Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Ordered Sets in Data Analysis (2022)

2022-10-23T22:53:47Z

Asryabykin: добавил лекции по осда

== General information ==
One semester course. 6 kredits.

Lecturer: [https://www.hse.ru/staff/skuznetsov Sergey Kuznetsov] (Сергей Олегович Кузнецов)

Class teacher: Fedor Strok (Федор Владимирович Строк)

[https://github.com/EgorDudyrev/OSDA_course GitHub repo of the course]

[https://arxiv.org/abs/1908.11341 Students book on Arxiv]

[https://t.me/+LaVJXmxCUCJhZmFi Telegram channel (this one)]

[https://t.me/+pDCm5PbTeNxiMDdi Telegram chat]

== Schedule ==

{| class="wikitable"
|-
! Type !! Day of week !! Time !! Place
|-
| Lectures || Tuesday || 11:10-12:30, 13.00-14.20 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|-
| Seminars || Tuesday || 11:10-12:30, 13.00-14.20 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|}

== Grading system ==

'''Final Grade''' = 0.45 * '''first_module''' + 0.55 * '''second_module'''

'''first_module''' = 0.5 * '''''avg''''' (homeworks) + 0.5 * '''test''' (at the end of the module)

'''second_module''' = 0.3 * '''''avg''''' (homeworks) + 0.4 * '''big homework''' + 0.3 * '''test''' (at the end of the module)
----
'''Homeworks''' -- assignments given after each lecture;

'''Big Homework''' -- three options:
* SURVEY:
Choosing this option means that you make a 30-minutes oral presentation with LaTeX-based pdf slides which is a survey of 5+ recent papers (preferably published not earlier than 2018) on the topic (see the list below) preferably taken from Q1-Q2 journals (according to Web of Science or Scopus, www.scimagojr.com) and A-A* conferences (according to CORE conference ranking http://portal.core.edu.au/conf-ranks/) like IJCAI, ICDM, NeurIPS, ICML, ECML/PKDD etc. If you want to choose articles somewhere else, you need to consult with the teacher to estimate the level of the publication you have chosen.

* Lazy FCA

* Neural FCA

== Tasks ==

{| class="wikitable"
|-
! Task description !! Source !! Deadline
|-
| Solve the problems given at the end of the first lecture. The exact problems to solve are: 3-6 || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/ordered_sets_data_science/lectures/lecture1_ordered_sets_ds.pdf Lecture 1] || 20.09.22
|}

== Lectures ==

{| class="wikitable"
|-
! Lecture !! Date !! Topics !! Download materials !! Russian Materials !! Read Materials !! Pages !! Reading time
|-
| Lecture 0 || Prerequisites || Asymptotic notations. Complexity classes. P- and NP-complete problems. NDMT. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/ordered_sets_data_science/lectures/lecture0_ordered_sets_ds.pdf Click] || Missing|| [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/ordered_sets_data_science/lectures/lecture0_ordered_sets_ds.pdf Click]|| 38p|| 20-30 min read

|-
| Lecture 1 || 13.09.22 || Relations, binary relations, their matrices and graphs. Operations over relations, their properties, and types of relations. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/ordered_sets_data_science/lectures/lecture1_ordered_sets_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/ordered_sets_data_science/lectures/lecture1_ordered_sets_ds_ru.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/ordered_sets_data_science/lectures/lecture1_ordered_sets_ds.pdf Click]|| 37p|| 20-30 min read

|-
| Lecture 2 || 27.09.22 || Quasi order, partial order. Topological sorting. Dushnik-Miller theorem. Applications. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/ordered_sets_data_science/lectures/lecture2_ordered_sets_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/ordered_sets_data_science/lectures/lecture2_ordered_sets_ds_ru.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/ordered_sets_data_science/lectures/lecture2_ordered_sets_ds.pdf Click]|| 54p || 30-40 min read

|-
| Lecture 3 || 11.10.22 || Lattices and closures. Semilattices. Distributivity and modularity. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/ordered_sets_data_science/lectures/lecture3_ordered_sets_ds.pdf Click] || Missing || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/ordered_sets_data_science/lectures/lecture3_ordered_sets_ds.pdf Click]|| 44p || 30-40 min read

|-
| Lecture 4 || 11.10.22 || Introduction to Formal Concept Analysis. Concept lattice and implications. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/ordered_sets_data_science/lectures/lecture4_ordered_sets_ds.pdf Click] || Missing || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/ordered_sets_data_science/lectures/lecture4_ordered_sets_ds.pdf Click]|| 35p || 24-26 min read
|}

== Seminars ==

{| class="wikitable"
|-
! Seminar !! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Pages !! Reading time
|-
| soon || soon || soon || soon || soon || soon || soon
|}

=== References ===

===='''Main literature'''====
* Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., Stein, C. Introduction to Algorithms (3rd edition). – MIT Press, 2009. – 1292 pp.

* Kuznetsov, S. O. Fitting pattern structures to knowledge discovery in big data // International conference on formal concept analysis. – Springer, Berlin, Heidelberg, 2013. – PP. 254-266.

===='''Additional literature'''====
* Kuznetsov, S. O. Pattern structures for analyzing complex data // International Workshop on Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining, and Granular-Soft Computing. – Springer, Berlin, Heidelberg, 2009. – P. 33-44.
* Kuznetsov, S. O. Scalable knowledge discovery in complex data with pattern structures // International Conference on Pattern Recognition and Machine Intelligence. – Springer, Berlin, Heidelberg, 2013. – P. 30-39.

Linear Algebra for Data Science (2022)

2022-10-22T00:25:13Z

Asryabykin: добавил лекцию 4 и ссылки на будущие лекции 5 и 6

===General information===

One semester course. 6 credits.

Lecturer: [https://www.hse.ru/org/persons/64913 Dmitri Piontkovski] (Дмитрий Игоревич Пионтковский)

Class teacher: [https://www.hse.ru/org/persons/35919212 Vsevolod Chernyshev] (Всеволод Леонидович Чернышев)

[https://t.me/+z7HRpA1QZvViMWVi Telegram channel]

===Schedule===
{| class="wikitable"
|-
! Type !! Day of week !! Time !! Place
|-
| Lectures || Friday || 18:10-19:30 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|-
| Seminars || Friday || 19:40-21:00 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|}

===Grading system===

'''Final Grade''' = 0.5 * Test1 + 0.5 * Test2 + Bonus (for a talk, ≤ 5) + Bonus (for classes, ≤1..2)

'''Tests''': unique for everyone

'''Topics''' on which you can prepare a talk: on your own (based on your experience) or from list: ''will be published soon''

===Homeworks===
{| class="wikitable"
|-
! Type!! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Tasks !! Time to completion !! Deadline !! Download Solution !! Read Solution
|-
| Optional || 14.09.22 || Pseudoinverse matrices. Skeletonization. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/hw1.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/hw1.pdf Click] || 4 || 15-30 min || 16.09.22 || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/homeworks1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/homeworks1_linear_algebra_for_ds.pdf Click]
|-
| Soon || soon || || || || || ||
|}

===Lectures===
All lectures you will find [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures_linear_algebra_for_ds.pdf here]
{| class="wikitable"
|-
! Lecture !! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Pages !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Lecture 1 || 09.09.22 || Distinctive features of applied linear algebra. Problems with real data. Pseudoinverse matrices. Skeletonization. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p || 7 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1.tex Click]
|-
| Lecture 2 || 16.09.22 || Pseudosolutions and its applications. Linear Regression. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p (v1.0) || 10 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2.tex Click]
|-
| Lecture 3 || 23.09.22 || Approximation. Interpolation problem. Polynomial interpolation. Hermitian interpolation. Splines. Bézier curves and splines.|| [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture3_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture3_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 5(v1.5) || 10 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture3.tex Click]
|-
| Lecture 4 || 07.10.22 || Metric axioms. Metric spaces. Norms. Normed linear spaces.|| [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture4_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture4_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 4(v1.5) || 15 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture4.tex Click]
|-
| Lecture 5 || 14.10.22 || Norms. Minkovski's theorem. Euclidian space.|| [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture5_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture5_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 1(v0) || 12 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture5.tex Click]
|-
| Lecture 6 || 21.10.22 || Chebyshev polynomials of the first kind. Chebyshev polynomials of the second kind.|| [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture6_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture6_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 1(v0) || 12 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture6.tex Click]
|-
| Lecture 7 || soon || soon || soon || soon || soon || soon || soon
|}

===Seminars===
All seminars you will find [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars_linear_algebra_for_ds.pdf here]
{| class="wikitable"
|-
! Seminar!! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Pages !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Seminar 1 || 09.09.22 || Pseudoinverse matrices. Skeletonization. Singular value decomposition (SVD) || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p || 9 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1.tex GitHub link]
|-
| Seminar 2 || 16.09.22 || || || || ||
|}

===[https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/references.pdf References]===
===='''Main literature'''====
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A2%D1%8B%D1%80%D1%82%D1%8B%D1%88%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B8_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Тыртышников Е. Е. Матричный анализ и линейная алгебра. Учебное пособие. (2007)]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%91%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D1%88%D0%B5%D0%B2_%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D1%8B.pdf Беклемишев Д.В., Дополнительные главы линейной алгебры, СПБ, изд. Лань, 2008]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A8%D0%B5%D0%B2%D1%86%D0%BE%D0%B2_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Шевцов Г.С. Линейная алгебра: теория и прикладные аспекты: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003 (или другой год издания). 576 с]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Oliver_applied_linear_algebra.pdf Olver, P.J., and Shakiban, C. Applied linear algebra. 2nd edition. Springer, 2018]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Horn_matrix_analysis.pdf R. Horn and C. Jonson. Matrix analysis. 2nd edition. Cambridge Univ. Press, 2013]
===='''Additional literature'''====
* Винберг Э.Б., Курс алгебры, М., изд. МГУ, 2002 (и последующие издания);
* Бахвалов Н., Жидков Н., Кобельков Н., Численные методы, М., изд. Бином, 2003 (или другой год издания);
* Колмогоров А.Н., Фомин С.В., Элементы теории функций и функционального анализа, М., изд. Наука, 1976 (или другой год издания);
* Aleskerov F., Ersel H., Piontkovski D. Linear Algebra for Economists. Berlin—Heidelberg, Springer, 2011;
* Bryan, K. and Leise, T., 2006. The $25,000,000,000 eigenvector: The linear algebra behind Google. SIAM review, 48(3), pp.569-581;
* D. Cox, J. Little, and D. O’Shea. Ideals, varieties, and algorithms: an introduction to computational algebraic geometry and commutative algebra. Springer Science & Business Media, 2013.

===Contacts===
[https://t.me/gumanitariinenuzhny Polina Moskvicheva]

[https://t.me/addicted_by Aleksey Ryabykin] [https://github.com/addicted-by Github]

Linear Algebra for Data Science (2022)

2022-10-02T01:02:54Z

Asryabykin: изменил количество страниц

===General information===

One semester course. 6 credits.

