Карпов Максим Евгеньевич
- Старший преподаватель: Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2017 году.
- Научно-педагогический стаж: 5 лет.
Полномочия / обязанности
- Преподавание дисциплин Data Culture на бакалаврских программах ФМЭиМП, ФЭН, ШИЯ и профильных дисциплин на ФКН;
- Методическая поддержка Независимого экзамена по Анализу данных (Базовый уровень);
- Преподавание курсов на программах профессиональной переподготовки Центра непрерывного образования.
Oбразование
Дополнительное образование / Повышение квалификации / Стажировки
Программа повышения квалификации «Искусственный интеллект для преподавания различных дисциплин», дата выдачи 18 сентября 2024 Удостоверение;
Программа повышения квалификации «Педагогическое мастерство в преподавании компьютерных наук», дата выдачи 3 июня 2024 Удостоверение;
Программа повышения квалификации «Digital Humanities: Level A1», дата выдачи удостоверения 27 октября 2023 Удостоверение;
Диплом об окончании аспирантуры по направлению подготовки 09.06.01 Информатика и вычислительная техника (28 октября 2022) Диплом;
Международный семинар «Distance-Based Education in The New Decade of XXI century» (27 ноября 2020) Сертификат;
Process Mining: Data Science in Action, Eindhoven University of Technology (Coursera, with honors) Сертификат;
Семинар по развитию преподавательского мастерства от Data Culture (13-14 апреля 2019 г., Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ) Сертификат;
Выездной семинар «Современное машинное обучение и методика преподавания анализа данных» (27-29 января 2018 г., Учебный центр НИУ ВШЭ «Вороново», Московская обл.) Сертификат;
Третья летняя школа по машинному обучению в физике высоких энергий (17 - 23 июля 2017, Университет Рединга, Великобритания) Certificate of Attendance.
Достижения и поощрения
- Благодарность первого проректора НИУ ВШЭ (август 2024)
- Благодарность старшего директора по основным образовательным программам НИУ ВШЭ (май 2023)
- Благодарственное письмо проректора НИУ ВШЭ (сентябрь 2022)
Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2023–2024)
Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2022–2023, 2021–2022)
Надбавка за регулярные публикации в международных рецензируемых научных изданиях (2024–2029)
Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)
Категория "Новые исследователи" (2019)
Учебные курсы (2024/2025 уч. год)
- Python Basic (Маго-лего; 1 модуль)Анг
- Python Basic (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 1 модуль)Анг
- Python для анализа данных (Маго-лего; 2 модуль)рус
- Introduction to Python for Data Science (Маго-лего; 2 модуль)Анг
- Introduction to Python for Data Science (Магистратура; 1-й курс, 2 модуль)Анг
- Python для анализа данных (Магистратура; 1-й курс, 2 модуль)рус
- Анализ данных (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук; 3-й курс, 1 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород) направление: 38.03.05. Бизнес-информатика, направление: 01.03.01. Математика, направление: 09.03.04. Программная инженерия, направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет креативных индустрий направление: 38.03.02. Менеджмент, направление: 42.03.01. Реклама и связи с общественностью, направление: 42.03.01. Реклама и связи с общественностью, направление: 42.03.05. Медиакоммуникации, направление: 54.03.01. Дизайн, направление: 50.03.02. Изящные искусства, направление: 54.03.01. Дизайн, направление: 42.03.05. Медиакоммуникации, направление: 42.03.02. Журналистика; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики направление: 38.03.01. Экономика, направление: 41.03.05. Международные отношения, направление: 58.03.01. Востоковедение и африканистика; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет гуманитарных наук направление: 51.03.01. Культурология, направление: 58.03.01. Востоковедение и африканистика, направление: 45.03.01. Филология, направление: 45.03.01. Филология, направление: 47.03.01. Философия, направление: 46.03.01. История, направление: 50.03.03. История искусств, направление: 58.03.01. Востоковедение и африканистика, направление: 45.03.03. Фундаментальная и прикладная лингвистика, направление: 58.03.01. Востоковедение и африканистика; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа гуманитарных наук и искусств направление: 45.03.01. Филология, направление: 46.03.01. История, направление: 42.03.05. Медиакоммуникации; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук направление: 09.03.04. Программная инженерия, направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика, направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет социальных наук направление: 41.03.04. Политология, направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика, направление: 38.03.04. Государственное и муниципальное управление, направление: 39.03.01. Социология, направление: 37.03.01. Психология; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет физики; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет химии; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет менеджмента (Пермь) направление: 09.03.04. Программная инженерия, направление: 46.03.01. История, направление: 45.03.02. Лингвистика, направление: 40.03.01. Юриспруденция, направление: 54.03.01. Дизайн; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Школа иностранных языков; 3-й курс, 2 модуль)рус
- External Examinations on Digital Skills. Final Level (Бакалавриат; где читается: Школа иностранных языков; 3-й курс, 2 модуль)Анг
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет математики направление: 01.03.01. Математика, направление: 01.03.01. Математика; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова направление: 01.03.04. Прикладная математика, направление: 09.03.01. Информатика и вычислительная техника, направление: 11.03.02. Инфокоммуникационные технологии и системы связи, направление: 10.03.01. Информационная безопасность; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет менеджмента (Нижний Новгород); 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Высшая школа бизнеса направление: 38.03.05. Бизнес-информатика, направление: 38.03.02. Менеджмент, направление: 38.03.02. Менеджмент, направление: 38.03.02. Менеджмент; 3-й курс, 2 модуль)рус
- External Examinations on Digital Skills. Final Level (Бакалавриат; где читается: Высшая школа бизнеса направление: 38.03.02. Менеджмент, направление: 38.03.05. Бизнес-информатика; 3-й курс, 2 модуль)Анг
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет биологии и биотехнологии направление: 06.03.01. Биология, направление: 06.03.01. Биология; 3-й курс, 2 модуль)рус
- External Examinations on Digital Skills. Final Level (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук; 3-й курс, 2 модуль)Анг
