Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

GMML-2024-25

2025-01-09T13:15:13Z

Dderkach: Новая страница: «Generative Modeling 2024-25»

Generative Modeling 2024-25

Генеративные модели в машинном обучении 2022

2022-01-13T08:10:21Z

Dderkach: Новая страница: «== О курсе == Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле. Кур…»

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле. Курс читается по выбору.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/148813333 Деркач Денис Александрович]
Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/190912317 Рыжиков Артём Сергеевич], [https://www.hse.ru/staff/mrartemev Артемьев Максим Радикович]

Опрос про оптимальное время семинаров: https://docs.google.com/forms/d/13XKE-6cFgtJgPhHC3H1YXZoHQeUR1I7DPQNiDRfC18o/edit

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: [https://t.me/+Rx6fvVR7nxc3MThi Общая группа курса ГМ-21/22]

Гитхаб курса: https://github.com/HSE-LAMBDA/HSE_DeepGenModels

Anytask курса: TBD
Сайт курса: https://www.notion.so/HSE-Generative-4ba9fa3db4f341d98cfa2bfe2c04ad1f

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

==== Домашние задания ====

В рамках курса после каждой темы будет выдаваться домашняя работа содержащая теоретические и/или практические задачи по материалам прошедших занятий.

* На выполнение ДЗ отводится 2 недели. За решения отправленные после дедлайна начисляется 0 баллов.
* Каждое ДЗ оценивается по шкале от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5 баллов.
* Итоговая оценка за ДЗ считается как среднее арифметическое округленное до ближайшего целого или половинного балла.

Одним из домашних заданий является "проект" -- реализация существующей статьи, принятой на ведущую конференцию.

====Экзамен====

Устный экзамен по всем темам модуля оценивается от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.

====Итоговая оценка за курс====

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:

Oитог = 0.8 * Oнакопл + 0.2 * Оэкз

Дополнительные главы прикладной статистики (2021/22)

2022-01-10T07:51:59Z

Dderkach: Initial

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3-4 модулях.

'''Лектор:''' Деркач Денис Александрович

Лекции проходят по понедельникам в 16:20 (онлайн).

'''Семинарист:''' Белавин Владислав Сергеевич

Семинары проходят по понедельникам в 18:10 (онлайн).

'''Ассистент:''' Петров Андрей Иванович

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: [https://t.me/+0sog9DL9glAxZWVi инвайт]

Гитхаб курса: [https://gitlab.com/lambda-hse/hse-stats-course-2022 hse-stat-course-2022]

Anytask курса: TBD

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

В рамках курса будет выдано 4 домашние работы содержащая теоретические и практические задачи по материалам прошедших занятий.

* На выполнение ДЗ отводится 2 недели. За решения отправленные после дедлайна начисляется 0 баллов.
* Каждое ДЗ оценивается по шкале от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5 баллов.
* Итоговая оценка за ДЗ считается как среднее арифметическое округленное до ближайшего целого или половинного балла.

====Коллоквиум====

За коллоквиум ставится оценка от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.
Проводится в форме ответа на вопросы.

====Экзамен====

За экзамен ставится оценка от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.
Проводится в форме ответа на вопросы.

====Итоговая оценка за курс====

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:

Oитог = 4x0.2 * OДЗ + 0.1 * Околок + 0.1 * Оэкз

==Лекции и семинары==

==Домашние задания==

Все домашние задания сдавать в Anytask курса.

==Полезные материалы==

1. [https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/ Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. Springer, 2001.]

2. [https://www.dropbox.com/s/nrempaxwtf0hbqg/Wasserman%20L.%20All%20of%20Nonparametric%20Statistics.pdf?dl=0 Wasserman L. All of Nonparametric Statistics. Springer, 2006.]

3. [https://www.dropbox.com/s/fwat2tikn9wkqre/Bishop%20C.M.%20Pattern%20recognition%20and%20machine%20learning.pdf?dl=0 Bishop C.M. Pattern recognition and machine learning. Springer, 2006.]

4. [https://www.dropbox.com/s/h0kaiix6y3g3yzl/David%20Mackay%20J.C.%20Information%20theory%2C%20inference%2C%20and%20learning%20algorithms..pdf?dl=0 David Mackay J.C. Information theory, inference, and learning algorithms. Cambridge, 2007.]

5. [https://www.dropbox.com/s/3dyw3c4bv5bl2xw/Grimmett%20G.%2C%20Stirzaker%20D.%20Probability%20and%20Random%20Processes.djvu?dl=0 Grimmett G., Stirzaker D. Probability and Random Processes. Oxford University Press, 2001.]

6. [https://www.dropbox.com/s/r8wcms7vszqd8tv/Forrester%20A.%2C%20Sobester%20A.%2C%20Keane%20A.%20Engineering%20Design%20via%20Surrogate%20Modelling.pdf?dl=0 Forrester A., Sobester A., Keane A. Engineering Design via Surrogate Modelling. A Practical Guide. Wiley, 2008.]

7. [https://www.dropbox.com/s/f07k3k9ak8b4wbq/Lee%20J.A.%2C%20Verleysen%20M.%20Nonlinear%20Dimensionality%20Reduction.pdf?dl=0 Lee J.A., Verleysen M. Nonlinear Dimensionality Reduction. Springer, 2007.]

8. [https://www.dropbox.com/s/izx6kbyd3jcz162/Wang%20G.G.%2C%20Shan%20S.%20Review%20of%20Metamodeling%20Techniques%20in%20Support%20of%20Engineering%20Design%20Optimization.pdf?dl=0 Wang G.G., Shan S. Review of Metamodeling Techniques in Support of Engineering Design Optimization // Journal of Mechanical Design, Vol. 129, No. 4, pp. 370-380, 2007.]

9. [https://www.dropbox.com/s/13vgwzjhfygcui3/Deconinck%2C%20Periaux%2C%20Giannakoglou%20%28eds.%29.%20Optimization%20method%20and%20tools%20for%20multicriteria%20multidisciplinary%20design.pdf?dl=0 Deconinck, Periaux, Giannakoglou (eds.). Optimization method and tools for multicriteria/multidisciplinary design. Applications to aeronautics and turbomachinary // von Karman Institute for Fluid Dynamics, Lecture Series 2004-07, 2004.]

10. [https://www.dropbox.com/s/f8hl8iliswk2fgv/%D0%9B%D0%B0%D0%B3%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%BD%20%D0%9C.%D0%91.%20%D0%9D%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D1%8F%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.djvu?dl=0 Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007.]

11. [https://www.dropbox.com/s/hjv1olagi1smkll/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%98.%D0%A1.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D0%B8%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.]

12. [https://www.dropbox.com/s/46aw6dnnf9ec7ko/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%98.%D0%A1.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%98%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985.]

13. [https://www.dropbox.com/s/e7gx4womlbtasic/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%91%D1%83%D1%85%D1%88%D1%82%D0%B0%D0%B1%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%D0%9C.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%B8%20%D1%81%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков С.А., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.]

Введение в анализ данных 2021 МирЭк

2021-06-05T07:41:48Z

Dderkach: /* Лекции */

== О курсе ==
"Введение в анализ данных" читается на 1 курсе, в 4 модуле. Карточка [https://www.hse.ru/edu/courses/292690878 курса].

Канал курса в Telegram [https://t.me/MirEk_DC_2021 здесь] или вбить в поисковой строке телеграм MirEk_DC_2021.

Курс разработан для студентов факультета мировой экономики и мировой политики. В ходе курса студенты изучат начала статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в экономике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и простейшему анализу данных. В конце курса студенты познакомятся с основами SQL. Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах. Практические занятия по SQL проходят в среде SQLite Browser.

==Преподаватели==
{| class="wikitable" border="1" cellpadding="2" style="text-align:center"
|+
|-
! Группы !! 205, 206 !! 203, 204 !! 201,202
|-
! Лектор
|colspan="3"| Деркач Денис Александрович
|-
! E-mail
|colspan="3"| dderkach@hse.ru
|-
! Чат группы
| https://t.me/joinchat/jwhhhdPmcP5lZGUy || https://t.me/joinchat/Y9u4yHmnAKQ4NDFi || https://t.me/joinchat/EvrHHEA94v80NWE6
|-
! Семинарист
| Гремячих Леонид Игоревич || Перевышина Татьяна Олеговна || Аброскин Илья Дмитриевич
|-
! E-mail, Telegram
| lgremyachikh@hse.ru @bamasa || prvshna@ya.ru @prvshna || allen.ilya@gmail.com @iiiiilllllyyyyyaaaa
|-
! Ассистент
| Полина Литвинова @syeveny || Заремба Анна apzaremba@edu.hse.ru @anazaremba || Ярослав @Braye4
|-
|}

== Материалы курса ==

'''Он-лайн курс'''

Реализуется на платформе https://online.hse.ru/, название курса " Цифровая грамотность для ОП "Мировая экономика".

Видео по Excel на [https://www.youtube.com/channel/UCBMZwS-YbRy_m_dyMN48Jwg YouTube].

Все очные занятия состоялись в дистанционном режиме, записи лекций/семинаров размещены на канале курса.

===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация
|-
|-
! 0 !! Правила курса !! [https://yadi.sk/d/qSkuZXcyt3EQQw Ссылка]
|-
! 1 !! Введение !! [https://yadi.sk/i/Tk5E6f0L-5tz5A Ссылка]
|-
! 2 !! Линейный анализ !! [https://yadi.sk/i/cJjtlY0h_4Oiqw Ссылка]
|-
! 3 !! Гипотезы !! [https://yadi.sk/i/DC25l1hZeVqDlA Ссылка]
|-
! 4 !! ANOVA !! [https://yadi.sk/i/4qec_G_b5jHxNA Ссылка]
|-
! 5 !! Множественные тесты и Интервалы !! [https://yadi.sk/i/qIOR9J7VkiKUig Ссылка]
|-
! 6 !! Хранение данных !! [https://yadi.sk/i/VTHrkmBViIc2bQ Ссылка]
|-
! 7 !! Этика !! [https://yadi.sk/i/fd4QB0iKvpciuw Ссылка]
|-
|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
! 1 !! Основные характеристики данных !! [https://docs.google.com/presentation/d/1B2e-dIEPZCMTaVpdRfFSFFw5czn9023Qq_S5usaG-MA/ ссылка] !! [https://docs.google.com/document/d/1gSExmEAboIj0qRyLmcejq2KpW-wUPK6VbMI95-Pszeg/ Задания]
|-
! 2 !! Линейная регрессия, часть 1 !! [https://docs.google.com/open?id=1pjwVeQ9YUw-ii_j1KlqaePWTz3RXM5LZ4utLTu9o5wc ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=15Si8Vdqmq1i_h5homBdHMqdQ5eC8NueYe57uspTz9m4 Задания]
|-
! 3 !! Гипотезы, часть 1 !! [https://docs.google.com/open?id=1JxnnwtrbXKHzgPFm_HxgiiHIa-BlGGspVTFOMt5pDHU ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=1mePxw6oZ3-FgeizhxMJyVg7zXzJCt7Q8jVRh9C7EIyE Задания]
|-
! 4 !! Линейная регрессия, часть 2 !! [https://docs.google.com/open?id=1eK3DJ6fbygz8HCwY5K2G7Xt_gln48TD7Yy5LS0fKwd0 ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=1DVc8I5xoiC77Sgk1V9LTOeE_MewXx5xf6L0Vl1Tv1zA Задания]
|-
! 5 !! Гипотезы, часть 2 !! [https://docs.google.com/open?id=1yzDNCKpBT0y8PLQjaP1OnkgoFwbtclXPRf9r0IxZ9k0 ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=1UiHF67eGANWRryKQVRe2dlf_vQtia7Pu38b-m2dvMB0 Задания]
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.

== MS Excel ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Введение в анализ данных 2021 МирЭк

2021-05-29T08:01:30Z

Dderkach:

== О курсе ==
"Введение в анализ данных" читается на 1 курсе, в 4 модуле. Карточка [https://www.hse.ru/edu/courses/292690878 курса].

Канал курса в Telegram [https://t.me/MirEk_DC_2021 здесь] или вбить в поисковой строке телеграм MirEk_DC_2021.

Курс разработан для студентов факультета мировой экономики и мировой политики. В ходе курса студенты изучат начала статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в экономике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и простейшему анализу данных. В конце курса студенты познакомятся с основами SQL. Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах. Практические занятия по SQL проходят в среде SQLite Browser.

==Преподаватели==
{| class="wikitable" border="1" cellpadding="2" style="text-align:center"
|+
|-
! Группы !! 205, 206 !! 203, 204 !! 201,202
|-
! Лектор
|colspan="3"| Деркач Денис Александрович
|-
! E-mail
|colspan="3"| dderkach@hse.ru
|-
! Чат группы
| https://t.me/joinchat/jwhhhdPmcP5lZGUy || https://t.me/joinchat/Y9u4yHmnAKQ4NDFi || https://t.me/joinchat/EvrHHEA94v80NWE6
|-
! Семинарист
| Гремячих Леонид Игоревич || Перевышина Татьяна Олеговна || Аброскин Илья Дмитриевич
|-
! E-mail, Telegram
| lgremyachikh@hse.ru @bamasa || prvshna@ya.ru @prvshna || allen.ilya@gmail.com @iiiiilllllyyyyyaaaa
|-
! Ассистент
| Полина Литвинова @syeveny || Заремба Анна apzaremba@edu.hse.ru @anazaremba || Ярослав @Braye4
|-
|}

== Материалы курса ==

'''Он-лайн курс'''

Реализуется на платформе https://online.hse.ru/, название курса " Цифровая грамотность для ОП "Мировая экономика".

Видео по Excel на [https://www.youtube.com/channel/UCBMZwS-YbRy_m_dyMN48Jwg YouTube].

Все очные занятия состоялись в дистанционном режиме, записи лекций/семинаров размещены на канале курса.

===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация
|-
|-
! 0 !! Правила курса !! [https://yadi.sk/d/qSkuZXcyt3EQQw Ссылка]
|-
! 1 !! Введение !! [https://yadi.sk/i/Tk5E6f0L-5tz5A Ссылка]
|-
! 2 !! Линейный анализ !! [https://yadi.sk/i/cJjtlY0h_4Oiqw Ссылка]
|-
! 3 !! Гипотезы !! [https://yadi.sk/i/DC25l1hZeVqDlA Ссылка]
|-
! 4 !! ANOVA !! [https://yadi.sk/i/4qec_G_b5jHxNA Ссылка]
|-
! 5 !! Множественные тесты и Интервалы !! [https://yadi.sk/i/qIOR9J7VkiKUig Ссылка]
|-
! 6 !! Хранение данных !! [https://yadi.sk/i/VTHrkmBViIc2bQ Ссылка]
|-
|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
! 1 !! Основные характеристики данных !! [https://docs.google.com/presentation/d/1B2e-dIEPZCMTaVpdRfFSFFw5czn9023Qq_S5usaG-MA/ ссылка] !! [https://docs.google.com/document/d/1gSExmEAboIj0qRyLmcejq2KpW-wUPK6VbMI95-Pszeg/ Задания]
|-
! 2 !! Линейная регрессия, часть 1 !! [https://docs.google.com/open?id=1pjwVeQ9YUw-ii_j1KlqaePWTz3RXM5LZ4utLTu9o5wc ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=15Si8Vdqmq1i_h5homBdHMqdQ5eC8NueYe57uspTz9m4 Задания]
|-
! 3 !! Гипотезы, часть 1 !! [https://docs.google.com/open?id=1JxnnwtrbXKHzgPFm_HxgiiHIa-BlGGspVTFOMt5pDHU ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=1mePxw6oZ3-FgeizhxMJyVg7zXzJCt7Q8jVRh9C7EIyE Задания]
|-
! 4 !! Линейная регрессия, часть 2 !! [https://docs.google.com/open?id=1eK3DJ6fbygz8HCwY5K2G7Xt_gln48TD7Yy5LS0fKwd0 ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=1DVc8I5xoiC77Sgk1V9LTOeE_MewXx5xf6L0Vl1Tv1zA Задания]
|-
! 5 !! Гипотезы, часть 2 !! [https://docs.google.com/open?id=1yzDNCKpBT0y8PLQjaP1OnkgoFwbtclXPRf9r0IxZ9k0 ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=1UiHF67eGANWRryKQVRe2dlf_vQtia7Pu38b-m2dvMB0 Задания]
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.

== MS Excel ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Введение в анализ данных 2021 МирЭк

2021-05-27T17:19:30Z

Dderkach:

== О курсе ==
"Введение в анализ данных" читается на 1 курсе, в 4 модуле. Карточка [https://www.hse.ru/edu/courses/292690878 курса].

Канал курса в Telegram [https://t.me/MirEk_DC_2021 здесь] или вбить в поисковой строке телеграм MirEk_DC_2021.

Курс разработан для студентов факультета мировой экономики и мировой политики. В ходе курса студенты изучат начала статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в экономике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и простейшему анализу данных. В конце курса студенты познакомятся с основами SQL. Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах. Практические занятия по SQL проходят в среде SQLite Browser.

==Преподаватели==
{| class="wikitable" border="1" cellpadding="2" style="text-align:center"
|+
|-
! Группы !! 205, 206 !! 203, 204 !! 201,202
|-
! Лектор
|colspan="3"| Деркач Денис Александрович
|-
! E-mail
|colspan="3"| dderkach@hse.ru
|-
! Чат группы
| https://t.me/joinchat/jwhhhdPmcP5lZGUy || https://t.me/joinchat/Y9u4yHmnAKQ4NDFi || https://t.me/joinchat/EvrHHEA94v80NWE6
|-
! Семинарист
| Гремячих Леонид Игоревич || Перевышина Татьяна Олеговна || Аброскин Илья Дмитриевич
|-
! E-mail, Telegram
| lgremyachikh@hse.ru @bamasa || prvshna@ya.ru @prvshna || allen.ilya@gmail.com @iiiiilllllyyyyyaaaa
|-
! Ассистент
| Полина Литвинова @syeveny || Заремба Анна apzaremba@edu.hse.ru @anazaremba || Ярослав @Braye4
|-
|}

== Материалы курса ==

'''Он-лайн курс'''

Реализуется на платформе https://online.hse.ru/, название курса " Цифровая грамотность для ОП "Мировая экономика".

Видео по Excel на [https://www.youtube.com/channel/UCBMZwS-YbRy_m_dyMN48Jwg YouTube].

Все очные занятия состоялись в дистанционном режиме, записи лекций/семинаров размещены на канале курса.

===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация
|-
|-
! 0 !! Правила курса !! [https://yadi.sk/d/qSkuZXcyt3EQQw Ссылка]
|-
! 1 !! Введение !! [https://yadi.sk/i/Tk5E6f0L-5tz5A Ссылка]
|-
! 2 !! Линейный анализ !! [https://yadi.sk/i/cJjtlY0h_4Oiqw Ссылка]
|-
! 3 !! Гипотезы !! [https://yadi.sk/i/DC25l1hZeVqDlA Ссылка]
|-
! 4 !! ANOVA !! [https://yadi.sk/i/4qec_G_b5jHxNA Ссылка]
|-
! 5 !! Множественные тесты и Интервалы !! [https://yadi.sk/i/qIOR9J7VkiKUig Ссылка]
|-
|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
! 1 !! Основные характеристики данных !! [https://docs.google.com/presentation/d/1B2e-dIEPZCMTaVpdRfFSFFw5czn9023Qq_S5usaG-MA/ ссылка] !! [https://docs.google.com/document/d/1gSExmEAboIj0qRyLmcejq2KpW-wUPK6VbMI95-Pszeg/ Задания]
|-
! 2 !! Линейная регрессия, часть 1 !! [https://docs.google.com/open?id=1pjwVeQ9YUw-ii_j1KlqaePWTz3RXM5LZ4utLTu9o5wc ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=15Si8Vdqmq1i_h5homBdHMqdQ5eC8NueYe57uspTz9m4 Задания]
|-
! 3 !! Гипотезы, часть 1 !! [https://docs.google.com/open?id=1JxnnwtrbXKHzgPFm_HxgiiHIa-BlGGspVTFOMt5pDHU ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=1mePxw6oZ3-FgeizhxMJyVg7zXzJCt7Q8jVRh9C7EIyE Задания]
|-
! 4 !! Линейная регрессия, часть 2 !! [https://docs.google.com/open?id=1eK3DJ6fbygz8HCwY5K2G7Xt_gln48TD7Yy5LS0fKwd0 ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=1DVc8I5xoiC77Sgk1V9LTOeE_MewXx5xf6L0Vl1Tv1zA Задания]
|-
! 5 !! Гипотезы, часть 2 !! [https://docs.google.com/open?id=1yzDNCKpBT0y8PLQjaP1OnkgoFwbtclXPRf9r0IxZ9k0 ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=1UiHF67eGANWRryKQVRe2dlf_vQtia7Pu38b-m2dvMB0 Задания]
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.

== MS Excel ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Введение в анализ данных 2021 МирЭк

2021-05-15T08:10:08Z

Dderkach:

== О курсе ==
"Введение в анализ данных" читается на 1 курсе, в 4 модуле. Карточка [https://www.hse.ru/edu/courses/292690878 курса].

Канал курса в Telegram [https://t.me/MirEk_DC_2021 здесь] или вбить в поисковой строке телеграм MirEk_DC_2021.

Курс разработан для студентов факультета мировой экономики и мировой политики. В ходе курса студенты изучат начала статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в экономике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и простейшему анализу данных. В конце курса студенты познакомятся с основами SQL. Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах. Практические занятия по SQL проходят в среде SQLite Browser.

==Преподаватели==
{| class="wikitable" border="1" cellpadding="2" style="text-align:center"
|+
|-
! Группы !! 205, 206 !! 203, 204 !! 201,202
|-
! Лектор
|colspan="3"| Деркач Денис Александрович
|-
! E-mail
|colspan="3"| dderkach@hse.ru
|-
! Чат группы
| https://t.me/joinchat/jwhhhdPmcP5lZGUy || https://t.me/joinchat/Y9u4yHmnAKQ4NDFi || https://t.me/joinchat/EvrHHEA94v80NWE6
|-
! Семинарист
| Гремячих Леонид Игоревич || Перевышина Татьяна Олеговна || Аброскин Илья Дмитриевич
|-
! E-mail, Telegram
| lgremyachikh@hse.ru @bamasa || prvshna@ya.ru @prvshna || allen.ilya@gmail.com @iiiiilllllyyyyyaaaa
|-
! Ассистент
| Полина Литвинова @syeveny || Заремба Анна apzaremba@edu.hse.ru @anazaremba || Ярослав @Braye4
|-
|}

== Материалы курса ==

'''Он-лайн курс'''

Реализуется на платформе https://online.hse.ru/, название курса " Цифровая грамотность для ОП "Мировая экономика".

Видео по Excel на [https://www.youtube.com/channel/UCBMZwS-YbRy_m_dyMN48Jwg YouTube].

Все очные занятия состоялись в дистанционном режиме, записи лекций/семинаров размещены на канале курса.

===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация
|-
|-
! 0 !! Правила курса !! [https://yadi.sk/d/qSkuZXcyt3EQQw Ссылка]
|-
! 1 !! Введение !! [https://yadi.sk/i/Tk5E6f0L-5tz5A Ссылка]
|-
! 2 !! Линейный анализ !! [https://yadi.sk/i/cJjtlY0h_4Oiqw Ссылка]
|-
! 3 !! Гипотезы !! [https://yadi.sk/i/DC25l1hZeVqDlA Ссылка]
|-
! 4 !! ANOVA !! [https://yadi.sk/i/4qec_G_b5jHxNA Ссылка]
|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
! 1 !! Основные характеристики данных !! [https://docs.google.com/presentation/d/1B2e-dIEPZCMTaVpdRfFSFFw5czn9023Qq_S5usaG-MA/ ссылка] !! [https://docs.google.com/document/d/1gSExmEAboIj0qRyLmcejq2KpW-wUPK6VbMI95-Pszeg/ Задания]
|-
! 2 !! Линейная регрессия, часть 1 !! [https://docs.google.com/open?id=1pjwVeQ9YUw-ii_j1KlqaePWTz3RXM5LZ4utLTu9o5wc ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=15Si8Vdqmq1i_h5homBdHMqdQ5eC8NueYe57uspTz9m4 Задания]
|-
! 3 !! Гипотезы, часть 1 !! [https://docs.google.com/open?id=1JxnnwtrbXKHzgPFm_HxgiiHIa-BlGGspVTFOMt5pDHU ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=1mePxw6oZ3-FgeizhxMJyVg7zXzJCt7Q8jVRh9C7EIyE Задания]
|-
! 4 !! Линейная регрессия, часть 2 !! [https://docs.google.com/open?id=1eK3DJ6fbygz8HCwY5K2G7Xt_gln48TD7Yy5LS0fKwd0 ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=1DVc8I5xoiC77Sgk1V9LTOeE_MewXx5xf6L0Vl1Tv1zA Задания]
|-
! 5 !! Гипотезы, часть 2 !! [https://docs.google.com/open?id=1yzDNCKpBT0y8PLQjaP1OnkgoFwbtclXPRf9r0IxZ9k0 ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=1UiHF67eGANWRryKQVRe2dlf_vQtia7Pu38b-m2dvMB0 Задания]
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.

