• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Владение языками
английский
французский
Контакты
Телефон:
+7 (495) 772-95-90
27266
Электронная почта:
Адрес: АУК "Покровский бульвар", Покровский б-р, д.11, каб. S924
Время консультаций: По договоренности
Расписание
Резюме (PDF, 287 Кб)
SPIN РИНЦ: 2144-3334
ORCID: 0000-0003-4503-2682
ResearcherID: X-9131-2018
Scopus AuthorID: 57204912623
Google Scholar
Руководители
Устюжанин А. Е.
Подольский В. 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.

Карпов Максим Евгеньевич

  • Начал работать в НИУ ВШЭ в 2017 году.
  • Научно-педагогический стаж: 2 года.

Полномочия / обязанности

  • Проводить исследования в одной или нескольких темах, близких к интересам лаборатории;
  • Публиковать статьи в высокорейтинговых журналах и докладывать их на конференциях;
  • Участвовать в мероприятиях, проводимых лабораторией;
  • Оформлять результаты интеллектуальной деятельности;
  • Руководить работами студентов.

Образование

  • 2020

    Магистратура: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», специальность «Прикладаная математика и информатика», квалификация «Магистр»

  • 2014

    Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность «Международные отношения», квалификация «Специалист в области международных отношений»

Дополнительное образование / Повышение квалификации / Стажировки

Международный семинар «Distance-Based Education in The New Decade of XXI century» (27 ноября 2020) Сертификат;

Process Mining: Data Science in Action, Eindhoven University of Technology (Coursera, with honors) Сертификат;

Семинар по развитию преподавательского мастерства от Data Culture (13-14 апреля 2019 г., Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ)   Сертификат;

Выездной семинар «Современное машинное обучение и методика преподавания анализа данных» (27-29 января 2018 г., Учебный центр НИУ ВШЭ «Вороново», Московская обл.)  Сертификат;

Третья летняя школа по машинному обучению в физике высоких энергий (17 - 23 июля 2017, Университет Рединга, Великобритания)  Certificate of Attendance.

Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)
Категория "Новые исследователи" (2019)

Обучение в аспирантуре

3-й год обучения
Утвержденная тема диссертации: Детектирование и предсказание аномалий в системах хранения данных по историческим данным
Научный руководитель: Устюжанин Андрей Евгеньевич

Учебные курсы (2020/2021 уч. год)

Учебные курсы (2019/2020 уч. год)

Учебные курсы (2018/2019 уч. год)

Введение в анализ данных (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики; 1-й курс, 4 модуль)Рус

Научно-практический интенсив по воспроизведению state-of-the-art научных результатов (4-18 апреля 2021)

Менторство над группой студентов в рамках третьего научно-практического интенсива от Яндекса и Сириуса. Тема проекта: «Кластеризация логов CERN».

Благодарственное письмо

Проектный интенсив для разработчиков, образовательный центр «Сириус» (1-14 февраля 2019 г.)

Менторство над группой студентов в рамках первого проектного практикума от Яндекс, ВШЭ и Сириуса. Тема проекта: «Сегментация изображений городских сцен для управления беспилотными автомобилями».

Лабораторная на летнем интенсиве «Остров 10-21» в ДВФУ (11-13 июля 2018 г.)

Программа интенсива. Crowd-science для решения задач обработки больших данных.

Все чаще в бизнесе и науке мы сталкиваемся с задачами, требующими экспертизы data science для их решения. Обязательно ли развивать собственную экспертизу в этой области? Можно ли привлечь внешних экспертов? Можно ли воспользоваться экспертизой сообщества data science с помощью таких платформ как kaggle, coda lab или Яндекс контест? Как сформулировать задачу в терминах понятных и адекватных для решения на этих платформах. Мы расскажем о способах подготовки задач, особенностях платформ и пройдем путь от идеи до публикации конкурса на одной из них.

Публикации4

Гранты

Исполнитель по гранту РФФИ «‎Проекты фундаментальных научных исследований, выполняемые молодыми учеными, обучающимися в аспирантуре» № заявки 20-37-90136, тема проекта: «‎Разработка методов обработки естественного языка для обнаружения аномалий в журналах событий систем хранения больших данных» (2020 - 2022 гг.) под руководством заведующего лабораторией Устюжанина Андрея Евгеньевича.


Информация*

  • Научно-педагогический стаж: 2 года
  • Преподавательский стаж: 1 год 5 месяцев
Данные выводятся в соответствии с требованиями приказа N 831 от 14 августа 2020 г. Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки

Расписание занятий на сегодня

Полное расписание

Аспирант ФКН Максим Карпов рассказал о смене специальности, синдроме самозванца и изучении машинного обучения с нуля

Сейчас я аспирант третьего года обучения аспирантской школы по компьютерным наукам ВШЭ, работаю младшим научным сотрудником в лаборатории LAMBDA, веду семинары на курсах проекта Data Culture. Тема моего исследования – «Разработка методов обработки естественного языка для обнаружения аномалий в журналах событий систем хранения больших данных».

Аспиранты ФКН выиграли гранты РФФИ

Российский фонд фундаментальных исследований подвел итоги конкурса на лучшие проекты, выполняемые аспирантами.

Cеминар по развитию преподавательского мастерства от Data Culture

13-14 апреля прошёл семинар по развитию преподавательского мастерства, организованный командой проекта Data Culture совместно с проектом "Teach for HSE/Преподаём в Вышке".

Факультет компьютерных наук, «Яндекс» и «Сириус» организовали проектный практикум

С проектами участников практикума, в том числе с картой «оптимизма новостей», разработанной студентами Вышки, ознакомились президент России Владимир Путин и президент Республики Беларусь Александр Лукашенко, которые посетили «Сириус» перед началом совещания по двустороннему сотрудничеству в сфере культуры, образования и спорта.

Third Machine Learning Summer School Held in UK

On July 17-23 the Third Machine Learning summer school organized by Yandex School of Data Analysis, Laboratory of Methods for Big Data Analysis at the National Research University Higher School of Economics and Imperial College London was held in Reading, UK. 60 students, doctoral students and researchers from 18 countries and 47 universities took part in the event.

Третья летняя школа по машинному обучению в физике высоких энергий

С 17 по 23 июля факультет компьютерных наук совместно со Школой анализа данных Яндекса и Имперским колледжем Лондона провел III Международную летнюю школу «Машинное обучение в физике высоких энергий» (“Machine Learning in High Energy Physics”) в университете Рединга (Великобритания). В мероприятии приняли участие 60 студентов, аспирантов и ученых из 18 стран и 47 университетов.