Кантонистова Елена Олеговна
- Доцент: Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска
- Академический руководитель образовательной программы: Искусственный интеллект
- Начала работать в НИУ ВШЭ в 2017 году.
- Научно-педагогический стаж: 4 года.
Oбразование и учёные степени
Достижения и поощрения
- Благодарность проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2023)
- Благодарственное письмо ректора Высшей школы экономики (декабрь 2022)
- Благодарность первого проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2022)
- Благодарственное письмо проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2021)
Лучший преподаватель — 2023–2024
Учебные курсы (2024/2025 уч. год)
- Основы глубинного обучения (Майнор; 1, 2 модуль)рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2023/2024 уч. год)
- Cеминар "Дополнительные главы машинного обучения" (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 2-й курс, 1 модуль)рус
- Основы машинного обучения (Майнор; 3, 4 модуль)рус
- Подготовка к собеседованиям на позиции исследователя данных и инженера машинного обучения (Маго-лего; 3 модуль)рус
- Прикладные задачи анализа данных (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 3, 4 модуль)рус
- Семинар наставника (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 2-й курс, 1-3 модуль)рус
- Семинар наставника (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 1-4 модуль)рус
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
- Ключевой семинар: машинное обучение (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 2, 3 модуль)рус
- Математика для анализа данных (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Машинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Машинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Машинное обучение (Дисциплина общефакультетского пула; 3, 4 модуль)рус
- Научно-исследовательский семинар "Прикладные задачи анализа данных" (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 2-й курс, 1 модуль)рус
- Основы глубинного обучения (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 1, 2 модуль)рус
- Основы машинного обучения (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 3, 4 модуль)рус
- Подготовка к собеседованию на позиции Data Scientist и Machine Learning Engineer (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 2-й курс, 2 модуль)рус
- Прикладные задачи анализа данных (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 3, 4 модуль)рус
- Проектный семинар "Сбор и обработка больших данных" (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 2-й курс, 3 модуль)рус
- Семинар наставника (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 1-4 модуль)рус
Учебные курсы (2021/2022 уч. год)
- Introduction to Deep Learning (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 1-3 модуль)Анг
- Математический анализ 2 (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 2-й курс, 1-4 модуль)рус
- Машинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Машинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Прикладная статистика в машинном обучении (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; 1-й курс, 4 модуль)рус
Учебные курсы (2020/2021 уч. год)
- Анализ и визуализация данных (Бакалавриат; где читается: Школа иностранных языков; 2-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Введение в анализ данных (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 3, 4 модуль)рус
- Introduction to Deep Learning (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 1-3 модуль)Анг
- Машинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук; 4-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Машинное обучение (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук; 3-й курс, 1, 2 модуль)рус
- Прикладные задачи анализа данных (Майнор; где читается: Факультет компьютерных наук; 3, 4 модуль)рус
Опыт работы
2015-2017 — Raxel Telematics, data scientist
2017-2019 — United Consulting Group, data scientist
2017-2020 — ФКН ВШЭ, преподаватель
2020-н.вр. — ФКН ВШЭ, доцент
Информация*
- Общий стаж: 3 года
- Научно-педагогический стаж: 4 года
- Преподавательский стаж: 4 года
НИУ ВШЭ и «Яндекс» проведут международную олимпиаду по ИИ для студентов
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и «Яндекс Образование» открывают набор на участие в олимпиаде Artificial Intelligence and Data Analysis Olympiad (AIDAO). Это первая совместная олимпиада по искусственному интеллекту университета и ИТ-компании для студентов разных стран. Участники попробуют силы в решении сложных задач из сферы науки и индустрии и познакомятся с экспертами из Вышки и «Яндекса», а победители получат денежные призы.
Звери, зарплаты и data leak: как разрабатываются задания для олимпиады школьников по ИИ
В этом году участники Всероссийской олимпиады школьников по искусственному интеллекту впервые смогут зачесть ее результаты при поступлении в вузы. Елена Кантонистова, председатель методической комиссии олимпиады и академический руководитель онлайн-магистратуры факультета компьютерных наук «Машинное обучение и высоконагруженные системы», рассказала новостной службе «Вышка.Главное» о том, как ученые ВШЭ составляли задания для соревнований 2023 года, откуда взялась задача об уссурийских тиграх и почему школьникам полезно осваивать ИИ.
Победителей и призеров Всероссийской олимпиады по ИИ примут в НИУ ВШЭ без вступительных испытаний
Всероссийская олимпиада по искусственному интеллекту включена в перечень олимпиад школьников Министерства науки и высшего образования на 2023/24 учебный год. В этом году на олимпиаду зарегистрировались почти 16 тысяч школьников со всей России. В финальный этап прошли 50 участников. Из них 4 школьника стали победителями, а 8 — призерами.
С 20 по 30 июня в Вышке пройдет онлайн-интенсив «Разработка ML-сервиса: от идеи к прототипу»
Бесплатный интенсив от очной онлайн-магистратуры «Машинное обучение и высоконагруженные системы (МОВС)» открыт для всех желающих. За 10 дней участники изучат базовые методы анализа данных и построят предсказательную модель машинного обучения. Результаты исследования будут оформлены в виде веб-сервиса Streamlit — интерактивного дашборда.
Машинное обучение для топ-менеджмента: Центр непрерывного образования ФКН обучил более 50 руководителей Росбанка
С начала 2023 года Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ реализует корпоративную программу повышения квалификации «Data Science для руководителей» для сотрудников Росбанка, которые занимают руководящие посты. На сегодняшний день обучение прошли три группы слушателей.
HSE University Faculty of Computer Science Holds Meetup on Data Science in Yerevan
In late April, the HSE University Faculty of Computer Science organised its first data science meetup in the capital of Armenia together with the Russian-Armenian University (RAU). The event featured speakers from HSE University, Yandex, and SberDevices. The meeting featured the participation of students from Yerevan universities who have recently become acquainted with data science, as well as specialists in the field.
ФКН ВШЭ провел митап по data science в Ереване
В конце апреля факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ совместно с Российско-Армянским университетом (РАУ) впервые организовали митап по data science в столице Армении. Здесь выступили спикеры из Вышки, «Яндекса» и SberDevices. Встреча собрала не только студентов ереванских университетов, недавно познакомившихся с data science, но и специалистов в этой области.
На ФКН прошла Неделя цифровых знаний
27 февраля - 4 марта прошла Неделя цифровых знаний, которая была организована ФКН совместно с базовой кафедрой ГК «Открытие».
Как прошел первый интенсив «Data Science для руководителей»
24–25 сентября 2022 года Центр непрерывного образования провел очный интенсив «Data Science для руководителей». Преподаватели ФКН и практики индустрии рассказали, как связаны бизнес-метрики и метрики машинного обучения.
Разработчиков машинного обучения будут готовить в магистратуре ВШЭ онлайн
До 12 января продолжается набор на новую магистерскую программу факультета компьютерных наук ВШЭ «Машинное обучение и высоконагруженные системы». Программа реализуется полностью онлайн на русском языке, вступительный экзамен и собеседование пройдут во второй половине января, занятия начнутся 1 марта.