== MS Excel ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Введение в анализ данных 2021 МирЭк

2021-04-24T07:39:49Z

Dderkach:

== О курсе ==
"Введение в анализ данных" читается на 1 курсе, в 4 модуле. Карточка [https://www.hse.ru/edu/courses/292690878 курса].

Канал курса в Telegram [https://t.me/MirEk_DC_2021 здесь] или вбить в поисковой строке телеграм MirEk_DC_2021.

Курс разработан для студентов факультета мировой экономики и мировой политики. В ходе курса студенты изучат начала статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в экономике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и простейшему анализу данных. В конце курса студенты познакомятся с основами SQL. Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах. Практические занятия по SQL проходят в среде SQLite Browser.

==Преподаватели==
{| class="wikitable" border="1" cellpadding="2" style="text-align:center"
|+
|-
! Группы !! 205, 206 !! 203, 204 !! 201,202
|-
! Лектор
|colspan="3"| Деркач Денис Александрович
|-
! E-mail
|colspan="3"| dderkach@hse.ru
|-
! Чат группы
| https://t.me/joinchat/jwhhhdPmcP5lZGUy || https://t.me/joinchat/Y9u4yHmnAKQ4NDFi || https://t.me/joinchat/EvrHHEA94v80NWE6
|-
! Семинарист
| Гремячих Леонид Игоревич || Перевышина Татьяна Олеговна || Аброскин Илья Дмитриевич
|-
! E-mail, Telegram
| lgremyachikh@hse.ru @bamasa || prvshna@ya.ru @prvshna || allen.ilya@gmail.com @iiiiilllllyyyyyaaaa
|-
! Ассистент
| Полина Литвинова @syeveny || Заремба Анна apzaremba@edu.hse.ru @anazaremba || Ярослав @Braye4
|-
|}

== Материалы курса ==

'''Он-лайн курс'''

Реализуется на платформе https://online.hse.ru/, название курса " Цифровая грамотность для ОП "Мировая экономика".

Видео по Excel на [https://www.youtube.com/channel/UCBMZwS-YbRy_m_dyMN48Jwg YouTube].

Все очные занятия состоялись в дистанционном режиме, записи лекций/семинаров размещены на канале курса.

===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация
|-
|-
! 0 !! Правила курса !! [https://yadi.sk/d/qSkuZXcyt3EQQw Ссылка]
|-
! 1 !! Введение !! [https://yadi.sk/i/Tk5E6f0L-5tz5A Ссылка]
|-
! 2 !! Линейный анализ !! [https://yadi.sk/i/cJjtlY0h_4Oiqw Ссылка]
|-
! 3 !! Гипотезы !! [https://yadi.sk/i/DC25l1hZeVqDlA Ссылка]
|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
! 1 !! Основные характеристики данных !! [https://docs.google.com/presentation/d/1B2e-dIEPZCMTaVpdRfFSFFw5czn9023Qq_S5usaG-MA/ ссылка] !! [https://docs.google.com/document/d/1gSExmEAboIj0qRyLmcejq2KpW-wUPK6VbMI95-Pszeg/ Задания]
|-
! 2 !! Линейная регрессия, часть 1 !! [https://docs.google.com/open?id=1pjwVeQ9YUw-ii_j1KlqaePWTz3RXM5LZ4utLTu9o5wc ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=15Si8Vdqmq1i_h5homBdHMqdQ5eC8NueYe57uspTz9m4 Задания]
|-
! 3 !! Гипотезы, часть 1 !! [https://docs.google.com/open?id=1JxnnwtrbXKHzgPFm_HxgiiHIa-BlGGspVTFOMt5pDHU ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=1mePxw6oZ3-FgeizhxMJyVg7zXzJCt7Q8jVRh9C7EIyE Задания]
|-
! 4 !! Линейная регрессия, часть 2 !! [https://docs.google.com/open?id=1eK3DJ6fbygz8HCwY5K2G7Xt_gln48TD7Yy5LS0fKwd0 ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=1DVc8I5xoiC77Sgk1V9LTOeE_MewXx5xf6L0Vl1Tv1zA Задания]
|-
! 5 !! Гипотезы, часть 2 !! [https://docs.google.com/open?id=1yzDNCKpBT0y8PLQjaP1OnkgoFwbtclXPRf9r0IxZ9k0 ссылка] !! [https://docs.google.com/open?id=1UiHF67eGANWRryKQVRe2dlf_vQtia7Pu38b-m2dvMB0 Задания]
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.

== MS Excel ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Введение в анализ данных 2021 МирЭк

2021-04-17T07:55:58Z

Dderkach:

== О курсе ==
"Введение в анализ данных" читается на 1 курсе, в 4 модуле. Карточка [https://www.hse.ru/edu/courses/292690878 курса].

Канал курса в Telegram [https://t.me/MirEk_DC_2021 здесь] или вбить в поисковой строке телеграм MirEk_DC_2021.

Курс разработан для студентов факультета мировой экономики и мировой политики. В ходе курса студенты изучат начала статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в экономике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и простейшему анализу данных. В конце курса студенты познакомятся с основами SQL. Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах. Практические занятия по SQL проходят в среде SQLite Browser.

==Преподаватели==
{| class="wikitable" border="1" cellpadding="2" style="text-align:center"
|+
|-
! Группы !! 205, 206 !! 203, 204 !! 201,202
|-
! Лектор
|colspan="3"| Деркач Денис Александрович
|-
! E-mail
|colspan="3"| dderkach@hse.ru
|-
! Чат группы
| https://t.me/joinchat/jwhhhdPmcP5lZGUy || https://t.me/joinchat/Y9u4yHmnAKQ4NDFi || https://t.me/joinchat/EvrHHEA94v80NWE6
|-
! Семинарист
| Гремячих Леонид Игоревич || Перевышина Татьяна Олеговна || Аброскин Илья Дмитриевич
|-
! E-mail, Telegram
| lgremyachikh@hse.ru @bamasa || prvshna@ya.ru @prvshna || allen.ilya@gmail.com @iiiiilllllyyyyyaaaa
|-
! Ассистент
| Полина Литвинова @syeveny || Заремба Анна apzaremba@edu.hse.ru @anazaremba || Ярослав @Braye4
|-
|}

== Материалы курса ==

'''Он-лайн курс'''

Реализуется на платформе https://online.hse.ru/, название курса " Цифровая грамотность для ОП "Мировая экономика".

Видео по Excel на [https://www.youtube.com/channel/UCBMZwS-YbRy_m_dyMN48Jwg YouTube].

Все очные занятия состоялись в дистанционном режиме, записи лекций/семинаров размещены на канале курса.

===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация
|-
|-
! 0 !! Правила курса !! [https://yadi.sk/d/qSkuZXcyt3EQQw Ссылка]
|-
! 1 !! Введение !! [https://yadi.sk/i/Tk5E6f0L-5tz5A Ссылка]
|-
! 2 !! Линейный анализ !! [https://yadi.sk/i/cJjtlY0h_4Oiqw Ссылка]
|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-

|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.

== MS Excel ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Введение в анализ данных 2021 МирЭк

2021-04-10T07:19:00Z

Dderkach: ссылки

Введение в анализ данных 2021 МирЭк

2021-04-10T07:16:11Z

Dderkach: лекция 1

Wiki - Факультет компьютерных наук:Wiki ФКН

2021-04-09T09:42:22Z

Dderkach: /* 2 семестр */

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

== Курсы за 2020/21 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|
'''ПМИ'''

[[Математический_анализ_1_2020/2021_(пилотный_поток) | Математический анализ-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_1_2020/2021_(основной_поток) | Математический анализ-1 на ПМИ (основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2020/2021_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2020/2021_(пилотный_поток) | Алгебра (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток) | Алгебра (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2020/2021_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ 2020/2021 (пилотный поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток)_3_модуль | Основы и методология программирования на ПМИ 2020/2021 (основной поток, III модуль)]]

[[DM1-2020-21 | Дискретная математика-1 ПМИ]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_1_2020/2021_(4_модуль) | Алгоритмы и структуры данных – 1 (4 модуль) на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2020/2021 | Алгоритмы и структуры данных – 1 на ПМИ (пилотный поток)]]

'''ПИ'''

[[DM1-SE-2020-21 | Дискретная математика-1 ПИ]]

[http://hsealgebra21.wikidot.com/ Алгебра ПИ]

'''ПАД'''

[[Discrete_Mathematics_DSBA2020/2021 | Discrete Mathematics (DSBA) ]]

[[LAaG_DSBA_2020/2021 | Linear Algebra and Geometry (DSBA)]]

[[English_DSBA_2020/2021 | English DSBA (DSBA)]]

[[Introduction_to_programming_DSBA_2020/2021 | Introduction to Programming (DSBA)]]

[[ Calculus_2020/21 | Calculus (DSBA) ]]

[[Algebra_DSBA_2020/2021 | Algebra DSBA]]

||
'''ПМИ'''

[[Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2020/2021_(пилотный_поток)| ТВиМС (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2020/2021_(основной_поток)| Теория вероятностей (основной поток)]]

[[Математический_анализ_2020/2021_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_-_2_(основной_поток) | Математический анализ - 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[MissingSemester2020/2021 | Инструменты промышленной разработки (The Missing Semester of your CS education)]]

[[АКОС ПМИ 2020/2021 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Основы матричных вычислений 2020/2021]]

[[Дифференциальные уравнения (ПМИ)]]

[[DM2-pilot2020/2021 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-base2020/2021 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных - 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2020/2021 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

'''ПАД'''

[[Calculus-2_DSBA_2020_(ПАД) | Calculus-2 (DSBA) ]]

[[Discrete_Mathematics_-_2_DSBA2020/2021 | Discrete Mathematics - 2 (DSBA)]]

[[Business_and_Management_in_Global_Context_2020/21 | Business and Management in Global Context (DSBA)]]

[[Principles_of_micro_and_macro-economics_2020/21 | Principles of micro and macro-economics (DSBA)]]

[[Algorithms_and_data_structures_2_2020/21 | Algorithms and data structures 2 (DSBA)]]

[[Statistics_DSBA_2020/2021 | Probability and Statistics (DSBA)]]

[[ACOS_DSBA_2020/2021 | Computer Architecture and Operating Systems (DSBA)]]

[[Differential_Equations_2021 | Differential Equations ]]

||

'''ПМИ'''

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Прикладная статистика в машинном обучении 20/21]]

[[Безопасность компьютерных систем 20/21]]

[[Theory of computing, AMI]]

[[Матричные вычисления 20/21]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2020/2021|НИС Машинное обучение и приложения]]

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

[[Моделирование временных рядов 20/21]]

[[Высокопроизводительные вычисления 20/21]]

[[ Сбор и обработка данных с помощью краудсорсинга 20/21 ]]

[[ Распределённые системы ]]

[[ Компьютерные сети 2021 ]]

[[НИС_РС|НИС Распределенные системы]]

[[Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS)]]

[[Дополнительные главы прикладной статистики (2020/21)]]

[[Comb2020_2021 | Комбинаторные конструкции в теоретической информатике]]

[[Численные Методы 2021]]

[[Методы оптимизации 20/21]]

[[Математическое моделирование]]

'''ПАД'''

[[ MachineLearning1_DSBA2020 | Machine Learning 1 (DSBA)]]

[[ Time_Series_and_Stochastic_Processes_ada_20_21 | Time Series and Stochastic Processes (DSBA) ]]

[[ST2187 Business analytics, applied modelling and prediction | Business analytics, applied modelling and prediction (DSBA)]]

[[Data_Base_2020/2021_DSBA | Data Base (DSBA)]]

[[Social_History_of_Science_2020/21 | Social History of Science (DSBA)]]

[[Elements_of_Econometrics_2020/21 | Elements of Econometrics (DSBA)]]

[[Data Science Case Studies / Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS)]]

[[ Optimization_methods | Optimizaton Methods (DSBA) ]]

||

[[Философия_науки_2020 | Философия науки]]

[[Символьные вычисления]]

'''ПМИ / МОП'''

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2020/2021 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Глубинное обучение в обработке звука 20/21]]

[[Байесовские методы машинного обучения 2020 | Байесовские методы машинного обучения]]

[[Машинное обучение на больших данных 2021]]

[[Генеративные модели в машинном обучении 2021 | Генеративные модели в машинном обучении 2021]]

'''ПМИ / РС'''

[[НИС_РС_2 | НИС Распределенные системы]]

[[msbdp_20 | Методы и системы обработки больших данных]]

[[ Облачные вычисления]]

'''ПМИ / ТИ'''

[[Statistical_learning_theory_2020 | Statistical learning theory]]

[[InfTheo2020-2021|Теория информации]]

[[A_Theorist's_Toolkit_2020_2021 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

||

[[ Майнор Биоинформатика 1 год ]]

[[ Майнор Биоинформатика 2 год ]]

[[ Введение в программирование (майнор ИАД) ]]

[[Введение в анализ данных (майнор ИАД)]]

[[Современные_методы_машинного_обучения|Современные методы машинного обучения (майнор ИАД)]]

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

[[ ОУФ Машинное Обучение в Питоне ]]

[[ Факультатив "Теория вычислений и логика" (Осень 2020)]]

[[dopglavy_DM_2021|Допглавы дискретной математики]]

[[Adaptation_DM_20-21 |Adaptation course in DM]]

[[Функциональный анализ (осень 2020)]]

[[KotlinElective|Факультатив "Язык Kotlin" (2-3 модули)]]

[[ Факультатив "Теория вычислений и логика" | Факультатив "Теория вычислений" (Весна 2021)]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_2021 | ДГТВ]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей-3_2019/2020 | ДГТВ-3]]

|}

== Курсы магистратуры ФКН ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс
|-
| [[Stochastic_analysis_2020_2021 | Stochastic Analysis ]] || Statistical Learning Theory || 1 year
|-
| [[Econometrics_fall_2020 | Эконометрика ]] || ФТИАД || 1 year
|-
| [[Recsys_2020_2021 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД|| 2 year
|-
| [[Project_Seminar_2020_2021 | Проектный семинар специализации ТИ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 year
|-
|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===
{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули
|-
| [[Цифровая грамотность ИЯиМК 2020-2021|Цифровая грамотность ИЯиМК 2020-2021]] || ИЯиМК || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Data Analysis in Python 2020-2021|Data Analysis in Python]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Машинное обучение на матфаке 2021 |Машинное обучение]] || Математика || 1-4 курс || 3-4 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Анализ_данных_на_python,_фэн,_2020_spring Анализ данных на python] || Факультет экономических наук || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]] || Физика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Python для ОП "Психология" |Python для ОП "Психология" ]] ||Психология || 1 курс || 3-4 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_Python_2020-2021_%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F Анализ данных в Python] || Политолгия || 3 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая грамотность История искусств 2020-2021]] || История искусств || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Excel для анализа данных , 20-21|Excel для анализа данных , 20-21]] || ИЯиМК || 4 курс || 3 модуль
|-
| [[ СДиА_Матфак_1_курс_2020/2021 | Структуры данных и алгоритмы ]] || Математика || 3-4 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Python для ГМУ, 20-21 | Python для ГМУ, 2020-2021 ]] || Государственное и муниципальное управление || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[ Python для ИЯиМК, 2020-2021 | Python для ИЯиМК, 2020-2021 ]] || ИЯиМК || 2 курс || 4 модуль
|-
| [[ Информационные технологии (факультет химии) | Информационные технологии. Data Culture ]] || Химия || 2 курс || 4 модуль
|-
| [[ Введение_в_анализ_данных_2021_МирЭк | Введение в анализ данных ]] || МирЭк || 1 курс || 4 модуль
|-
|}

=== 1 семестр ===
{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули
|-
| [[Основы программирования на Python осень 2020 матфак|Основы программирования на Python-1]] || Математика || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Анализ_данных_в_Python_2020-2021|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы_анализа_и_визуализация_данных_для_медиа_2020/2021|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии 2020|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[Проектный семинар медиаком 2020|Проектный семинар]] || Медиакоммуникации || 3 курс || 1 модуль
|-
| [[Основы анализа и визуализации данных ДИЯ 2020-2021|Основы анализа и визуализации данных]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы программирования в Python (Политология 2020)|Основы программирования в Python]] || Политология || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Data Analysis in Journalism and Political Science 2020-2021|Data Analysis in Journalism & Political Science]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 3 курс || 1 модуль
|-
| [[Data Analysis in Economics and Finance 2020-2021|Data Analysis in Economics & Finance]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 3 курс || 1 модуль
|-
| [[Прикладные исследования в культурологии 2020 1модуль|Прикладные исследования в культурологии]] || Прикладная культурология || 1 курс || 1 модуль
|-
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 20/21|Основы анализа данных в международных отношениях 20/21]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Анализ данных в R, Социология|Анализ данных в R]] || Социология || 4 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Анализ данных на python, фэн, 2020 fall|Анализ данных на Python]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая грамотность, ЭиАМ|Цифровая грамотность, ЭиАМ]] || Эфиопия и арабский мир || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая грамотность, Античность|Цифровая грамотность, Античность]] || Античность || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая грамотность, ТиТМ|Цифровая грамотность, ТиТМ]] || Турция и Тюркский мир || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая грамотность История 2020/2021|Цифровая грамотность, История]] || История || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая_грамотность_2020_(Востоковедение)|Цифровая грамотность, Востоковедение]] || Востоковедение || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая_грамотность_География_2020/21|Цифровая грамотность, География]] || География || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая_грамотность_(филология)_2020|Цифровая грамотность, Филология]] || Филология|| 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Машинное_обучение_(сов._бак._ВШЭ-РЭШ_2020)|Машинное обучение]] || Совместная программа по экономике НИУ ВШЭ и РЭШ || 3 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Машинное_обучение_(ФЭН)_-_2020|Машинное обучение]] || Экономика || 3-4 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Python: работа с данными и текстом|Python: работа с данными и текстом]] || Медиакоммуникации || 2-3 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Phyton_для_извлечения_и_обработки_данных|Phyton для извлечения и обработки данных]] || Молекулярная и клеточная биотехнология || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[ПМСАР-2_2020| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Основы_программирования_на_Python2020/2021|Основы программирования на Python]] || Экономика и статистика || 2-3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Извлечение и анализ интернет-данных (2020)|Извлечение и анализ интернет-данных]] || Экономика и статистика || 2-4 курс || 2 модуль

|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[Теория вероятностей и математическая статистика, фэн, 2020-2021|Теория вероятностей и математическая статистика]] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль
|-
| [[Эконометрика, фэн, 2020-2021|Эконометрика]] || фэн, 3 курс || 1-4 модуль
|-
| [[Динамическая оптимизация в экономике и финансах, фэн, 2020-2021|Динамическая оптимизация в экономике и финансах]] || фэн, 3-4 курс || 1-2 модуль
|-
|}

=Архив=

== Курсы за 2019/20 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_1_2019/2020 | Математический анализ-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток,_2_семестр) | Математический анализ на ПМИ (основной поток, 2 семестр)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2019/2020 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2019/2020_(пилотный_поток) | Алгебра на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Алгебра на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_2019/2020 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_1_2019/2020_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Discrete_Mathematics_DSBA2019/2020 | Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Calculus_DSBA2019/2020 | Calculus DSBA (ПАД) 1st module]]

[[Calculus_DSBA2020 | Calculus DSBA (ПАД) 2nd module]]

[[LAaG_DSBA_2019/2020 | Linear Algebra and Geometry (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_DSBA_2019/2020 | Introduction to Programming (ПАД)]]

[[English_DSBA_2019/2020 | English DSBA (ПАД)]]

[[Algorithms_and_Data_Structures_DSBA_2020 | Algorithms and Data Structures DSBA ]]

[[Algebra_DSBA_2019/2020 | Algebra DSBA]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_1_основной_поток_2019/202 | Алгоритмы и структуры данных-1 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[[DM2-basic2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2019/2020_(основной_поток)| Теория_вероятностей_2019/2020 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2019/2020_(пилотный_поток)| ТВиМС (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2019/2020_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Calculus_2_2019 | Calculus-2 DBSA (ПАД)]]

[[Statistics_DSBA_2019/2020 | Statistics DSBA (ПАД)]]

[[DM2 | Дискретная Математика-2 (ПАД)]]

[[ADS2 | Алгоритмы и Структуры Данных-2 (ПАД)]]

[[Introduction_to_Economics | Introduction to Economics DSBA ]]

[[Business_and_Management_in_Global_Context_2019-2020| Business and Management in Global Context DSBA ]]

[[ACOS_DSBA_2019/2020 | Computer Architecture and Operating Systems (ПАД)]]

[[Differential_Equations_2020 | Differential Equations DSBA ]]

[[Факультатив Теория вычислений_2020 | Факультатив Теория вычислений]]

[[Дифференциальные_уравнения_2020 | Дифференциальные уравнения 2020 ]]

||

[[Машинное_обучение_1/2019_2020 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2019_2020 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_Методы_2020 | Численные методы]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2019)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing, AMI]]

[[Компьютерные_Сети | Компьютерные сети]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]

[[Непрерывная_оптимизация_(МОП)/2020| Непрерывная оптимизация (МОП)]]

[[%D0%9D%D0%B5%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%80%D1%8B%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_(%D0%A2%D0%98,_%D0%90%D0%94%D0%98%D0%A1,_%D0%90%D0%9F%D0%A0,_%D0%A0%D0%A1)| Непрерывная оптимизация (ТИ, АДИС, АПР, РС) ]]

[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2020|Data Analysis]]

[[Промышленное_программирование_на_языке_Java| Промышленное программирование на языке Java]]

[[CCTI_2020|Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

||

[[InfTheo2019-2020|Теория информации]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2019|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС Науки о данных]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Философия_науки_2019|Философия науки]]

[[Глубинное обучение|Глубинное обучение]]

[[NLP 2019|NLP Анализ данных]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]

[[Генеративные_модели_в_машинном_обучении_2020|Генеративные модели в машинном обучении]]

[[Компьютерные Сети 4 курс| Компьютерные сети]]

[[Промышленное_программирование_на_языке_Java| Промышленное программирование на языке Java]]

[[Машинное_обучение_на_больших_данных_2020|Машинное обучение на больших данных]]

[[Основы_обработки_больших_данных_2020|Основы обработки больших данных]]

||
[[MinorBioinformatics|Биоинформатика]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Современные_методы_машинного_обучения | Современные методы машинного обучения (ИАД)]]

[[KotlinElective|Факультатив "Язык Kotlin" (2-3 модули)]]

[[ISDElective|Факультатив "Методы разработки программного обеспечения" (1-2 модули)]]

[[Введение в программирование (курс майнора)]]

[[dopglavy_DM_1920|Допглавы дискретной математики]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей-2_2019/2020|ДГТВ-2]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_2020|ДГТВ]]

[[Введение_в_анализ_данных_(майнор_ИАД)_2019/2020|Введение в анализ данных (майнор ИАД)]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_ИАД)|Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД)]]

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

|}

== Курсы магистратуры ФКН ==

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

|-
| [[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Project_Seminar_2019_2020 | Проектный семинар специализации ТИ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Stochastic_analysis_2019_2020 | Stochastic Calculus ]] || Statistical Learning Theory || 1 year
|-
| [[A_Theorist's_Toolkit_2019_2020 | A Theorist's Toolkit, AMI]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Neurobayesian_models_2020 | Neurobayesian models ]] || Statistical Learning Theory || 2 year
|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

