• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Владение языками
английский
французский
Контакты
Телефон:
15060
Электронная почта:
Адрес: Таллинская ул., д. 34, каб. 608
Время присутствия: 10.00-19.00, Пн-Пт
Расписание
Резюме (PDF, 115 Кб)
ORCID: 0000-0002-1431-5260
ResearcherID: Y-6700-2018
Scopus AuthorID: 55504663400
Google Scholar
Блоги и соц. сети
ResearchGate
Руководители
Юдкевич М. М.
Белов А. В.
Версия для печати

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.

Щур Владимир Львович

  • Начал работать в НИУ ВШЭ в 2018 году.
  • Научно-педагогический стаж: 7 лет.

Полномочия / обязанности

Ведение научно-исследовательского семинара. Чтение лекций. Ведение семинарских занятий. Руководство научно-исследовательской работой студентов.

Образование, учёные степени

  • 2013
    PhD
  • 2009

    Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет: механико-математический, специальность «математика»

Дополнительное образование / Повышение квалификации / Стажировки

Аспирантура, факультет математики, университет Париж 11 и Эколь Номаль Супериор (Париж, Франция), руководитель профессор П. Пансю,  2009-2013.

PhD (Diplome National de Docteur Mathematiques, с отличием), Университет Париж XI, 08.07.2013

Ассистент, факультет математики, университет Париж 11 (Орсэ, Франция), 2012-2013.

Научный сотрудник, группа профессора Дурбина, Институт Сэнгера, Кембридж, Англия, 2013-2016.

Научный сотрудник, группа профессора Нильсена, Университет Калифорнии в Беркли, Беркли, США, 2016-2019.

Приглашенный лектор на курсе STAT 88 «Вероятность и мат-статистика в науке о данных» в Университете Беркли (Калифорния, США), 2018-2019.

 

Достижения и поощрения

Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2020-2022, 2019-2020)

Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)
Категория "Новые преподаватели" (2020)

Учебные курсы (2020/2021 уч. год)

Публикации14

Конференции

  • 2019
    Probabilistic Modeling in Genomics (Aussois). Доклад: ngsPSMC: genotype likelihood-based PSMC for analysis of low coverage NGS data
  • Bay Area Population Genomics (Stanford). Доклад: On the distribution of tract lengths during adaptive introgression
  • MiSTI: method for correction of PSMC trajectories of admixed populations (Москва). Доклад: MiSTI: method for correction of PSMC trajectories of admixed populations
  • 2018
    ProbGen “Probabilistic Modeling In Genomics” (Cold Spring, NY). Доклад: Estimation of population split times and migration rates with variable population sizes

Гранты

грант РФФИ 19-07-00515 Разработка на основе скрытых марковских цепей метода и алгоритма для оценки локального происхождения при адаптационной интрогрессии


Опыт работы

Ассистент, факультет математики, университет Париж-Юг (Орсэ, Франция), 2012-2013.

Научный сотрудник, группа профессора Дурбина, Институт WT, Кембридж, Англия, 2013-2016.

Научный сотрудник, группа профессора Нильсена, Университет Калифорнии в Беркли, Беркли, США, 2016-2019.

Приглашенный лектор на курсе STAT 88 «Вероятность и мат-статистика в науке о данных» в Университете Беркли (Калифорния, США), 2018-2019.

Расписание занятий на сегодня

Полное расписание

New Online School on Population Genetics and Analysis

The HSE International Laboratory of Statistical and Computational Genomics has launched an online school for applied population genetics and analysis. The school does not require special knowledge in biology and is aimed at students, graduate students, and postdocs in mathematics, physics, and computer programming.

«Было интересно и даже захватывающе!»

Состоялась II летняя школа «Суперкомпьютерное моделирование и системы управления в инженерии»

Что такое геномика?

Интервью с заведующим международной лабораторией статистической и вычислительной геномики Владимиром Щуром

Рекордное количество вычислительных задач посчитали ученые Вышки на суперкомпьютере

В апреле их число достигло 16830 – это больше, чем за весь первый квартал 2020 года

Ученые ушли в онлайн и зовут с собой

Проведение первого научного семинара международной лаборатории статистической и вычислительной геномики отложилось почти на месяц из-за распространения Covid-19. Но в апреле знаковое для лаборатории мероприятие состоялось. О том, как живется ученым в условиях пандемии и самоизоляции, что такое геномика и в чем важность жестов на онлайн-занятиях мы поговорили с руководителем лаборатории Владимиром Щуром.

В Вышке создаются новые международные лаборатории

НИУ ВШЭ уже десять лет реализует проект «Международные лаборатории с участием ведущих зарубежных ученых». По итогам последнего конкурса проектов на создание таких лабораторий, завершившегося в ноябре прошлого года, решено открыть новые лаборатории. Кто будет работать в этих проектах и какими исследованиями они будут заниматься?

"Вычислительные среды": доклад "Поиск эпистаза в экспериментальных данных, полученных случайным мутагенезом"

На регулярном семинаре «Суперкомпьютерное моделирование в науке и инженерии, или Вычислительные среды» 20 ноября 2019 года доцент МИЭМ Владимир Щур представил своего коллегу из Сколтеха Дмитрия Иванкова. Иванков закончил МФТИ, после чего работал в европейских научных центрах и недавно вернулся в Россию. Тема его доклада «Поиск эпистаза в экспериментальных данных, полученных случайным мутагенезом».

4

проекта победили в конкурсе «Создание международных лабораторий Национального исследовательского университета “Высшая школа экономики” на период с 01.12.2019 по 31.12.2022».

"Вычислительные среды": доклад "О распределении длины трактов  адаптивной интрогрессии"

2 октября 2019 г. прошел очередной семинар «Суперкомпьютерное моделирование в науке и инженерии, или Вычислительные среды». Владимир Львович Щур, к.ф.-м.н., доцент департамента прикладной математики МИЭМ, выступил с докладом "О распределении длины трактов  адаптивной интрогрессии" ("On the distribution of tract lengths during adaptive introgression").