Lecturer: [https://www.hse.ru/org/persons/64913 Dmitri Piontkovski] (Дмитрий Игоревич Пионтковский)

Class teacher: [https://www.hse.ru/org/persons/35919212 Vsevolod Chernyshev] (Всеволод Леонидович Чернышев)

[https://t.me/+z7HRpA1QZvViMWVi Telegram channel]

===Schedule===
{| class="wikitable"
|-
! Type !! Day of week !! Time !! Place
|-
| Lectures || Friday || 18:10-19:30 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|-
| Seminars || Friday || 19:40-21:00 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|}

===Grading system===

'''Final Grade''' = 0.5 * Test1 + 0.5 * Test2 + Bonus (for a talk, ≤ 5) + Bonus (for classes, ≤1..2)

'''Tests''': unique for everyone

'''Topics''' on which you can prepare a talk: on your own (based on your experience) or from list: ''will be published soon''

===Homeworks===
{| class="wikitable"
|-
! Type!! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Tasks !! Time to completion !! Deadline !! Download Solution !! Read Solution
|-
| Optional || 14.09.22 || Pseudoinverse matrices. Skeletonization. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/hw1.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/hw1.pdf Click] || 4 || 15-30 min || 16.09.22 || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/homeworks1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/homeworks1_linear_algebra_for_ds.pdf Click]
|-
| Soon || soon || || || || || ||
|}

===Lectures===
All lectures you will find [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures_linear_algebra_for_ds.pdf here]
{| class="wikitable"
|-
! Lecture !! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Pages !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Lecture 1 || 09.09.22 || Distinctive features of applied linear algebra. Problems with real data. Pseudoinverse matrices. Skeletonization. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p || 7 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1.tex Click]
|-
| Lecture 2 || 16.09.22 || Pseudosolutions and its applications. Linear Regression. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p (v1.0) || 10 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2.tex Click]
|-
| Lecture 3 || 23.09.22 || Approximation. Interpolation problem. Polynomial interpolation. Hermitian interpolation. Splines. Bézier curves and splines.|| [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture3_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture3_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 5(v1.5) || 10 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture3.tex Click]
|-
| Lecture 4 || 07.10.22 || soon || soon || soon || soon || soon || soon
|}

===Seminars===
All seminars you will find [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars_linear_algebra_for_ds.pdf here]
{| class="wikitable"
|-
! Seminar!! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Pages !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Seminar 1 || 09.09.22 || Pseudoinverse matrices. Skeletonization. Singular value decomposition (SVD) || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p || 9 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1.tex GitHub link]
|-
| Seminar 2 || 16.09.22 || || || || ||
|}

===[https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/references.pdf References]===
===='''Main literature'''====
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A2%D1%8B%D1%80%D1%82%D1%8B%D1%88%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B8_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Тыртышников Е. Е. Матричный анализ и линейная алгебра. Учебное пособие. (2007)]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%91%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D1%88%D0%B5%D0%B2_%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D1%8B.pdf Беклемишев Д.В., Дополнительные главы линейной алгебры, СПБ, изд. Лань, 2008]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A8%D0%B5%D0%B2%D1%86%D0%BE%D0%B2_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Шевцов Г.С. Линейная алгебра: теория и прикладные аспекты: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003 (или другой год издания). 576 с]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Oliver_applied_linear_algebra.pdf Olver, P.J., and Shakiban, C. Applied linear algebra. 2nd edition. Springer, 2018]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Horn_matrix_analysis.pdf R. Horn and C. Jonson. Matrix analysis. 2nd edition. Cambridge Univ. Press, 2013]
===='''Additional literature'''====
* Винберг Э.Б., Курс алгебры, М., изд. МГУ, 2002 (и последующие издания);
* Бахвалов Н., Жидков Н., Кобельков Н., Численные методы, М., изд. Бином, 2003 (или другой год издания);
* Колмогоров А.Н., Фомин С.В., Элементы теории функций и функционального анализа, М., изд. Наука, 1976 (или другой год издания);
* Aleskerov F., Ersel H., Piontkovski D. Linear Algebra for Economists. Berlin—Heidelberg, Springer, 2011;
* Bryan, K. and Leise, T., 2006. The $25,000,000,000 eigenvector: The linear algebra behind Google. SIAM review, 48(3), pp.569-581;
* D. Cox, J. Little, and D. O’Shea. Ideals, varieties, and algorithms: an introduction to computational algebraic geometry and commutative algebra. Springer Science & Business Media, 2013.

===Contacts===
[https://t.me/gumanitariinenuzhny Polina Moskvicheva]

[https://t.me/addicted_by Aleksey Ryabykin] [https://github.com/addicted-by Github]

Linear Algebra for Data Science (2022)

2022-10-01T00:05:06Z

Asryabykin: Добавил 3ю лекцию

===General information===

One semester course. 6 credits.

Lecturer: [https://www.hse.ru/org/persons/64913 Dmitri Piontkovski] (Дмитрий Игоревич Пионтковский)

Class teacher: [https://www.hse.ru/org/persons/35919212 Vsevolod Chernyshev] (Всеволод Леонидович Чернышев)

[https://t.me/+z7HRpA1QZvViMWVi Telegram channel]

===Schedule===
{| class="wikitable"
|-
! Type !! Day of week !! Time !! Place
|-
| Lectures || Friday || 18:10-19:30 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|-
| Seminars || Friday || 19:40-21:00 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|}

===Grading system===

'''Final Grade''' = 0.5 * Test1 + 0.5 * Test2 + Bonus (for a talk, ≤ 5) + Bonus (for classes, ≤1..2)

'''Tests''': unique for everyone

'''Topics''' on which you can prepare a talk: on your own (based on your experience) or from list: ''will be published soon''

===Homeworks===
{| class="wikitable"
|-
! Type!! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Tasks !! Time to completion !! Deadline !! Download Solution !! Read Solution
|-
| Optional || 14.09.22 || Pseudoinverse matrices. Skeletonization. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/hw1.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/hw1.pdf Click] || 4 || 15-30 min || 16.09.22 || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/homeworks1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/homeworks1_linear_algebra_for_ds.pdf Click]
|-
| Soon || soon || || || || || ||
|}

===Lectures===
All lectures you will find [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures_linear_algebra_for_ds.pdf here]
{| class="wikitable"
|-
! Lecture !! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Pages !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Lecture 1 || 09.09.22 || Distinctive features of applied linear algebra. Problems with real data. Pseudoinverse matrices. Skeletonization. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p || 7 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1.tex Click]
|-
| Lecture 2 || 16.09.22 || Pseudosolutions and its applications. Linear Regression. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p (v1.0) || 10 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2.tex Click]
|-
| Lecture 3 || 23.09.22 || Approximation. Interpolation problem. Polynomial interpolation. Hermitian interpolation. Splines. Bézier curves and splines.|| [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture3_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture3_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3(v1.0) || 10 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture3.tex Click]
|-
| Lecture 4 || 07.10.22 || soon || soon || soon || soon || soon || soon
|}

===Seminars===
All seminars you will find [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars_linear_algebra_for_ds.pdf here]
{| class="wikitable"
|-
! Seminar!! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Pages !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Seminar 1 || 09.09.22 || Pseudoinverse matrices. Skeletonization. Singular value decomposition (SVD) || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p || 9 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1.tex GitHub link]
|-
| Seminar 2 || 16.09.22 || || || || ||
|}

===[https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/references.pdf References]===
===='''Main literature'''====
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A2%D1%8B%D1%80%D1%82%D1%8B%D1%88%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B8_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Тыртышников Е. Е. Матричный анализ и линейная алгебра. Учебное пособие. (2007)]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%91%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D1%88%D0%B5%D0%B2_%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D1%8B.pdf Беклемишев Д.В., Дополнительные главы линейной алгебры, СПБ, изд. Лань, 2008]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A8%D0%B5%D0%B2%D1%86%D0%BE%D0%B2_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Шевцов Г.С. Линейная алгебра: теория и прикладные аспекты: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003 (или другой год издания). 576 с]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Oliver_applied_linear_algebra.pdf Olver, P.J., and Shakiban, C. Applied linear algebra. 2nd edition. Springer, 2018]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Horn_matrix_analysis.pdf R. Horn and C. Jonson. Matrix analysis. 2nd edition. Cambridge Univ. Press, 2013]
===='''Additional literature'''====
* Винберг Э.Б., Курс алгебры, М., изд. МГУ, 2002 (и последующие издания);
* Бахвалов Н., Жидков Н., Кобельков Н., Численные методы, М., изд. Бином, 2003 (или другой год издания);
* Колмогоров А.Н., Фомин С.В., Элементы теории функций и функционального анализа, М., изд. Наука, 1976 (или другой год издания);
* Aleskerov F., Ersel H., Piontkovski D. Linear Algebra for Economists. Berlin—Heidelberg, Springer, 2011;
* Bryan, K. and Leise, T., 2006. The $25,000,000,000 eigenvector: The linear algebra behind Google. SIAM review, 48(3), pp.569-581;
* D. Cox, J. Little, and D. O’Shea. Ideals, varieties, and algorithms: an introduction to computational algebraic geometry and commutative algebra. Springer Science & Business Media, 2013.

===Contacts===
[https://t.me/gumanitariinenuzhny Polina Moskvicheva]

[https://t.me/addicted_by Aleksey Ryabykin] [https://github.com/addicted-by Github]

Ordered Sets in Data Analysis (2022)

2022-09-22T13:21:19Z

Asryabykin: grading system

Linear Algebra for Data Science (2022)

2022-09-19T00:15:27Z

Asryabykin: Добавил контакты

===General information===

One semester course. 6 credits.

Lecturer: [https://www.hse.ru/org/persons/64913 Dmitri Piontkovski] (Дмитрий Игоревич Пионтковский)

Class teacher: [https://www.hse.ru/org/persons/35919212 Vsevolod Chernyshev] (Всеволод Леонидович Чернышев)

[https://t.me/+z7HRpA1QZvViMWVi Telegram channel]

===Schedule===
{| class="wikitable"
|-
! Type !! Day of week !! Time !! Place
|-
| Lectures || Friday || 18:10-19:30 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|-
| Seminars || Friday || 19:40-21:00 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|}

===Grading system===

'''Final Grade''' = 0.5 * Test1 + 0.5 * Test2 + Bonus (for a talk, ≤ 5) + Bonus (for classes, ≤1..2)

'''Tests''': unique for everyone

'''Topics''' on which you can prepare a talk: on your own (based on your experience) or from list: ''will be published soon''

===Homeworks===
{| class="wikitable"
|-
! Type!! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Tasks !! Time to completion !! Deadline !! Download Solution !! Read Solution
|-
| Optional || 14.09.22 || Pseudoinverse matrices. Skeletonization. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/hw1.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/hw1.pdf Click] || 4 || 15-30 min || 16.09.22 || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/homeworks1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/homeworks1_linear_algebra_for_ds.pdf Click]
|-
| Soon || soon || || || || || ||
|}

===Lectures===
All lectures you will find [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures_linear_algebra_for_ds.pdf here]
{| class="wikitable"
|-
! Lecture !! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Pages !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Lecture 1 || 09.09.22 || Distinctive features of applied linear algebra. Problems with real data. Pseudoinverse matrices. Skeletonization. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p || 7 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1.tex Click]
|-
| Lecture 2 || 16.09.22 || Pseudosolutions and its applications. Linear Regression. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p (v1.0) || 10 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2.tex Click]
|-
| Lecture 3 || 23.09.22 || soon || soon || soon || soon || soon || soon
|}

===Seminars===
All seminars you will find [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars_linear_algebra_for_ds.pdf here]
{| class="wikitable"
|-
! Seminar!! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Pages !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Seminar 1 || 09.09.22 || Pseudoinverse matrices. Skeletonization. Singular value decomposition (SVD) || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p || 9 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1.tex GitHub link]
|-
| Seminar 2 || 16.09.22 || || || || ||
|}

===[https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/references.pdf References]===
===='''Main literature'''====
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A2%D1%8B%D1%80%D1%82%D1%8B%D1%88%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B8_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Тыртышников Е. Е. Матричный анализ и линейная алгебра. Учебное пособие. (2007)]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%91%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D1%88%D0%B5%D0%B2_%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D1%8B.pdf Беклемишев Д.В., Дополнительные главы линейной алгебры, СПБ, изд. Лань, 2008]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A8%D0%B5%D0%B2%D1%86%D0%BE%D0%B2_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Шевцов Г.С. Линейная алгебра: теория и прикладные аспекты: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003 (или другой год издания). 576 с]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Oliver_applied_linear_algebra.pdf Olver, P.J., and Shakiban, C. Applied linear algebra. 2nd edition. Springer, 2018]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Horn_matrix_analysis.pdf R. Horn and C. Jonson. Matrix analysis. 2nd edition. Cambridge Univ. Press, 2013]
===='''Additional literature'''====
* Винберг Э.Б., Курс алгебры, М., изд. МГУ, 2002 (и последующие издания);
* Бахвалов Н., Жидков Н., Кобельков Н., Численные методы, М., изд. Бином, 2003 (или другой год издания);
* Колмогоров А.Н., Фомин С.В., Элементы теории функций и функционального анализа, М., изд. Наука, 1976 (или другой год издания);
* Aleskerov F., Ersel H., Piontkovski D. Linear Algebra for Economists. Berlin—Heidelberg, Springer, 2011;
* Bryan, K. and Leise, T., 2006. The $25,000,000,000 eigenvector: The linear algebra behind Google. SIAM review, 48(3), pp.569-581;
* D. Cox, J. Little, and D. O’Shea. Ideals, varieties, and algorithms: an introduction to computational algebraic geometry and commutative algebra. Springer Science & Business Media, 2013.

===Contacts===
[https://t.me/gumanitariinenuzhny Polina Moskvicheva]

[https://t.me/addicted_by Aleksey Ryabykin] [https://github.com/addicted-by Github]

Linear Algebra for Data Science (2022)

2022-09-19T00:09:52Z

Asryabykin: Переименовал время выполнения

===General information===

One semester course. 6 credits.