{| class="wikitable"
|- http://wiki.cs.hse.ru/Цифровая_грамотность_(филология)_2020#.F0.9F.93.AC_.D0.A7.D0.B0.D1.82.D1.8B_.D0.B3.D1.80.D1.83.D0.BF.D0.BF
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули
|-
| [[Введение в анализ данных 2020 МирЭк| Введение в анализ данных]] || Мировая экономика || 1 курс || 3-4 модуль
|-
|[[ Основы программирования в Python (Мирэк) | Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность, ИЯиМК| Цифровая грамотность ]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая_грамотность_(филология)_2020| Цифровая грамотность ]] || Филология || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ФиКЛ)_2020| Цифровая грамотность ]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность 2019-2020 (История искусств)| Цифровая грамотность ]] || История искусств || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность 2019-2020 (Культурология)| Цифровая грамотность ]] || Культурология || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность, ЯиЛ_ЮВА| Цифровая грамотность ]] || Языки и литература Юго-Восточной Азии || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность, ЯиЛЯ| Цифровая грамотность ]] || Языки и литература Японии || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ ППО Социология 1 курс 2019/2020| ППО (Python для извлечения и обработки данных) ]] || Социология || 1 курс || 3 модуль
|-
|[[ Машинное обучение на матфаке 2020 | Машинное обучение]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модуль
|-
|[[ Excel для анализа данных | Excel для анализа данных]] || ИЯиМК || 4 курс || 3 модуль
|-
| [[ Python для извлечения и обработки данных Медиаком 2 курс 2019/2020| Python для извлечения и обработки данных ]] || Медиакоммуникации || 2 курс || 3 модуль
|-
| [[ Python для извлечения и обработки данных Медиаком 1 курс 2019/2020| Python для извлечения и обработки данных ]] || Медиакоммуникации || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[ СДиА Матфак 1 курс 2019/2020| Структуры данных и алгоритмы ]] || Математика || 3-4 курс || 3-4 модуль
|-
| [[Методы_машинного_обучения_(Прикладная_политология)|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Наука о данных (Экономика)|Наука о данных]] || Экономика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Основы программирования на Python весна 2021 матфак|Основы программирования на Python, 2 часть]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули
|-
| [[Культура работы с данными, КМБТ|Культура работы с данными, КМБТ]] || Клеточная и молекулярная биотехнология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Natural_Language_Processing_Blended_2020_module4 | Natural Language Processing (blended)]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 4 модуль
|-
| [[ПМСАР-1 2019/2020|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 1 г.о. || 3-4 модули
|-
| [[Введение в Data Science]] || Экономика впечатлений: менеджмент в индустрии гостеприимства и туризме || 1 г.о. || 3 модуль
|-
| [[Принципы построения математических моделей]] || МИЭМ || 1 г.о. || 4 модуль
|-
| [[Python для извлечения и обработки данных Психология 1 курс 2019/2020]] || Психология || 1 г.о. || 4 модуль
|-
| [[Технологии анализа больших данных ГМУ 1 курс 2019/2020]] || ГМУ || 1 г.о. || 4 модуль
|-
| [[Городское планирование | Цифровая грамотность]] || Городское планирование || 1 г.о. || 4 модуль
|}

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

|-
| [[ Основы анализа и визуализация данных для медиа 2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных для медиа ]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[ Анализ данных в Python 2019-2020 | Анализ данных в Python ]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction to Data Culture 2019-2020 | Introduction to Data Culture ]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[ Основы анализа данных в международных отношениях | Основы анализа данных в международных отношениях ]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Основы программирования в Python (Политология)|Основы программирования в Python]] || Политология || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы программирования на Python осень 2019 матфак|Основы программирования на Python-1]] || Математика || 1-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (История 2019) | Цифровая грамотность ]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (Востоковедение 2019) | Цифровая грамотность ]] || Востоковедение|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая_грамотность_2019-2020(философия) | Цифровая грамотность ]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (ассириология и античность 2019) | Цифровая грамотность ]] || Ассириология и античность|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2_2019| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Работа с данными]] || Медиакоммуникации || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Машинное обучение (фэн 2019)]] || ФЭН || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Natural_Language_Processing_Blended_2019_module1 | Natural Language Processing (blended)]] || Прикладная политология || 2 г.о. || 1 модуль
|-
| [[ ML_HSE_NES_2019 | Машинное обучение (ВШЭ-РЭШ)]] || Совместный бакалавриат ВШЭ-РЭШ || 3-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных ]] || ДИЯ || 2 курс || 1,2 модуль
|-
| [[Методы_машинного_обучения_(Прикладная_политология)|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_на_Python2019/2020|Основы программирования на Python]] || Экономика и статистика || 2-4 курс || 2 модуль
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[Теория вероятностей и математическая статистика, фэн, 2019-2020|Теория вероятностей и математическая статистика]] || фэн, 2 курс || 3-4 модуль
|-
| [[Микроэконометрика качественных данных, фэн, 2020|Микроэконометрика качественных данных 2020]] || фэн, 4 курс || 1-2 модуль
|}

== Курсы за 2018/19 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Calculus_DSBA_2018/2019 | Calculus I DSBA (ПАД)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2019_(С%2B%2B,_основной_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (С++, основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[LAaG_DSBA_2018/2019 | LAaG DSBA]]

[[Дискретная_математика_1_2018/2019 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Discrete_Mathematics_DSBA2018/2019 |Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming | Introduction to programming DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_2 | Introduction to programming 2 DSBA (ПАД)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Алгебра на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Алгебра на ПМИ (основной поток)]]

[[Algebra_DSBA_2018/2019 | Algebra DSBA]]

[http://hsealgebra19.wikidot.com Алгебра на ПИ]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[http://math-info.hse.ru/2018-19/Дифференциальные_уравнения_(ФКН) Дифференциальные уравнения]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-basic2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Факультатив Теория вычислений]]

||

[[Машинное_обучение_1/2018_2019 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_Методы_2018 | Численные методы ]]

[[PDC | Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Theory_of_Computing_2018_2019 | Theory of Computing, AMI]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2018)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[Основные методы анализа данных]]

[[Теория баз данных]]

[[Непрерывная оптимизация/2019|Непрерывная оптимизация (161-162)]]

[[Непрерывная оптимизация (163-167)]]

[[Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2019|Data analysis]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

[[Intro to DL Blended | Intro to DL Blended]]

[[Дискретная оптимизация 2019 | Дискретная оптимизация 2019]]

||

[[Statistical_learning_theory_2018_2019 | Introduction to statistical learning theory]]

[[Анализ_неструктурированных_данных-2018 |Анализ неструктурированных данных ]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2018|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[НИС_Науки_о_данных_2018/2019|НИС Науки о данных]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2018)|НИС Распределенные системы]]

[[Теория_Информации_2018/2019|Теория информации]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[Методы_и_системы_обработки_больших_данных_(осень_2018)|Методы и системы обработки больших данных]]

[[Философия_науки_2018|Философия науки]]

[[Теория баз данных]]

[[ConvAppr19 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы (ТИ)]]

[[Функциональное программирование 2019 | Функциональное программирование]]

[[A_Theorist's_Toolkit_2018_2019 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

||
[[Дополнительные главы теории вероятностей 2019 | Дополнительные главы теории вероятностей 2019]]

[[Дополнительные главы математической статистики 2019 | Дополнительные главы математической статистики 2019]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2018/2019]]

[[dopglavy_DM_1819|Допглавы дискретной математики]]

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_2018/2019 | Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2018/2019]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2019)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Функциональный анализ (весна_2019) | Функциональный анализ (весна_2019)]]

[[KotlinElective| Язык Kotlin (3 и 4 модули 2018-2019)]]

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

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

|-
| [[Основы программирования на Python весна 2020 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(филология)|Цифровая грамотность]] || Филология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИИ_и_культурология)|Цифровая грамотность]] || История искусств и Культурология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИЯМК_2019)|Цифровая грамотность]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019|Анализ и визуализации данных]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Научно-исследовательский_семинар_2019| Научно-исследовательский семинар]] || Политология || 1 курс || 3 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_в_Python_2019|Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[ПМСАР-1|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 1 г.о. || 3-4 модули
|-
| [[Искусственный интеллект и большие данные_(2019)|Искусственный интеллект и большие данные]] || Дизайн, Мода, Современное искусство || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Информационный менеджмент: Введение в Data Science|Информационный менеджмент: Введение в Data Science]] || Управление бизнесом Маркетинг и рыночная аналитика || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Технологии анализа больших данных|Технологии анализа больших данных]] || ГМУ || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)|Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы работы с данными|Основы работы с данными]] || Медиакоммуникации || 2 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_data_science_Социология_1_курс|Профориентационный семинар (Data Culture)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_анализ_данных_МирЭк_2019|Введение в анализ данных]] || Мировая экономика || 1 курс || 4 модуль

|}

=== 1 семестр ===

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

|-
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019|Основы анализа данных в международных отношениях]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction_to_Data_Culture_2018-2019|Introduction to Data Culture]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(востоковедение)|Цифровая грамотность]] || Востоковедение || 1 курс || 1 модуль
|-
| [[Разработка управленческих решений в маркетинге | Разработка управленческих решений в маркетинге]] || Маркетинг и рыночная аналитика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Информационные технологии в деятельности юриста_2018-2019| Информационные технологии в деятельности юриста]] || Юриспруденция || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Машинное обучение на матфаке 2018/2019| Машинное обучение]] || Факультет математики || 2-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули)|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018|Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 3 курс || 1, 2, 4 модули
|-
| [[Машинное обучение (ФЭН)]] || Факультет экономических наук || 3-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[Программирование_(python)_для_экономистов|Программирование (Python) для экономистов]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(философия)|Цифровая грамотность]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(историки)|Цифровая грамотность]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]] || Физика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Статистический анализ в среде R (Социологи 1 семестр 2 модуль)|Статистический анализ в среде R ]] || Социология || 4 курс || 2 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|}

==Courses of the Statistical Learning Theory program==
[[Neurobayesian_models_2019|Neurobayesian models]]

== Курсы за 2017/18 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток,_1_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток, 1 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_2_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 2 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_3_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 3 модуль)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2017/2018 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 | Алгоритмы и структуры данных – 1 (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2017/2018 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra18.wikidot.com Алгебра на ПИ]

||
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический анализ-3 на ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математический анализ на ПМИ_2017/2018 | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-pilot2017/2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2017_2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2017/2018 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2017/2018)| Дифференциальные уравнения]]

||
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2017_2018 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_методы_2017 | Численные методы]]

[[Statistics of Stochastic Processes|Статистика случайных процессов 2018]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении | Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]

[[Statistical_learning_theory | Introduction to statistical learning theory]]

[[Основные_методы_анализа_данных_(специализация_АДИС) | Основные методы анализа данных на ПМИ]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_Распределенные_системы_(3_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Непрерывная_оптимизация | Непрерывная оптимизация]]

[[ Сложность_и_логика| Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2018 | Data Analysis на ПИ]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных Машинное обучение на больших данных]

[[Дискретная_оптимизация | Дискретная оптимизация]]

||

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[Философия_науки_2017 | Философия науки]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Байесовские методы машинного обучения 2017 | Байесовские методы машинного обучения]]

[[Функциональное программирование 2018 | Функциональное программирование]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

||

[[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2017/2018]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2017-2018 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)]]

[[Маго-лего "Линейная алгебра в приложениях" весна 2018 | Линейная алгебра в приложениях (маго-лего)]]

[[Функциональный анализ 2017/18 | Функциональный анализ на ПМИ (факультатив)]]

[[Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы) | Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)]]

[[Дополнительные главы дискретной математики 2017/18 | Дополнительные главы дискретной математики (факультатив)]]

[[Цифровые технологии в гуманитарных науках]]

|}

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

=== 2 семестр ===

[[Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр)|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 2 семестр: ИЯМК, Филология, История искусств, Культурология, 1 курс)]] 
[[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)]] 
[[Introduction_to_Data_Culture|Introduction to Data Culture (HSE and University of London Parallel Degree Programme in International Relations, 1 year)]] 
[[ИИ_и_БД|Искусственный интеллект и большие данные (ОП "Дизайн", "Мода", 1 курс)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 2 семестр)]] 
[[Основы анализа данных в международных отношениях|Основы анализа данных в международных отношениях (ОП "Международные отношения", 2 курс, 4 модуль)]] 
[[Введение в data science (2_семестр)|Профориентационный семинар (блок по введению в data scicence) (Факультет социальных наук — 2 семестр: Социология, 1 курс)]] 
[[Введение в Data Science| Введение в Data Science (ФБиМ, 4 модуль)]] 

=== 1 семестр ===

[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 1 семестр: История, Философия, 1 курс)]] 
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 1 семестр)]] 
[[Извлечение и анализ интернет-данных | Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)]] 
[[Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017) | Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)]] 
[[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] 
[[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] 

== Курсы магистратуры Финансовые технологии и анализ данных ==

[[Вероятностные_модели_и_прикладная_статистика_в_финансовой_математике|Вероятностные модели и прикладная статистика в финансовой математике]]

[[Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных|Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных]]

== Courses of Data Science master program/Курсы магистерской программы "Науки о данных" ==

[[Introduction to Machine Learning and Data Mining |Introduction to Machine Learning and Data Mining 2019]]

[[Introduction to Machine Learning and Data Mining 2020 |Introduction to Machine Learning and Data Mining 2020]]

== Курсы за 2016/17 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3-4 курс !! майноры
|-
|

[[Математический анализ на ПМИ_2016/2017 | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная алгебра и геометрия_2016/2017 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]

[[Дискретная_математика_1_2016/2017 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017_пилотный_поток | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2016/2017 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra17.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]

||

[[Математический анализ_2016/2017 | Математический анализ-3 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математически_анализ_3_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2016_2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная математика_2_2016/2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2016/2017 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория вероятностей_2016/2017 | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2016/2017_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Факультатив_теория_вычислений_2016/2017 | Факультатив теория вычислений на ПМИ]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_(факультатив,_2017) | Дополнительные главы теории вероятностей (факультатив)]]

[[Дифференциальные_уравнения_(2_курс,_2016/2017) | Дифференциальные уравнения]]

[[Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) | Математическая статистика на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы ]]

||

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2016/2017 | НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2016_2017 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Прикладной_статистический_анализ_данных | Прикладной статистический анализ данных на ПМИ]]

[[Численные_методы_в_анализе_данных | Численные методы в анализе данных на ПМИ]]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Статистика_случайных_процессов_(курс_лекций,_ФКН_ВШЭ) Вероятностные модели и статистика случайных процессов на ПМИ]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Opt Методы оптимизации на ПМИ (специализации МОП и РС)]

[[Методы_оптимизации_(весна_2017)|Методы оптимизации 2 (дискретная оптимизация)]]

[[НИС_Распределенные_системы_(осень_2016) | НИС Распределенные системы]]

[[Анализ и верификация алгоритмов биржевой торговли | Анализ и верификация алгоритмов для систем биржевой торговли ]]

[[Программирование_на_графических_процессорах | Программирование на графических процессорах]]

[[ЯРПО | Языки разработки ПО (курс по выбору) на ПМИ]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2017 | Data analysis на ПИ]]

[[Базы данных 2 | Базы данных 2 ]]

[[Компьютерные сети 2 | Компьютерные сети 2]]

[[Машинное_обучение_на_больших_данных | Машинное обучение на больших данных на ПМИ]]

||

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора) | Современные методы машинного обучения (курс майнора)]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_программирование_2016/2017 | Введение в программирование (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2016-2017 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных| Прикладные задачи анализа данных (курс майнора)]]

|}

{|width=100%
|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2015/16 учебный год ===
{|
|-
| [[Технологии программирования|Технологии программирования на ПМИ]]
|-
|[[ОиМП-2015|Основы и методология программирования на ПМИ]]
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2016]]
|-
|[[Линейная алгебра и геометрия_2015/2016 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]
|-
|[[Алгебра_2015/2016 | Алгебра на ПМИ]]
|-
|[http://hsealgebra.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]
|-
|[[Компьютерные системы]]
|-
|[[Математический анализ на ПМИ_2015/2016 | Математический анализ на ПМИ]]
|-
|[[Факультатив_Матпрактикум | Матпрактикум (факультатив) на ПМИ]]
|-
|[[Data analysis (Software Engineering)]] 
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016|Введение в анализ данных (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[НИС Машинное обучение и приложения|НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]
|-
|[[Архитектура компьютеров и системное программирование (ПМИ_4, 2015/2016)|Архитектура компьютеров и системное программирование (4 курс)]]
|-
|[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2015/2016)| Дифференциальные уравнения]]
|-
|[[Введение в VBA|Введение в VBA]]
|}

|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2014/15 учебный год ===
{|
|-
|[[Основы и методологии программирования]] 
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2015 | Алгоритмы и структуры данных]] 
|-
|[[Анализ данных (Программная инженерия)]] 
|-
|[[Алгебра_2014/2015 | Алгебра]] 
|-
|[[Magolego_sna_2015| MAGoLEGO Social Network Analysis]]
|}

==== Проектная работа ====
{|
|-
|[[Проектная работа]] 
|-
|[[Учебная практика 1 курс (2016)]]
|-
|[[Проектная работа 2 курс (2016)]]
|}


|}

== Мероприятия факультета компьютерных наук ==
=== Summer School 2015 ===
[[Introduction to Natural Language Processing|Introduction to Natural Language Processing]]
#[[Lecture 1. Introduction|Introduction]]
#[[Lecture 2. Tokenization and word counts|Tokenization and word counts]]
#[[Lecture 3. POS tagging. Key word and phrase extraction|POS tagging. Key word and phrase extraction]]
#[[Lecture 4. Parsing|Parsing]]
#[[Lecture 5. Language sources|Language sources]]
#[[Lecture 6. Synonyms and near-synonyms detection|Synonyms and near-synonyms detection]]
#[[Lecture 8. Suffix trees for NLP|Suffix trees for NLP]]
#[[NLP References|References]]

== Архив ==
* [[Учебная практика 1 курс (2015)]]

Введение в анализ данных 2021 МирЭк

2021-03-24T12:44:45Z

Dderkach:

Введение в анализ данных 2021 МирЭк

2021-03-24T12:42:50Z

Dderkach:

Введение в анализ данных 2021 МирЭк

2021-03-24T12:42:21Z

Dderkach:

Введение в анализ данных 2021 МирЭк

2021-03-24T12:42:01Z

Dderkach: Новая страница: «== О курсе == "Введение в анализ данных" читается на 1 курсе, в 4 модуле. Карточка [https://www.hse.ru/ed…»

Генеративные модели в машинном обучении 2021

2021-01-14T08:31:49Z

Dderkach:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле. Курс читается по выбору.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/148813333 Деркач Денис Александрович]
Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/190912317 Рыжиков Артём Сергеевич], [https://www.hse.ru/staff/mrartemev Артемьев Максим Радикович]

Опрос про оптимальное время семинаров: https://docs.google.com/forms/d/1nEX1BLRk95bdAPyJE2G6jPgmeOeLjIraERprQBu-7vo/edit

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: [https://t.me/joinchat/HYxQ3UO-5W9H5K22 Общая группа курса ГМ-20/21]

Гитхаб курса: https://github.com/HSE-LAMBDA/HSE_DeepGenModels

Anytask курса: https://anytask.org/course/775
Сайт курса: https://www.notion.so/HSE-Generative-4ba9fa3db4f341d98cfa2bfe2c04ad1f

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

==== Домашние задания ====

В рамках курса после каждой темы будет выдаваться домашняя работа содержащая теоретические и/или практические задачи по материалам прошедших занятий.

* На выполнение ДЗ отводится 2 недели. За решения отправленные после дедлайна начисляется 0 баллов.
* Каждое ДЗ оценивается по шкале от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5 баллов.
* Итоговая оценка за ДЗ считается как среднее арифметическое округленное до ближайшего целого или половинного балла.

Одним из домашних заданий является "проект" -- реализация существующей статьи, принятой на ведущую конференцию.

====Экзамен====

Устный экзамен по всем темам модуля оценивается от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.

====Итоговая оценка за курс====

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:

Oитог = 0.8 * Oнакопл + 0.2 * Оэкз

Генеративные модели в машинном обучении 2021

2021-01-14T08:13:43Z

Dderkach:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле. Курс читается по выбору.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/148813333 Деркач Денис Александрович]
Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/190912317 Рыжиков Артём Сергеевич], [https://www.hse.ru/staff/mrartemev Артемьев Максим Радикович]

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: [https://t.me/joinchat/HYxQ3UO-5W9H5K22 Общая группа курса ГМ-20/21]

Гитхаб курса: https://github.com/HSE-LAMBDA/HSE_DeepGenModels

Anytask курса: https://anytask.org/course/775
Сайт курса: https://www.notion.so/HSE-Generative-4ba9fa3db4f341d98cfa2bfe2c04ad1f

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

==== Домашние задания ====

В рамках курса после каждой темы будет выдаваться домашняя работа содержащая теоретические и/или практические задачи по материалам прошедших занятий.

* На выполнение ДЗ отводится 2 недели. За решения отправленные после дедлайна начисляется 0 баллов.
* Каждое ДЗ оценивается по шкале от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5 баллов.
* Итоговая оценка за ДЗ считается как среднее арифметическое округленное до ближайшего целого или половинного балла.

Одним из домашних заданий является "проект" -- реализация существующей статьи, принятой на ведущую конференцию.

====Экзамен====

Устный экзамен по всем темам модуля оценивается от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.

====Итоговая оценка за курс====

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:

Oитог = 0.8 * Oнакопл + 0.2 * Оэкз

Генеративные модели в машинном обучении 2021

2021-01-14T08:07:39Z

Dderkach: инвайты anytask

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле. Курс читается по выбору.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/148813333 Деркач Денис Александрович]
Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/190912317 Рыжиков Артём Сергеевич], [https://www.hse.ru/staff/mrartemev Артемьев Максим Радикович]

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: [https://t.me/joinchat/HYxQ3UO-5W9H5K22 Общая группа курса ГМ-20/21]

Гитхаб курса: https://github.com/HSE-LAMBDA/HSE_DeepGenModels

Anytask курса: https://anytask.org/course/775 Инвайты: ВШЭ: GorupWP , ШАД: kbPPV3e

Сайт курса: https://www.notion.so/HSE-Generative-4ba9fa3db4f341d98cfa2bfe2c04ad1f

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

==== Домашние задания ====

В рамках курса после каждой темы будет выдаваться домашняя работа содержащая теоретические и/или практические задачи по материалам прошедших занятий.

* На выполнение ДЗ отводится 2 недели. За решения отправленные после дедлайна начисляется 0 баллов.
* Каждое ДЗ оценивается по шкале от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5 баллов.
* Итоговая оценка за ДЗ считается как среднее арифметическое округленное до ближайшего целого или половинного балла.

Одним из домашних заданий является "проект" -- реализация существующей статьи, принятой на ведущую конференцию.

====Экзамен====

Устный экзамен по всем темам модуля оценивается от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.

====Итоговая оценка за курс====

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:

Oитог = 0.8 * Oнакопл + 0.2 * Оэкз

Генеративные модели в машинном обучении 2021

2021-01-14T07:58:40Z

Dderkach:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле. Курс читается по выбору.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/148813333 Деркач Денис Александрович]
Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/190912317 Рыжиков Артём Сергеевич], [https://www.hse.ru/staff/mrartemev Артемьев Максим Радикович]

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: [https://t.me/joinchat/HYxQ3UO-5W9H5K22 Общая группа курса ГМ-20/21]

Гитхаб курса: https://github.com/HSE-LAMBDA/HSE_DeepGenModels

Anytask курса: https://anytask.org/course/775 Инвайты: Семинар в среду: GorupWP , Семинар в четверг: kbPPV3e

Сайт курса: https://www.notion.so/HSE-Generative-4ba9fa3db4f341d98cfa2bfe2c04ad1f

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

==== Домашние задания ====

В рамках курса после каждой темы будет выдаваться домашняя работа содержащая теоретические и/или практические задачи по материалам прошедших занятий.

* На выполнение ДЗ отводится 2 недели. За решения отправленные после дедлайна начисляется 0 баллов.
* Каждое ДЗ оценивается по шкале от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5 баллов.
* Итоговая оценка за ДЗ считается как среднее арифметическое округленное до ближайшего целого или половинного балла.

Одним из домашних заданий является "проект" -- реализация существующей статьи, принятой на ведущую конференцию.

====Экзамен====

Устный экзамен по всем темам модуля оценивается от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.

