• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Бакалаврская программа «Прикладная математика и информатика»

29
Август

О программе

Целью программы является подготовка специалистов по работе с данными (data scientist), аналитиков (analyst), исследователей в области компьютерных наук (researcher and computer scientist), инженеров-разработчиков и инженеров-исследователей по программному обеспечению (software engineer and research software engineer).

Программа рассчитана на молодых людей, готовящихся к развитию существующих и созданию новых компьютерных технологий, работая в ведущих ИТ-компаниях и исследовательских центрах.  Учебный план программы разработан с учетом опыта ведущих университетов, таких как Stanford University (США), EPFL (Швейцария), МГУ и МФТИ (Россия), а также Школы анализа данных Яндекса, разработавшей одну из самых сильных образовательных программ в области компьютерных наук в России.

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, физкультуры.

Выпускник программы должен:

  • знать и уметь пользоваться математическими понятиями и методами, востребованными в компьютерных науках;
  • уметь разрабатывать самому и в составе команды сложные программные продукты;
  • уметь решать поставленные задачи в выбранной профессиональной области компьютерных наук и прикладной математики;
  • обладать навыками работы в англоязычной среде.

В чем преимущества программы?

1. Обучение на уникальном совместном факультете НИУ ВШЭ и "Яндекса"
В 2014 году Высшая школа экономики и компания "Яндекс" учредили факультет компьютерных наук, где сочетание академической теории и практического опыта позволяет обучать специалистов, готовых к мгновенному включению в работу по решению широкого спектра IT-задач сразу по окончании университета.
2. Высокий уровень подготовки
Программа обучения сформирована с учетом опыта ведущих американских и европейских университетов, таких как Stanford University (США) и EPFL (Швейцария), а также Школы анализа данных, разработавшей одну из самых сильных образовательных программ в области Computer Science в России.
3. Сильный преподавательский состав
В числе преподавателей факультета – сотрудники высокотехнологичных компаний (Яндекс, Google и других), представители лучших российских научных групп в области IT (Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН, Института системного анализа РАН, Вычислительного центра им. А.А. Дородницына РАН), победители международных чемпионатов по программированию по системе АСМ и международных математических олимпиад.
4. Индивидуальная образовательная траектория
На первых двух курсах студенты могут выбирать между основным и пилотным потоком с углублённой программой. На старших курсах студенты выбирают специализацию и четыре курса по выбору из общего списка.
5. Активная проектно-исследовательская работа
Практическая работа занимает заметную часть программы и начинается со второго курса, на котором все студенты должны выполнить программный проект под руководством ментора из ИТ-индустрии. На третьем-четвёртом курсе студент может переключиться на исследовательскую работу или продолжить практико-ориентированные программные проекты уже в команде, по задачам, которые предлагают партнёры факультета.
6. Финансовая поддержка лучших студентов
На факультете действует стипендиальная программа имени сооснователя компании Яндекс Ильи Сегаловича. Претендовать на стипендию могут наиболее активные и успешные в учебе студенты (уже с первого года обучения) и аспиранты ВШЭ. В общей сложности на выплаты в 2015-2016 годах предусмотрено около 3,5 миллиона рублей. В эту сумму входят годичные стипендии для десяти студентов-бакалавров, три стипендии для студентов магистратуры и три стипендии для аспирантов. Размер выплат соответственно составит 15, 20 и 25 тысяч рублей ежемесячно.

Что я буду изучать?

Учебный план можно условно разделить на два двухлетних этапа, в ходе которых решаются разные задачи, вследствие чего они существенно отличаются по своей организации.
На первом этапе каждый студент должен:
  1. овладеть основами всех ключевых для компьютерных наук разделов математики;
  2. научиться самостоятельно реализовывать законченный нетривиальный программный проект;
  3. освоить английский язык в достаточной степени, чтобы изучать дисциплины специальности на английском;
  4. выбрать специализацию и научное направление.
Учебный план 1 и 2 года

Поэтому первые два года учебный план сформирован из обязательных дисциплин. Список математических дисциплин включает все ключевые для специалиста по компьютерным наукам разделы – дискретную математику и алгебру, математический анализ, линейную алгебру и геометрию, теорию вероятностей и математическую статистику, дифференциальные уравнения. Программы дисциплин составлены с учётом специфики компьютерных наук, что находит своё отражение в выборе примеров, глубины рассмотрения разных тем и т.д.