Lecturer: [https://www.hse.ru/org/persons/64913 Dmitri Piontkovski] (Дмитрий Игоревич Пионтковский)

Class teacher: [https://www.hse.ru/org/persons/35919212 Vsevolod Chernyshev] (Всеволод Леонидович Чернышев)

[https://t.me/+z7HRpA1QZvViMWVi Telegram channel]

===Schedule===
{| class="wikitable"
|-
! Type !! Day of week !! Time !! Place
|-
| Lectures || Friday || 18:10-19:30 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|-
| Seminars || Friday || 19:40-21:00 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|}

===Grading system===

'''Final Grade''' = 0.5 * Test1 + 0.5 * Test2 + Bonus (for a talk, ≤ 5) + Bonus (for classes, ≤1..2)

'''Tests''': unique for everyone

'''Topics''' on which you can prepare a talk: on your own (based on your experience) or from list: ''will be published soon''

===Homeworks===
{| class="wikitable"
|-
! Type!! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Tasks !! Time to completion !! Deadline !! Download Solution !! Read Solution
|-
| Optional || 14.09.22 || Pseudoinverse matrices. Skeletonization. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/hw1.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/hw1.pdf Click] || 4 || 15-30 min || 16.09.22 || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/homeworks1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/homeworks1_linear_algebra_for_ds.pdf Click]
|-
| Soon || soon || || || || || ||
|}

===Lectures===
All lectures you will find [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures_linear_algebra_for_ds.pdf here]
{| class="wikitable"
|-
! Lecture !! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Pages !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Lecture 1 || 09.09.22 || Distinctive features of applied linear algebra. Problems with real data. Pseudoinverse matrices. Skeletonization. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p || 7 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1.tex Click]
|-
| Lecture 2 || 16.09.22 || Pseudosolutions and its applications. Linear Regression. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p (v1.0) || 10 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2.tex Click]
|-
| Lecture 3 || 23.09.22 || soon || soon || soon || soon || soon || soon
|}

===Seminars===
All seminars you will find [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars_linear_algebra_for_ds.pdf here]
{| class="wikitable"
|-
! Seminar!! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Pages !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Seminar 1 || 09.09.22 || Pseudoinverse matrices. Skeletonization. Singular value decomposition (SVD) || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p || 9 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1.tex GitHub link]
|-
| Seminar 2 || 16.09.22 || || || || ||
|}

===[https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/references.pdf References]===
===='''Main literature'''====
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A2%D1%8B%D1%80%D1%82%D1%8B%D1%88%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B8_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Тыртышников Е. Е. Матричный анализ и линейная алгебра. Учебное пособие. (2007)]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%91%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D1%88%D0%B5%D0%B2_%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D1%8B.pdf Беклемишев Д.В., Дополнительные главы линейной алгебры, СПБ, изд. Лань, 2008]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A8%D0%B5%D0%B2%D1%86%D0%BE%D0%B2_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Шевцов Г.С. Линейная алгебра: теория и прикладные аспекты: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003 (или другой год издания). 576 с]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Oliver_applied_linear_algebra.pdf Olver, P.J., and Shakiban, C. Applied linear algebra. 2nd edition. Springer, 2018]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Horn_matrix_analysis.pdf R. Horn and C. Jonson. Matrix analysis. 2nd edition. Cambridge Univ. Press, 2013]
===='''Additional literature'''====
* Винберг Э.Б., Курс алгебры, М., изд. МГУ, 2002 (и последующие издания);
* Бахвалов Н., Жидков Н., Кобельков Н., Численные методы, М., изд. Бином, 2003 (или другой год издания);
* Колмогоров А.Н., Фомин С.В., Элементы теории функций и функционального анализа, М., изд. Наука, 1976 (или другой год издания);
* Aleskerov F., Ersel H., Piontkovski D. Linear Algebra for Economists. Berlin—Heidelberg, Springer, 2011;
* Bryan, K. and Leise, T., 2006. The $25,000,000,000 eigenvector: The linear algebra behind Google. SIAM review, 48(3), pp.569-581;
* D. Cox, J. Little, and D. O’Shea. Ideals, varieties, and algorithms: an introduction to computational algebraic geometry and commutative algebra. Springer Science & Business Media, 2013.

Linear Algebra for Data Science (2022)

2022-09-19T00:08:19Z

Asryabykin: Добавил вторую лекцию

===General information===

One semester course. 6 credits.

Lecturer: [https://www.hse.ru/org/persons/64913 Dmitri Piontkovski] (Дмитрий Игоревич Пионтковский)

Class teacher: [https://www.hse.ru/org/persons/35919212 Vsevolod Chernyshev] (Всеволод Леонидович Чернышев)

[https://t.me/+z7HRpA1QZvViMWVi Telegram channel]

===Schedule===
{| class="wikitable"
|-
! Type !! Day of week !! Time !! Place
|-
| Lectures || Friday || 18:10-19:30 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|-
| Seminars || Friday || 19:40-21:00 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|}

===Grading system===

'''Final Grade''' = 0.5 * Test1 + 0.5 * Test2 + Bonus (for a talk, ≤ 5) + Bonus (for classes, ≤1..2)

'''Tests''': unique for everyone

'''Topics''' on which you can prepare a talk: on your own (based on your experience) or from list: ''will be published soon''

===Homeworks===
{| class="wikitable"
|-
! Type!! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Tasks !! Completing time !! Deadline !! Download Solution !! Read Solution
|-
| Optional || 14.09.22 || Pseudoinverse matrices. Skeletonization. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/hw1.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/hw1.pdf Click] || 4 || 15-30 min || 16.09.22 || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/homeworks1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/assignments/homeworks1_linear_algebra_for_ds.pdf Click]
|-
| Soon || soon || || || || || ||
|}

===Lectures===
All lectures you will find [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures_linear_algebra_for_ds.pdf here]
{| class="wikitable"
|-
! Lecture !! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Pages !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Lecture 1 || 09.09.22 || Distinctive features of applied linear algebra. Problems with real data. Pseudoinverse matrices. Skeletonization. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p || 7 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1.tex Click]
|-
| Lecture 2 || 16.09.22 || Pseudosolutions and its applications. Linear Regression. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p (v1.0) || 10 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture2.tex Click]
|-
| Lecture 3 || 23.09.22 || soon || soon || soon || soon || soon || soon
|}

===Seminars===
All seminars you will find [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars_linear_algebra_for_ds.pdf here]
{| class="wikitable"
|-
! Seminar!! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Pages !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Seminar 1 || 09.09.22 || Pseudoinverse matrices. Skeletonization. Singular value decomposition (SVD) || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p || 9 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/seminars/seminar1.tex GitHub link]
|-
| Seminar 2 || 16.09.22 || || || || ||
|}

===[https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/references.pdf References]===
===='''Main literature'''====
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A2%D1%8B%D1%80%D1%82%D1%8B%D1%88%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B8_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Тыртышников Е. Е. Матричный анализ и линейная алгебра. Учебное пособие. (2007)]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%91%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D1%88%D0%B5%D0%B2_%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D1%8B.pdf Беклемишев Д.В., Дополнительные главы линейной алгебры, СПБ, изд. Лань, 2008]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A8%D0%B5%D0%B2%D1%86%D0%BE%D0%B2_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Шевцов Г.С. Линейная алгебра: теория и прикладные аспекты: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003 (или другой год издания). 576 с]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Oliver_applied_linear_algebra.pdf Olver, P.J., and Shakiban, C. Applied linear algebra. 2nd edition. Springer, 2018]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Horn_matrix_analysis.pdf R. Horn and C. Jonson. Matrix analysis. 2nd edition. Cambridge Univ. Press, 2013]
===='''Additional literature'''====
* Винберг Э.Б., Курс алгебры, М., изд. МГУ, 2002 (и последующие издания);
* Бахвалов Н., Жидков Н., Кобельков Н., Численные методы, М., изд. Бином, 2003 (или другой год издания);
* Колмогоров А.Н., Фомин С.В., Элементы теории функций и функционального анализа, М., изд. Наука, 1976 (или другой год издания);
* Aleskerov F., Ersel H., Piontkovski D. Linear Algebra for Economists. Berlin—Heidelberg, Springer, 2011;
* Bryan, K. and Leise, T., 2006. The $25,000,000,000 eigenvector: The linear algebra behind Google. SIAM review, 48(3), pp.569-581;
* D. Cox, J. Little, and D. O’Shea. Ideals, varieties, and algorithms: an introduction to computational algebraic geometry and commutative algebra. Springer Science & Business Media, 2013.

Linear Algebra for Data Science (2022)

2022-09-18T21:18:09Z

Asryabykin: Добавил дз1

Linear Algebra for Data Science (2022)

2022-09-15T23:46:07Z

Asryabykin: Добавил задания

Linear Algebra for Data Science (2022)

2022-09-15T23:41:23Z

Asryabykin: Совсем маленько поменял

Ordered Sets in Data Analysis (2022)

2022-09-14T10:31:17Z

Asryabykin: Добавил общую информацию из телеграмм чата, формулу оценки, раздел "Задания", первую лекцию и библиографию

Linear Algebra for Data Science (2022)

2022-09-11T21:37:35Z

Asryabykin: Исправил ошибку

Linear Algebra for Data Science (2022)

2022-09-11T20:59:34Z

Asryabykin: Первый семинар, обновил ссылки

Linear Algebra for Data Science (2022)

2022-09-11T20:54:40Z

Asryabykin: маленько поменял ссылки

Linear Algebra for Data Science (2022)

2022-09-11T20:47:14Z

Asryabykin: Добавил ссылку на чтение, количество страниц, обновил ссылки на скачивание

===General information===

One semester course. 6 credits.

Lecturer: [https://www.hse.ru/org/persons/64913 Dmitri Piontkovski]

Class teacher: [https://www.hse.ru/org/persons/35919212 Vsevolod Chernyshev]

[https://t.me/+z7HRpA1QZvViMWVi Telegram channel]

===Schedule===
{| class="wikitable"
|-
! Type !! Day of week !! Time !! Place
|-
| Lectures || Friday || 18:10-19:30 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|-
| Seminars || Friday || 19:40-21:00 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|}

===Grading system===

'''Final Grade''' = 0.5 * Test1 + 0.5 * Test2 + Bonus (for a talk, ≤ 5) + Bonus (for classes, ≤1..2)

'''Tests''': unique for everyone

'''Topics''' on which you can prepare a talk: on your own (based on your experience) or from list: ''will be published soon''

===Lectures===
All lectures you will find [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures_linear_algebra_for_ds.pdf here]
{| class="wikitable"
|-
! Lecture !! Date !! Topics !! Download materials !! Read Materials !! Pages !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Lecture 1 || 09.09.22 || Distinctive features of applied linear algebra. Problems with real data. Pseudoinverse matrices. Skeletonization. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lecture1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/blob/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lecture1_linear_algebra_for_ds.pdf Click] || 3p || 7 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures/lecture1.tex GitHub link]
|-
| Lecture 2 || 16.09.22 || || || || || ||
|}

===Seminars===
{| class="wikitable"
|-
! Seminar!! Date !!Topics !! Materials !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Seminar 1 || 09.09.22 || Pseudoinverse matrices. Skeletonization. Singular value decomposition (SVD) || ''soon'' || || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science GitHub link]
|-
| Seminar 2 || 16.09.22 || || || ||
|}
===[https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/references.pdf References]===
===='''Main literature'''====
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A2%D1%8B%D1%80%D1%82%D1%8B%D1%88%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B8_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Тыртышников Е. Е. Матричный анализ и линейная алгебра. Учебное пособие. (2007)]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%91%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D1%88%D0%B5%D0%B2_%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D1%8B.pdf Беклемишев Д.В., Дополнительные главы линейной алгебры, СПБ, изд. Лань, 2008]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A8%D0%B5%D0%B2%D1%86%D0%BE%D0%B2_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Шевцов Г.С. Линейная алгебра: теория и прикладные аспекты: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003 (или другой год издания). 576 с]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Oliver_applied_linear_algebra.pdf Olver, P.J., and Shakiban, C. Applied linear algebra. 2nd edition. Springer, 2018]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Horn_matrix_analysis.pdf R. Horn and C. Jonson. Matrix analysis. 2nd edition. Cambridge Univ. Press, 2013]
===='''Additional literature'''====
* Винберг Э.Б., Курс алгебры, М., изд. МГУ, 2002 (и последующие издания);
* Бахвалов Н., Жидков Н., Кобельков Н., Численные методы, М., изд. Бином, 2003 (или другой год издания);
* Колмогоров А.Н., Фомин С.В., Элементы теории функций и функционального анализа, М., изд. Наука, 1976 (или другой год издания);
* Aleskerov F., Ersel H., Piontkovski D. Linear Algebra for Economists. Berlin—Heidelberg, Springer, 2011;
* Bryan, K. and Leise, T., 2006. The $25,000,000,000 eigenvector: The linear algebra behind Google. SIAM review, 48(3), pp.569-581;
* D. Cox, J. Little, and D. O’Shea. Ideals, varieties, and algorithms: an introduction to computational algebraic geometry and commutative algebra. Springer Science & Business Media, 2013.