====Итоговая оценка за курс====

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:

Oитог = 0.8 * Oнакопл + 0.2 * Оэкз

Wiki - Факультет компьютерных наук:Wiki ФКН

2021-01-14T07:57:14Z

Dderkach: /* Курсы за 2020/21 учебный год */

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

== Курсы за 2020/21 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|
'''ПМИ'''

[[Математический_анализ_1_2020/2021_(пилотный_поток) | Математический анализ-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_1_2020/2021_(основной_поток) | Математический анализ-1 на ПМИ (основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2020/2021_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2020/2021_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ 2020/2021 (пилотный поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток)_3_модуль | Основы и методология программирования на ПМИ 2020/2021 (основной поток, III модуль)]]

[[DM1-2020-21 | Дискретная математика-1 ПМИ]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_1_2020/2021 | Алгоритмы и структуры данных – 1 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2020/2021 | Алгоритмы и структуры данных – 1 на ПМИ (пилотный поток)]]

'''ПИ'''

[[DM1-SE-2020-21 | Дискретная математика-1 ПИ]]

'''ПАД'''

[[Discrete_Mathematics_DSBA2020/2021 | Discrete Mathematics (DSBA) ]]

[[LAaG_DSBA_2020/2021 | Linear Algebra and Geometry (DSBA)]]

[[English_DSBA_2020/2021 | English DSBA (DSBA)]]

[[Introduction_to_programming_DSBA_2020/2021 | Introduction to Programming (DSBA)]]

[[ Calculus_2020/21 | Calculus (DSBA) ]]

||
'''ПМИ'''

[[Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2020/2021_(пилотный_поток)| ТВиМС (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2020/2021_(основной_поток)| Теория вероятностей (основной поток)]]

[[Математический_анализ_2020/2021_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_-_2_(основной_поток) | Математический анализ - 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[MissingSemester2020/2021 | Инструменты промышленной разработки (The Missing Semester of your CS education)]]

[[АКОС ПМИ 2020/2021 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Основы матричных вычислений 2020/2021]]

[[Дифференциальные уравнения (ПМИ)]]

[[DM2-pilot2020/2021 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-base2020/2021 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных - 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2020/2021 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

'''ПАД'''

[[Calculus-2_DSBA_2020_(ПАД) | Calculus-2 (DSBA) ]]

[[Discrete_Mathematics_-_2_DSBA2020/2021 | Discrete Mathematics - 2 (DSBA)]]

[[Business_and_Management_in_Global_Context_2020/21 | Business and Management in Global Context (DSBA)]]

[[Principles_of_micro_and_macro-economics_2020/21 | Principles of micro and macro-economics (DSBA)]]

[[Algorithms_and_data_structures_2_2020/21 | Algorithms and data structures 2 (DSBA)]]

[[Statistics_DSBA_2020/2021 | Probability and Statistics (DSBA)]]

[[ACOS_DSBA_2020/2021 | Computer Architecture and Operating Systems (DSBA)]]

[[Differential_Equations_2021 | Differential Equations ]]

||

'''ПМИ'''

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Прикладная статистика в машинном обучении 20/21]]

[[Безопасность компьютерных систем 20/21]]

[[Theory of computing, AMI]]

[[Матричные вычисления 20/21]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2020/2021|НИС Машинное обучение и приложения]]

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

[[Моделирование временных рядов 20/21]]

[[Высокопроизводительные вычисления 20/21]]

[[ Сбор и обработка данных с помощью краудсорсинга 20/21 ]]

[[ Распределённые системы ]]

[[НИС_РС|НИС Распределенные системы]]

[[Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS)]]

[[Дополнительные главы прикладной статистики (2020/21)]]

[[Comb2020_2021 | Комбинаторные конструкции в теоретической информатике]]

[[Численные Методы 2021]]

'''ПАД'''

[[ MachineLearning1_DSBA2020 | Machine Learning 1 (DSBA)]]

[[ Time_Series_and_Stochastic_Processes_ada_20_21 | Time Series and Stochastic Processes (DSBA) ]]

[[ST2187 Business analytics, applied modelling and prediction | Business analytics, applied modelling and prediction (DSBA)]]

[[Data_Base_2020/2021_DSBA | Data Base (DSBA)]]

[[Social_History_of_Science_2020/21 | Social History of Science (DSBA)]]

[[Elements_of_Econometrics_2020/21 | Elements of Econometrics (DSBA)]]

[[Data Science Case Studies / Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS)]]

[[ Optimization_methods | Optimizaton Methods (DSBA) ]]

||

[[Философия_науки_2020 | Философия науки]]

'''ПМИ / МОП'''

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2020/2021 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Глубинное обучение в обработке звука 20/21]]

[[Байесовские методы машинного обучения 2020 | Байесовские методы машинного обучения]]

[[Statistical_learning_theory_2020 | Statistical learning theory]]

[[Машинное обучение на больших данных 2021]]

[[InfTheo2020-2021|Теория информации]]

[[Генеративные модели в машинном обучении 2021 | Генеративные модели в машинном обучении 2021]]

'''ПМИ / РС'''

[[НИС_РС_2 | НИС Распределенные системы]]

[[msbdp_20 | Методы и системы обработки больших данных]]

[[ Облачные вычисления]]

||

[[ Майнор Биоинформатика 1 год ]]

[[ Майнор Биоинформатика 2 год ]]

[[ Введение в программирование (майнор ИАД) ]]

[[Современные_методы_машинного_обучения|Современные методы машинного обучения (майнор ИАД) ]]

[[ ОУФ Машинное Обучение в Питоне ]]

[[ Факультатив "Теория вычислений и логика" (Осень 2020)]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей-3_2019/2020 | ДГТВ-3]]

[[dopglavy_DM_2021|Допглавы дискретной математики]]

[[Adaptation_DM_20-21 |Adaptation course in DM]]

[[Функциональный анализ (осень 2020)]]

[[KotlinElective|Факультатив "Язык Kotlin" (2-3 модули)]]

[[ Факультатив "Теория вычислений и логика" | Факультатив "Теория вычислений" (Весна 2021)]]

|}

== Курсы магистратуры ФКН ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс
|-
| [[Stochastic_analysis_2020_2021 | Stochastic Analysis ]] || Statistical Learning Theory || 1 year
|-
| [[Econometrics_fall_2020 | Эконометрика ]] || ФТИАД || 1 year
|-
| [[Recsys_2020_2021 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД|| 2 year
|-
| [[Project_Seminar_2020_2021 | Проектный семинар специализации ТИ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 year
|-
|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

{| class="wikitable"
|- http://wiki.cs.hse.ru/Цифровая_грамотность_(филология)_2020#.F0.9F.93.AC_.D0.A7.D0.B0.D1.82.D1.8B_.D0.B3.D1.80.D1.83.D0.BF.D0.BF
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули
|-
| [[Цифровая грамотность ИЯиМК 2020-2021|Цифровая грамотность ИЯиМК 2020-2021]] || ИЯиМК || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Машинное обучение на матфаке 2021 |Машинное обучение]] || Математика || 1-4 курс || 3-4 модули
|-
| [http://wiki.cs.hse.ru/Анализ_данных_на_python,_фэн,_2020_spring Анализ данных на python] || Факультет экономических наук || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]] || Физика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Python для ОП "Психология" |Python для ОП "Психология" ]] ||Психология || 1 курс || 3-4 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_Python_2020-2021_%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F Анализ данных в Python] || Политолгия || 3 курс || 3-4 модули
|}

=== 1 семестр ===
{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули
|-
| [[Основы программирования на Python осень 2020 матфак|Основы программирования на Python-1]] || Математика || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Анализ_данных_в_Python_2020-2021|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы_анализа_и_визуализация_данных_для_медиа_2020/2021|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии 2020|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[Проектный семинар медиаком 2020|Проектный семинар]] || Медиакоммуникации || 3 курс || 1 модуль
|-
| [[Основы анализа и визуализации данных ДИЯ 2020-2021|Основы анализа и визуализации данных]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы программирования в Python (Политология 2020)|Основы программирования в Python]] || Политология || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Data Analysis in Journalism and Political Science 2020-2021|Data Analysis in Journalism & Political Science]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 3 курс || 1 модуль
|-
| [[Data Analysis in Economics and Finance 2020-2021|Data Analysis in Economics & Finance]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 3 курс || 1 модуль
|-
| [[Прикладные исследования в культурологии 2020 1модуль|Прикладные исследования в культурологии]] || Прикладная культурология || 1 курс || 1 модуль
|-
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 20/21|Основы анализа данных в международных отношениях 20/21]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Анализ данных в R, Социология|Анализ данных в R]] || Социология || 4 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Анализ данных на python, фэн, 2020 fall|Анализ данных на Python]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая грамотность, ЭиАМ|Цифровая грамотность, ЭиАМ]] || Эфиопия и арабский мир || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая грамотность, Античность|Цифровая грамотность, Античность]] || Античность || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая грамотность, ТиТМ|Цифровая грамотность, ТиТМ]] || Турция и Тюркский мир || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая грамотность История 2020/2021|Цифровая грамотность, История]] || История || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая_грамотность_2020_(Востоковедение)|Цифровая грамотность, Востоковедение]] || Востоковедение || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая_грамотность_География_2020/21|Цифровая грамотность, География]] || География || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Машинное_обучение_(сов._бак._ВШЭ-РЭШ_2020)|Машинное обучение]] || Совместная программа по экономике НИУ ВШЭ и РЭШ || 3 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Машинное_обучение_(ФЭН)_-_2020|Машинное обучение]] || Экономика || 3-4 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Python: работа с данными и текстом|Python: работа с данными и текстом]] || Медиакоммуникации || 2-3 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Phyton_для_извлечения_и_обработки_данных|Phyton для извлечения и обработки данных]] || Молекулярная и клеточная биотехнология || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[ПМСАР-2_2020| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Основы_программирования_на_Python2020/2021|Основы программирования на Python]] || Экономика и статистика || 2-3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Извлечение и анализ интернет-данных (2020)|Извлечение и анализ интернет-данных]] || Экономика и статистика || 2-4 курс || 2 модуль
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[Теория вероятностей и математическая статистика, фэн, 2020-2021|Теория вероятностей и математическая статистика]] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль
|-
| [[Эконометрика, фэн, 2020-2021|Эконометрика]] || фэн, 3 курс || 1-4 модуль
|-
| [[Динамическая оптимизация в экономике и финансах, фэн, 2020-2021|Динамическая оптимизация в экономике и финансах]] || фэн, 3-4 курс || 1-2 модуль
|-
|}

=Архив=

== Курсы за 2019/20 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_1_2019/2020 | Математический анализ-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток,_2_семестр) | Математический анализ на ПМИ (основной поток, 2 семестр)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2019/2020 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2019/2020_(пилотный_поток) | Алгебра на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Алгебра на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_2019/2020 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_1_2019/2020_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Discrete_Mathematics_DSBA2019/2020 | Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Calculus_DSBA2019/2020 | Calculus DSBA (ПАД) 1st module]]

[[Calculus_DSBA2020 | Calculus DSBA (ПАД) 2nd module]]

[[LAaG_DSBA_2019/2020 | Linear Algebra and Geometry (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_DSBA_2019/2020 | Introduction to Programming (ПАД)]]

[[English_DSBA_2019/2020 | English DSBA (ПАД)]]

[[Algorithms_and_Data_Structures_DSBA_2020 | Algorithms and Data Structures DSBA ]]

[[Algebra_DSBA_2019/2020 | Algebra DSBA]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_1_основной_поток_2019/202 | Алгоритмы и структуры данных-1 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[[DM2-basic2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2019/2020_(основной_поток)| Теория_вероятностей_2019/2020 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2019/2020_(пилотный_поток)| ТВиМС (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2019/2020_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Calculus_2_2019 | Calculus-2 DBSA (ПАД)]]

[[Statistics_DSBA_2019/2020 | Statistics DSBA (ПАД)]]

[[DM2 | Дискретная Математика-2 (ПАД)]]

[[ADS2 | Алгоритмы и Структуры Данных-2 (ПАД)]]

[[Introduction_to_Economics | Introduction to Economics DSBA ]]

[[Business_and_Management_in_Global_Context_2019-2020| Business and Management in Global Context DSBA ]]

[[ACOS_DSBA_2019/2020 | Computer Architecture and Operating Systems (ПАД)]]

[[Differential_Equations_2020 | Differential Equations DSBA ]]

[[Факультатив Теория вычислений_2020 | Факультатив Теория вычислений]]

[[Дифференциальные_уравнения_2020 | Дифференциальные уравнения 2020 ]]

||

[[Машинное_обучение_1/2019_2020 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_Методы_2020 | Численные методы]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2019)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing, AMI]]

[[Компьютерные_Сети | Компьютерные сети]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]

[[Непрерывная_оптимизация_(МОП)/2020| Непрерывная оптимизация (МОП)]]

[[%D0%9D%D0%B5%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%80%D1%8B%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_(%D0%A2%D0%98,_%D0%90%D0%94%D0%98%D0%A1,_%D0%90%D0%9F%D0%A0,_%D0%A0%D0%A1)| Непрерывная оптимизация (ТИ, АДИС, АПР, РС) ]]

[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2020|Data Analysis]]

[[Промышленное_программирование_на_языке_Java| Промышленное программирование на языке Java]]

[[CCTI_2020|Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

||

[[InfTheo2019-2020|Теория информации]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2019|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС Науки о данных]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Философия_науки_2019|Философия науки]]

[[Глубинное обучение|Глубинное обучение]]

[[NLP 2019|NLP Анализ данных]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]

[[Генеративные_модели_в_машинном_обучении_2020|Генеративные модели в машинном обучении]]

[[Компьютерные Сети 4 курс| Компьютерные сети]]

[[Промышленное_программирование_на_языке_Java| Промышленное программирование на языке Java]]

[[Машинное_обучение_на_больших_данных_2020|Машинное обучение на больших данных]]

[[Основы_обработки_больших_данных_2020|Основы обработки больших данных]]

||
[[MinorBioinformatics|Биоинформатика]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Современные_методы_машинного_обучения | Современные методы машинного обучения (ИАД)]]

[[KotlinElective|Факультатив "Язык Kotlin" (2-3 модули)]]

[[ISDElective|Факультатив "Методы разработки программного обеспечения" (1-2 модули)]]

[[Введение в программирование (курс майнора)]]

[[dopglavy_DM_1920|Допглавы дискретной математики]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей-2_2019/2020|ДГТВ-2]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_2020|ДГТВ]]

[[Введение_в_анализ_данных_(майнор_ИАД)|Введение в анализ данных (майнор ИАД)]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_ИАД)|Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД)]]

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

|}

== Курсы магистратуры ФКН ==

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

|-
| [[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Project_Seminar_2019_2020 | Проектный семинар специализации ТИ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Stochastic_analysis_2019_2020 | Stochastic Calculus ]] || Statistical Learning Theory || 1 year
|-
| [[A_Theorist's_Toolkit_2019_2020 | A Theorist's Toolkit, AMI]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Neurobayesian_models_2020 | Neurobayesian models ]] || Statistical Learning Theory || 2 year
|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

{| class="wikitable"
|- http://wiki.cs.hse.ru/Цифровая_грамотность_(филология)_2020#.F0.9F.93.AC_.D0.A7.D0.B0.D1.82.D1.8B_.D0.B3.D1.80.D1.83.D0.BF.D0.BF
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули
|-
| [[Введение в анализ данных 2020 МирЭк| Введение в анализ данных]] || Мировая экономика || 1 курс || 3-4 модуль
|-
|[[ Основы программирования в Python (Мирэк) | Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность, ИЯиМК| Цифровая грамотность ]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая_грамотность_(филология)_2020| Цифровая грамотность ]] || Филология || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ФиКЛ)_2020| Цифровая грамотность ]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность 2019-2020 (История искусств)| Цифровая грамотность ]] || История искусств || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность 2019-2020 (Культурология)| Цифровая грамотность ]] || Культурология || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность, ЯиЛ_ЮВА| Цифровая грамотность ]] || Языки и литература Юго-Восточной Азии || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность, ЯиЛЯ| Цифровая грамотность ]] || Языки и литература Японии || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ ППО Социология 1 курс 2019/2020| ППО (Python для извлечения и обработки данных) ]] || Социология || 1 курс || 3 модуль
|-
|[[ Машинное обучение на матфаке 2020 | Машинное обучение]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модуль
|-
|[[ Excel для анализа данных | Excel для анализа данных]] || ИЯиМК || 4 курс || 3 модуль
|-
| [[ Python для извлечения и обработки данных Медиаком 2 курс 2019/2020| Python для извлечения и обработки данных ]] || Медиакоммуникации || 2 курс || 3 модуль
|-
| [[ Python для извлечения и обработки данных Медиаком 1 курс 2019/2020| Python для извлечения и обработки данных ]] || Медиакоммуникации || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[ СДиА Матфак 1 курс 2019/2020| Структуры данных и алгоритмы ]] || Математика || 3-4 курс || 3-4 модуль
|-
| [[Методы_машинного_обучения_(Прикладная_политология)|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Наука о данных (Экономика)|Наука о данных]] || Экономика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Основы программирования на Python весна 2020 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули
|-
| [[Культура работы с данными, КМБТ|Культура работы с данными, КМБТ]] || Клеточная и молекулярная биотехнология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Natural_Language_Processing_Blended_2020_module4 | Natural Language Processing (blended)]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 4 модуль
|-
| [[ПМСАР-1 2019/2020|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 1 г.о. || 3-4 модули
|-
| [[Введение в Data Science]] || Экономика впечатлений: менеджмент в индустрии гостеприимства и туризме || 1 г.о. || 3 модуль
|-
| [[Принципы построения математических моделей]] || МИЭМ || 1 г.о. || 4 модуль
|-
| [[Python для извлечения и обработки данных Психология 1 курс 2019/2020]] || Психология || 1 г.о. || 4 модуль
|-
| [[Технологии анализа больших данных ГМУ 1 курс 2019/2020]] || ГМУ || 1 г.о. || 4 модуль
|-
| [[Городское планирование | Цифровая грамотность]] || Городское планирование || 1 г.о. || 4 модуль
|}

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

|-
| [[ Основы анализа и визуализация данных для медиа 2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных для медиа ]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[ Анализ данных в Python 2019-2020 | Анализ данных в Python ]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction to Data Culture 2019-2020 | Introduction to Data Culture ]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[ Основы анализа данных в международных отношениях | Основы анализа данных в международных отношениях ]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Основы программирования в Python (Политология)|Основы программирования в Python]] || Политология || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы программирования на Python осень 2019 матфак|Основы программирования на Python-1]] || Математика || 1-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (История 2019) | Цифровая грамотность ]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (Востоковедение 2019) | Цифровая грамотность ]] || Востоковедение|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая_грамотность_2019-2020(философия) | Цифровая грамотность ]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (ассириология и античность 2019) | Цифровая грамотность ]] || Ассириология и античность|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2_2019| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Работа с данными]] || Медиакоммуникации || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Машинное обучение (фэн 2019)]] || ФЭН || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Natural_Language_Processing_Blended_2019_module1 | Natural Language Processing (blended)]] || Прикладная политология || 2 г.о. || 1 модуль
|-
| [[ ML_HSE_NES_2019 | Машинное обучение (ВШЭ-РЭШ)]] || Совместный бакалавриат ВШЭ-РЭШ || 3-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных ]] || ДИЯ || 2 курс || 1,2 модуль
|-
| [[Методы_машинного_обучения_(Прикладная_политология)|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_на_Python2019/2020|Основы программирования на Python]] || Экономика и статистика || 2-4 курс || 2 модуль
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[Теория вероятностей и математическая статистика, фэн, 2019-2020|Теория вероятностей и математическая статистика]] || фэн, 2 курс || 3-4 модуль
|-
| [[Микроэконометрика качественных данных, фэн, 2020|Микроэконометрика качественных данных 2020]] || фэн, 4 курс || 1-2 модуль
|}

== Курсы за 2018/19 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Calculus_DSBA_2018/2019 | Calculus I DSBA (ПАД)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2019_(С%2B%2B,_основной_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (С++, основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[LAaG_DSBA_2018/2019 | LAaG DSBA]]

[[Дискретная_математика_1_2018/2019 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Discrete_Mathematics_DSBA2018/2019 |Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming | Introduction to programming DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_2 | Introduction to programming 2 DSBA (ПАД)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Алгебра на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Алгебра на ПМИ (основной поток)]]

[[Algebra_DSBA_2018/2019 | Algebra DSBA]]

[http://hsealgebra19.wikidot.com Алгебра на ПИ]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[http://math-info.hse.ru/2018-19/Дифференциальные_уравнения_(ФКН) Дифференциальные уравнения]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-basic2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Факультатив Теория вычислений]]

||

[[Машинное_обучение_1/2018_2019 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_Методы_2018 | Численные методы ]]

[[PDC | Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Theory_of_Computing_2018_2019 | Theory of Computing, AMI]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2018)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[Основные методы анализа данных]]

[[Теория баз данных]]

[[Непрерывная оптимизация/2019|Непрерывная оптимизация (161-162)]]

[[Непрерывная оптимизация (163-167)]]

[[Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2019|Data analysis]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

[[Intro to DL Blended | Intro to DL Blended]]

[[Дискретная оптимизация 2019 | Дискретная оптимизация 2019]]

||

[[Statistical_learning_theory_2018_2019 | Introduction to statistical learning theory]]

[[Анализ_неструктурированных_данных-2018 |Анализ неструктурированных данных ]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2018|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[НИС_Науки_о_данных_2018/2019|НИС Науки о данных]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2018)|НИС Распределенные системы]]

[[Теория_Информации_2018/2019|Теория информации]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[Методы_и_системы_обработки_больших_данных_(осень_2018)|Методы и системы обработки больших данных]]

[[Философия_науки_2018|Философия науки]]

[[Теория баз данных]]

[[ConvAppr19 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы (ТИ)]]

[[Функциональное программирование 2019 | Функциональное программирование]]

[[A_Theorist's_Toolkit_2018_2019 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

||
[[Дополнительные главы теории вероятностей 2019 | Дополнительные главы теории вероятностей 2019]]

[[Дополнительные главы математической статистики 2019 | Дополнительные главы математической статистики 2019]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2018/2019]]

[[dopglavy_DM_1819|Допглавы дискретной математики]]

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_2018/2019 | Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2018/2019]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2019)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Функциональный анализ (весна_2019) | Функциональный анализ (весна_2019)]]

[[KotlinElective| Язык Kotlin (3 и 4 модули 2018-2019)]]

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

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

|-
| [[Основы программирования на Python весна 2020 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(филология)|Цифровая грамотность]] || Филология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИИ_и_культурология)|Цифровая грамотность]] || История искусств и Культурология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИЯМК_2019)|Цифровая грамотность]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019|Анализ и визуализации данных]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Научно-исследовательский_семинар_2019| Научно-исследовательский семинар]] || Политология || 1 курс || 3 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_в_Python_2019|Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[ПМСАР-1|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 1 г.о. || 3-4 модули
|-
| [[Искусственный интеллект и большие данные_(2019)|Искусственный интеллект и большие данные]] || Дизайн, Мода, Современное искусство || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Информационный менеджмент: Введение в Data Science|Информационный менеджмент: Введение в Data Science]] || Управление бизнесом Маркетинг и рыночная аналитика || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Технологии анализа больших данных|Технологии анализа больших данных]] || ГМУ || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)|Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы работы с данными|Основы работы с данными]] || Медиакоммуникации || 2 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_data_science_Социология_1_курс|Профориентационный семинар (Data Culture)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_анализ_данных_МирЭк_2019|Введение в анализ данных]] || Мировая экономика || 1 курс || 4 модуль

|}

=== 1 семестр ===

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

|-
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019|Основы анализа данных в международных отношениях]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction_to_Data_Culture_2018-2019|Introduction to Data Culture]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(востоковедение)|Цифровая грамотность]] || Востоковедение || 1 курс || 1 модуль
|-
| [[Разработка управленческих решений в маркетинге | Разработка управленческих решений в маркетинге]] || Маркетинг и рыночная аналитика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Информационные технологии в деятельности юриста_2018-2019| Информационные технологии в деятельности юриста]] || Юриспруденция || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Машинное обучение на матфаке 2018/2019| Машинное обучение]] || Факультет математики || 2-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули)|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018|Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 3 курс || 1, 2, 4 модули
|-
| [[Машинное обучение (ФЭН)]] || Факультет экономических наук || 3-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[Программирование_(python)_для_экономистов|Программирование (Python) для экономистов]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(философия)|Цифровая грамотность]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(историки)|Цифровая грамотность]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]] || Физика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Статистический анализ в среде R (Социологи 1 семестр 2 модуль)|Статистический анализ в среде R ]] || Социология || 4 курс || 2 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|}

==Courses of the Statistical Learning Theory program==
[[Neurobayesian_models_2019|Neurobayesian models]]

== Курсы за 2017/18 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток,_1_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток, 1 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_2_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 2 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_3_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 3 модуль)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2017/2018 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 | Алгоритмы и структуры данных – 1 (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2017/2018 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra18.wikidot.com Алгебра на ПИ]

||
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический анализ-3 на ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математический анализ на ПМИ_2017/2018 | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-pilot2017/2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2017_2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2017/2018 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2017/2018)| Дифференциальные уравнения]]

||
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2017_2018 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_методы_2017 | Численные методы]]

