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

Подготовка к поступлению

! Поступи на совместную программу НИУ ВШЭ и Сколтеха по Олимпидае "Статистическая теория обучения" без экзаменов:
Олимпиада «STATISTICAL LEARNING THEORY» - https://hse.skoltech.ru

Прием заявок до 26 апреля. 

Уважаемые абитуриенты!

Программа "Статистическая теория обучения" реализуется совместно со Сколковским институтом науки и технологий.

! Обратите внимание, что процедура поступления в Сколтех отличается от процедуры поступления в НИУ ВШЭ.
Страница трека Statistical Learning Theory в Сколтехе;
Ближайшие даты отборочных мероприятий в Сколтехе на 2020-2021 год.

ТРАЕКТОРИЯ ПОСТУПЛЕНИЯ В НИУ ВШЭ И СКОЛТЕХ

Для участия в конкурсе документов (портфолио) абитуриент предоставляет следующие документы:

Состав и критерии оценивания портфолио в 2020 году

1. Копия диплома и приложения к диплому специалиста / бакалавра / магистра

2. Сертификаты, подтверждающие уровень знания английского языка

Поступающие могут подтвердить необходимый уровень владения английским языком, предоставив в Приёмную комиссию сертификат международного экзамена:

  • САЕ (Certificate of Advanced English)
  • ВЕС Higher (Business English Certificate)
  • IELTS с оценкой не ниже 6 баллов
  • TOEFL IBT (Internet Based) от 80 баллов (рассчитывается от 0 до 120)
  • TOEFL ITP, в том числе предоставляемый Сколковским институтом науки и технологий, от 450 баллов (рассчитывается от 370 до 677)
  • TOEFL PBT (Paper Based) – от 500 баллов (рассчитывается от 310 до 677)
  • TOEFL СBT (Computer Based) от 232 баллов
  • CPE (Certificate of Proficiency in English) A/B/C

Или

  • Справку из предыдущего вуза, подтверждающую обучение полностью на английском языке
  • Подтверждение гражданства страны, где английский язык является государственным

Подтверждение знания английского языка не оценивается и является обязательным для принятия портфолио к рассмотрению комиссией.

3. Документы, подтверждающие академические и научные достижения поступающего

  • Дипломы победителей, призеров и лауреатов студенческих конкурсов научных работ, исследовательских проектов и олимпиад различных уровней. В том числе диплом 2 или 3 степени Олимпиады «Статистическая теория обучения».
  • Дипломы, сертификаты и прочие документы, подтверждающие профессиональную квалификацию за период обучения в вузе/ после окончания вуза (кроме иностранного языка).
  • Сведения о получении именных стипендий. Справка из деканата/учебной части вуза, подтверждающая получение именной стипендии вуза, города, региона (республики/области), правительства, Президента РФ, фондов общественных организаций и т.п.
  • Публикации в профессиональных изданиях, журналах, сборниках студенческих работ, материалы конференций, депонированные рукописи.
  • Справки из издательства / редакции / оргкомитета конференции о приеме работы к публикации.

В личное дело абитуриента можно сдать ксерокопии публикаций (с копией титульного листа, содержащего выходные данные, а также содержания/оглавления) и свидетельств, которые заверяются Приемной комиссией при условии предоставления оригиналов.

4. Мотивационное письмо (на английском языке)

Не более одной страницы формата А4 (около 2000 знаков).

5. Рекомендации (на английском языке)

Не менее 2-х рекомендаций от представителей профессорско-преподавательского состава предыдущего учебного заведения, либо от представителей индустриальных и/или академических партнеров предыдущего учебного заведения. Рекомендации должны быть от представителей предметной области программы «Статистическая теория обучения» или смежных областей.

6. Разное

  • Сертификаты о прослушанных онлайн-курсах
  • Дополнительное образование
  • Опыт проектной работы

Критерии оценивания портфолио абитуриента

Критерий

Максимальное количество баллов

Базовое образование (учитываются оценки абитуриента по профильным предметам (математический анализ, теория вероятностей и математическая статистика, дискретная математика, линейная алгебра, дифференциальные уравнения, методы оптимизации)), наличие красного диплома.

15

Дополнительное образование, включая стажировки и профессиональную сертификацию, участие в научно-образовательных школах, релевантные онлайн-курсы.

10

Академические и научные достижения поступающего: именные стипендии; дипломы о победах в научных/образовательных конкурсах и соревнованиях; победы в хакатонах; опыт проектной и научной деятельности; публикации; гранты; релевантный опыт работы.

20

Мотивационное письмо и официальные рекомендательные письма (на английском языке)

10

Собеседование (допускается проведение собеседования с помощью электронных средств)

45*

Всего:

100**

По каждому критерию проставляемые баллы будут средневзвешенной оценкой экспертов.

* 45 баллов за собеседование выставляется в следующих случаях:

  • наличие Диплома II и III степени Олимпиады «Статистическая теория обучения», проводимой совместно Сколковским институтом науки и технологии и НИУ ВШЭ в 2020 году.
  • наличие сертификата, подтверждающего прохождение отбора на трек «Статистическая теория обучения» образовательной программы магистратуры «Data Science» Сколковского института науки и технологий на 2020/2021 учебный год.

** Портфолио абитуриента оценивается в 100 баллов в следующих случаях:

  • наличие сертификата, подтверждающего, что абитуриент является победителем (Диплом I степени) Олимпиады «Статистическая теория обучения», проводимой совместно Сколковским институтом науки и технологии и НИУ ВШЭ в 2020 году.

Рекомендации по подготовке презентации к собеседованию

  • Собеседование в среднем длится 15 минут. Объедините самые значимые для вас достижения в один слайд, по возможности избегая дублирования информации и своего CV.
  • Кратко опишите проекты, над которыми вы работаете или когда-то работали. Это может быть ваш диплом бакалавра или задача, которая была частью вашей работы. Опишите проблему, ее важность, методы и результаты. Сделайте презентацию привлекательной, поскольку интервьюеры имеют очень разнообразные научные интересы (обычно в области прикладной математики, физики и информатики).
  • Объясните, почему эта программа соответствует вашему бэкграунду и планам на будущее. Перечислите несколько курсов, которые вас больше всего интересуют и почему.
  • По окончании программы вы должны завершить исследовательский проект и написать магистерскую диссертацию. Опишите потенциальный проект, который привлекает вас с точки зрения темы и практической значимости. Как он укладывается в профиль программы «Статистическая теория обучения»? Какие исследовательские группы вас интересуют и почему? Объясните, почему они должны принять вас?