Wiki ФКН

2022-09-11T19:15:12Z

Asryabykin: Изменил название курса

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

== Курсы за 2022/23 учебный год ==

{| class="wikitable"
|-

! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|
'''ПМИ'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2022/2023_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный_поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2022/2023_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]

[[Математический_анализ_1_2022/2023_(основной_поток) | Математический анализ-1 (основной поток)]]

[[Математический_анализ_1_2022/2023_(пилотный_поток) | Математический анализ-1 (пилотный поток)]]

[[DM1base-2022-23 | Дискретная математика (ПМИ основной поток + ЭАД)]]

[[Дискретная_математика_(пилотный_поток) | Дискретная математика (пилотный поток)]]

[http://wiki.cs.hse.ru/Язык_программирования_Python_2022/2023_(основной_поток) Язык программирования Python 2022/2023 (основной_поток)]

'''ПИ'''

[[Дискретная математика 2022-2023 | Дискретная математика ]]

'''ПАД'''

[[LAaG DSBA 2022/2023 | LAaG (DSBA)]]

[[Discrete Mathematics DSBA 2022/2023 | Discrete Mathematics ]]

[[Introduction to Programming DSBA 2022/2023 | Introduction to Progarmming (DSBA)]]

'''КНАД'''

[[Дискретная_математика_КНАД 22/23| Дискретная математика (КНАД) ]]

[[Математический_анализ_КНАД 22/23| Математический анализ (КНАД) ]]

[[Линейная_алгебра_КНАД 22/23| Линейная алгебра (КНАД) ]]

[[Программирование_на_Python_КНАД 22/23| Программирование на Python (КНАД) ]]
||

'''ПМИ'''

[[Теория_вероятностей_2022/2023_(пилотный_поток)| Теория вероятностей (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2022/2023_(основной_поток)| Теория вероятностей (основной поток)]]

[[Математический_Анализ_2_на_ПМИ_2022/2023_(пилотный_поток) | Математический анализ - 2 (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_-_2_(2022/23) | Математический анализ - 2 (основной поток)]]

[[Язык_программирования_C%2B%2B_(углубленный_курс)_2022 | Язык программирования C++ (углубленный курс)]]

[[Математическая_логика_ПМИ_22/23 | Математическая логика ]]

[[Продвинутый_Python_2022/2023 | Продвинутый Python ]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2022/2023 | Алгоритмы и структуры данных - 2 ]]

[[Язык_программирования_Rust | Язык программирования Rust ]]

'''ПИ'''

'''ПАД'''

[[Discrete Mathematics 2 DSBA 2022/2023 | Discrete Mathematics 2 (DSBA)]]

[[Business_and_Management_in_Global_Context_22/23 | Business and Management in Global Context 22/23]]

'''КНАД'''

[[Алгебра КНАД 2022/2023 | Алгебра]]

[[Математический_анализ -- 2 (2022/23) | Математический анализ -- 2]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_КНАД 22/23 | Алгоритмы и структуры данных 2]]

[[Теория_вероятностей_КНАД 22/23 | Теория вероятностей ]]
||

'''ПМИ'''

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1]]

[[ Operation Research and Game Theory | Operation Research and Game Theory]]

[[ Statistical learning theory 2022 | Statistical Learning Theory]]

[[ Функциональное_программирование_22-23 | Функциональное программирование ]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2022/2023) | Основы тензорных вычислений ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении_22/23 | Прикладная статистика в машинном обучении 22/23]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_3_курс_2022/2023 | НИС Машинное обучение и приложения 3 курс]]

'''ПМИ / РС'''

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/a35a6a40088b44a7a9e374727a0f2548 Распределенные системы]

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/dbce4f5101ed47dca0b363122f139aac НИС Распределенные системы]

'''ПМИ / ТИ'''

[[Theory of Computation 2022 | Theory of Computation]]

[[ NIS-TCS-22-23 | НИС Теоретическая информатика ]]

'''ПИ'''

'''ПАД'''

[[tssp-2022-23 | Time series and stochastic processes 2022-23]]

[https://github.com/xenakas/dsba_ecm_2022 Elements of Econometrics]

||

'''ПМИ'''

[[ Функциональное_программирование_22-23 | Функциональное программирование ]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2022/2023) | Основы тензорных вычислений ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_4_курс_2022/2023 | НИС Машинное обучение и приложения 4 курс]]

[[Глубинное_обучение_2022 | Глубинное обучение]]

[[Глубинное_обучение_в_анализе_графовых_данных_22/23 | Глубинное обучение в анализе графовых данных]]

'''ПМИ / ТИ'''

[[OWF2022 | Односторонние функции и их применения]]

[[InfTheory2022 | Теория информации]]

[[ NIS-TCS-22-23 | НИС Теоретическая информатика ]]

'''ПИ'''

'''ПАД'''

[[ Statistics4MR-2022-23 | Statistics for Market Research 2022-23]]

||

[[Майнор_Биоинформатика_1_год_2022/23 | Биоинформатика 1 год 2022/23]]

[[Майнор Биоинформатика 2 год 2022/23 | Биоинформатика 2 год]]

[[Основы_глубинного_обучения | Основы глубинного обучения (майнор ИАД)]]

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==

=== 1 семестр ===
{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[Цифровая грамотность для международных отношений 22/23 | Цифровая грамотность для международных отношений 22/23]] || || ||

|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%BC%D0%B5%D0%B6%D0%B4%D1%83%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BE%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%D1%85_22/23#.D0.9D.D0.B5.D0.BE.D0.B1.D1.85.D0.BE.D0.B4.D0.B8.D0.BC.D1.8B.D0.B5_.D1.81.D1.81.D1.8B.D0.BB.D0.BA.D0.B8 Основы анализа данных для международных отношений 22/23] || || ||

|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2022_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA#.D0.9F.D1.80.D0.B0.D0.B2.D0.B8.D0.BB.D0.B0_.D0.B4.D0.B5.D0.B4.D0.BB.D0.B0.D0.B9.D0.BD.D0.BE.D0.B2 Основы программирования на Python осень 2022 матфак] || || ||

|-
| [[Анализ данных 2022 (ОП "Журналистика" и "Медиакоммуникации") | Анализ данных]] || Журналистика, Медиакоммуникации || 2 курс || 1-2 модуль

|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_(%D0%A4%D0%AD%D0%9D)_-_2022-2023 Машинное обучение] || Экономика || 3,4 курс || 1-2 модули
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==
{| class="wikitable"
|-
| [[Ликбез_разработчика_(2022) | Ликбез разработчика]] || Машинное обучение и высоконагруженные системы|| 1 year
|-
| [[RecSys_2022_2023 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД || 2 year
|-
| [[Linear_Algebra_for_Data_Science_(2022) | Linear Algebra for Data Science]] || Data Science || 1 year
|-
| [[ NIS-TCS-22-23 | НИС Теоретическая информатика ]] || Науки о данных, специализация ТИ ||
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[econ_probability_2022-23|Теория вероятностей и математическая статистика]] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль
|-
| [[econ_dynamic_opt_2022-23|Динамическая оптимизация в экономике и финансах]] || фэн, 3-4 курс || 1-2 модуль
|-
| [[icef-dse-2022-23|Data Science for Economics 2022-23]] ||icef, 3-4 year || 1-2 module
|-
| [[Лицей ВШЭ. Практикум по программированию 10 класс 2022-23 | Лицей ВШЭ. Практикум по программированию 10 класс]] || Лицей ВШЭ || 10 класс
|-
|}

= Архив =

== Курсы за 2021/22 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-

! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|
'''ПМИ'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2021/2022_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный_поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2021/2022_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2021/2022_(пилотный_поток) | Алгебра (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2021/2022_(основной_поток) | Алгебра (основной поток)]]

[[Математический_Анализ_1_на_ПМИ_2021/2022_(пилотный_поток) | Математический анализ 1 (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_1_2021/2022_(основной_поток) | Математический анализ-1 (основной поток)]]

[[DM1-2021-22 | Дискретная математика]]

[http://wiki.cs.hse.ru/Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2021/2022_(основной_поток) Основы и методология программирования 2021/2022 (основной поток)]

[[Алгоритмы и структуры данных пилотный поток 2021/2022 | Алгоритмы и структуры данных пилотный поток 2021/2022]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 основной поток 2021/2022 (4 модуль) | Алгоритмы и структуры данных 1 основной поток 2021/2022 (4 модуль)]]

'''ПИ'''

[[DM1-SE-2021-22 | Дискретная математика-1 ПИ]]

[http://hsealgebra22.wikidot.com/ Алгебра 2021/2022 ПИ wikidot]

[[Алгебра 2021/2022 ПИ | Алгебра 2021/2022 ПИ]]

'''ПАД'''

[[Algebra_DSBA_2021/2022 | Algebra DSBA]]

[[Discrete Mathematics DSBA 2021/2022 | Discrete Mathematics (DSBA)]]

[[LAaG DSBA 2021/2022 | LAaG (DSBA)]]

[[Calculus DSBA 2021/2022 | Calculus (DSBA)]]

[[Introduction to Programming DSBA 2021/2022 | Introduction to Programming (DSBA)]]

'''КНАД'''

[[Математический_анализ_(КНАД) | Математический анализ (КНАД)]]

[[Линейная алгебра_(КНАД) | Линейная алгебра (КНАД)]]

[[Программирование_на_Python | Программирование на Python (КНАД)]]

[[Дискретная_математика_КНАД | Дискретная математика (КНАД)]]

[[Алгоритмы и структуры данных-1 2021/2022 4 модуль (КНАД) | Алгоритмы и структуры данных (КНАД)]]

[[Программирование_на_С++_КНАД | Программирование на С++ (КНАД)]]

[[Python_для_сбора_и_анализа_данных_КНАД | Python для сбора и анализа данных (КНАД)]]

[[ИПР_КНАД_22 | Инструменты промышленной разработки (КНАД)]]

||

'''ПМИ'''

[[Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2021/2022_(пилотный_поток)| ТВиМС (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2021/2022_(основной_поток)| ТВиМС (основной поток)]]

[[Математический анализ 2021/2022 (пилотный поток) | Математический анализ - 2 (пилотный поток)]]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_-_2.1_(2021/22) Математический анализ - 2.1 (основной поток)]

[[Математический_анализ_-_2.2_(2021/22) | Математический анализ - 2.2 (основной поток)]]

[[MissingSemester2021/2022 | Инструменты промышленной разработки (The Missing Semester of your CS education)]]

[[Язык программирования C++ (углубленный курс) | Язык программирования C++ (углубленный курс)]]

[[Математическая логика | Математическая логика]]

[[Дифференциальные уравнения (ПМИ)]]

[[Алгоритмы и структуры данных 2 2021 | Алгоритмы и структуры данных 2]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2020/2021 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[CAOS-2021 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Основы_матричных_вычислений_2021/2022| Основы матричных вычислений 2021/2022]]

'''ПИ'''

[[Алгоритмы и структуры данных на ПИ 2021/2022 | Алгоритмы и структуры данных на ПИ]]

[[Теория вероятностей и математическая статистика 2021-2022 | Теория вероятностей и математическая статистика]]

[[НИС Методы и алгоритмы защиты информации | НИС Методы и алгоритмы защиты информации]]

'''ПАД'''

[[Discrete Mathematics 2 DSBA 2021/2022 | Discrete Mathematics 2 (DSBA)]]

[[Business_and_Management_in_Global_Context_2021/22 | Business and Management in Global Context (DSBA)]]

[[Statistics_DSBA_2021/2022 | Probability and Statistics (DSBA)]]

[[Differential_Equations_2021 | Differential Equations ]]

[[ACOS_DSBA_2021/2022 | Computer Architecture and Operating Systems (DSBA)]]

||

[https://www.notion.so/2021-2022-7374a6eeced2434288226a339bd5037f Курсовая работа]

'''ПМИ'''