[[Statistics of Stochastic Processes|Статистика случайных процессов 2018]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении | Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]

[[Statistical_learning_theory | Introduction to statistical learning theory]]

[[Основные_методы_анализа_данных_(специализация_АДИС) | Основные методы анализа данных на ПМИ]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_Распределенные_системы_(3_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Непрерывная_оптимизация | Непрерывная оптимизация]]

[[ Сложность_и_логика| Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2018 | Data Analysis на ПИ]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных Машинное обучение на больших данных]

[[Дискретная_оптимизация | Дискретная оптимизация]]

||

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[Философия_науки_2017 | Философия науки]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Байесовские методы машинного обучения 2017 | Байесовские методы машинного обучения]]

[[Функциональное программирование 2018 | Функциональное программирование]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

||

[[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2017/2018]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2017-2018 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)]]

[[Маго-лего "Линейная алгебра в приложениях" весна 2018 | Линейная алгебра в приложениях (маго-лего)]]

[[Функциональный анализ 2017/18 | Функциональный анализ на ПМИ (факультатив)]]

[[Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы) | Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)]]

[[Дополнительные главы дискретной математики 2017/18 | Дополнительные главы дискретной математики (факультатив)]]

[[Цифровые технологии в гуманитарных науках]]

|}

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

=== 2 семестр ===

[[Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр)|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 2 семестр: ИЯМК, Филология, История искусств, Культурология, 1 курс)]] 
[[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)]] 
[[Introduction_to_Data_Culture|Introduction to Data Culture (HSE and University of London Parallel Degree Programme in International Relations, 1 year)]] 
[[ИИ_и_БД|Искусственный интеллект и большие данные (ОП "Дизайн", "Мода", 1 курс)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 2 семестр)]] 
[[Основы анализа данных в международных отношениях|Основы анализа данных в международных отношениях (ОП "Международные отношения", 2 курс, 4 модуль)]] 
[[Введение в data science (2_семестр)|Профориентационный семинар (блок по введению в data scicence) (Факультет социальных наук — 2 семестр: Социология, 1 курс)]] 
[[Введение в Data Science| Введение в Data Science (ФБиМ, 4 модуль)]] 

=== 1 семестр ===

[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 1 семестр: История, Философия, 1 курс)]] 
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 1 семестр)]] 
[[Извлечение и анализ интернет-данных | Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)]] 
[[Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017) | Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)]] 
[[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] 
[[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] 

== Курсы магистратуры Финансовые технологии и анализ данных ==

[[Вероятностные_модели_и_прикладная_статистика_в_финансовой_математике|Вероятностные модели и прикладная статистика в финансовой математике]]

[[Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных|Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных]]

== Courses of Data Science master program/Курсы магистерской программы "Науки о данных" ==

[[Introduction to Machine Learning and Data Mining |Introduction to Machine Learning and Data Mining 2019]]

[[Introduction to Machine Learning and Data Mining 2020 |Introduction to Machine Learning and Data Mining 2020]]

== Курсы за 2016/17 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3-4 курс !! майноры
|-
|

[[Математический анализ на ПМИ_2016/2017 | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная алгебра и геометрия_2016/2017 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]

[[Дискретная_математика_1_2016/2017 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017_пилотный_поток | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2016/2017 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra17.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]

||

[[Математический анализ_2016/2017 | Математический анализ-3 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математически_анализ_3_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2016_2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная математика_2_2016/2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2016/2017 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория вероятностей_2016/2017 | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2016/2017_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Факультатив_теория_вычислений_2016/2017 | Факультатив теория вычислений на ПМИ]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_(факультатив,_2017) | Дополнительные главы теории вероятностей (факультатив)]]

[[Дифференциальные_уравнения_(2_курс,_2016/2017) | Дифференциальные уравнения]]

[[Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) | Математическая статистика на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы ]]

||

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2016/2017 | НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2016_2017 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Прикладной_статистический_анализ_данных | Прикладной статистический анализ данных на ПМИ]]

[[Численные_методы_в_анализе_данных | Численные методы в анализе данных на ПМИ]]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Статистика_случайных_процессов_(курс_лекций,_ФКН_ВШЭ) Вероятностные модели и статистика случайных процессов на ПМИ]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Opt Методы оптимизации на ПМИ (специализации МОП и РС)]

[[Методы_оптимизации_(весна_2017)|Методы оптимизации 2 (дискретная оптимизация)]]

[[НИС_Распределенные_системы_(осень_2016) | НИС Распределенные системы]]

[[Анализ и верификация алгоритмов биржевой торговли | Анализ и верификация алгоритмов для систем биржевой торговли ]]

[[Программирование_на_графических_процессорах | Программирование на графических процессорах]]

[[ЯРПО | Языки разработки ПО (курс по выбору) на ПМИ]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2017 | Data analysis на ПИ]]

[[Базы данных 2 | Базы данных 2 ]]

[[Компьютерные сети 2 | Компьютерные сети 2]]

[[Машинное_обучение_на_больших_данных | Машинное обучение на больших данных на ПМИ]]

||

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора) | Современные методы машинного обучения (курс майнора)]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_программирование_2016/2017 | Введение в программирование (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2016-2017 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных| Прикладные задачи анализа данных (курс майнора)]]

|}

{|width=100%
|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2015/16 учебный год ===
{|
|-
| [[Технологии программирования|Технологии программирования на ПМИ]]
|-
|[[ОиМП-2015|Основы и методология программирования на ПМИ]]
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2016]]
|-
|[[Линейная алгебра и геометрия_2015/2016 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]
|-
|[[Алгебра_2015/2016 | Алгебра на ПМИ]]
|-
|[http://hsealgebra.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]
|-
|[[Компьютерные системы]]
|-
|[[Математический анализ на ПМИ_2015/2016 | Математический анализ на ПМИ]]
|-
|[[Факультатив_Матпрактикум | Матпрактикум (факультатив) на ПМИ]]
|-
|[[Data analysis (Software Engineering)]] 
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016|Введение в анализ данных (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[НИС Машинное обучение и приложения|НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]
|-
|[[Архитектура компьютеров и системное программирование (ПМИ_4, 2015/2016)|Архитектура компьютеров и системное программирование (4 курс)]]
|-
|[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2015/2016)| Дифференциальные уравнения]]
|-
|[[Введение в VBA|Введение в VBA]]
|}

|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2014/15 учебный год ===
{|
|-
|[[Основы и методологии программирования]] 
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2015 | Алгоритмы и структуры данных]] 
|-
|[[Анализ данных (Программная инженерия)]] 
|-
|[[Алгебра_2014/2015 | Алгебра]] 
|-
|[[Magolego_sna_2015| MAGoLEGO Social Network Analysis]]
|}

==== Проектная работа ====
{|
|-
|[[Проектная работа]] 
|-
|[[Учебная практика 1 курс (2016)]]
|-
|[[Проектная работа 2 курс (2016)]]
|}


|}

== Мероприятия факультета компьютерных наук ==
=== Summer School 2015 ===
[[Introduction to Natural Language Processing|Introduction to Natural Language Processing]]
#[[Lecture 1. Introduction|Introduction]]
#[[Lecture 2. Tokenization and word counts|Tokenization and word counts]]
#[[Lecture 3. POS tagging. Key word and phrase extraction|POS tagging. Key word and phrase extraction]]
#[[Lecture 4. Parsing|Parsing]]
#[[Lecture 5. Language sources|Language sources]]
#[[Lecture 6. Synonyms and near-synonyms detection|Synonyms and near-synonyms detection]]
#[[Lecture 8. Suffix trees for NLP|Suffix trees for NLP]]
#[[NLP References|References]]

== Архив ==
* [[Учебная практика 1 курс (2015)]]

Генеративные модели в машинном обучении 2021

2021-01-14T07:38:43Z

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле. Курс читается по выбору.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/148813333 Деркач Денис Александрович]
Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/190912317 Рыжиков Артём Сергеевич], [https://www.hse.ru/staff/mrartemev Артемьев Максим Радикович]

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: [https://t.me/joinchat/HYxQ3UO-5W9H5K22 Общая группа курса ГМ-20/21]

Гитхаб курса: https://github.com/HSE-LAMBDA/HSE_DeepGenModels

Anytask курса: TBD

Сайт курса: https://www.notion.so/HSE-Generative-4ba9fa3db4f341d98cfa2bfe2c04ad1f

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

==== Домашние задания ====

В рамках курса после каждой темы будет выдаваться домашняя работа содержащая теоретические и/или практические задачи по материалам прошедших занятий.

* На выполнение ДЗ отводится 2 недели. За решения отправленные после дедлайна начисляется 0 баллов.
* Каждое ДЗ оценивается по шкале от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5 баллов.
* Итоговая оценка за ДЗ считается как среднее арифметическое округленное до ближайшего целого или половинного балла.

Одним из домашних заданий является "проект" -- реализация существующей статьи, принятой на ведущую конференцию.

====Экзамен====

Устный экзамен по всем темам модуля оценивается от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.

====Итоговая оценка за курс====

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:

Oитог = 0.8 * Oнакопл + 0.2 * Оэкз

Дополнительные главы прикладной статистики (2020/21)

2021-01-10T13:59:47Z

Dderkach:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3-4 модулях.

'''Лектор:''' Деркач Денис Александрович

Лекции проходят по понедельникам в 16:20 (онлайн).

'''Семинарист:''' Белавин Владислав Сергеевич

Семинары проходят по понедельникам в 18:10 (онлайн).

'''Ассистент:''' Петров Андрей Иванович

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: [https://t.me/joinchat/G-gl0yuxeVnZjgl5 инвайт]

Гитхаб курса: [https://gitlab.com/lambda-hse/hse-stats-course-2021 hse-stat-course-2021]

Anytask курса: TBD

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

В рамках курса будет выдано 4 домашние работы содержащая теоретические и практические задачи по материалам прошедших занятий.

* На выполнение ДЗ отводится 2 недели. За решения отправленные после дедлайна начисляется 0 баллов.
* Каждое ДЗ оценивается по шкале от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5 баллов.
* Итоговая оценка за ДЗ считается как среднее арифметическое округленное до ближайшего целого или половинного балла.

====Коллоквиум====

За коллоквиум ставится оценка от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.
Проводится в форме ответа на вопросы.

====Экзамен====

За экзамен ставится оценка от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.
Проводится в форме ответа на вопросы.

====Итоговая оценка за курс====

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:

Oитог = 4x0.2 * OДЗ + 0.1 * Околок + 0.1 * Оэкз

==Лекции и семинары==

==Домашние задания==

Все домашние задания сдавать в Anytask курса.

==Полезные материалы==

1. [https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/ Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. Springer, 2001.]

2. [https://www.dropbox.com/s/nrempaxwtf0hbqg/Wasserman%20L.%20All%20of%20Nonparametric%20Statistics.pdf?dl=0 Wasserman L. All of Nonparametric Statistics. Springer, 2006.]

3. [https://www.dropbox.com/s/fwat2tikn9wkqre/Bishop%20C.M.%20Pattern%20recognition%20and%20machine%20learning.pdf?dl=0 Bishop C.M. Pattern recognition and machine learning. Springer, 2006.]

4. [https://www.dropbox.com/s/h0kaiix6y3g3yzl/David%20Mackay%20J.C.%20Information%20theory%2C%20inference%2C%20and%20learning%20algorithms..pdf?dl=0 David Mackay J.C. Information theory, inference, and learning algorithms. Cambridge, 2007.]

5. [https://www.dropbox.com/s/3dyw3c4bv5bl2xw/Grimmett%20G.%2C%20Stirzaker%20D.%20Probability%20and%20Random%20Processes.djvu?dl=0 Grimmett G., Stirzaker D. Probability and Random Processes. Oxford University Press, 2001.]

6. [https://www.dropbox.com/s/r8wcms7vszqd8tv/Forrester%20A.%2C%20Sobester%20A.%2C%20Keane%20A.%20Engineering%20Design%20via%20Surrogate%20Modelling.pdf?dl=0 Forrester A., Sobester A., Keane A. Engineering Design via Surrogate Modelling. A Practical Guide. Wiley, 2008.]

7. [https://www.dropbox.com/s/f07k3k9ak8b4wbq/Lee%20J.A.%2C%20Verleysen%20M.%20Nonlinear%20Dimensionality%20Reduction.pdf?dl=0 Lee J.A., Verleysen M. Nonlinear Dimensionality Reduction. Springer, 2007.]

8. [https://www.dropbox.com/s/izx6kbyd3jcz162/Wang%20G.G.%2C%20Shan%20S.%20Review%20of%20Metamodeling%20Techniques%20in%20Support%20of%20Engineering%20Design%20Optimization.pdf?dl=0 Wang G.G., Shan S. Review of Metamodeling Techniques in Support of Engineering Design Optimization // Journal of Mechanical Design, Vol. 129, No. 4, pp. 370-380, 2007.]

9. [https://www.dropbox.com/s/13vgwzjhfygcui3/Deconinck%2C%20Periaux%2C%20Giannakoglou%20%28eds.%29.%20Optimization%20method%20and%20tools%20for%20multicriteria%20multidisciplinary%20design.pdf?dl=0 Deconinck, Periaux, Giannakoglou (eds.). Optimization method and tools for multicriteria/multidisciplinary design. Applications to aeronautics and turbomachinary // von Karman Institute for Fluid Dynamics, Lecture Series 2004-07, 2004.]

10. [https://www.dropbox.com/s/f8hl8iliswk2fgv/%D0%9B%D0%B0%D0%B3%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%BD%20%D0%9C.%D0%91.%20%D0%9D%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D1%8F%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.djvu?dl=0 Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007.]

11. [https://www.dropbox.com/s/hjv1olagi1smkll/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%98.%D0%A1.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D0%B8%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.]

12. [https://www.dropbox.com/s/46aw6dnnf9ec7ko/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%98.%D0%A1.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%98%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985.]

13. [https://www.dropbox.com/s/e7gx4womlbtasic/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%91%D1%83%D1%85%D1%88%D1%82%D0%B0%D0%B1%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%D0%9C.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%B8%20%D1%81%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков С.А., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.]

Дополнительные главы прикладной статистики (2020/21)

2021-01-10T13:47:06Z

Dderkach:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3-4 модулях.

'''Лектор:''' Деркач Денис Александрович

Лекции проходят по понедельникам в 16:20 (онлайн).

'''Семинарист:''' Белавин Владислав Сергеевич

Семинары проходят по понедельникам в 18:10 (онлайн).

'''Ассистент:''' Петров Андрей Иванович

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: [https://t.me/joinchat/G-gl0yuxeVnZjgl5 инвайт]

Гитхаб курса: [https://gitlab.com/lambda-hse/hse-stats-course-2021 hse-stat-course-2021]

Anytask курса: TBD

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

В рамках курса будет выдано 4 домашние работы содержащая теоретические и практические задачи по материалам прошедших занятий.

* На выполнение ДЗ отводится 2 недели. За решения отправленные после дедлайна начисляется 0 баллов.
* Каждое ДЗ оценивается по шкале от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5 баллов.
* Итоговая оценка за ДЗ считается как среднее арифметическое округленное до ближайшего целого или половинного балла.

====Коллоквиум====

За коллоквиум ставится оценка от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.
Проводится в форме ответа на вопросы (без подготовки).

====Экзамен====

За экзамен ставится оценка от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.
Проводится в форме ответа на вопросы (без подготовки).

====Итоговая оценка за курс====

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:

Oитог = 4x0.2 * OДЗ + 0.1 * Околок + 0.1 * Оэкз

==Лекции и семинары==

==Домашние задания==

Все домашние задания сдавать в Anytask курса.

==Полезные материалы==

1. [https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/ Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. Springer, 2001.]

2. [https://www.dropbox.com/s/nrempaxwtf0hbqg/Wasserman%20L.%20All%20of%20Nonparametric%20Statistics.pdf?dl=0 Wasserman L. All of Nonparametric Statistics. Springer, 2006.]

3. [https://www.dropbox.com/s/fwat2tikn9wkqre/Bishop%20C.M.%20Pattern%20recognition%20and%20machine%20learning.pdf?dl=0 Bishop C.M. Pattern recognition and machine learning. Springer, 2006.]

4. [https://www.dropbox.com/s/h0kaiix6y3g3yzl/David%20Mackay%20J.C.%20Information%20theory%2C%20inference%2C%20and%20learning%20algorithms..pdf?dl=0 David Mackay J.C. Information theory, inference, and learning algorithms. Cambridge, 2007.]

5. [https://www.dropbox.com/s/3dyw3c4bv5bl2xw/Grimmett%20G.%2C%20Stirzaker%20D.%20Probability%20and%20Random%20Processes.djvu?dl=0 Grimmett G., Stirzaker D. Probability and Random Processes. Oxford University Press, 2001.]

6. [https://www.dropbox.com/s/r8wcms7vszqd8tv/Forrester%20A.%2C%20Sobester%20A.%2C%20Keane%20A.%20Engineering%20Design%20via%20Surrogate%20Modelling.pdf?dl=0 Forrester A., Sobester A., Keane A. Engineering Design via Surrogate Modelling. A Practical Guide. Wiley, 2008.]

7. [https://www.dropbox.com/s/f07k3k9ak8b4wbq/Lee%20J.A.%2C%20Verleysen%20M.%20Nonlinear%20Dimensionality%20Reduction.pdf?dl=0 Lee J.A., Verleysen M. Nonlinear Dimensionality Reduction. Springer, 2007.]

8. [https://www.dropbox.com/s/izx6kbyd3jcz162/Wang%20G.G.%2C%20Shan%20S.%20Review%20of%20Metamodeling%20Techniques%20in%20Support%20of%20Engineering%20Design%20Optimization.pdf?dl=0 Wang G.G., Shan S. Review of Metamodeling Techniques in Support of Engineering Design Optimization // Journal of Mechanical Design, Vol. 129, No. 4, pp. 370-380, 2007.]

9. [https://www.dropbox.com/s/13vgwzjhfygcui3/Deconinck%2C%20Periaux%2C%20Giannakoglou%20%28eds.%29.%20Optimization%20method%20and%20tools%20for%20multicriteria%20multidisciplinary%20design.pdf?dl=0 Deconinck, Periaux, Giannakoglou (eds.). Optimization method and tools for multicriteria/multidisciplinary design. Applications to aeronautics and turbomachinary // von Karman Institute for Fluid Dynamics, Lecture Series 2004-07, 2004.]

10. [https://www.dropbox.com/s/f8hl8iliswk2fgv/%D0%9B%D0%B0%D0%B3%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%BD%20%D0%9C.%D0%91.%20%D0%9D%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D1%8F%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.djvu?dl=0 Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007.]

11. [https://www.dropbox.com/s/hjv1olagi1smkll/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%98.%D0%A1.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D0%B8%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.]

12. [https://www.dropbox.com/s/46aw6dnnf9ec7ko/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%98.%D0%A1.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%98%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985.]

13. [https://www.dropbox.com/s/e7gx4womlbtasic/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%91%D1%83%D1%85%D1%88%D1%82%D0%B0%D0%B1%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%D0%9C.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%B8%20%D1%81%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков С.А., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.]

Wiki - Факультет компьютерных наук:Wiki ФКН

2021-01-10T13:39:49Z

Dderkach: ссылка на курс ПСМО

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

== Курсы за 2020/21 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|
'''ПМИ'''

[[Математический_анализ_1_2020/2021_(пилотный_поток) | Математический анализ-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_1_2020/2021_(основной_поток) | Математический анализ-1 на ПМИ (основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2020/2021_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2020/2021_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ 2020/2021 (пилотный поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ 2020/2021 (основной поток)]]

[[DM1-2020-21 | Дискретная математика-1 ПМИ]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_1_2020/2021 | Алгоритмы и структуры данных – 1 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2020/2021 | Алгоритмы и структуры данных – 1 на ПМИ (пилотный поток)]]

'''ПИ'''

[[DM1-SE-2020-21 | Дискретная математика-1 ПИ]]

'''ПАД'''

[[Discrete_Mathematics_DSBA2020/2021 | Discrete Mathematics (DSBA) ]]

[[LAaG_DSBA_2020/2021 | Linear Algebra and Geometry (DSBA)]]

[[English_DSBA_2020/2021 | English DSBA (DSBA)]]

[[Introduction_to_programming_DSBA_2020/2021 | Introduction to Programming (DSBA)]]

[[ Calculus_2020/21 | Calculus (DSBA) ]]

||
'''ПМИ'''

[[Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2020/2021_(пилотный_поток)| ТВиМС (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2020/2021_(основной_поток)| Теория вероятностей (основной поток)]]

[[Математический_анализ_2020/2021_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_-_2_(основной_поток) | Математический анализ - 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[MissingSemester2020/2021 | Инструменты промышленной разработки (The Missing Semester of your CS education)]]

[[АКОС ПМИ 2020/2021 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Основы матричных вычислений 2020/2021]]

[[Дифференциальные уравнения (ПМИ)]]

[[DM2-pilot2020/2021 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-base2020/2021 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных - 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2020/2021 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

'''ПАД'''

[[Calculus-2_DSBA_2020_(ПАД) | Calculus-2 (DSBA) ]]

[[Discrete_Mathematics_-_2_DSBA2020/2021 | Discrete Mathematics - 2 (DSBA)]]

[[Business_and_Management_in_Global_Context_2020/21 | Business and Management in Global Context (DSBA)]]

[[Principles_of_micro_and_macro-economics_2020/21 | Principles of micro and macro-economics (DSBA)]]

[[Algorithms_and_data_structures_2_2020/21 | Algorithms and data structures 2 (DSBA)]]

[[Statistics_DSBA_2020/2021 | Probability and Statistics (DSBA)]]

[[ACOS_DSBA_2020/2021 | Computer Architecture and Operating Systems (DSBA)]]

[[Differential_Equations_2021 | Differential Equations ]]

||

'''ПМИ'''

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Прикладная статистика в машинном обучении 20/21]]

[[Безопасность компьютерных систем 20/21]]

[[Theory of computing, AMI]]

[[Матричные вычисления 20/21]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2020/2021|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Моделирование временных рядов 20/21]]

[[Высокопроизводительные вычисления 20/21]]

[[ Сбор и обработка данных с помощью краудсорсинга 20/21 ]]

[[ Распределённые системы ]]

[[InfTheo2020-2021|Теория информации]]

[[НИС_РС|НИС Распределенные системы]]

[[Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS)]]

[[Дополнительные главы прикладной статистики (2020/21)]]

'''ПАД'''

[[ MachineLearning1_DSBA2020 | Machine Learning 1 (DSBA)]]

[[ Time_Series_and_Stochastic_Processes_ada_20_21 | Time Series and Stochastic Processes (DSBA) ]]

[[ST2187 Business analytics, applied modelling and prediction | Business analytics, applied modelling and prediction (DSBA)]]

[[Data_Base_2020/2021_DSBA | Data Base (DSBA)]]

[[Social_History_of_Science_2020/21 | Social History of Science (DSBA)]]

[[Elements_of_Econometrics_2020/21 | Elements of Econometrics (DSBA)]]

[[Data Science Case Studies / Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS)]]

[[ Optimization_methods | Optimizaton Methods (DSBA) ]]

||

[[Философия_науки_2020 | Философия науки]]

'''ПМИ / МОП'''

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2020/2021 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Глубинное обучение в обработке звука 20/21]]

[[Байесовские методы машинного обучения 2020 | Байесовские методы машинного обучения]]

[[Statistical_learning_theory_2020 | Statistical learning theory]]

'''ПМИ / РС'''

[[НИС_РС_2 | НИС Распределенные системы]]

[[msbdp_20 | Методы и системы обработки больших данных]]

[[ Облачные вычисления]]

||

[[ Майнор Биоинформатика 1 год ]]

[[ Майнор Биоинформатика 2 год ]]

[[ Введение в программирование (майнор ИАД) ]]

[[Современные_методы_машинного_обучения|Современные методы машинного обучения (майнор ИАД) ]]

[[ ОУФ Машинное Обучение в Питоне ]]

[[ Факультатив "Теория вычислений и логика" ]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей-3_2019/2020 | ДГТВ-3]]

[[dopglavy_DM_2021|Допглавы дискретной математики]]

[[Adaptation_DM_20-21 |Adaptation course in DM]]

[[Функциональный анализ (осень 2020)]]