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет географии и геоинформационных технологий; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет гуманитарных наук (Нижний Новгород) направление: 45.03.03. Фундаментальная и прикладная лингвистика, направление: 45.03.02. Лингвистика, направление: 45.03.01. Филология, направление: 54.03.01. Дизайн; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук направление: 41.03.04. Политология, направление: 38.03.04. Государственное и муниципальное управление; 3-й курс, 2 модуль)рус
- External Examinations on Digital Skills. Final Level (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 2 модуль)Анг
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика, направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика, направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика; 2-й курс, 4 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет менеджмента (Пермь); 2-й курс, 4 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Юридический факультет (Санкт-Петербург); 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет права (Нижний Новгород); 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет менеджмента (Нижний Новгород); 2-й курс, 4 модуль)рус
- External Examinations on Digital Skills. Final Level (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики направление: 41.03.01. Зарубежное регионоведение, направление: 41.03.05. Международные отношения; 3-й курс, 2 модуль)Анг
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика, направление: 03.03.02. Физика, направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет городского и регионального развития; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; где читается: Факультет права направление: 40.03.01. Юриспруденция, направление: 40.03.01. Юриспруденция; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Внешнее измерение цифровых компетенций. Итоговый контроль (Бакалавриат; 3-й курс, 2 модуль)рус
- Deep Learning (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Machine Learning 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Основы программирования в Python (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики; 1-й курс, 2 модуль)рус
- Основы программирования на Python (Бакалавриат; где читается: Школа иностранных языков; 2-й курс, 2, 3 модуль)рус
- Introduction into Python (Бакалавриат; где читается: Школа иностранных языков; 2-й курс, 1-4 модуль)Анг
- Программирование на Python (Маго-лего; 1 модуль)рус
- Программирование на Python (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 1 модуль)рус
- Statistics for Social Science (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2023/2024 уч. год)
- Data Analysis (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики направление: 41.03.06. Публичная политика и социальные науки, направление: 41.03.05. Международные отношения; 3-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Анализ данных в Python (Бакалавриат; где читается: Факультет права направление: 40.03.01. Юриспруденция, направление: 40.03.01. Юриспруденция; 3-й курс, 3 модуль)рус
- Введение в анализ данных (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики; 2-й курс, 4 модуль)рус
- Deep Learning (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Machine Learning (Бакалавриат; где читается: Международный институт экономики и финансов направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1-4 модуль)Анг
- Research Seminar "Introduction to Specialty" (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 1-4 модуль)Анг
- Основы программирования в Python (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики; 1-й курс, 4 модуль)рус
- Основы программирования на Python (Бакалавриат; где читается: Школа иностранных языков; 2-й курс, 3 модуль)рус
- Introduction into Python (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики; 2-й курс, 4 модуль)Анг
- Fundamentals of Statistical Learning (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Programming in Python (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Statistics for Social Science (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
- Анализ данных в Excel (Бакалавриат; где читается: Факультет права направление: 40.03.01. Юриспруденция, направление: 40.03.01. Юриспруденция; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Data Analysis in Politics and Journalism (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики направление: 41.03.06. Публичная политика и социальные науки, направление: 41.03.05. Международные отношения; 3-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Анализ данных на Python (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук; 2-й курс, 3, 4 модуль)рус
- Введение в анализ данных (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики; 2-й курс, 4 модуль)рус
- Machine Learning (Бакалавриат; где читается: Международный институт экономики и финансов направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1-4 модуль)Анг
- Machine Learning 1 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 1-4 модуль)Анг
- Основы глубинного обучения (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 1, 2 модуль)рус
- Основы программирования в Python (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики; 1-й курс, 4 модуль)рус
- Introduction into Python (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики направление: 41.03.06. Публичная политика и социальные науки, направление: 41.03.05. Международные отношения; 2-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Основы программирования на Python (Бакалавриат; где читается: Факультет права направление: 40.03.01. Юриспруденция, направление: 40.03.01. Юриспруденция; 2-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Programming in Python (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Statistics for Social Science (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
Учебные курсы (2021/2022 уч. год)
- Основы программирования в Python (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики; 2-й курс, 4 модуль)рус
- Основы работы с данными: сбор, анализ, визуализация (Бакалавриат; где читается: Факультет креативных индустрий; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Programming in Python (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
Учебные курсы (2020/2021 уч. год)
- Python для анализа данных (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики; 2-й курс, 4 модуль)рус
- Анализ данных на Python (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук; 2-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Анализ данных на Python (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук; 1-й курс, 3, 4 модуль)рус
- Mathematical Methods for Data Analysis (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Проектный семинар (Бакалавриат; где читается: Факультет креативных индустрий; 3-й курс, 1-4 модуль)рус
Программы дополнительного образования
- Глубинное обучение (Повышение квалификации; где читается: Центр непрерывного образования)
Научно-практический интенсив по воспроизведению state-of-the-art научных результатов (4-18 апреля 2021)
Менторство группы студентов в рамках третьего научно-практического интенсива от Яндекса и Сириуса. Тема проекта: «Кластеризация логов CERN».