[[Intro_to_DL_21/22 | Introduction to Deep Learning 21/22 ]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_21/22 | Безопасность компьютерных систем 21/22]]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A7%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_2022#.D0.A3.D1.87.D0.B5.D0.B1.D0.BD.D1.8B.D0.B9_.D0.BF.D0.BB.D0.B0.D0.BD Численные методы (2022)]

[[Методы_оптимизации_21/22 | Методы оптимизации 21/22]]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_22 Математическое моделирование]

[http://wiki.cs.hse.ru/NIS-TCS-20-21 НИС Теоретическая информатика]

[[time_series_modelling_21_22 | Моделирование временных рядов 21/22]]

[[Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS) 21/22 | Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS) 21/22]]

[[Comb2021_2022 | Комбинаторные конструкции в теоретической информатике]]

[[Машинное_обучение_1/2021_2022 | Машинное обучение 1]]

[[Theory of Computation 2021 | Theory of Computation]]

[http://math-info.hse.ru/s21/8 Прикладные дифференциальные уравнения]

[[Сбор_и_разметка_данных_для_машинного_обучения_21/22 | Сбор и разметка данных для машинного обучения 21/22]]

[[Промышленное_программирование_на_языке_Java/2022 | Промышленное программирование на языке Java]]

'''ПМИ / PC'''

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/5ca71a3b2b17452599f169468df43408 НИС Распределенные системы]

[[Database_Systems_2022 | Database Systems 2022]]

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/082aef7073a844afa4c1bf718a773d77 Распределенные системы]

[https://naorlov.notion.site/naorlov/Nets-2021-51931594039e40aeb9102b784d7a8e70 Компьютерные сети]

'''ПМИ / МОП'''

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2]]

[[Методы оптимизации в машинном обучении 2022| Методы оптимизации в машинном обучении 2022]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_3_курс_2021/2022 | НИС Машинное обучение и приложения 3 курс]]

[http://wiki.cs.hse.ru/Psmo_21_22 Прикладная статистика в машинном обучении 21/22]

[[Statistical_learning_theory_2021 | Statistical learning theory]]

'''ПИ'''

[[ML4SE_1 | НИС Машинное обучение для программной инженерии]]

[[Технологии прикладного анализа данных SAS | Технологии прикладного анализа данных SAS]]

'''ПАД'''

[http://wiki.cs.hse.ru/Time_Series_and_Stochastic_Processes_ada_21_22 Time series and stochastic processes 2021-22]

[https://github.com/xenakas/dsba_ecm_2021 Elements of Econometrics ]

[[Data Science Case Studies (JD SAS) 21/22 | Data Science Case Studies (JD SAS) 21/22]]

[[SAS Technologies for Data Mining | SAS Technologies for Data Mining]]
[[Optimization_Methods_2022 | Optimization Methods]]

||

[[Введение_в_дифференциальную_геометрию_2022 | Введение в дифференциальную геометрию 2022]]

[[Символьные_вычисления_21/22 | Символьные вычисления 21/22]]

[[Случайные_процессы_(зима_2022) | Случайные процессы (зима 2022) ]]

[[Методы_сжатия_и_передачи_медиаданных_21/22 | Методы сжатия и передачи медиаданных 21/22]]

[[Теория_и_практика_онлайн-экспериментов_21/22 | Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_21/22 | Безопасность компьютерных систем 21/22]]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D0%B9%D0%BD_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC_21/22 Дизайн систем]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D1%82%D0%B5%D0%BD%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2%D1%8B%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9 Основы тензорых вычислений]

[[Сбор_и_разметка_данных_для_машинного_обучения_21/22 | Сбор и разметка данных для машинного обучения 21/22]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2021 | Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_4_курс_2021/2022 | НИС Машинное обучение и приложения 4 курс]]

[https://artemova.notion.site/artemova/c88a68750cff4b509699fa127be11801 Глубинное обучение для текстовых данных 2021/2022]

[http://wiki.cs.hse.ru/LSML_2021/2022 Машинное обучение для больших данных 21/22]

[[Эффективные системы глубинного обучения 21/22|Эффективные системы глубинного обучения]]

'''ПМИ / РС'''

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2-0cd36b67b9f64182bfeabcda9ede647a НИС Распределенные системы 2]

[[msbdp_21 | Методы и системы обработки больших данных]]

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/cee4a50ac8cf4e328cefbd35cf822fa5 Облачные вычисления]

'''ПМИ / ТИ'''

[[InfTheory2021 | Теория информации]]

[[OWF2021 | Односторонние функции и их применения]]

[[ConvAppr22 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы ]]

'''ПАД'''

[[Statistics 4mr 2021-22 | Statistical Methods for Market Research (DSBA)]]

[[Decision Making Strategy]]

||

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_2022|ДГТВ]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей-2_2021/2022|ДГТВ-2]]

[[Теория_вычислений_2022|Теория вычислений]]

[[NonClassicalLogics|Факультатив "Неклассические логики" (3 модуль)]]

[[Криптография_на_решётках_21/22| Криптография на решётках]]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_%D0%91%D0%B8%D0%BE%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_1_%D0%B3%D0%BE%D0%B4_2021/22 Майнор Биоинформатика 1 год 2021/22]

[[Майнор_Биоинформатика_2_год_2021/22|Майнор Биоинформатика 2 год 2021/22]]

[[Введение_в_программирование_21/22_(майнор_ИАД) | Введение в программирование 21/22 (майнор ИАД)]]

[[Основы_машинного_обучения | Основы машинного обучения (майнор ИАД)]]

[[Основы_глубинного_обучения/2021_2022 | Основы глубинного обучения (майнор ИАД)]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных | Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД)]]

[[Функциональное_программирование_2019 | Функциональное программирование 2021]]

[[KotlinElective|Факультатив "Язык Kotlin" (ноя-дек 2021)]]

[[Dopglavy_DM_2022| Дополнительные главы дискретной математики]]

[[Факультатив_Data_Science_в_игровой_индустрии_(SAS) | Факультатив Data Science в игровой индустрии (SAS)]]

[[Факультатив_Анализ_данных_на_платформе_SAS | Факультатив Анализ данных на платформе SAS]]

[https://rroll.to/2D8yXl Основы и методология пикапа на ПМИ 2021/2022]

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==

=== 2 семестр ===
{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_Python,_%D0%B6%D1%83%D1%80%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_2022 Программирование на языке Python] || Журналистика || 2 курс || 4 модуль
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Программирование_на_Python_деп_медиа_2022 Программирование на языке Python] || Журналистика и Медиакоммуникации || 1 курс || 3 модуль
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Python_для_ОП_%22Психология%22_2021/2022 Программирование на языке Python] ||Психология || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Python_для_ОП_%22Экономика_и_статистика%22_и_ОП_%22География_глобальных_изменений%22_2021/2022 Программирование на языке Python] ||Экономика и статистика; География глобальных изменений || 2 курс || 3 модуль
|-
| [[Культура работы с данными]] ||Иностранные языки и межкультурная коммуникация || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[Машинное обучение на матфаке 2022|Машинное обучение]] || Математика || 3-4 модули || 3-4 модули
|-
| [[Введение_в_МО_БИ_21/22| Введение в машинное обучение]] || Бизнес-информатика || 3 курс || 3-4 модули
|-
| [[Excel для анализа данных 21-22]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация || 4 курс || 3 модуль
|-
| [[Введение в Data Science 21-22]] || УБ и МиРА || 2 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы программирования в Python (Мирэк) 2022 | Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модуль
|-
|[http://wiki.cs.hse.ru/Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B8_%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%A5%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D1%8F Python для извлечения и обработки данных] || Химия || 2 курс || 4 модуль
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Цифровая_грамотность_Городское_планирование_2021-2022 Цифровая грамотность] || Городское планирование || 1 курс || 4 модуль
|}

=== 1 семестр ===
{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%93%D0%B5%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%8F_2020/21 Цифровая грамотность] || География глобальных измерений и геоинформационные технологии || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая грамотность, Востоковедение 2021/2022| Цифровая грамотность]] || Востоковедение || 1 курс || 1-2 модули
|-
|[[Цифровая Грамотность ИКВиА 2021/2022 | Цифровая грамотность]] || ИКВиА || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%B2_%D0%B4%D0%B5%D1%8F%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%D1%8E%D1%80%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B0_2018-2019 Цифровая грамотность] || Юриспруденция || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%B2_%D0%B4%D0%B5%D1%8F%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%D1%8E%D1%80%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B0_2018-2019 Цифровая грамотность] || Юриспруденция:частное право || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%98%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_2021/2022 Цифровая грамотность] ||История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Цифровая_грамотность_Филология_2021/2022 Цифровая грамотность] || Филология || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_2020-21_(%D0%9A%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D1%83%D1%80%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F) Цифровая грамотность] || Культурология || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%94%D0%B5%D0%BF%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D0%9C%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%B0_2021-2022 Цифровая грамотность] || Медиакоммуникации и Журналистика || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Цифровая_грамотность_Философия_2021/2022 Цифровая грамотность] || Философия || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Основы_программирования_на_Python_осень_2021_матфак Основы программирования на Python] || Математика || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_R,_%D0%A1%D0%BE%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F Анализ данных в R] || Социология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D0%9C%D0%A1%D0%90%D0%A0-2_2020 Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателя] || Прикладные методы социального анализа рынков (магистратура) || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_(%D0%A4%D0%AD%D0%9D)_-_2021-2022 Машинное обучение] || Экономика || 3,4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Программирование_ЭкСтат_ГП | Программирование на языке Python ]] || Городское планирование, Экономика и статистика || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 2021/2022 | Основы анализа данных в международных отношениях]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B8_%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85 Python извлечение и обработка данных] || Клеточная и молекулярная биотехнология || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B2_Python_(%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F_2020) Основы программирования в Python ] || Политология || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Основы_работы_с_данными:_сбор,_анализ,_визуализация_(ОП_%22Журналистика%22) Основы работы с данными: сбор, анализ, визуализация] || Журналистика || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B2_Data_Science Data Science] || Экономика впечатлений: менеджмент в индустрии гостеприимства и туризме (магистратура) || 1 курс || 2 модуль
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_(%D1%81%D0%BE%D0%B2._%D0%B1%D0%B0%D0%BA._%D0%92%D0%A8%D0%AD-%D0%A0%D0%AD%D0%A8_2021) Машинное обучение] || Совместный бакалавриат НИУ ВШЭ и РЭШ || 3 курс || 1-2 модули
|-
|
|| Бакалавриат НИУ ВШЭ и Лондонского университета || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Data_Analysis_in_Economics_and_Finance_2020-2021 Data Analysis in Economics and Finance] || Бакалавриат НИУ ВШЭ и Лондонского университета || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Data_Analysis_in_Journalism_and_Political_Science_2020-2021 Data Analysis in Journalism and Political Science]|| Бакалавриат НИУ ВШЭ и Лондонского университета || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B2_%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D1%83%D1%80%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_2020_1%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BB%D1%8C Прикладные исследования в культурологии] || Прикладная культурология (магистратура) || 1 курс || 1 модуль
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B2%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F Программирование и лингвистические данные] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1, 2, 3, 4 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B2%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F Программирование и лингвистические данные] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1, 2, 3 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B2%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%B8_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8 Программирование и теория алгоритмов] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 3 курс || 2, 3, 4 модули
|-
| [https://github.com/daria-sa/NNmethods_ba_hse21-22/ Нейросетевые методы в обработке текстов] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1, 2, 3 модули
|-

|}

== Курсы магистратуры ФКН ==

{| class="wikitable"
|-
| [[Modern_Data_Analysis_2021_2022 | Modern Data Analysis]] || Data Science (Науки о данных) || 2 year
|-
| [[Project_Seminar_2021_2022 | Проектный семинар специализации ТИ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 year
|-
| [[Theory of Computation 2021 | Theory of Computation]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 year
|-
| [[ConvAppr22 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 year
|-
| [[RecSys_2021_2022 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД || 2 year
|-
| [[Stochastic_analysis_2021_2022 | Стохастический анализ 2021-2022]] || Math of Machine Learning || 1 year
|-
| [[Reinforcement_learning_2021_2022 | Математические основы обучения с подкреплением 2021-2022]] || Math of Machine Learning || 2 year
|-
| [[Theoretical_Computer_Science_2022 | Theoretical computer science 2021-2022]] || Theoretical computer science || PhD
|-
| [[Машинное_обучение_(современные_методы)-МОиВС-2021-2022 | Машинное обучение (современные методы)]] || Машинное обучение и высоконагруженные системы|| 1 year
|-
| [[Алгоритмы_и_структуры_данных-МОиВС-2021-2022 | Алгоритмы и структуры данных]] || Машинное обучение и высоконагруженные системы|| 1 year
|-
| [[Основы_промышленной_разработки-МОиВС-2021-2022 | Основы промышленной разработки]] || Машинное обучение и высоконагруженные системы|| 1 year
|-
| [[Глубинное обучение-МОиВС-2022-2023 | Глубинное обучение]] || Машинное обучение и высоконагруженные системы|| 1 year
|-
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Econ_probability_2021-22 Теория вероятностей и математическая статистика] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль
|-
| [[Динамическая оптимизация в экономике и финансах, фэн, 2021/22|Динамическая оптимизация в экономике и финансах]] || фэн, 3-4 курс || 1-2 модуль
|-
|}

= Архив до 2020/21 учебного года включительно =
[[Wiki ФКН/Архив]]

Linear Algebra (2022)

2022-09-11T19:14:11Z

Asryabykin: Asryabykin переименовал страницу Linear Algebra (2022) в Linear Algebra for Data Science (2022): Лучшее соответствие названию курса

#перенаправление [[Linear Algebra for Data Science (2022)]]

Linear Algebra for Data Science (2022)

2022-09-11T19:14:11Z

Asryabykin: Asryabykin переименовал страницу Linear Algebra (2022) в Linear Algebra for Data Science (2022): Лучшее соответствие названию курса

===General information===

One semester course. 6 credits.