[[KotlinElective|Факультатив "Язык Kotlin" (2-3 модули)]]

|}

== Курсы магистратуры ФКН ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс
|-
| [[Stochastic_analysis_2020_2021 | Stochastic Analysis ]] || Statistical Learning Theory || 1 year
|-
| [[Econometrics_fall_2020 | Эконометрика ]] || ФТИАД || 1 year
|-
| [[Recsys_2020_2021 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД|| 2 year
|-
| [[Project_Seminar_2020_2021 | Проектный семинар специализации ТИ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 year
|-
|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

{| class="wikitable"
|- http://wiki.cs.hse.ru/Цифровая_грамотность_(филология)_2020#.F0.9F.93.AC_.D0.A7.D0.B0.D1.82.D1.8B_.D0.B3.D1.80.D1.83.D0.BF.D0.BF
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули
|-
| [[Цифровая грамотность ИЯиМК 2020-2021|Цифровая грамотность ИЯиМК 2020-2021]] || ИЯиМК || 1 курс || 3-4 модули
|}

=== 1 семестр ===
{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули
|-
| [[Основы программирования на Python осень 2020 матфак|Основы программирования на Python-1]] || Математика || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Анализ_данных_в_Python_2020-2021|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы_анализа_и_визуализация_данных_для_медиа_2020/2021|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии 2020|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[Проектный семинар медиаком 2020|Проектный семинар]] || Медиакоммуникации || 3 курс || 1 модуль
|-
| [[Основы анализа и визуализации данных ДИЯ 2020-2021|Основы анализа и визуализации данных]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы программирования в Python (Политология 2020)|Основы программирования в Python]] || Политология || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Data Analysis in Journalism and Political Science 2020-2021|Data Analysis in Journalism & Political Science]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 3 курс || 1 модуль
|-
| [[Data Analysis in Economics and Finance 2020-2021|Data Analysis in Economics & Finance]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 3 курс || 1 модуль
|-
| [[Прикладные исследования в культурологии 2020 1модуль|Прикладные исследования в культурологии]] || Прикладная культурология || 1 курс || 1 модуль
|-
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 20/21|Основы анализа данных в международных отношениях 20/21]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Анализ данных в R, Социология|Анализ данных в R]] || Социология || 4 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Анализ данных на python, фэн, 2020 fall|Анализ данных на Python]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая грамотность, ЭиАМ|Цифровая грамотность, ЭиАМ]] || Эфиопия и арабский мир || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая грамотность, Античность|Цифровая грамотность, Античность]] || Античность || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая грамотность, ТиТМ|Цифровая грамотность, ТиТМ]] || Турция и Тюркский мир || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая грамотность История 2020/2021|Цифровая грамотность, История]] || История || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая_грамотность_2020_(Востоковедение)|Цифровая грамотность, Востоковедение]] || Востоковедение || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Цифровая_грамотность_География_2020/21|Цифровая грамотность, География]] || География || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Машинное_обучение_(сов._бак._ВШЭ-РЭШ_2020)|Машинное обучение]] || Совместная программа по экономике НИУ ВШЭ и РЭШ || 3 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Машинное_обучение_(ФЭН)_-_2020|Машинное обучение]] || Экономика || 3-4 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Python: работа с данными и текстом|Python: работа с данными и текстом]] || Медиакоммуникации || 2-3 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Phyton_для_извлечения_и_обработки_данных|Phyton для извлечения и обработки данных]] || Молекулярная и клеточная биотехнология || 1 курс || 1-2 модуль
|-
| [[ПМСАР-2_2020| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Основы_программирования_на_Python2020/2021|Основы программирования на Python]] || Экономика и статистика || 2-3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Извлечение и анализ интернет-данных (2020)|Извлечение и анализ интернет-данных]] || Экономика и статистика || 2-4 курс || 2 модуль
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[Теория вероятностей и математическая статистика, фэн, 2020-2021|Теория вероятностей и математическая статистика]] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль
|-
| [[Эконометрика, фэн, 2020-2021|Эконометрика]] || фэн, 3 курс || 1-4 модуль
|-
| [[Динамическая оптимизация в экономике и финансах, фэн, 2020-2021|Динамическая оптимизация в экономике и финансах]] || фэн, 3-4 курс || 1-2 модуль
|-
|}

=Архив=

== Курсы за 2019/20 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_1_2019/2020 | Математический анализ-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток,_2_семестр) | Математический анализ на ПМИ (основной поток, 2 семестр)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2019/2020 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2019/2020_(пилотный_поток) | Алгебра на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Алгебра на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_2019/2020 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_1_2019/2020_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Discrete_Mathematics_DSBA2019/2020 | Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Calculus_DSBA2019/2020 | Calculus DSBA (ПАД) 1st module]]

[[Calculus_DSBA2020 | Calculus DSBA (ПАД) 2nd module]]

[[LAaG_DSBA_2019/2020 | Linear Algebra and Geometry (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_DSBA_2019/2020 | Introduction to Programming (ПАД)]]

[[English_DSBA_2019/2020 | English DSBA (ПАД)]]

[[Algorithms_and_Data_Structures_DSBA_2020 | Algorithms and Data Structures DSBA ]]

[[Algebra_DSBA_2019/2020 | Algebra DSBA]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_1_основной_поток_2019/202 | Алгоритмы и структуры данных-1 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[[DM2-basic2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2019/2020_(основной_поток)| Теория_вероятностей_2019/2020 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2019/2020_(пилотный_поток)| ТВиМС (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2019/2020_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Calculus_2_2019 | Calculus-2 DBSA (ПАД)]]

[[Statistics_DSBA_2019/2020 | Statistics DSBA (ПАД)]]

[[DM2 | Дискретная Математика-2 (ПАД)]]

[[ADS2 | Алгоритмы и Структуры Данных-2 (ПАД)]]

[[Introduction_to_Economics | Introduction to Economics DSBA ]]

[[Business_and_Management_in_Global_Context_2019-2020| Business and Management in Global Context DSBA ]]

[[ACOS_DSBA_2019/2020 | Computer Architecture and Operating Systems (ПАД)]]

[[Differential_Equations_2020 | Differential Equations DSBA ]]

[[Факультатив Теория вычислений_2020 | Факультатив Теория вычислений]]

[[Дифференциальные_уравнения_2020 | Дифференциальные уравнения 2020 ]]

||

[[Машинное_обучение_1/2019_2020 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_Методы_2020 | Численные методы]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2019)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing, AMI]]

[[Компьютерные_Сети | Компьютерные сети]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]

[[Непрерывная_оптимизация_(МОП)/2020| Непрерывная оптимизация (МОП)]]

[[%D0%9D%D0%B5%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%80%D1%8B%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_(%D0%A2%D0%98,_%D0%90%D0%94%D0%98%D0%A1,_%D0%90%D0%9F%D0%A0,_%D0%A0%D0%A1)| Непрерывная оптимизация (ТИ, АДИС, АПР, РС) ]]

[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2020|Data Analysis]]

[[Промышленное_программирование_на_языке_Java| Промышленное программирование на языке Java]]

[[CCTI_2020|Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

||

[[InfTheo2019-2020|Теория информации]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2019|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС Науки о данных]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Философия_науки_2019|Философия науки]]

[[Глубинное обучение|Глубинное обучение]]

[[NLP 2019|NLP Анализ данных]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]

[[Генеративные_модели_в_машинном_обучении_2020|Генеративные модели в машинном обучении]]

[[Компьютерные Сети 4 курс| Компьютерные сети]]

[[Промышленное_программирование_на_языке_Java| Промышленное программирование на языке Java]]

[[Машинное_обучение_на_больших_данных_2020|Машинное обучение на больших данных]]

[[Основы_обработки_больших_данных_2020|Основы обработки больших данных]]

||
[[MinorBioinformatics|Биоинформатика]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Современные_методы_машинного_обучения | Современные методы машинного обучения (ИАД)]]

[[KotlinElective|Факультатив "Язык Kotlin" (2-3 модули)]]

[[ISDElective|Факультатив "Методы разработки программного обеспечения" (1-2 модули)]]

[[Введение в программирование (курс майнора)]]

[[dopglavy_DM_1920|Допглавы дискретной математики]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей-2_2019/2020|ДГТВ-2]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_2020|ДГТВ]]

[[Введение_в_анализ_данных_(майнор_ИАД)|Введение в анализ данных (майнор ИАД)]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_ИАД)|Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД)]]

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

|}

== Курсы магистратуры ФКН ==

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

|-
| [[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Project_Seminar_2019_2020 | Проектный семинар специализации ТИ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Stochastic_analysis_2019_2020 | Stochastic Calculus ]] || Statistical Learning Theory || 1 year
|-
| [[A_Theorist's_Toolkit_2019_2020 | A Theorist's Toolkit, AMI]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Neurobayesian_models_2020 | Neurobayesian models ]] || Statistical Learning Theory || 2 year
|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

{| class="wikitable"
|- http://wiki.cs.hse.ru/Цифровая_грамотность_(филология)_2020#.F0.9F.93.AC_.D0.A7.D0.B0.D1.82.D1.8B_.D0.B3.D1.80.D1.83.D0.BF.D0.BF
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули
|-
| [[Введение в анализ данных 2020 МирЭк| Введение в анализ данных]] || Мировая экономика || 1 курс || 3-4 модуль
|-
|[[ Основы программирования в Python (Мирэк) | Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность, ИЯиМК| Цифровая грамотность ]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая_грамотность_(филология)_2020| Цифровая грамотность ]] || Филология || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ФиКЛ)_2020| Цифровая грамотность ]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность 2019-2020 (История искусств)| Цифровая грамотность ]] || История искусств || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность 2019-2020 (Культурология)| Цифровая грамотность ]] || Культурология || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность, ЯиЛ_ЮВА| Цифровая грамотность ]] || Языки и литература Юго-Восточной Азии || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность, ЯиЛЯ| Цифровая грамотность ]] || Языки и литература Японии || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ ППО Социология 1 курс 2019/2020| ППО (Python для извлечения и обработки данных) ]] || Социология || 1 курс || 3 модуль
|-
|[[ Машинное обучение на матфаке 2020 | Машинное обучение]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модуль
|-
|[[ Excel для анализа данных | Excel для анализа данных]] || ИЯиМК || 4 курс || 3 модуль
|-
| [[ Python для извлечения и обработки данных Медиаком 2 курс 2019/2020| Python для извлечения и обработки данных ]] || Медиакоммуникации || 2 курс || 3 модуль
|-
| [[ Python для извлечения и обработки данных Медиаком 1 курс 2019/2020| Python для извлечения и обработки данных ]] || Медиакоммуникации || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[ СДиА Матфак 1 курс 2019/2020| Структуры данных и алгоритмы ]] || Математика || 3-4 курс || 3-4 модуль
|-
| [[Методы_машинного_обучения_(Прикладная_политология)|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Наука о данных (Экономика)|Наука о данных]] || Экономика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Основы программирования на Python весна 2020 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули
|-
| [[Культура работы с данными, КМБТ|Культура работы с данными, КМБТ]] || Клеточная и молекулярная биотехнология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Natural_Language_Processing_Blended_2020_module4 | Natural Language Processing (blended)]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 4 модуль
|-
| [[ПМСАР-1 2019/2020|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 1 г.о. || 3-4 модули
|-
| [[Введение в Data Science]] || Экономика впечатлений: менеджмент в индустрии гостеприимства и туризме || 1 г.о. || 3 модуль
|-
| [[Принципы построения математических моделей]] || МИЭМ || 1 г.о. || 4 модуль
|-
| [[Python для извлечения и обработки данных Психология 1 курс 2019/2020]] || Психология || 1 г.о. || 4 модуль
|-
| [[Технологии анализа больших данных ГМУ 1 курс 2019/2020]] || ГМУ || 1 г.о. || 4 модуль
|-
| [[Городское планирование | Цифровая грамотность]] || Городское планирование || 1 г.о. || 4 модуль
|}

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

|-
| [[ Основы анализа и визуализация данных для медиа 2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных для медиа ]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[ Анализ данных в Python 2019-2020 | Анализ данных в Python ]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction to Data Culture 2019-2020 | Introduction to Data Culture ]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[ Основы анализа данных в международных отношениях | Основы анализа данных в международных отношениях ]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Основы программирования в Python (Политология)|Основы программирования в Python]] || Политология || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы программирования на Python осень 2019 матфак|Основы программирования на Python-1]] || Математика || 1-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (История 2019) | Цифровая грамотность ]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (Востоковедение 2019) | Цифровая грамотность ]] || Востоковедение|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая_грамотность_2019-2020(философия) | Цифровая грамотность ]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (ассириология и античность 2019) | Цифровая грамотность ]] || Ассириология и античность|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2_2019| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Работа с данными]] || Медиакоммуникации || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Машинное обучение (фэн 2019)]] || ФЭН || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Natural_Language_Processing_Blended_2019_module1 | Natural Language Processing (blended)]] || Прикладная политология || 2 г.о. || 1 модуль
|-
| [[ ML_HSE_NES_2019 | Машинное обучение (ВШЭ-РЭШ)]] || Совместный бакалавриат ВШЭ-РЭШ || 3-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных ]] || ДИЯ || 2 курс || 1,2 модуль
|-
| [[Методы_машинного_обучения_(Прикладная_политология)|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_на_Python2019/2020|Основы программирования на Python]] || Экономика и статистика || 2-4 курс || 2 модуль
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[Теория вероятностей и математическая статистика, фэн, 2019-2020|Теория вероятностей и математическая статистика]] || фэн, 2 курс || 3-4 модуль
|-
| [[Микроэконометрика качественных данных, фэн, 2020|Микроэконометрика качественных данных 2020]] || фэн, 4 курс || 1-2 модуль
|}

== Курсы за 2018/19 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Calculus_DSBA_2018/2019 | Calculus I DSBA (ПАД)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2019_(С%2B%2B,_основной_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (С++, основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[LAaG_DSBA_2018/2019 | LAaG DSBA]]

[[Дискретная_математика_1_2018/2019 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Discrete_Mathematics_DSBA2018/2019 |Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming | Introduction to programming DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_2 | Introduction to programming 2 DSBA (ПАД)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Алгебра на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Алгебра на ПМИ (основной поток)]]

[[Algebra_DSBA_2018/2019 | Algebra DSBA]]

[http://hsealgebra19.wikidot.com Алгебра на ПИ]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[http://math-info.hse.ru/2018-19/Дифференциальные_уравнения_(ФКН) Дифференциальные уравнения]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-basic2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Факультатив Теория вычислений]]

||

[[Машинное_обучение_1/2018_2019 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_Методы_2018 | Численные методы ]]

[[PDC | Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Theory_of_Computing_2018_2019 | Theory of Computing, AMI]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2018)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[Основные методы анализа данных]]

[[Теория баз данных]]

[[Непрерывная оптимизация/2019|Непрерывная оптимизация (161-162)]]

[[Непрерывная оптимизация (163-167)]]

[[Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2019|Data analysis]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

[[Intro to DL Blended | Intro to DL Blended]]

[[Дискретная оптимизация 2019 | Дискретная оптимизация 2019]]

||

[[Statistical_learning_theory_2018_2019 | Introduction to statistical learning theory]]

[[Анализ_неструктурированных_данных-2018 |Анализ неструктурированных данных ]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2018|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[НИС_Науки_о_данных_2018/2019|НИС Науки о данных]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2018)|НИС Распределенные системы]]

[[Теория_Информации_2018/2019|Теория информации]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[Методы_и_системы_обработки_больших_данных_(осень_2018)|Методы и системы обработки больших данных]]

[[Философия_науки_2018|Философия науки]]

[[Теория баз данных]]

[[ConvAppr19 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы (ТИ)]]

[[Функциональное программирование 2019 | Функциональное программирование]]

[[A_Theorist's_Toolkit_2018_2019 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

||
[[Дополнительные главы теории вероятностей 2019 | Дополнительные главы теории вероятностей 2019]]

[[Дополнительные главы математической статистики 2019 | Дополнительные главы математической статистики 2019]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2018/2019]]

[[dopglavy_DM_1819|Допглавы дискретной математики]]

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_2018/2019 | Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2018/2019]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2019)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Функциональный анализ (весна_2019) | Функциональный анализ (весна_2019)]]

[[KotlinElective| Язык Kotlin (3 и 4 модули 2018-2019)]]

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

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

|-
| [[Основы программирования на Python весна 2020 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(филология)|Цифровая грамотность]] || Филология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИИ_и_культурология)|Цифровая грамотность]] || История искусств и Культурология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИЯМК_2019)|Цифровая грамотность]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019|Анализ и визуализации данных]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Научно-исследовательский_семинар_2019| Научно-исследовательский семинар]] || Политология || 1 курс || 3 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_в_Python_2019|Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[ПМСАР-1|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 1 г.о. || 3-4 модули
|-
| [[Искусственный интеллект и большие данные_(2019)|Искусственный интеллект и большие данные]] || Дизайн, Мода, Современное искусство || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Информационный менеджмент: Введение в Data Science|Информационный менеджмент: Введение в Data Science]] || Управление бизнесом Маркетинг и рыночная аналитика || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Технологии анализа больших данных|Технологии анализа больших данных]] || ГМУ || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)|Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы работы с данными|Основы работы с данными]] || Медиакоммуникации || 2 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_data_science_Социология_1_курс|Профориентационный семинар (Data Culture)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_анализ_данных_МирЭк_2019|Введение в анализ данных]] || Мировая экономика || 1 курс || 4 модуль

|}

=== 1 семестр ===

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

|-
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019|Основы анализа данных в международных отношениях]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction_to_Data_Culture_2018-2019|Introduction to Data Culture]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(востоковедение)|Цифровая грамотность]] || Востоковедение || 1 курс || 1 модуль
|-
| [[Разработка управленческих решений в маркетинге | Разработка управленческих решений в маркетинге]] || Маркетинг и рыночная аналитика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Информационные технологии в деятельности юриста_2018-2019| Информационные технологии в деятельности юриста]] || Юриспруденция || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Машинное обучение на матфаке 2018/2019| Машинное обучение]] || Факультет математики || 2-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули)|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018|Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 3 курс || 1, 2, 4 модули
|-
| [[Машинное обучение (ФЭН)]] || Факультет экономических наук || 3-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[Программирование_(python)_для_экономистов|Программирование (Python) для экономистов]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(философия)|Цифровая грамотность]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(историки)|Цифровая грамотность]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]] || Физика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Статистический анализ в среде R (Социологи 1 семестр 2 модуль)|Статистический анализ в среде R ]] || Социология || 4 курс || 2 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|}

==Courses of the Statistical Learning Theory program==
[[Neurobayesian_models_2019|Neurobayesian models]]

== Курсы за 2017/18 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток,_1_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток, 1 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_2_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 2 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_3_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 3 модуль)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2017/2018 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 | Алгоритмы и структуры данных – 1 (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2017/2018 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra18.wikidot.com Алгебра на ПИ]

||
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический анализ-3 на ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математический анализ на ПМИ_2017/2018 | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-pilot2017/2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2017_2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2017/2018 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2017/2018)| Дифференциальные уравнения]]

||
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2017_2018 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_методы_2017 | Численные методы]]

[[Statistics of Stochastic Processes|Статистика случайных процессов 2018]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении | Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]

[[Statistical_learning_theory | Introduction to statistical learning theory]]

[[Основные_методы_анализа_данных_(специализация_АДИС) | Основные методы анализа данных на ПМИ]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_Распределенные_системы_(3_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Непрерывная_оптимизация | Непрерывная оптимизация]]

[[ Сложность_и_логика| Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2018 | Data Analysis на ПИ]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных Машинное обучение на больших данных]

[[Дискретная_оптимизация | Дискретная оптимизация]]

||

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[Философия_науки_2017 | Философия науки]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Байесовские методы машинного обучения 2017 | Байесовские методы машинного обучения]]

[[Функциональное программирование 2018 | Функциональное программирование]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

||

[[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2017/2018]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2017-2018 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)]]

[[Маго-лего "Линейная алгебра в приложениях" весна 2018 | Линейная алгебра в приложениях (маго-лего)]]

[[Функциональный анализ 2017/18 | Функциональный анализ на ПМИ (факультатив)]]

[[Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы) | Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)]]

[[Дополнительные главы дискретной математики 2017/18 | Дополнительные главы дискретной математики (факультатив)]]

[[Цифровые технологии в гуманитарных науках]]

|}

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

=== 2 семестр ===

[[Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр)|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 2 семестр: ИЯМК, Филология, История искусств, Культурология, 1 курс)]] 
[[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)]] 
[[Introduction_to_Data_Culture|Introduction to Data Culture (HSE and University of London Parallel Degree Programme in International Relations, 1 year)]] 
[[ИИ_и_БД|Искусственный интеллект и большие данные (ОП "Дизайн", "Мода", 1 курс)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 2 семестр)]] 
[[Основы анализа данных в международных отношениях|Основы анализа данных в международных отношениях (ОП "Международные отношения", 2 курс, 4 модуль)]] 
[[Введение в data science (2_семестр)|Профориентационный семинар (блок по введению в data scicence) (Факультет социальных наук — 2 семестр: Социология, 1 курс)]] 
[[Введение в Data Science| Введение в Data Science (ФБиМ, 4 модуль)]] 

=== 1 семестр ===

[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 1 семестр: История, Философия, 1 курс)]] 
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 1 семестр)]] 
[[Извлечение и анализ интернет-данных | Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)]] 
[[Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017) | Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)]] 
[[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] 
[[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] 

== Курсы магистратуры Финансовые технологии и анализ данных ==

[[Вероятностные_модели_и_прикладная_статистика_в_финансовой_математике|Вероятностные модели и прикладная статистика в финансовой математике]]

[[Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных|Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных]]

== Courses of Data Science master program/Курсы магистерской программы "Науки о данных" ==

[[Introduction to Machine Learning and Data Mining |Introduction to Machine Learning and Data Mining 2019]]

[[Introduction to Machine Learning and Data Mining 2020 |Introduction to Machine Learning and Data Mining 2020]]

== Курсы за 2016/17 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3-4 курс !! майноры
|-
|

[[Математический анализ на ПМИ_2016/2017 | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная алгебра и геометрия_2016/2017 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]

[[Дискретная_математика_1_2016/2017 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017_пилотный_поток | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2016/2017 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra17.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]

||

[[Математический анализ_2016/2017 | Математический анализ-3 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математически_анализ_3_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2016_2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная математика_2_2016/2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2016/2017 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория вероятностей_2016/2017 | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2016/2017_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Факультатив_теория_вычислений_2016/2017 | Факультатив теория вычислений на ПМИ]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_(факультатив,_2017) | Дополнительные главы теории вероятностей (факультатив)]]

[[Дифференциальные_уравнения_(2_курс,_2016/2017) | Дифференциальные уравнения]]

[[Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) | Математическая статистика на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы ]]

||

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2016/2017 | НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2016_2017 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Прикладной_статистический_анализ_данных | Прикладной статистический анализ данных на ПМИ]]

[[Численные_методы_в_анализе_данных | Численные методы в анализе данных на ПМИ]]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Статистика_случайных_процессов_(курс_лекций,_ФКН_ВШЭ) Вероятностные модели и статистика случайных процессов на ПМИ]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Opt Методы оптимизации на ПМИ (специализации МОП и РС)]

[[Методы_оптимизации_(весна_2017)|Методы оптимизации 2 (дискретная оптимизация)]]

[[НИС_Распределенные_системы_(осень_2016) | НИС Распределенные системы]]

[[Анализ и верификация алгоритмов биржевой торговли | Анализ и верификация алгоритмов для систем биржевой торговли ]]

[[Программирование_на_графических_процессорах | Программирование на графических процессорах]]

[[ЯРПО | Языки разработки ПО (курс по выбору) на ПМИ]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2017 | Data analysis на ПИ]]

[[Базы данных 2 | Базы данных 2 ]]

[[Компьютерные сети 2 | Компьютерные сети 2]]

[[Машинное_обучение_на_больших_данных | Машинное обучение на больших данных на ПМИ]]

||

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора) | Современные методы машинного обучения (курс майнора)]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_программирование_2016/2017 | Введение в программирование (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2016-2017 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных| Прикладные задачи анализа данных (курс майнора)]]

|}

{|width=100%
|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2015/16 учебный год ===
{|
|-
| [[Технологии программирования|Технологии программирования на ПМИ]]
|-
|[[ОиМП-2015|Основы и методология программирования на ПМИ]]
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2016]]
|-
|[[Линейная алгебра и геометрия_2015/2016 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]
|-
|[[Алгебра_2015/2016 | Алгебра на ПМИ]]
|-
|[http://hsealgebra.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]
|-
|[[Компьютерные системы]]
|-
|[[Математический анализ на ПМИ_2015/2016 | Математический анализ на ПМИ]]
|-
|[[Факультатив_Матпрактикум | Матпрактикум (факультатив) на ПМИ]]
|-
|[[Data analysis (Software Engineering)]] 
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016|Введение в анализ данных (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[НИС Машинное обучение и приложения|НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]
|-
|[[Архитектура компьютеров и системное программирование (ПМИ_4, 2015/2016)|Архитектура компьютеров и системное программирование (4 курс)]]
|-
|[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2015/2016)| Дифференциальные уравнения]]
|-
|[[Введение в VBA|Введение в VBA]]
|}

|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2014/15 учебный год ===
{|
|-
|[[Основы и методологии программирования]] 
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2015 | Алгоритмы и структуры данных]] 
|-
|[[Анализ данных (Программная инженерия)]] 
|-
|[[Алгебра_2014/2015 | Алгебра]] 
|-
|[[Magolego_sna_2015| MAGoLEGO Social Network Analysis]]
|}

==== Проектная работа ====
{|
|-
|[[Проектная работа]] 
|-
|[[Учебная практика 1 курс (2016)]]
|-
|[[Проектная работа 2 курс (2016)]]
|}


|}

== Мероприятия факультета компьютерных наук ==
=== Summer School 2015 ===
[[Introduction to Natural Language Processing|Introduction to Natural Language Processing]]
#[[Lecture 1. Introduction|Introduction]]
#[[Lecture 2. Tokenization and word counts|Tokenization and word counts]]
#[[Lecture 3. POS tagging. Key word and phrase extraction|POS tagging. Key word and phrase extraction]]
#[[Lecture 4. Parsing|Parsing]]
#[[Lecture 5. Language sources|Language sources]]
#[[Lecture 6. Synonyms and near-synonyms detection|Synonyms and near-synonyms detection]]
#[[Lecture 8. Suffix trees for NLP|Suffix trees for NLP]]
#[[NLP References|References]]

== Архив ==
* [[Учебная практика 1 курс (2015)]]

Дополнительные главы прикладной статистики(2020)

2021-01-10T13:38:19Z

Dderkach: Dderkach переименовал страницу Дополнительные главы прикладной статистики(2020) в Дополнительные главы прикладной статистики (2020/21): Уточ…

#перенаправление [[Дополнительные главы прикладной статистики (2020/21)]]

Дополнительные главы прикладной статистики (2020/21)

2021-01-10T13:38:19Z

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3-4 модулях.

