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

Магистерская программа «Науки о данных»

01
Декабрь

Наука

Иллюстрация к новости: Летняя школа "Машинное обучение в физике высоких энергий"

Летняя школа "Машинное обучение в физике высоких энергий"

Лаборатория методов анализа больших данных совместно с ШАД Яндекса с 1 по 10 июля провели летнюю школу MLHEP (Машинное обучение в физике высоких энергий) в DESY (Deusche Electron SYnchrotrone) в Гамбурге.

Завершилась международная конференция Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes (MACSPro'2019)

С 21 по 23 марта в Вене прошла международная конференция Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes (MACSPro'2019), организованная компанией ExactPro и лабораториями МУСС и ПОИС. В конференции приняли участие ведущие специалисты в области тестирования и прогнозирования сложных систем и процессов из Испании, России, Нидерландов, Грузии и других стран.

Иллюстрация к новости: Объявлены итоги конкурса НИРС 2018

Объявлены итоги конкурса НИРС 2018

На официальном сайте появились результаты конкурса научно-исследовательских работ студентов (НИРС) 2018 года. Публикуем список победителей и лауреатов по направлению «Компьютерные науки». Поздравляем выпускников программы «Науки о данных» Сергея Широбокова и Ольгу Герасимову!

Иллюстрация к новости: Выпускница программы «Науки о данных» Татьяна Махалова выступила на II российско-французском научном семинаре «Большие данные и решения на их основе»

Выпускница программы «Науки о данных» Татьяна Махалова выступила на II российско-французском научном семинаре «Большие данные и решения на их основе»

Менее чем за 10 лет термин «Большие данные» (БД) превратился из абстрактного понятия в источник практически неограниченных возможностей для бизнеса, драйвер развития новых технологий и один из главных вызовов для исследователей в области компьютерных наук. Российско-французский семинар, состоявшийся 12-13 октября 2017 года в Вышке, позволил взглянуть на БД как на прочную основу для реализации совместных инновационных научно-исследовательских проектов и образовательных программ. В числе участников от факультета компьютерных наук на семинаре выступила выпускница программы "Науки о данных" Татьяна Махалова.

Как научить машину предсказывать желания человека

Возможности машинного обучения позволяют прогнозировать появление искусственного интеллекта уже через несколько лет. Об этом рассказывает руководитель департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук ВШЭ Дмитрий Ветров. Статья является частью совместного проекта Forbes и сайта «Постнаука».

«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.