Lecturer: [https://www.hse.ru/org/persons/64913 Dmitri Piontkovski]

Class teacher: [https://www.hse.ru/org/persons/35919212 Vsevolod Chernyshev]

[https://t.me/+z7HRpA1QZvViMWVi Telegram channel]

===Schedule===
{| class="wikitable"
|-
! Type !! Day of week !! Time !! Place
|-
| Lectures || Friday || 18:10-19:30 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|-
| Seminars || Friday || 19:40-21:00 || S224, Pokrovsky Blvd. 11 (Покровский б-р 11)
|}

===Grading system===

'''Final Grade''' = 0.5 * Test1 + 0.5 * Test2 + Bonus (for a talk, ≤ 5) + Bonus (for classes, ≤1..2)

'''Tests''': unique for everyone

'''Topics''' on which you can prepare a talk: on your own (based on your experience) or from list: ''will be published soon''

===Lectures===
All lectures you will find [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures.pdf here]
{| class="wikitable"
|-
! Lecture !! Date !! Topics !! Materials !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Lecture 1 || 09.09.22 || Distinctive features of applied linear algebra. Problems with real data. Pseudoinverse matrices. Skeletonization. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lecture1.pdf Click] || 7 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science GitHub link]
|-
| Lecture 2 || 16.09.22 || || || ||
|}

===Seminars===
{| class="wikitable"
|-
! Seminar!! Date !!Topics !! Materials !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Seminar 1 || 09.09.22 || Pseudoinverse matrices. Skeletonization. Singular value decomposition (SVD) || ''soon'' || || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science GitHub link]
|-
| Seminar 2 || 16.09.22 || || || ||
|}
===[https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/references.pdf References]===
===='''Main literature'''====
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A2%D1%8B%D1%80%D1%82%D1%8B%D1%88%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B8_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Тыртышников Е. Е. Матричный анализ и линейная алгебра. Учебное пособие. (2007)]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%91%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D1%88%D0%B5%D0%B2_%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D1%8B.pdf Беклемишев Д.В., Дополнительные главы линейной алгебры, СПБ, изд. Лань, 2008]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A8%D0%B5%D0%B2%D1%86%D0%BE%D0%B2_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Шевцов Г.С. Линейная алгебра: теория и прикладные аспекты: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003 (или другой год издания). 576 с]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Oliver_applied_linear_algebra.pdf Olver, P.J., and Shakiban, C. Applied linear algebra. 2nd edition. Springer, 2018]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Horn_matrix_analysis.pdf R. Horn and C. Jonson. Matrix analysis. 2nd edition. Cambridge Univ. Press, 2013]
===='''Additional literature'''====
* Винберг Э.Б., Курс алгебры, М., изд. МГУ, 2002 (и последующие издания);
* Бахвалов Н., Жидков Н., Кобельков Н., Численные методы, М., изд. Бином, 2003 (или другой год издания);
* Колмогоров А.Н., Фомин С.В., Элементы теории функций и функционального анализа, М., изд. Наука, 1976 (или другой год издания);
* Aleskerov F., Ersel H., Piontkovski D. Linear Algebra for Economists. Berlin—Heidelberg, Springer, 2011;
* Bryan, K. and Leise, T., 2006. The $25,000,000,000 eigenvector: The linear algebra behind Google. SIAM review, 48(3), pp.569-581;
* D. Cox, J. Little, and D. O’Shea. Ideals, varieties, and algorithms: an introduction to computational algebraic geometry and commutative algebra. Springer Science & Business Media, 2013.

Wiki ФКН

2022-09-10T22:31:24Z

Asryabykin: Добавил курс линейной алгебры для программы "Науки о данных"

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

== Курсы за 2022/23 учебный год ==

{| class="wikitable"
|-

! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|
'''ПМИ'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2022/2023_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный_поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2022/2023_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]

[[Математический_анализ_1_2022/2023_(основной_поток) | Математический анализ-1 (основной поток)]]

[[Математический_анализ_1_2022/2023_(пилотный_поток) | Математический анализ-1 (пилотный поток)]]

[[DM1base-2022-23 | Дискретная математика (ПМИ основной поток + ЭАД)]]

[[Дискретная_математика_(пилотный_поток) | Дискретная математика (пилотный поток)]]

[http://wiki.cs.hse.ru/Язык_программирования_Python_2022/2023_(основной_поток) Язык программирования Python 2022/2023 (основной_поток)]

'''ПИ'''

[[Дискретная математика 2022-2023 | Дискретная математика ]]

'''ПАД'''

[[LAaG DSBA 2022/2023 | LAaG (DSBA)]]

[[Discrete Mathematics DSBA 2022/2023 | Discrete Mathematics ]]

[[Introduction to Programming DSBA 2022/2023 | Introduction to Progarmming (DSBA)]]

'''КНАД'''

[[Дискретная_математика_КНАД 22/23| Дискретная математика (КНАД) ]]

[[Математический_анализ_КНАД 22/23| Математический анализ (КНАД) ]]

[[Линейная_алгебра_КНАД 22/23| Линейная алгебра (КНАД) ]]

[[Программирование_на_Python_КНАД 22/23| Программирование на Python (КНАД) ]]
||

'''ПМИ'''

[[Теория_вероятностей_2022/2023_(пилотный_поток)| Теория вероятностей (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2022/2023_(основной_поток)| Теория вероятностей (основной поток)]]

[[Математический_Анализ_2_на_ПМИ_2022/2023_(пилотный_поток) | Математический анализ - 2 (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_-_2_(2022/23) | Математический анализ - 2 (основной поток)]]

[[Язык_программирования_C%2B%2B_(углубленный_курс)_2022 | Язык программирования C++ (углубленный курс)]]

[[Математическая_логика_ПМИ_22/23 | Математическая логика ]]

[[Продвинутый_Python_2022/2023 | Продвинутый Python ]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2022/2023 | Алгоритмы и структуры данных - 2 ]]

[[Язык_программирования_Rust | Язык программирования Rust ]]

'''ПИ'''

'''ПАД'''

[[Discrete Mathematics 2 DSBA 2022/2023 | Discrete Mathematics 2 (DSBA)]]

[[Business_and_Management_in_Global_Context_22/23 | Business and Management in Global Context 22/23]]

'''КНАД'''

[[Алгебра КНАД 2022/2023 | Алгебра]]

[[Математический_анализ -- 2 (2022/23) | Математический анализ -- 2]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_КНАД 22/23 | Алгоритмы и структуры данных 2]]

[[Теория_вероятностей_КНАД 22/23 | Теория вероятностей ]]
||

'''ПМИ'''

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1]]

[[Theory of Computation 2022 | Theory of Computation]]

[[ Operation Research and Game Theory | Operation Research and Game Theory]]

[[ Statistical learning theory 2022 | Statistical Learning Theory]]

[[ Функциональное_программирование_22-23 | Функциональное программирование ]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2022/2023) | Основы тензорных вычислений ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении_22/23 | Прикладная статистика в машинном обучении 22/23]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_3_курс_2022/2023 | НИС Машинное обучение и приложения 3 курс]]

'''ПМИ / РС'''

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/a35a6a40088b44a7a9e374727a0f2548 Распределенные системы]

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/dbce4f5101ed47dca0b363122f139aac НИС Распределенные системы]

'''ПИ'''

'''ПАД'''

[[tssp-2022-23 | Time series and stochastic processes 2022-23]]

[https://github.com/xenakas/dsba_ecm_2022 Elements of Econometrics]

||

'''ПМИ'''

[[OWF2022 | Односторонние функции и их применения]]

[[InfTheory2022 | Теория информации]]

[[ Функциональное_программирование_22-23 | Функциональное программирование ]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2022/2023) | Основы тензорных вычислений ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_4_курс_2022/2023 | НИС Машинное обучение и приложения 4 курс]]

[[Глубинное_обучение_2022 | Глубинное обучение]]

[[Глубинное_обучение_в_анализе_графовых_данных_22/23 | Глубинное обучение в анализе графовых данных]]

'''ПИ'''

'''ПАД'''

[[ Statistics4MR-2022-23 | Statistics for Market Research 2022-23]]

||

[[Майнор_Биоинформатика_1_год_2022/23 | Биоинформатика 1 год 2022/23]]

[[Майнор Биоинформатика 2 год 2022/23 | Биоинформатика 2 год]]

[[Основы_глубинного_обучения | Основы глубинного обучения (майнор ИАД)]]

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==

=== 1 семестр ===
{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[Цифровая грамотность для международных отношений 22/23 | Цифровая грамотность для международных отношений 22/23]] || || ||

|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%BC%D0%B5%D0%B6%D0%B4%D1%83%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BE%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%D1%85_22/23#.D0.9D.D0.B5.D0.BE.D0.B1.D1.85.D0.BE.D0.B4.D0.B8.D0.BC.D1.8B.D0.B5_.D1.81.D1.81.D1.8B.D0.BB.D0.BA.D0.B8 Основы анализа данных для международных отношений 22/23] || || ||

|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_Python_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2022_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%B0%D0%BA#.D0.9F.D1.80.D0.B0.D0.B2.D0.B8.D0.BB.D0.B0_.D0.B4.D0.B5.D0.B4.D0.BB.D0.B0.D0.B9.D0.BD.D0.BE.D0.B2 Основы программирования на Python осень 2022 матфак] || || ||

|-
| [[Анализ данных 2022 (ОП "Журналистика" и "Медиакоммуникации") | Анализ данных]] || Журналистика, Медиакоммуникации || 2 курс || 1-2 модуль
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==
{| class="wikitable"
|-
| [[Ликбез_разработчика_(2022) | Ликбез разработчика]] || Машинное обучение и высоконагруженные системы|| 1 year
|-
| [[RecSys_2022_2023 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД || 2 year
|-
| [[Linear_Algebra_(2022) | Linear Algebra for Data Science]] || Data Science || 1 year
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[econ_probability_2022-23|Теория вероятностей и математическая статистика]] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль
|-
| [[econ_dynamic_opt_2022-23|Динамическая оптимизация в экономике и финансах]] || фэн, 3-4 курс || 1-2 модуль
|-
| [[icef-dse-2022-23|Data Science for Economics 2022-23]] ||icef, 3-4 year || 1-2 module
|-
| [[Лицей ВШЭ. Практикум по программированию 10 класс 2022-23 | Лицей ВШЭ. Практикум по программированию 10 класс]] || Лицей ВШЭ || 10 класс
|-
|}

= Архив =

== Курсы за 2021/22 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-

! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|
'''ПМИ'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2021/2022_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный_поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2021/2022_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2021/2022_(пилотный_поток) | Алгебра (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2021/2022_(основной_поток) | Алгебра (основной поток)]]

[[Математический_Анализ_1_на_ПМИ_2021/2022_(пилотный_поток) | Математический анализ 1 (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_1_2021/2022_(основной_поток) | Математический анализ-1 (основной поток)]]

[[DM1-2021-22 | Дискретная математика]]

[http://wiki.cs.hse.ru/Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2021/2022_(основной_поток) Основы и методология программирования 2021/2022 (основной поток)]