'''Лектор:''' Деркач Денис Александрович

Лекции проходят по понедельникам в 16:20 (онлайн).

'''Семинарист:''' Белавин Владислав Сергеевич

Семинары проходят по понедельникам в 18:10 (онлайн).

'''Ассистент:''' Петров Андрей Иванович

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: [https://t.me/joinchat/G-gl0yuxeVnZjgl5 инвайт]

Гитхаб курса: [https://gitlab.com/lambda-hse/hse-stats-course-2021 hse-stat-course-2021]

Anytask курса: TBD

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

В рамках курса будет выдано 4 домашние работы содержащая теоретические и практические задачи по материалам прошедших занятий.

* На выполнение ДЗ отводится 2 недели. За решения отправленные после дедлайна начисляется 0 баллов.
* Каждое ДЗ оценивается по шкале от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5 баллов.
* Итоговая оценка за ДЗ считается как среднее арифметическое округленное до ближайшего целого или половинного балла.

====Коллоквиум====

За коллоквиум ставится оценка от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.
Проводится в форме ответа на вопросы (без подготовки).

====Экзамен====

За экзамен ставится оценка от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.
Проводится в форме ответа на вопросы (без подготовки).

====Итоговая оценка за курс====

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:

Oитог = 4x0.15 * OДЗ + 0.2 * Околок + 0.2 * Оэкз

==Лекции и семинары==

==Домашние задания==

Все домашние задания сдавать в Anytask курса.

==Полезные материалы==

1. [https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/ Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. Springer, 2001.]

2. [https://www.dropbox.com/s/nrempaxwtf0hbqg/Wasserman%20L.%20All%20of%20Nonparametric%20Statistics.pdf?dl=0 Wasserman L. All of Nonparametric Statistics. Springer, 2006.]

3. [https://www.dropbox.com/s/fwat2tikn9wkqre/Bishop%20C.M.%20Pattern%20recognition%20and%20machine%20learning.pdf?dl=0 Bishop C.M. Pattern recognition and machine learning. Springer, 2006.]

4. [https://www.dropbox.com/s/h0kaiix6y3g3yzl/David%20Mackay%20J.C.%20Information%20theory%2C%20inference%2C%20and%20learning%20algorithms..pdf?dl=0 David Mackay J.C. Information theory, inference, and learning algorithms. Cambridge, 2007.]

5. [https://www.dropbox.com/s/3dyw3c4bv5bl2xw/Grimmett%20G.%2C%20Stirzaker%20D.%20Probability%20and%20Random%20Processes.djvu?dl=0 Grimmett G., Stirzaker D. Probability and Random Processes. Oxford University Press, 2001.]

6. [https://www.dropbox.com/s/r8wcms7vszqd8tv/Forrester%20A.%2C%20Sobester%20A.%2C%20Keane%20A.%20Engineering%20Design%20via%20Surrogate%20Modelling.pdf?dl=0 Forrester A., Sobester A., Keane A. Engineering Design via Surrogate Modelling. A Practical Guide. Wiley, 2008.]

7. [https://www.dropbox.com/s/f07k3k9ak8b4wbq/Lee%20J.A.%2C%20Verleysen%20M.%20Nonlinear%20Dimensionality%20Reduction.pdf?dl=0 Lee J.A., Verleysen M. Nonlinear Dimensionality Reduction. Springer, 2007.]

8. [https://www.dropbox.com/s/izx6kbyd3jcz162/Wang%20G.G.%2C%20Shan%20S.%20Review%20of%20Metamodeling%20Techniques%20in%20Support%20of%20Engineering%20Design%20Optimization.pdf?dl=0 Wang G.G., Shan S. Review of Metamodeling Techniques in Support of Engineering Design Optimization // Journal of Mechanical Design, Vol. 129, No. 4, pp. 370-380, 2007.]

9. [https://www.dropbox.com/s/13vgwzjhfygcui3/Deconinck%2C%20Periaux%2C%20Giannakoglou%20%28eds.%29.%20Optimization%20method%20and%20tools%20for%20multicriteria%20multidisciplinary%20design.pdf?dl=0 Deconinck, Periaux, Giannakoglou (eds.). Optimization method and tools for multicriteria/multidisciplinary design. Applications to aeronautics and turbomachinary // von Karman Institute for Fluid Dynamics, Lecture Series 2004-07, 2004.]

10. [https://www.dropbox.com/s/f8hl8iliswk2fgv/%D0%9B%D0%B0%D0%B3%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%BD%20%D0%9C.%D0%91.%20%D0%9D%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D1%8F%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.djvu?dl=0 Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007.]

11. [https://www.dropbox.com/s/hjv1olagi1smkll/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%98.%D0%A1.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D0%B8%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.]

12. [https://www.dropbox.com/s/46aw6dnnf9ec7ko/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%98.%D0%A1.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%98%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985.]

13. [https://www.dropbox.com/s/e7gx4womlbtasic/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%91%D1%83%D1%85%D1%88%D1%82%D0%B0%D0%B1%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%D0%9C.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%B8%20%D1%81%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков С.А., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.]

Дополнительные главы прикладной статистики (2020/21)

2021-01-10T13:36:42Z

Dderkach: Апдейт информации по курсу

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3-4 модулях.

'''Лектор:''' Деркач Денис Александрович

Лекции проходят по понедельникам в 16:20 (онлайн).

'''Семинарист:''' Белавин Владислав Сергеевич

Семинары проходят по понедельникам в 18:10 (онлайн).

'''Ассистент:''' Петров Андрей Иванович

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: [https://t.me/joinchat/G-gl0yuxeVnZjgl5 инвайт]

Гитхаб курса: [https://gitlab.com/lambda-hse/hse-stats-course-2021 hse-stat-course-2021]

Anytask курса: TBD

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

В рамках курса будет выдано 4 домашние работы содержащая теоретические и практические задачи по материалам прошедших занятий.

* На выполнение ДЗ отводится 2 недели. За решения отправленные после дедлайна начисляется 0 баллов.
* Каждое ДЗ оценивается по шкале от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5 баллов.
* Итоговая оценка за ДЗ считается как среднее арифметическое округленное до ближайшего целого или половинного балла.

====Коллоквиум====

За коллоквиум ставится оценка от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.
Проводится в форме ответа на вопросы (без подготовки).

====Экзамен====

За экзамен ставится оценка от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.
Проводится в форме ответа на вопросы (без подготовки).

====Итоговая оценка за курс====

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:

Oитог = 4x0.15 * OДЗ + 0.2 * Околок + 0.2 * Оэкз

==Лекции и семинары==

==Домашние задания==

Все домашние задания сдавать в Anytask курса.

==Полезные материалы==

1. [https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/ Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. Springer, 2001.]

2. [https://www.dropbox.com/s/nrempaxwtf0hbqg/Wasserman%20L.%20All%20of%20Nonparametric%20Statistics.pdf?dl=0 Wasserman L. All of Nonparametric Statistics. Springer, 2006.]

3. [https://www.dropbox.com/s/fwat2tikn9wkqre/Bishop%20C.M.%20Pattern%20recognition%20and%20machine%20learning.pdf?dl=0 Bishop C.M. Pattern recognition and machine learning. Springer, 2006.]

4. [https://www.dropbox.com/s/h0kaiix6y3g3yzl/David%20Mackay%20J.C.%20Information%20theory%2C%20inference%2C%20and%20learning%20algorithms..pdf?dl=0 David Mackay J.C. Information theory, inference, and learning algorithms. Cambridge, 2007.]

5. [https://www.dropbox.com/s/3dyw3c4bv5bl2xw/Grimmett%20G.%2C%20Stirzaker%20D.%20Probability%20and%20Random%20Processes.djvu?dl=0 Grimmett G., Stirzaker D. Probability and Random Processes. Oxford University Press, 2001.]

6. [https://www.dropbox.com/s/r8wcms7vszqd8tv/Forrester%20A.%2C%20Sobester%20A.%2C%20Keane%20A.%20Engineering%20Design%20via%20Surrogate%20Modelling.pdf?dl=0 Forrester A., Sobester A., Keane A. Engineering Design via Surrogate Modelling. A Practical Guide. Wiley, 2008.]

7. [https://www.dropbox.com/s/f07k3k9ak8b4wbq/Lee%20J.A.%2C%20Verleysen%20M.%20Nonlinear%20Dimensionality%20Reduction.pdf?dl=0 Lee J.A., Verleysen M. Nonlinear Dimensionality Reduction. Springer, 2007.]

8. [https://www.dropbox.com/s/izx6kbyd3jcz162/Wang%20G.G.%2C%20Shan%20S.%20Review%20of%20Metamodeling%20Techniques%20in%20Support%20of%20Engineering%20Design%20Optimization.pdf?dl=0 Wang G.G., Shan S. Review of Metamodeling Techniques in Support of Engineering Design Optimization // Journal of Mechanical Design, Vol. 129, No. 4, pp. 370-380, 2007.]

9. [https://www.dropbox.com/s/13vgwzjhfygcui3/Deconinck%2C%20Periaux%2C%20Giannakoglou%20%28eds.%29.%20Optimization%20method%20and%20tools%20for%20multicriteria%20multidisciplinary%20design.pdf?dl=0 Deconinck, Periaux, Giannakoglou (eds.). Optimization method and tools for multicriteria/multidisciplinary design. Applications to aeronautics and turbomachinary // von Karman Institute for Fluid Dynamics, Lecture Series 2004-07, 2004.]

10. [https://www.dropbox.com/s/f8hl8iliswk2fgv/%D0%9B%D0%B0%D0%B3%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%BD%20%D0%9C.%D0%91.%20%D0%9D%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D1%8F%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.djvu?dl=0 Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007.]

11. [https://www.dropbox.com/s/hjv1olagi1smkll/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%98.%D0%A1.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D0%B8%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.]

12. [https://www.dropbox.com/s/46aw6dnnf9ec7ko/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%98.%D0%A1.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%98%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985.]

13. [https://www.dropbox.com/s/e7gx4womlbtasic/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%91%D1%83%D1%85%D1%88%D1%82%D0%B0%D0%B1%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%D0%9C.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%B8%20%D1%81%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков С.А., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.]

Введение в анализ данных 2020 МирЭк

2020-04-24T08:54:34Z

Dderkach: /* Лекции */

== О курсе ==
"Введение в анализ данных" читается на 1 курсе, в 3-4 модуле. Карточка [https://www.hse.ru/edu/courses/292690878 курса].

Канал курса в Telegram [https://t.me/MirEk_DataAnalysis_2020 здесь] или вбить в поисковой строке телеграм MirEk_DataAnalysis_2020.

Курс разработан для студентов факультета мировой экономики и мировой политики. В ходе курса студенты изучат начала статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в экономике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и простейшему анализу данных. В конце курса студенты познакомятся с основами SQL. Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах. Практические занятия по SQL проходят в среде SQLite Browser.

==Преподаватели==
{| class="wikitable" border="1" cellpadding="2" style="text-align:center"
|+
|-
! Группы !! БМЭ191 !! БМЭ192, 195 !! БМЭ193, 194!! БМЭ196, 197, 198
|-
! Лектор
|colspan="4"| Деркач Денис Александрович
|-
! E-mail
|colspan="4"| dderkach@hse.ru
|-
! Чат группы
| [https://t.me/MirEk_191_DataAnalysis здесь] или вбить в поиск телеграм MirEk_191_DataAnalysis || [https://t.me/DataAnalysis192195 здесь] или вбить в поиск телеграм DataAnalysis192195 || [https://t.me/joinchat/FCe_OBO7rxI_9bx2fLbZ7w здесь] или вбить в поиск телеграм DataAnalysis193194 || [https://tlgg.ru/joinchat/A9Y3Z1IFNMa_zeLOx4_tsA здесь] или [https://t.me/joinchat/A9Y3Z1IFNMa_zeLOx4_tsA здесь]
|-
! Семинарист
| Карпов Максим Евгеньевич || Перевышина Татьяна Олеговна || Арзыматов Кененбек || Аброскин Илья Дмитриевич
|-
! E-mail, Telegram
| mekarpov@hse.ru || prvshna@ya.ru @prvshna || karzymatov@hse.ru || allen.ilya@gmail.com @iiiiilllllyyyyyaaaa
|-
! Ассистент
| Матюшина Екатерина || Литвинова Полина || Черкасских Дарья || Андрей Цакоев и Алишер Жураев
|-
! E-mail, Telegram
| k_a_t_e_77@mail.ru @kaatya_ma || litvinovapolina127@gmail.com @syeveny || dscherkasskikh@edu.hse.ru @whatsun || @Terminator2005 @Alisher_Zhuraev2
|-
|}

== Материалы курса ==

'''Он-лайн курс'''

Реализуется на платформе https://online.hse.ru/, название курса "[Февраль 2020] Цифровая грамотность для ОП "Мировая экономика".

Видео по Excel на [https://www.youtube.com/channel/UCBMZwS-YbRy_m_dyMN48Jwg YouTube].

===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация
|-
|-
! 1 !! Введение !! [https://www.dropbox.com/s/ip0r2b2m5w5od7q/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F1.pdf?dl=0 Слайды]
|-
|-
! 2 !! Линейный анализ данных !! [https://www.dropbox.com/s/b309jsp2q1eapsr/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F2.pdf?dl=0 Слайды]
|-
! 3 !! Гипотезы !! [https://www.dropbox.com/s/x8ros75h1pozon5/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F3.pdf?dl=0 Слайды]
|-
|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.
* Савельев В. Статистика и котики.

== MS Excel ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Введение в анализ данных 2020 МирЭк

2020-04-17T08:35:19Z

Dderkach: /* Лекции */

== О курсе ==
"Введение в анализ данных" читается на 1 курсе, в 3-4 модуле. Карточка [https://www.hse.ru/edu/courses/292690878 курса].

Канал курса в Telegram [https://t.me/MirEk_DataAnalysis_2020 здесь] или вбить в поисковой строке телеграм MirEk_DataAnalysis_2020.

Курс разработан для студентов факультета мировой экономики и мировой политики. В ходе курса студенты изучат начала статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в экономике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и простейшему анализу данных. В конце курса студенты познакомятся с основами SQL. Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах. Практические занятия по SQL проходят в среде SQLite Browser.

==Преподаватели==
{| class="wikitable" border="1" cellpadding="2" style="text-align:center"
|+
|-
! Группы !! БМЭ191 !! БМЭ192, 195 !! БМЭ193, 194!! БМЭ196, 197, 198
|-
! Лектор
|colspan="4"| Деркач Денис Александрович
|-
! E-mail
|colspan="4"| dderkach@hse.ru
|-
! Чат группы
| [https://t.me/MirEk_191_DataAnalysis здесь] или вбить в поиск телеграм MirEk_191_DataAnalysis || [https://t.me/DataAnalysis192195 здесь] или вбить в поиск телеграм DataAnalysis192195 || [https://t.me/joinchat/FCe_OBO7rxI_9bx2fLbZ7w здесь] или вбить в поиск телеграм DataAnalysis193194 || [https://tlgg.ru/joinchat/A9Y3Z1IFNMa_zeLOx4_tsA здесь] или [https://t.me/joinchat/A9Y3Z1IFNMa_zeLOx4_tsA здесь]
|-
! Семинарист
| Карпов Максим Евгеньевич || Перевышина Татьяна Олеговна || Арзыматов Кененбек || Аброскин Илья Дмитриевич
|-
! E-mail, Telegram
| mekarpov@hse.ru || prvshna@ya.ru @prvshna || karzymatov@hse.ru || allen.ilya@gmail.com @iiiiilllllyyyyyaaaa
|-
! Ассистент
| Матюшина Екатерина || Литвинова Полина || Черкасских Дарья || Андрей Цакоев и Алишер Жураев
|-
! E-mail, Telegram
| k_a_t_e_77@mail.ru @kaatya_ma || litvinovapolina127@gmail.com @syeveny || dscherkasskikh@edu.hse.ru @whatsun || @Terminator2005 @Alisher_Zhuraev2
|-
|}

== Материалы курса ==

'''Он-лайн курс'''

Реализуется на платформе https://online.hse.ru/, название курса "[Февраль 2020] Цифровая грамотность для ОП "Мировая экономика".

Видео по Excel на [https://www.youtube.com/channel/UCBMZwS-YbRy_m_dyMN48Jwg YouTube].

===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация
|-
|-
! 1 !! Введение !! [https://www.dropbox.com/s/ip0r2b2m5w5od7q/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F1.pdf?dl=0 Слайды]
|-
|-
! 2 !! Линейный анализ данных !! [https://www.dropbox.com/s/b309jsp2q1eapsr/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F2.pdf?dl=0 Слайды]
|-

|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.
* Савельев В. Статистика и котики.

== MS Excel ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Введение в анализ данных 2020 МирЭк

2020-04-17T08:35:10Z

Dderkach: /* Лекции */

== О курсе ==
"Введение в анализ данных" читается на 1 курсе, в 3-4 модуле. Карточка [https://www.hse.ru/edu/courses/292690878 курса].

Канал курса в Telegram [https://t.me/MirEk_DataAnalysis_2020 здесь] или вбить в поисковой строке телеграм MirEk_DataAnalysis_2020.

Курс разработан для студентов факультета мировой экономики и мировой политики. В ходе курса студенты изучат начала статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в экономике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и простейшему анализу данных. В конце курса студенты познакомятся с основами SQL. Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах. Практические занятия по SQL проходят в среде SQLite Browser.

==Преподаватели==
{| class="wikitable" border="1" cellpadding="2" style="text-align:center"
|+
|-
! Группы !! БМЭ191 !! БМЭ192, 195 !! БМЭ193, 194!! БМЭ196, 197, 198
|-
! Лектор
|colspan="4"| Деркач Денис Александрович
|-
! E-mail
|colspan="4"| dderkach@hse.ru
|-
! Чат группы
| [https://t.me/MirEk_191_DataAnalysis здесь] или вбить в поиск телеграм MirEk_191_DataAnalysis || [https://t.me/DataAnalysis192195 здесь] или вбить в поиск телеграм DataAnalysis192195 || [https://t.me/joinchat/FCe_OBO7rxI_9bx2fLbZ7w здесь] или вбить в поиск телеграм DataAnalysis193194 || [https://tlgg.ru/joinchat/A9Y3Z1IFNMa_zeLOx4_tsA здесь] или [https://t.me/joinchat/A9Y3Z1IFNMa_zeLOx4_tsA здесь]
|-
! Семинарист
| Карпов Максим Евгеньевич || Перевышина Татьяна Олеговна || Арзыматов Кененбек || Аброскин Илья Дмитриевич
|-
! E-mail, Telegram
| mekarpov@hse.ru || prvshna@ya.ru @prvshna || karzymatov@hse.ru || allen.ilya@gmail.com @iiiiilllllyyyyyaaaa
|-
! Ассистент
| Матюшина Екатерина || Литвинова Полина || Черкасских Дарья || Андрей Цакоев и Алишер Жураев
|-
! E-mail, Telegram
| k_a_t_e_77@mail.ru @kaatya_ma || litvinovapolina127@gmail.com @syeveny || dscherkasskikh@edu.hse.ru @whatsun || @Terminator2005 @Alisher_Zhuraev2
|-
|}

== Материалы курса ==

'''Он-лайн курс'''

Реализуется на платформе https://online.hse.ru/, название курса "[Февраль 2020] Цифровая грамотность для ОП "Мировая экономика".

Видео по Excel на [https://www.youtube.com/channel/UCBMZwS-YbRy_m_dyMN48Jwg YouTube].

===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация
|-
|-
! 1 !! Введение !! [https://www.dropbox.com/s/ip0r2b2m5w5od7q/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F1.pdf?dl=0 Слайды]
|-
|-
! 1 !! Линейный анализ данных !! [https://www.dropbox.com/s/b309jsp2q1eapsr/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F2.pdf?dl=0 Слайды]
|-

|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.
* Савельев В. Статистика и котики.

== MS Excel ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Введение в анализ данных 2020 МирЭк

2020-04-10T08:46:54Z

Dderkach: /* Лекции */

== О курсе ==
"Введение в анализ данных" читается на 1 курсе, в 3-4 модуле. Карточка [https://www.hse.ru/edu/courses/292690878 курса].

Канал курса в Telegram [https://t.me/MirEk_DataAnalysis_2020 здесь] или вбить в поисковой строке телеграм MirEk_DataAnalysis_2020.

Курс разработан для студентов факультета мировой экономики и мировой политики. В ходе курса студенты изучат начала статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в экономике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и простейшему анализу данных. В конце курса студенты познакомятся с основами SQL. Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах. Практические занятия по SQL проходят в среде SQLite Browser.

==Преподаватели==
{| class="wikitable" border="1" cellpadding="2" style="text-align:center"
|+
|-
! Группы !! БМЭ191 !! БМЭ192, 195 !! БМЭ193, 194!! БМЭ196, 197, 198
|-
! Лектор
|colspan="4"| Деркач Денис Александрович
|-
! E-mail
|colspan="4"| dderkach@hse.ru
|-
! Чат группы
| [https://t.me/MirEk_191_DataAnalysis здесь] или вбить в поиск телеграм MirEk_191_DataAnalysis || [https://t.me/DataAnalysis192195 здесь] или вбить в поиск телеграм DataAnalysis192195 || [https://t.me/joinchat/FCe_OBO7rxI_9bx2fLbZ7w здесь] или вбить в поиск телеграм DataAnalysis193194 || [https://tlgg.ru/joinchat/A9Y3Z1IFNMa_zeLOx4_tsA здесь] или [https://t.me/joinchat/A9Y3Z1IFNMa_zeLOx4_tsA здесь]
|-
! Семинарист
| Карпов Максим Евгеньевич || Перевышина Татьяна Олеговна || Арзыматов Кененбек || Аброскин Илья Дмитриевич
|-
! E-mail, Telegram
| mekarpov@hse.ru || prvshna@ya.ru @prvshna || karzymatov@hse.ru || allen.ilya@gmail.com @iiiiilllllyyyyyaaaa
|-
! Ассистент
| Матюшина Екатерина || Литвинова Полина || Черкасских Дарья || Андрей Цакоев и Алишер Жураев
|-
! E-mail, Telegram
| k_a_t_e_77@mail.ru @kaatya_ma || litvinovapolina127@gmail.com @syeveny || dscherkasskikh@edu.hse.ru @whatsun || @Terminator2005 @Alisher_Zhuraev2
|-
|}

== Материалы курса ==

'''Он-лайн курс'''

Реализуется на платформе https://online.hse.ru/, название курса "[Февраль 2020] Цифровая грамотность для ОП "Мировая экономика".