Проектный интенсив для разработчиков, образовательный центр «Сириус» (1-14 февраля 2019 г.)
Менторство над группой студентов в рамках первого проектного практикума от Яндекс, ВШЭ и Сириуса. Тема проекта: «Сегментация изображений городских сцен для управления беспилотными автомобилями».
Лабораторная на летнем интенсиве «Остров 10-21» в ДВФУ (11-13 июля 2018 г.)
Программа интенсива. Crowd-science для решения задач обработки больших данных.
Все чаще в бизнесе и науке мы сталкиваемся с задачами, требующими экспертизы data science для их решения. Обязательно ли развивать собственную экспертизу в этой области? Можно ли привлечь внешних экспертов? Можно ли воспользоваться экспертизой сообщества data science с помощью таких платформ как kaggle, coda lab или Яндекс контест? Как сформулировать задачу в терминах понятных и адекватных для решения на этих платформах. Мы расскажем о способах подготовки задач, особенностях платформ и пройдем путь от идеи до публикации конкурса на одной из них.
Конференции
Гранты
Исполнитель по гранту РФФИ «Проекты фундаментальных научных исследований, выполняемые молодыми учеными, обучающимися в аспирантуре» № заявки 20-37-90136, тема проекта: «Разработка методов обработки естественного языка для обнаружения аномалий в журналах событий систем хранения больших данных» (2020 - 2022 гг.) под руководством заведующего лабораторией Устюжанина Андрея Евгеньевича.
Опыт работы
09.2021 – наст.время старший преподаватель Департамента больших данных и информационного поиска ФКН
09.2018 – 08.2021 преподаватель Департамента больших данных и информационного поиска ФКН
03.2021 – 08.2024 младший научный сотрудник лаборатории LAMBDA
10.2017 – 03.2021 стажер-исследователь лаборатории LAMBDA
Информация*
- Общий стаж: 3 года
- Научно-педагогический стаж: 5 лет
- Преподавательский стаж: 4 года
Аспирант ФКН Максим Карпов рассказал о смене специальности, синдроме самозванца и изучении машинного обучения с нуля
Сейчас я аспирант третьего года обучения аспирантской школы по компьютерным наукам ВШЭ, работаю младшим научным сотрудником в лаборатории LAMBDA, веду семинары на курсах проекта Data Culture. Тема моего исследования – «Разработка методов обработки естественного языка для обнаружения аномалий в журналах событий систем хранения больших данных».
Аспиранты ФКН выиграли гранты РФФИ
Российский фонд фундаментальных исследований подвел итоги конкурса на лучшие проекты, выполняемые аспирантами.
Cеминар по развитию преподавательского мастерства от Data Culture
13-14 апреля прошёл семинар по развитию преподавательского мастерства, организованный командой проекта Data Culture совместно с проектом "Teach for HSE/Преподаём в Вышке".
Факультет компьютерных наук, «Яндекс» и «Сириус» организовали проектный практикум
С проектами участников практикума, в том числе с картой «оптимизма новостей», разработанной студентами Вышки, ознакомились президент России Владимир Путин и президент Республики Беларусь Александр Лукашенко, которые посетили «Сириус» перед началом совещания по двустороннему сотрудничеству в сфере культуры, образования и спорта.
Third Machine Learning Summer School Held in UK
On July 17-23 the Third Machine Learning summer school organized by Yandex School of Data Analysis, Laboratory of Methods for Big Data Analysis at the National Research University Higher School of Economics and Imperial College London was held in Reading, UK. 60 students, doctoral students and researchers from 18 countries and 47 universities took part in the event.
Третья летняя школа по машинному обучению в физике высоких энергий
С 17 по 23 июля факультет компьютерных наук совместно со Школой анализа данных Яндекса и Имперским колледжем Лондона провел III Международную летнюю школу «Машинное обучение в физике высоких энергий» (“Machine Learning in High Energy Physics”) в университете Рединга (Великобритания). В мероприятии приняли участие 60 студентов, аспирантов и ученых из 18 стран и 47 университетов.