[[Алгоритмы и структуры данных пилотный поток 2021/2022 | Алгоритмы и структуры данных пилотный поток 2021/2022]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 основной поток 2021/2022 (4 модуль) | Алгоритмы и структуры данных 1 основной поток 2021/2022 (4 модуль)]]

'''ПИ'''

[[DM1-SE-2021-22 | Дискретная математика-1 ПИ]]

[http://hsealgebra22.wikidot.com/ Алгебра 2021/2022 ПИ wikidot]

[[Алгебра 2021/2022 ПИ | Алгебра 2021/2022 ПИ]]

'''ПАД'''

[[Algebra_DSBA_2021/2022 | Algebra DSBA]]

[[Discrete Mathematics DSBA 2021/2022 | Discrete Mathematics (DSBA)]]

[[LAaG DSBA 2021/2022 | LAaG (DSBA)]]

[[Calculus DSBA 2021/2022 | Calculus (DSBA)]]

[[Introduction to Programming DSBA 2021/2022 | Introduction to Programming (DSBA)]]

'''КНАД'''

[[Математический_анализ_(КНАД) | Математический анализ (КНАД)]]

[[Линейная алгебра_(КНАД) | Линейная алгебра (КНАД)]]

[[Программирование_на_Python | Программирование на Python (КНАД)]]

[[Дискретная_математика_КНАД | Дискретная математика (КНАД)]]

[[Алгоритмы и структуры данных-1 2021/2022 4 модуль (КНАД) | Алгоритмы и структуры данных (КНАД)]]

[[Программирование_на_С++_КНАД | Программирование на С++ (КНАД)]]

[[Python_для_сбора_и_анализа_данных_КНАД | Python для сбора и анализа данных (КНАД)]]

[[ИПР_КНАД_22 | Инструменты промышленной разработки (КНАД)]]

||

'''ПМИ'''

[[Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2021/2022_(пилотный_поток)| ТВиМС (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2021/2022_(основной_поток)| ТВиМС (основной поток)]]

[[Математический анализ 2021/2022 (пилотный поток) | Математический анализ - 2 (пилотный поток)]]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_-_2.1_(2021/22) Математический анализ - 2.1 (основной поток)]

[[Математический_анализ_-_2.2_(2021/22) | Математический анализ - 2.2 (основной поток)]]

[[MissingSemester2021/2022 | Инструменты промышленной разработки (The Missing Semester of your CS education)]]

[[Язык программирования C++ (углубленный курс) | Язык программирования C++ (углубленный курс)]]

[[Математическая логика | Математическая логика]]

[[Дифференциальные уравнения (ПМИ)]]

[[Алгоритмы и структуры данных 2 2021 | Алгоритмы и структуры данных 2]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2020/2021 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[CAOS-2021 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Основы_матричных_вычислений_2021/2022| Основы матричных вычислений 2021/2022]]

'''ПИ'''

[[Алгоритмы и структуры данных на ПИ 2021/2022 | Алгоритмы и структуры данных на ПИ]]

[[Теория вероятностей и математическая статистика 2021-2022 | Теория вероятностей и математическая статистика]]

[[НИС Методы и алгоритмы защиты информации | НИС Методы и алгоритмы защиты информации]]

'''ПАД'''

[[Discrete Mathematics 2 DSBA 2021/2022 | Discrete Mathematics 2 (DSBA)]]

[[Business_and_Management_in_Global_Context_2021/22 | Business and Management in Global Context (DSBA)]]

[[Statistics_DSBA_2021/2022 | Probability and Statistics (DSBA)]]

[[Differential_Equations_2021 | Differential Equations ]]

[[ACOS_DSBA_2021/2022 | Computer Architecture and Operating Systems (DSBA)]]

||

[https://www.notion.so/2021-2022-7374a6eeced2434288226a339bd5037f Курсовая работа]

'''ПМИ'''

[[Intro_to_DL_21/22 | Introduction to Deep Learning 21/22 ]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_21/22 | Безопасность компьютерных систем 21/22]]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A7%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_2022#.D0.A3.D1.87.D0.B5.D0.B1.D0.BD.D1.8B.D0.B9_.D0.BF.D0.BB.D0.B0.D0.BD Численные методы (2022)]

[[Методы_оптимизации_21/22 | Методы оптимизации 21/22]]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_22 Математическое моделирование]

[http://wiki.cs.hse.ru/NIS-TCS-20-21 НИС Теоретическая информатика]

[[time_series_modelling_21_22 | Моделирование временных рядов 21/22]]

[[Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS) 21/22 | Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS) 21/22]]

[[Comb2021_2022 | Комбинаторные конструкции в теоретической информатике]]

[[Машинное_обучение_1/2021_2022 | Машинное обучение 1]]

[[Theory of Computation 2021 | Theory of Computation]]

[http://math-info.hse.ru/s21/8 Прикладные дифференциальные уравнения]

[[Сбор_и_разметка_данных_для_машинного_обучения_21/22 | Сбор и разметка данных для машинного обучения 21/22]]

[[Промышленное_программирование_на_языке_Java/2022 | Промышленное программирование на языке Java]]

'''ПМИ / PC'''

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/5ca71a3b2b17452599f169468df43408 НИС Распределенные системы]

[[Database_Systems_2022 | Database Systems 2022]]

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/082aef7073a844afa4c1bf718a773d77 Распределенные системы]

[https://naorlov.notion.site/naorlov/Nets-2021-51931594039e40aeb9102b784d7a8e70 Компьютерные сети]

'''ПМИ / МОП'''

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2]]

[[Методы оптимизации в машинном обучении 2022| Методы оптимизации в машинном обучении 2022]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_3_курс_2021/2022 | НИС Машинное обучение и приложения 3 курс]]

[http://wiki.cs.hse.ru/Psmo_21_22 Прикладная статистика в машинном обучении 21/22]

[[Statistical_learning_theory_2021 | Statistical learning theory]]

'''ПИ'''

[[ML4SE_1 | НИС Машинное обучение для программной инженерии]]

[[Технологии прикладного анализа данных SAS | Технологии прикладного анализа данных SAS]]

'''ПАД'''

[http://wiki.cs.hse.ru/Time_Series_and_Stochastic_Processes_ada_21_22 Time series and stochastic processes 2021-22]

[https://github.com/xenakas/dsba_ecm_2021 Elements of Econometrics ]

[[Data Science Case Studies (JD SAS) 21/22 | Data Science Case Studies (JD SAS) 21/22]]

[[SAS Technologies for Data Mining | SAS Technologies for Data Mining]]
[[Optimization_Methods_2022 | Optimization Methods]]

||

[[Введение_в_дифференциальную_геометрию_2022 | Введение в дифференциальную геометрию 2022]]

[[Символьные_вычисления_21/22 | Символьные вычисления 21/22]]

[[Случайные_процессы_(зима_2022) | Случайные процессы (зима 2022) ]]

[[Методы_сжатия_и_передачи_медиаданных_21/22 | Методы сжатия и передачи медиаданных 21/22]]

[[Теория_и_практика_онлайн-экспериментов_21/22 | Теория и практика онлайн-экспериментов 21/22]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_21/22 | Безопасность компьютерных систем 21/22]]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%94%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D0%B9%D0%BD_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC_21/22 Дизайн систем]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D1%82%D0%B5%D0%BD%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2%D1%8B%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9 Основы тензорых вычислений]

[[Сбор_и_разметка_данных_для_машинного_обучения_21/22 | Сбор и разметка данных для машинного обучения 21/22]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2021 | Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_4_курс_2021/2022 | НИС Машинное обучение и приложения 4 курс]]

[https://artemova.notion.site/artemova/c88a68750cff4b509699fa127be11801 Глубинное обучение для текстовых данных 2021/2022]

[http://wiki.cs.hse.ru/LSML_2021/2022 Машинное обучение для больших данных 21/22]

[[Эффективные системы глубинного обучения 21/22|Эффективные системы глубинного обучения]]

'''ПМИ / РС'''

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2-0cd36b67b9f64182bfeabcda9ede647a НИС Распределенные системы 2]

[[msbdp_21 | Методы и системы обработки больших данных]]

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/cee4a50ac8cf4e328cefbd35cf822fa5 Облачные вычисления]

'''ПМИ / ТИ'''

[[InfTheory2021 | Теория информации]]

[[OWF2021 | Односторонние функции и их применения]]

[[ConvAppr22 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы ]]

'''ПАД'''

[[Statistics 4mr 2021-22 | Statistical Methods for Market Research (DSBA)]]

[[Decision Making Strategy]]

||

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_2022|ДГТВ]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей-2_2021/2022|ДГТВ-2]]

[[Теория_вычислений_2022|Теория вычислений]]

[[NonClassicalLogics|Факультатив "Неклассические логики" (3 модуль)]]

[[Криптография_на_решётках_21/22| Криптография на решётках]]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_%D0%91%D0%B8%D0%BE%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_1_%D0%B3%D0%BE%D0%B4_2021/22 Майнор Биоинформатика 1 год 2021/22]

[[Майнор_Биоинформатика_2_год_2021/22|Майнор Биоинформатика 2 год 2021/22]]

[[Введение_в_программирование_21/22_(майнор_ИАД) | Введение в программирование 21/22 (майнор ИАД)]]

[[Основы_машинного_обучения | Основы машинного обучения (майнор ИАД)]]

[[Основы_глубинного_обучения/2021_2022 | Основы глубинного обучения (майнор ИАД)]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных | Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД)]]

[[Функциональное_программирование_2019 | Функциональное программирование 2021]]

[[KotlinElective|Факультатив "Язык Kotlin" (ноя-дек 2021)]]

[[Dopglavy_DM_2022| Дополнительные главы дискретной математики]]

[[Факультатив_Data_Science_в_игровой_индустрии_(SAS) | Факультатив Data Science в игровой индустрии (SAS)]]

[[Факультатив_Анализ_данных_на_платформе_SAS | Факультатив Анализ данных на платформе SAS]]

[https://rroll.to/2D8yXl Основы и методология пикапа на ПМИ 2021/2022]

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==

=== 2 семестр ===
{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_Python,_%D0%B6%D1%83%D1%80%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_2022 Программирование на языке Python] || Журналистика || 2 курс || 4 модуль
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Программирование_на_Python_деп_медиа_2022 Программирование на языке Python] || Журналистика и Медиакоммуникации || 1 курс || 3 модуль
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Python_для_ОП_%22Психология%22_2021/2022 Программирование на языке Python] ||Психология || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Python_для_ОП_%22Экономика_и_статистика%22_и_ОП_%22География_глобальных_изменений%22_2021/2022 Программирование на языке Python] ||Экономика и статистика; География глобальных изменений || 2 курс || 3 модуль
|-
| [[Культура работы с данными]] ||Иностранные языки и межкультурная коммуникация || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[Машинное обучение на матфаке 2022|Машинное обучение]] || Математика || 3-4 модули || 3-4 модули
|-
| [[Введение_в_МО_БИ_21/22| Введение в машинное обучение]] || Бизнес-информатика || 3 курс || 3-4 модули
|-
| [[Excel для анализа данных 21-22]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация || 4 курс || 3 модуль
|-
| [[Введение в Data Science 21-22]] || УБ и МиРА || 2 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы программирования в Python (Мирэк) 2022 | Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модуль
|-
|[http://wiki.cs.hse.ru/Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B8_%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%A5%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D1%8F Python для извлечения и обработки данных] || Химия || 2 курс || 4 модуль
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Цифровая_грамотность_Городское_планирование_2021-2022 Цифровая грамотность] || Городское планирование || 1 курс || 4 модуль
|}