Цикл обязательных дисциплин по программированию разработан таким образом, чтобы по окончанию 2го года каждый студент смог самостоятельно реализовать нетривиальный законченный программный проект. Сначала студент учится программировать в рамках курса «Основы и методология программирования», где изучает языки Python и С++.  Затем в курсе «Алгоритмы и структуры данных» разрабатывается теоретическая сторона предмета - как подходить к решению задач, как проектировать и оценивать алгоритмы, какие существуют ключевые алгоритмы. Потом студенты переходят к инженерной стороне вопроса в курсе «Архитектура компьютера и операционные системы» и рассматривают процесс исполнения программы на компьютере, знакомятся с компиляторами и трансляторами, устройством и задачами операционных систем. Наконец в рамках «Программного проекта» каждый студент закрепляет полученный опыт в ходе разработке законченного программного продукта. Работа над проектом ведётся под руководством ментора из университета или его партнёра - высокотехнологичной компании или научно-исследовательского института. Задачами ментора являются подготовка проектных заданий, помощь и консультирование при выполнении проекта студентом, и оценка результатов по окончанию работы.

Преподавание английского языка выстраивается таким образом, чтобы к концу второго года студенты были готовы слушать предметы на английском языке. В конце второго курса все студенты сдают независимый экзамен по правилам международных экзаменов.

На втором году студенты прослушивают вводный научный семинар, на котором им рассказывают о различных направлениях исследований, ведущихся на факультете, и предлагаемых специализациях образовательной программы.  Семинар помогает студентам осознано сделать выбор в пользу той или иной специализации на старших курсах. Летом, по завершению второго курса, студенты проходят «Учебную практику». Основной формой учебной практики является выполнение учебного задания под руководством потенциального научного руководителя, что дает возможность студентам плавно войти в исследовательскую работу.


На втором этапе
образовательной программы каждый студент должен:
  1. стать специалистом в выбранном направлении компьютерных наук (получить «специализацию»);
  2. получить опыт профессиональной работы в англоязычной среде, от написания академических текстов до их устного обсуждения;
  3. выполнить законченное научное исследование или в составе команды разработать сложный программный проект;
  4. пройти практику или стажировку.
Учебный план 3 и 4 года

 
Упор на втором этапе делается на предметы по выбору. Каждый студент должен выбрать одну из предлагаемых специализаций (7 дисциплин и научный семинар) и 4 курса из общего для всех специализаций пула курсов по выбору. Список предлагаемых специализаций включает:
·      Машинное обучение и приложения
·      Распределённые системы
·      Теоретическая информатика
·      Анализ и принятие решений
·      Анализ данных и интеллектуальные системы

Подробнее про специализации можно прочитать на отдельной странице "Специализации".

Курсы по выбору сведены в два списка - "осенние" и "зимние". Это позволяет запланировать прослушивание любого из выбранных курсов как на 3-ий, на и на 4-ый год обучения. Некоторые из курсов по выбору дополняют программу определённой специализации, другие могут быть интересных студентам любой специализации. В качестве курсов по выбору можно также брать некоторые обязательные курсы других специализаций, или зачесть курсы других образовательных программ.

Проектная и научно-исследовательская работа

Проектной и научно-исследовательской работе студента посвящается заметная часть образовательной программы. В неё входит программный проект на 2-м курсе, курсовая работа на 3-м курсе, выпускная квалификационная работа (ВКР) на 4-м курсе, научный семинар на 3-4 курсах, а также учебные летние практики после 1 и 2 курса, летния производственная практика после 3-го курса и преддипломная практика.

Подробнее см. страницу "Проектная и научно-исследовательская работа".

Дополнительный профиль ("Minor") 

Идея дополнительного профиля ("Minor" или "майнор") пришла из американских университетов, в которых студент, получая основную профессию на одной программе (так называемый "Major"), может параллельно приобрести базовые знания по другой специальности ("Minor"). В ВШЭ майноры появились вперые в 2015 году. Каждый майнор - это небольшая образовательная программа из 4х предметов, по одному в семестр на 2-3 годах обучения. Майнор входит в состав образовательной программый, поэтому каждый студент должен выбрать один из предлагаемых майноров. Можно выбрать любой майнор из общеуниверситетского списка, в который входят прикладная и финансовая экономика, менеджмент, история, социология, юриспруденция и т.д. Полный список майноров, предлагаемых на выбор в  настоящий момент, можно посмотреть в каталоге майноров

Где я буду работать?

Выпускникам нашей образовательной программы предстоит работать в:
• ведущих российских и зарубежных компаниях – производителях программного обеспечения (Яндекс, Microsoft, SAP, SAS, Лаборатория Касперского, Крок, Ланит и т.д.);
• в ИТ-отделах и отделах по работе с большими данными крупных компаний (Билайн, МТС и других);
• в банковском, инвестиционном и страховом бизнесе (Сбербанк, Альфа-Банк, WorldQuant, Московская биржа);
• в бизнес-консалтинге (PWC, McKinsey&Co, Accenture, BCG);
• исследовательских центрах и университетах.