Summary of Degree Programme
01.03.02 Applied Mathematics and Informatics
No
4 года 
Full-time, 240 з.е.
RUSENG
Instruction in Russian with some courses in English
Bachelor
No
2022/2023 Academic year
Machine Learning and Applications
Industrial Programming
2021/2022 Academic year
Machine Learning and Applications
Software Engineering
1. Обучение на уникальном совместном факультете НИУ ВШЭ и "Яндекса"
2. Сильная фундаментальная подготовка в математике и алгоритмах
3. Сильный преподавательский состав, состоящий как из исследователей, так и из опытных практиков
4. Индивидуальная образовательная траектория и сбалансированность компонент программы
5. Активная проектно-исследовательская работа, возможность выполнения курсовых работ и ВКР в формате программных проектов с менторами из компаний-партнёров
6. Финансовая поддержка лучших студентов
В результате освоения программы бакалавриата "Компьютерные науки и анализ данных" у выпускника должны быть сформированы следующие профессиональные компетенции (ПК):
| Код компетенции | Формулировка компетенции |
| ПК-1 | Способен собирать, обрабатывать и интерпретировать данные современных научных исследований в области математики и компьютерных наук, необходимых для формирования выводов по соответствующим научным исследованиям. |
| ПК-2 | Способен разрабатывать и реализовывать в виде программного модуля алгоритм решения поставленной теоретической или прикладной задачи на основе математической модели. |
| ПК-3 | Способен разрабатывать программное и информационное обеспечение компьютерных систем, сервисов, вычислительных комплексов, баз данных. |
| ПК-4 | Способен анализировать, писать и редактировать академические и технические тексты на русском и иностранном языках для решения задач профессиональной и научной деятельности в области математики и компьютерных наук. |
| ПК-5 | Способен грамотно и аргументировано публично представлять результаты своей научной и профессиональной деятельности, в т.ч. используя современные средства ИКТ. |
| ПК-6 | Способен строить профессиональную деятельность на основе правовых, профессиональных и этических норм и обязанностей, выполнять технологические требования и нормативы. |
| ПК-7 | Способен осуществлять планирование профессиональной деятельности, связанной с созданием и использованием информационных систем. |
По типам профессиональных задач:
| Тип профессиональных задач | Код профессиональной компетенции |
| научно-исследовательский | ПК-1, ПК-2, ПК-4, ПК-5 |
| проектный и производственно- технологический | ПК-1, ПК-3, ПК-4, ПК-5, ПК-6 |
| организационно-управленческий | ПК-6, ПК-7 |
Структурно программа состоит из нескольких основных компонент – профессионального цикла (ещё называемого “major”), проектной и научно-исследовательской работы, дополнительного профиля по выбору студента (“minor”), гуманитарных предметов, английского языка.
Первые два года студенты изучают набор базовых дисциплин по математике и программированию. Список математических дисциплин включает все ключевые для специалиста по компьютерным наукам разделы. Программы дисциплин составлены с учётом специфики компьютерных наук, что находит своё отражение в выборе примеров, глубины рассмотрения разных тем и т.д. На втором этапе программы студен должен стать специалистом в выбранном направлении компьютерных наук (получить «специализацию»), выполнить законченное научное исследование или в составе команды разработать сложный программный проект, пройти стажировку.
В рамках программы предусмотрено два трека (специализации):
1. Машинное обучение и приложения.
На данной специализации студентов научат машинному обучению и дадут все необходимые навыки для решения задач анализа данных. В программу входят общий курс по машинному обучению, курсы по прикладным задачам анализа данных (анализ текстов, компьютерное зрение, анализ временных рядов). Кроме того, в ней присутствуют курсы по современным методам построения сложных вероятностных моделей обработки данных, работе с большими данными, глубинному обучению. Лекции читают ведущие учёные в области машинного обучения и практикующие специалисты Яндекса.
2. Промышленное программирование.
Целью специализации «Промышленное программирование» является получение навыков анализа, проектирования и имплементации распределенных систем (distributed systems); изучение методов структурирования и обработки информации (data management). Ожидается, что выпускник специализации будет уметь и эффективно использовать существующие программные решения (SQL/NoSQL/NewSQL базы данных, распределенные базы данных, Hadoop-стек), так и уметь создавать новые программные решения для конкретных задач.
This degree programme of HSE University is adapted for students with special educational needs (SEN) and disabilities. There is a specially designed Physical Education course available for such students (Syllabus of the adapted Physical Education course). Special assistive technology and teaching aids are used for collective and individual learning of students with SEN and disabilities. The specific adaptive features of the programme are listed in each subject's full syllabus and are available to students through the online Learning Management System.
All documents of the degree programme are stored electronically on this website. Curricula, calendar plans, and syllabi are developed and approved electronically in corporate information systems. Their current versions are automatically published on the website of the degree programme. Up-to-date teaching and learning guides, assessment tools, and other relevant documents are stored on the website of the degree programme in accordance with the local regulatory acts of HSE University.
I hereby confirm that the degree programme documents posted on this website are fully up-to-date.
Vice Rector Sergey Yu. Roshchin