=== 1 семестр ===
{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%93%D0%B5%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%8F_2020/21 Цифровая грамотность] || География глобальных измерений и геоинформационные технологии || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая грамотность, Востоковедение 2021/2022| Цифровая грамотность]] || Востоковедение || 1 курс || 1-2 модули
|-
|[[Цифровая Грамотность ИКВиА 2021/2022 | Цифровая грамотность]] || ИКВиА || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%B2_%D0%B4%D0%B5%D1%8F%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%D1%8E%D1%80%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B0_2018-2019 Цифровая грамотность] || Юриспруденция || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%D0%B2_%D0%B4%D0%B5%D1%8F%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%D1%8E%D1%80%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B0_2018-2019 Цифровая грамотность] || Юриспруденция:частное право || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%98%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_2021/2022 Цифровая грамотность] ||История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Цифровая_грамотность_Филология_2021/2022 Цифровая грамотность] || Филология || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_2020-21_(%D0%9A%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D1%83%D1%80%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F) Цифровая грамотность] || Культурология || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%94%D0%B5%D0%BF%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D0%9C%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%B0_2021-2022 Цифровая грамотность] || Медиакоммуникации и Журналистика || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Цифровая_грамотность_Философия_2021/2022 Цифровая грамотность] || Философия || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Основы_программирования_на_Python_осень_2021_матфак Основы программирования на Python] || Математика || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_R,_%D0%A1%D0%BE%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F Анализ данных в R] || Социология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D0%9C%D0%A1%D0%90%D0%A0-2_2020 Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателя] || Прикладные методы социального анализа рынков (магистратура) || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_(%D0%A4%D0%AD%D0%9D)_-_2021-2022 Машинное обучение] || Экономика || 3,4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Программирование_ЭкСтат_ГП | Программирование на языке Python ]] || Городское планирование, Экономика и статистика || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 2021/2022 | Основы анализа данных в международных отношениях]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B8_%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B8_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85 Python извлечение и обработка данных] || Клеточная и молекулярная биотехнология || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B2_Python_(%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F_2020) Основы программирования в Python ] || Политология || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Основы_работы_с_данными:_сбор,_анализ,_визуализация_(ОП_%22Журналистика%22) Основы работы с данными: сбор, анализ, визуализация] || Журналистика || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B2_Data_Science Data Science] || Экономика впечатлений: менеджмент в индустрии гостеприимства и туризме (магистратура) || 1 курс || 2 модуль
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_(%D1%81%D0%BE%D0%B2._%D0%B1%D0%B0%D0%BA._%D0%92%D0%A8%D0%AD-%D0%A0%D0%AD%D0%A8_2021) Машинное обучение] || Совместный бакалавриат НИУ ВШЭ и РЭШ || 3 курс || 1-2 модули
|-
|
|| Бакалавриат НИУ ВШЭ и Лондонского университета || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Data_Analysis_in_Economics_and_Finance_2020-2021 Data Analysis in Economics and Finance] || Бакалавриат НИУ ВШЭ и Лондонского университета || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Data_Analysis_in_Journalism_and_Political_Science_2020-2021 Data Analysis in Journalism and Political Science]|| Бакалавриат НИУ ВШЭ и Лондонского университета || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B2_%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D1%83%D1%80%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_2020_1%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BB%D1%8C Прикладные исследования в культурологии] || Прикладная культурология (магистратура) || 1 курс || 1 модуль
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B2%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F Программирование и лингвистические данные] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1, 2, 3, 4 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B8%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B2%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F Программирование и лингвистические данные] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1, 2, 3 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B2%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%B8_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8 Программирование и теория алгоритмов] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 3 курс || 2, 3, 4 модули
|-
| [https://github.com/daria-sa/NNmethods_ba_hse21-22/ Нейросетевые методы в обработке текстов] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1, 2, 3 модули
|-

|}

== Курсы магистратуры ФКН ==

{| class="wikitable"
|-
| [[Modern_Data_Analysis_2021_2022 | Modern Data Analysis]] || Data Science (Науки о данных) || 2 year
|-
| [[Project_Seminar_2021_2022 | Проектный семинар специализации ТИ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 year
|-
| [[Theory of Computation 2021 | Theory of Computation]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 year
|-
| [[ConvAppr22 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 year
|-
| [[RecSys_2021_2022 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД || 2 year
|-
| [[Stochastic_analysis_2021_2022 | Стохастический анализ 2021-2022]] || Math of Machine Learning || 1 year
|-
| [[Reinforcement_learning_2021_2022 | Математические основы обучения с подкреплением 2021-2022]] || Math of Machine Learning || 2 year
|-
| [[Theoretical_Computer_Science_2022 | Theoretical computer science 2021-2022]] || Theoretical computer science || PhD
|-
| [[Машинное_обучение_(современные_методы)-МОиВС-2021-2022 | Машинное обучение (современные методы)]] || Машинное обучение и высоконагруженные системы|| 1 year
|-
| [[Алгоритмы_и_структуры_данных-МОиВС-2021-2022 | Алгоритмы и структуры данных]] || Машинное обучение и высоконагруженные системы|| 1 year
|-
| [[Основы_промышленной_разработки-МОиВС-2021-2022 | Основы промышленной разработки]] || Машинное обучение и высоконагруженные системы|| 1 year
|-
| [[Глубинное обучение-МОиВС-2022-2023 | Глубинное обучение]] || Машинное обучение и высоконагруженные системы|| 1 year
|-
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Econ_probability_2021-22 Теория вероятностей и математическая статистика] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль
|-
| [[Динамическая оптимизация в экономике и финансах, фэн, 2021/22|Динамическая оптимизация в экономике и финансах]] || фэн, 3-4 курс || 1-2 модуль
|-
|}

= Архив до 2020/21 учебного года включительно =
[[Wiki ФКН/Архив]]

Linear Algebra for Data Science (2022)

2022-09-10T22:25:21Z

Asryabykin: Убрал сноску, которая почему-то не работает(

=Linear Algebra for Data Science=

===General information===

One semester course. 6 credits.

Lecturer: [https://www.hse.ru/org/persons/64913 Dmitri Piontkovski]

Class teacher: [https://www.hse.ru/org/persons/35919212 Vsevolod Chernyshev]

[https://t.me/+z7HRpA1QZvViMWVi Telegram channel]

===Schedule===
{| class="wikitable"
|-
! Type !! Time !! Place
|-
| Lectures || 18:10-19:30 || S224, Покровский б-р, д. 11
|-
| Seminars || 19:40-21:00 || S224, Покровский б-р, д. 11
|}

===Grading system===

'''Final Grade''' = 0.5 * Test1 + 0.5 * Test2 + Bonus (for a talk, ≤ 5) + Bonus (for classes, ≤1..2)

'''Tests''': unique for everyone

'''Topics''' on which you can prepare a talk: on your own (based on your experience) or from list: ''will be published soon''

===Lectures===
All lectures you will find [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures.pdf here]
{| class="wikitable"
|-
! Lecture !! Date !! Topics !! Materials !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Lecture 1 || 09.09.22 || Distinctive features of applied linear algebra. Problems with real data. Pseudoinverse matrices. Skeletonization. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lecture1.pdf Click] || 7 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science GitHub link]
|-
| Lecture 2 || 16.09.22 || || || ||
|}

===Seminars===
{| class="wikitable"
|-
! Seminar!! Date !!Topics !! Materials !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Seminar 1 || 09.09.22 || Pseudoinverse matrices. Skeletonization. Singular value decomposition (SVD) || ''soon'' || || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science GitHub link]
|-
| Seminar 2 || 16.09.22 || || || ||
|}
===[https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/references.pdf References]===
===='''Main literature'''====
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A2%D1%8B%D1%80%D1%82%D1%8B%D1%88%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B8_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Тыртышников Е. Е. Матричный анализ и линейная алгебра. Учебное пособие. (2007)]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%91%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D1%88%D0%B5%D0%B2_%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D1%8B.pdf Беклемишев Д.В., Дополнительные главы линейной алгебры, СПБ, изд. Лань, 2008]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A8%D0%B5%D0%B2%D1%86%D0%BE%D0%B2_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Шевцов Г.С. Линейная алгебра: теория и прикладные аспекты: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003 (или другой год издания). 576 с]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Oliver_applied_linear_algebra.pdf Olver, P.J., and Shakiban, C. Applied linear algebra. 2nd edition. Springer, 2018]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Horn_matrix_analysis.pdf R. Horn and C. Jonson. Matrix analysis. 2nd edition. Cambridge Univ. Press, 2013]
===='''Additional literature'''====
* Винберг Э.Б., Курс алгебры, М., изд. МГУ, 2002 (и последующие издания);
* Бахвалов Н., Жидков Н., Кобельков Н., Численные методы, М., изд. Бином, 2003 (или другой год издания);
* Колмогоров А.Н., Фомин С.В., Элементы теории функций и функционального анализа, М., изд. Наука, 1976 (или другой год издания);
* Aleskerov F., Ersel H., Piontkovski D. Linear Algebra for Economists. Berlin—Heidelberg, Springer, 2011;
* Bryan, K. and Leise, T., 2006. The $25,000,000,000 eigenvector: The linear algebra behind Google. SIAM review, 48(3), pp.569-581;
* D. Cox, J. Little, and D. O’Shea. Ideals, varieties, and algorithms: an introduction to computational algebraic geometry and commutative algebra. Springer Science & Business Media, 2013.

Linear Algebra for Data Science (2022)

2022-09-10T22:24:43Z

Asryabykin: Создал страницу, добавил общую информацию, расписание, формулу оценивания, лекции, семинары и литературу.

=Linear Algebra for Data Science=

===General information===

One semester course. 6 credits.

Lecturer: [https://www.hse.ru/org/persons/64913 Dmitri Piontkovski]

Class teacher: [https://www.hse.ru/org/persons/35919212 Vsevolod Chernyshev]

[https://t.me/+z7HRpA1QZvViMWVi Telegram channel]

===Schedule===
{| class="wikitable"
|-
! Type !! Time !! Place
|-
| Lectures || 18:10-19:30 || S224, Покровский б-р, д. 11
|-
| Seminars || 19:40-21:00 || S224, Покровский б-р, д. 11
|}

===Grading system===

'''Final Grade''' = 0.5 * Test1<ref>Unique homework for each student</ref> + 0.5 * Test2 + Bonus (for a talk, ≤ 5) + Bonus (for classes, ≤1..2)

'''Tests''': unique for everyone

'''Topics''' on which you can prepare a talk: on your own (based on your experience) or from list: ''will be published soon''

===Lectures===
All lectures you will find [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lectures.pdf here]
{| class="wikitable"
|-
! Lecture !! Date !! Topics !! Materials !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Lecture 1 || 09.09.22 || Distinctive features of applied linear algebra. Problems with real data. Pseudoinverse matrices. Skeletonization. || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/lecture1.pdf Click] || 7 min read || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science GitHub link]
|-
| Lecture 2 || 16.09.22 || || || ||
|}

===Seminars===
{| class="wikitable"
|-
! Seminar!! Date !!Topics !! Materials !! Reading time !! GitHub (for changes)
|-
| Seminar 1 || 09.09.22 || Pseudoinverse matrices. Skeletonization. Singular value decomposition (SVD) || ''soon'' || || [https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science GitHub link]
|-
| Seminar 2 || 16.09.22 || || || ||
|}
===[https://github.com/addicted-by/hse_courses/tree/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/references.pdf References]===
===='''Main literature'''====
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A2%D1%8B%D1%80%D1%82%D1%8B%D1%88%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B8_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Тыртышников Е. Е. Матричный анализ и линейная алгебра. Учебное пособие. (2007)]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%91%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D1%88%D0%B5%D0%B2_%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D1%8B_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D1%8B.pdf Беклемишев Д.В., Дополнительные главы линейной алгебры, СПБ, изд. Лань, 2008]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/%D0%A8%D0%B5%D0%B2%D1%86%D0%BE%D0%B2_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0.pdf Шевцов Г.С. Линейная алгебра: теория и прикладные аспекты: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003 (или другой год издания). 576 с]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Oliver_applied_linear_algebra.pdf Olver, P.J., and Shakiban, C. Applied linear algebra. 2nd edition. Springer, 2018]
* [https://github.com/addicted-by/hse_courses/raw/main/1st_year/term1/module1/linear_algebra_data_science/references/Horn_matrix_analysis.pdf R. Horn and C. Jonson. Matrix analysis. 2nd edition. Cambridge Univ. Press, 2013]
===='''Additional literature'''====
* Винберг Э.Б., Курс алгебры, М., изд. МГУ, 2002 (и последующие издания);
* Бахвалов Н., Жидков Н., Кобельков Н., Численные методы, М., изд. Бином, 2003 (или другой год издания);
* Колмогоров А.Н., Фомин С.В., Элементы теории функций и функционального анализа, М., изд. Наука, 1976 (или другой год издания);
* Aleskerov F., Ersel H., Piontkovski D. Linear Algebra for Economists. Berlin—Heidelberg, Springer, 2011;
* Bryan, K. and Leise, T., 2006. The $25,000,000,000 eigenvector: The linear algebra behind Google. SIAM review, 48(3), pp.569-581;
* D. Cox, J. Little, and D. O’Shea. Ideals, varieties, and algorithms: an introduction to computational algebraic geometry and commutative algebra. Springer Science & Business Media, 2013.