать процессы на забое (дне) нефтяной скважины по данным, получаемым на ее поверхности. Результаты исследования были представлены в статье Predictive model for bottomhole pressure based on machine learning.

Что ждет нас в 2017 году

В канун Нового года особенно хочется заглянуть в будущее. Мы попросили ученых ВШЭ, представляющих разные области знаний, поделиться своими прогнозами о том, какие направления исследований будут особенно перспективны в 2017 году, где можно ожидать открытий и прорывов и как все это изменит нашу жизнь.

Педофилов вычислит компьютер

Педофилов просеют сквозь решётки понятий. Сотрудники Международной научно-учебной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа НИУ ВШЭ помогли голландской полиции создать компьютерную программу, способную вычислять педофилов в интернете, и даже определять степень их потенциальной опасности.

Хорошие результаты ЕГЭ увеличивают зарплаты выпускников вузов

Чем выше проходной балл при поступлении в вуз, тем больше зарабатывают его выпускники. Каждый дополнительный балл по ЕГЭ увеличивает будущую зарплату в среднем на 2%. Дело не только в престижном дипломе – качественное образование помогает студентам накопить человеческий капитал, который повышает их стоимость на рынке труда. К такому выводу пришли сотрудники Лаборатории исследований рынка труда (ЛИРТ) НИУ ВШЭ Виктор Рудаков и Сергей Рощин в исследовании «Влияние качества вуза на заработные платы выпускников».

Решетки понятий помогут в борьбе с раком

Алгебра против рака. Математики НИУ ВШЭ разработали модель, которая позволит повысить эффективность лечения при остром лимфобластном лейкозе у детей. Анализируя персональные данные больных с этим диагнозом, ученые смогли рассчитать, какой из методов терапии предпочтительнее для той или иной группы пациентов. Теперь слово за медиками, им предстоит интерпретировать полученный результат и дать по нему клиническое заключение. Положительный результат будет означать еще один шаг в развитии персонализированной медицины в России.

«Большие данные» помогут врачам выбрать способ лечения

За 20 лет, с начала перехода современной медицины на цифровой формат, накоплен огромный объем данных, которые практически не используются. Анализ этих данных и извлечение из них новой логики управления — одно из наиболее востребованных направлений прикладной математики, считает профессор кафедры анализа данных и искусственного интеллекта НИУ ВШЭ, преподаватель Медицинской школы при Гарвардском Университете Олег Пьяных. Его доклад «“Большие данные” в медицине: как заставить их работать?» был представлен на заседании научного семинара «Математические модели информационных технологий» в НИУ ВШЭ.