Видео по Excel на [https://www.youtube.com/channel/UCBMZwS-YbRy_m_dyMN48Jwg YouTube].

===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация
|-
|-
! 1 !! Введение !! [https://www.dropbox.com/s/ip0r2b2m5w5od7q/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F1.pdf?dl=0 Слайды]
|-

|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.
* Савельев В. Статистика и котики.

== MS Excel ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Введение в анализ данных 2020 МирЭк

2020-04-10T08:46:25Z

Dderkach: /* Лекции */

== О курсе ==
"Введение в анализ данных" читается на 1 курсе, в 3-4 модуле. Карточка [https://www.hse.ru/edu/courses/292690878 курса].

Канал курса в Telegram [https://t.me/MirEk_DataAnalysis_2020 здесь] или вбить в поисковой строке телеграм MirEk_DataAnalysis_2020.

Курс разработан для студентов факультета мировой экономики и мировой политики. В ходе курса студенты изучат начала статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в экономике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и простейшему анализу данных. В конце курса студенты познакомятся с основами SQL. Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах. Практические занятия по SQL проходят в среде SQLite Browser.

==Преподаватели==
{| class="wikitable" border="1" cellpadding="2" style="text-align:center"
|+
|-
! Группы !! БМЭ191 !! БМЭ192, 195 !! БМЭ193, 194!! БМЭ196, 197, 198
|-
! Лектор
|colspan="4"| Деркач Денис Александрович
|-
! E-mail
|colspan="4"| dderkach@hse.ru
|-
! Чат группы
| [https://t.me/MirEk_191_DataAnalysis здесь] или вбить в поиск телеграм MirEk_191_DataAnalysis || [https://t.me/DataAnalysis192195 здесь] или вбить в поиск телеграм DataAnalysis192195 || [https://t.me/joinchat/FCe_OBO7rxI_9bx2fLbZ7w здесь] или вбить в поиск телеграм DataAnalysis193194 || [https://tlgg.ru/joinchat/A9Y3Z1IFNMa_zeLOx4_tsA здесь] или [https://t.me/joinchat/A9Y3Z1IFNMa_zeLOx4_tsA здесь]
|-
! Семинарист
| Карпов Максим Евгеньевич || Перевышина Татьяна Олеговна || Арзыматов Кененбек || Аброскин Илья Дмитриевич
|-
! E-mail, Telegram
| mekarpov@hse.ru || prvshna@ya.ru @prvshna || karzymatov@hse.ru || allen.ilya@gmail.com @iiiiilllllyyyyyaaaa
|-
! Ассистент
| Матюшина Екатерина || Литвинова Полина || Черкасских Дарья || Андрей Цакоев и Алишер Жураев
|-
! E-mail, Telegram
| k_a_t_e_77@mail.ru @kaatya_ma || litvinovapolina127@gmail.com @syeveny || dscherkasskikh@edu.hse.ru @whatsun || @Terminator2005 @Alisher_Zhuraev2
|-
|}

== Материалы курса ==

'''Он-лайн курс'''

Реализуется на платформе https://online.hse.ru/, название курса "[Февраль 2020] Цифровая грамотность для ОП "Мировая экономика".

Видео по Excel на [https://www.youtube.com/channel/UCBMZwS-YbRy_m_dyMN48Jwg YouTube].

===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация
|-
|-
! 1 !! Введение !! https://www.dropbox.com/s/ip0r2b2m5w5od7q/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F1.pdf?dl=0
|-

|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.
* Савельев В. Статистика и котики.

== MS Excel ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Введение в анализ данных (майнор ИАД) 2019/2020

2020-02-21T10:59:16Z

Dderkach: /* Лекции */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 2-го курса [https://electives.hse.ru/minor_intel/ майнора ИАД] в 3-4 модулях.

Проводится с 2015 года.

'''Лектор:''' [http://www.hse.ru/staff/esokolov Соколов Евгений Андреевич]

Лекции проходят по средам в 10:30 (Покровский бульвар, 11).

=== Полезные ссылки ===

[https://www.hse.ru/edu/courses/316531794 Карточка курса и программа]

[https://github.com/hse-ds/iad-intro-ds Репозиторий с материалами на GitHub]

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.minor.dm+<номер группы>@gmail.com (например, hse.minor.dm+3@gmail.com)

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/hse_minor_intro_dm_2020

Чат в telegram для флуда: https://t.me/iad_flood

Ссылка на курс в Anytask: https://anytask.org/course/607

Таблица с оценками:

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Материалы семинаров !! Аудитория !! ДЗ
|-
| ИАД-1 || Кохтев Вадим || Ригвава Владимир || || ||
|-
| ИАД-2 || Филатов Артём, Анастасия Рогачевская || Дмитрий Торилов || || ||
|-
| ИАД-3 || Козловская Наталья || Юрий Саночкин || || D507 || [https://github.com/hse-ds/iad-intro-ds/blob/hw-01/homeworks/hw1.ipynb ДЗ-1 ]
|-
| ИАД-4 || Ковалев Евгений || Алвандян Нарек || [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_%D0%98%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85/%D0%92%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B2_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85/%D0%98%D0%90%D0%94-4-2020 Wiki] [https://github.com/blacKitten13/minor2020-iad4 GitHub] [https://t-do.ru/joinchat/Cci01RHtt3-8NZO02cbg5A Telegram] || ||
|-
| ИАД-5 || Чиркова Надежда || Левина Александра || [https://github.com/nadiinchi/iad2020/blob/master/materials/hw_sem1.ipynb GitHub] || ||
|-
| ИАД-6 || Чесаков Даниил || Ольга Быстрова || [https://github.com/Danyache/minor2020-iad2 GitHub], rd5CNrr - инвайт в anytask || ||
|-
|}

=== Правила выставления оценок ===

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров
* Практические домашние работы на Python
* Контрольная где-то в середине курса
* Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

Oитоговая = Округление(0.4 * ДЗ + 0.1 * ПР + 0.2 * КР + 0.3 * Э)

ДЗ — средняя оценка за практические домашние задания

ПР — средняя оценка за письменные проверочные работы на семинарах

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

=== Правила сдачи заданий ===

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее.

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

== Лекции ==

Лекция 1 (15.01.2020). Введение в машинное обучение и анализ данных. [[https://github.com/hse-ds/iad-intro-ds/blob/master/2020/lectures/lecture01-intro.pdf Слайды]]

Лекция 2 (22.01.2020). Основные постановки задач. Метод k ближайших соседей. Измерение ошибки в задачах классификации. Параметры и гиперпараметры. [[https://github.com/hse-ds/iad-intro-ds/blob/master/2020/lectures/lecture02-knn.pdf Слайды]]

Лекция 3 (05.02.2020). Оценка обобщающей способности моделей. Метод k ближайших соседей с весами. Метод k ближайших соседей для задач регрессии. Модель линейной регрессии. [[https://github.com/hse-ds/iad-intro-ds/blob/master/2020/lectures/lecture03-knn-linregr.pdf Слайды]]

Лекция 4 (12.02.2020). Применимость моделей линейной регрессии. Линейная регрессия в матричной форме. Обучение линейной регрессии через аналитическое решение. Регуляризация. Вычисление важности признаков в линейных моделях. [[https://github.com/hse-ds/iad-intro-ds/blob/master/2020/lectures/lecture04-linregr.pdf Слайды]]

Лекция 5 (19.02.2020). Гипотезы, параметрические и немпараметрические критерии [[https://www.dropbox.com/s/hyn8q44fbi5fayv/__________2020__________%20%281%29.pdf?dl=0 Слайды]]

== Семинары ==

== Практические задания ==

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются, но есть исключение. В течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки продолжает вычитаться по одному баллу (если не оговорено иное).

== Контрольная работа ==

Вопросы прошлого года: https://docs.google.com/document/d/1kdeA730ItEqgC-4V_-U2gq_EbpX413XmmE9wMj7Wdh8/edit?usp=sharing

Примеры задач:
* Метрические методы, kNN [[http://nbviewer.jupyter.org/github/shestakoff/minor_da_2017/blob/master/colloc_knn.ipynb Примеры задач]]
* Линейные методы [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/colloquium-2017/colloquium_minor_problems_linear.pdf Примеры задач]]
* Решающие деревья [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/colloquium-2017/colloquium_minor_problems_trees.ipynb Примеры задач]]
* Метрики качества [[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/colloquium-2017/colloquium_minor_problems_metrics.ipynb Примеры задач]]

== Экзамен ==

Вопросы прошлого года: https://docs.google.com/document/d/1IrRO4kbzKieTWDgJ5UhfPECyU2tvq9CZi2mXgQPzf30/edit?usp=sharing

[https://github.com/esokolov/ml-minor-hse/blob/master/exam-2017/exam_problems_example.pdf Примеры задач прошлого года] (также могут войти задачи из коллоквиума)

==Полезные материалы==
===Курсы по машинному обучению и анализу данных===
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29 Курс по машинному обучению К.В. Воронцова]
* [https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning Видеозаписи лекций курса Школы Анализа Данных, К.В. Воронцов]
* [https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis Coursera: Машинное обучение и анализ данных (специализация)]
* [https://www.coursera.org/learn/introduction-machine-learning Coursera: Введение в машинное обучение, К.В. Воронцов]
* [https://www.coursera.org/learn/machine-learning Coursera: Machine Learning, Andrew Ng]

===Статьи===
* [http://www.toptal.com/machine-learning/machine-learning-theory-an-introductory-primer An Introduction to Machine Learning Theory and Its Applications: A Visual Tutorial with Examples]
* [http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ A Visual Introduction to Machine Learning]

===Книги===
* Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
* Boris Mirkin. Core Concepts in Data Analysis: Summarization, Correlation, Visualization. 2010.
* James, Witten, Hastie, Tibshirani. An Introduction to Statistical Learning. 2013.

== Страницы прошлых лет ==

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных | 2018/19 учебный год ]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных/2017-2018 | 2017/18 учебный год ]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных/2016-2017 | 2016/17 учебный год ]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_анализ_данных/2015-2016 | 2015/16 учебный год ]]

[[Category:Майнор "Интеллектуальный анализ данных"]]

Генеративные модели в машинном обучении 2020

2020-01-20T08:55:07Z

Dderkach: /* Полезные ссылки */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле. Курс читается по выбору.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/148813333 Деркач Денис Александрович]
Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/190912317 Рыжиков Артём Сергеевич], [https://www.hse.ru/staff/mrartemev Артемьев Максим Радикович]

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: [https://t.me/joinchat/ERSSVhUHcJTzKclIMaPo4w Общая группа курса ГМ-19/20]

Гитхаб курса: https://github.com/HSE-LAMBDA/DeepGenerativeModels/

Anytask курса: https://anytask.org/course/605

Сайт курса: https://www.notion.so/HSE-Generative-4ba9fa3db4f341d98cfa2bfe2c04ad1f

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

==== Домашние задания ====

В рамках курса после каждой темы будет выдаваться домашняя работа содержащая теоретические и/или практические задачи по материалам прошедших занятий.

* На выполнение ДЗ отводится 2 недели. За решения отправленные после дедлайна начисляется 0 баллов.
* Каждое ДЗ оценивается по шкале от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5 баллов.
* Итоговая оценка за ДЗ считается как среднее арифметическое округленное до ближайшего целого или половинного балла.

====Экзамен====

Устный экзамен по всем темам модуля оценивается от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.

====Итоговая оценка за курс====

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:

Oитог = 0.8 * Oнакопл + 0.2 * Оэкз

О факультете

2020-01-08T15:28:51Z

Dderkach:

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

== Курсы за 2019/20 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_1_2019/2020 | Математический анализ-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2019/2020 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_1_2019/2020 | Основы и методология программирования-1 на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_1_2019/2020_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Discrete_Mathematics_DSBA2019/2020 | Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Calculus_DSBA2019/2020 | Calculus DSBA (ПАД)]]

[[LAaG_DSBA_2019/2020 | Linear Algebra and Geometry (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_DSBA_2019/2020 | Introduction to Programming (ПАД)]]

[[English_DSBA_2019/2020 | English DSBA (ПАД)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_1_основной_поток_2019/202 | Алгоритмы и структуры данных-1 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[[DM2-basic2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2019/2020_(основной_поток)| Теория_вероятностей_2019/2020 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2019/2020_(пилотный_поток)| ТВиМС (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2019/2020_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Calculus_2_2019 | Calculus-2 DBSA (ПАД)]]

[[Statistics_DSBA_2019/2020 | Statistics DSBA (ПАД)]]

[[DM2 | Дискретная Математика-2 (ПАД)]]

[[ADS2 | Алгоритмы и Структуры Данных-2 (ПАД)]]

[[ACOS_DSBA_2019/2020 | Computer Architecture and Operating Systems (ПАД)]]

||

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2019)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[НИС_РС_1|НИС Распределенные системы]]

[[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing, AMI]]

[[Компьютерные_Сети | Компьютерные сети]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]

||

[[InfTheo2019-2020|Теория информации]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2019|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС Науки о данных]]

[[НИС_РС_2|НИС Распределенные системы 2]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Философия_науки_2019|Философия науки]]

[[Глубинное обучение|Глубинное обучение]]

[[NLP 2019|NLP Анализ данных]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]

[[Генеративные_модели_в_машинном_обучении_2020|Генеративные модели в машинном обучении]]

||
[[MinorBioinformatics|Биоинформатика]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Современные_методы_машинного_обучения | Современные методы машинного обучения (ИАД)]]

[[KotlinElective|Факультатив "Язык Kotlin" (2-3 модули)]]

[[ISDElective|Факультатив "Методы разработки программного обеспечения" (1-2 модули)]]

[[Введение в программирование (курс майнора)]]

[[dopglavy_DM_1920|Допглавы дискретной математики]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей-2_2019/2020|ДГТВ-2]]

|}

== Курсы магистратуры ФКН ==

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

|-
| [[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Project_Seminar_2019_2020 | Проектный семинар специализации ТИ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Stochastic_analysis_2019_2020 | Stochastic Calculus ]] || Statistical Learning Theory || 1 year

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 1 семестр ===
{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[ Основы анализа и визуализация данных для медиа 2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных для медиа ]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[ Анализ данных в Python 2019-2020 | Анализ данных в Python ]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction to Data Culture 2019-2020 | Introduction to Data Culture ]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[ Основы анализа данных в международных отношениях | Основы анализа данных в международных отношениях ]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Основы программирования в Python (Политология)|Основы программирования в Python]] || Политология || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы программирования на Python осень 2019 матфак|Основы программирования на Python-1]] || Математика || 1-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (История 2019) | Цифровая грамотность ]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (Востоковедение 2019) | Цифровая грамотность ]] || Востоковедение|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая_грамотность_2019-2020(философия) | Цифровая грамотность ]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (ассириология и античность 2019) | Цифровая грамотность ]] || Ассириология и античность|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2_2019| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Работа с данными]] || Медиакоммуникации || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Машинное обучение (фэн 2019)]] || ФЭН || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Natural_Language_Processing_Blended_2019_module1 | Natural Language Processing (blended)]] || Прикладная политология || 2 г.о. || 1 модуль
|-
| [[ ML_HSE_NES_2019 | Машинное обучение (ВШЭ-РЭШ)]] || Совместный бакалавриат ВШЭ-РЭШ || 3-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных ]] || ДИЯ || 2 курс || 1,2 модуль
|-
| [[Методы_машинного_обучения_(Прикладная_политология)|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_на_Python2019/2020|Основы программирования на Python]] || Экономика и статистика || 2-4 курс || 2 модуль
|}

=Архив=
== Курсы за 2018/19 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Calculus_DSBA_2018/2019 | Calculus I DSBA (ПАД)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2019_(С%2B%2B,_основной_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (С++, основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[LAaG_DSBA_2018/2019 | LAaG DSBA]]

[[Дискретная_математика_1_2018/2019 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Discrete_Mathematics_DSBA2018/2019 |Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming | Introduction to programming DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_2 | Introduction to programming 2 DSBA (ПАД)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Алгебра на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Алгебра на ПМИ (основной поток)]]

[[Algebra_DSBA_2018/2019 | Algebra DSBA]]

[http://hsealgebra19.wikidot.com Алгебра на ПИ]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[http://math-info.hse.ru/s18/t Дифференциальные уравнения]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-basic2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Факультатив Теория вычислений]]

||

[[Машинное_обучение_1/2018_2019 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_Методы_2018 | Численные методы ]]

[[PDC | Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Theory_of_Computing_2018_2019 | Theory of Computing, AMI]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2018)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_РС|НИС Распределенные системы]]

[[Основные методы анализа данных]]

[[Теория баз данных]]

[[Непрерывная оптимизация/2019|Непрерывная оптимизация (161-162)]]

[[Непрерывная оптимизация (163-167)]]

[[Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2019|Data analysis]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

[[Intro to DL Blended | Intro to DL Blended]]

[[Дискретная оптимизация 2019 | Дискретная оптимизация 2019]]

||

[[Statistical_learning_theory_2018_2019 | Introduction to statistical learning theory]]

[[Анализ_неструктурированных_данных-2018 |Анализ неструктурированных данных ]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2018|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[НИС_Науки_о_данных_2018/2019|НИС Науки о данных]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2018)|НИС Распределенные системы]]

[[Теория_Информации_2018/2019|Теория информации]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[Методы_и_системы_обработки_больших_данных_(осень_2018)|Методы и системы обработки больших данных]]

[[Философия_науки_2018|Философия науки]]

[[Теория баз данных]]

[[ConvAppr19 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы (ТИ)]]

[[Функциональное программирование 2019 | Функциональное программирование]]

[[A_Theorist's_Toolkit_2018_2019 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

||
[[Дополнительные главы теории вероятностей 2019 | Дополнительные главы теории вероятностей 2019]]

[[Дополнительные главы математической статистики 2019 | Дополнительные главы математической статистики 2019]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2018/2019]]

[[dopglavy_DM_1819|Допглавы дискретной математики]]

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_2018/2019 | Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2018/2019]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2019)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Функциональный анализ (весна_2019) | Функциональный анализ (весна_2019)]]

[[KotlinElective| Язык Kotlin (3 и 4 модули 2018-2019)]]

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

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

|-
| [[Основы программирования на Python весна 2019 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(филология)|Цифровая грамотность]] || Филология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИИ_и_культурология)|Цифровая грамотность]] || История искусств и Культурология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИЯМК_2019)|Цифровая грамотность]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019|Анализ и визуализации данных]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Научно-исследовательский_семинар_2019| Научно-исследовательский семинар]] || Политология || 1 курс || 3 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_в_Python_2019|Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[ПМСАР-1|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 3-4 модули
|-
| [[Искусственный интеллект и большие данные_(2019)|Искусственный интеллект и большие данные]] || Дизайн, Мода, Современное искусство || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Информационный менеджмент: Введение в Data Science|Информационный менеджмент: Введение в Data Science]] || Управление бизнесом Маркетинг и рыночная аналитика || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Технологии анализа больших данных|Технологии анализа больших данных]] || ГМУ || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)|Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы работы с данными|Основы работы с данными]] || Медиакоммуникации || 2 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_data_science_Социология_1_курс|Профориентационный семинар (Data Culture)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_анализ_данных_МирЭк_2019|Введение в анализ данных]] || Мировая экономика || 1 курс || 4 модуль

|}

=== 1 семестр ===

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

|-
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019|Основы анализа данных в международных отношениях]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction_to_Data_Culture_2018-2019|Introduction to Data Culture]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(востоковедение)|Цифровая грамотность]] || Востоковедение || 1 курс || 1 модуль
|-
| [[Разработка управленческих решений в маркетинге | Разработка управленческих решений в маркетинге]] || Маркетинг и рыночная аналитика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Информационные технологии в деятельности юриста_2018-2019| Информационные технологии в деятельности юриста]] || Юриспруденция || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Машинное обучение на матфаке 2018/2019| Машинное обучение]] || Факультет математики || 2-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули)|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018|Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 3 курс || 1, 2, 4 модули
|-
| [[Машинное обучение (ФЭН)]] || Факультет экономических наук || 3-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[Программирование_(python)_для_экономистов|Программирование (Python) для экономистов]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(философия)|Цифровая грамотность]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(историки)|Цифровая грамотность]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]] || Физика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Статистический анализ в среде R (Социологи 1 семестр 2 модуль)|Статистический анализ в среде R ]] || Социология || 4 курс || 2 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|}

==Courses of the Statistical Learning Theory program==
[[Neurobayesian_models_2019|Neurobayesian models]]

== Курсы за 2017/18 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток,_1_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток, 1 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_2_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 2 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_3_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 3 модуль)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2017/2018 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 | Алгоритмы и структуры данных – 1 (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2017/2018 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra18.wikidot.com Алгебра на ПИ]

||
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический анализ-3 на ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математический анализ на ПМИ_2017/2018 | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-pilot2017/2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2017_2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2017/2018 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2017/2018)| Дифференциальные уравнения]]

||
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2017_2018 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_методы_2017 | Численные методы]]

[[Statistics of Stochastic Processes|Статистика случайных процессов 2018]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении | Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]

[[Statistical_learning_theory | Introduction to statistical learning theory]]

[[Основные_методы_анализа_данных_(специализация_АДИС) | Основные методы анализа данных на ПМИ]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_Распределенные_системы_(3_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Непрерывная_оптимизация | Непрерывная оптимизация]]

[[ Сложность_и_логика| Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2018 | Data Analysis на ПИ]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных Машинное обучение на больших данных]

[[Дискретная_оптимизация | Дискретная оптимизация]]

||

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[Философия_науки_2017 | Философия науки]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Байесовские методы машинного обучения 2017 | Байесовские методы машинного обучения]]

[[Функциональное программирование 2018 | Функциональное программирование]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

||

[[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2017/2018]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2017-2018 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)]]

[[Маго-лего "Линейная алгебра в приложениях" весна 2018 | Линейная алгебра в приложениях (маго-лего)]]

[[Функциональный анализ 2017/18 | Функциональный анализ на ПМИ (факультатив)]]

[[Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы) | Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)]]

[[Дополнительные главы дискретной математики 2017/18 | Дополнительные главы дискретной математики (факультатив)]]

[[Цифровые технологии в гуманитарных науках]]

|}

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

=== 2 семестр ===

[[Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр)|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 2 семестр: ИЯМК, Филология, История искусств, Культурология, 1 курс)]] 
[[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)]] 
[[Introduction_to_Data_Culture|Introduction to Data Culture (HSE and University of London Parallel Degree Programme in International Relations, 1 year)]] 
[[ИИ_и_БД|Искусственный интеллект и большие данные (ОП "Дизайн", "Мода", 1 курс)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 2 семестр)]] 
[[Основы анализа данных в международных отношениях|Основы анализа данных в международных отношениях (ОП "Международные отношения", 2 курс, 4 модуль)]] 
[[Введение в data science (2_семестр)|Профориентационный семинар (блок по введению в data scicence) (Факультет социальных наук — 2 семестр: Социология, 1 курс)]] 
[[Введение в Data Science| Введение в Data Science (ФБиМ, 4 модуль)]] 

=== 1 семестр ===

[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 1 семестр: История, Философия, 1 курс)]] 
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 1 семестр)]] 
[[Извлечение и анализ интернет-данных | Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)]] 
[[Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017) | Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)]] 
[[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] 
[[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] 

== Курсы магистратуры Финансовые технологии и анализ данных ==

[[Вероятностные_модели_и_прикладная_статистика_в_финансовой_математике|Вероятностные модели и прикладная статистика в финансовой математике]]

[[Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных|Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных]]

== Courses of Data Science master program/Курсы магистерской программы "Науки о данных" ==

[[Introduction to Machine Learning and Data Mining|Introduction to Machine Learning and Data Mining]]

== Курсы за 2016/17 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3-4 курс !! майноры
|-
|

[[Математический анализ на ПМИ_2016/2017 | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная алгебра и геометрия_2016/2017 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]

[[Дискретная_математика_1_2016/2017 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017_пилотный_поток | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2016/2017 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra17.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]

||

[[Математический анализ_2016/2017 | Математический анализ-3 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математически_анализ_3_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2016_2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная математика_2_2016/2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2016/2017 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория вероятностей_2016/2017 | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2016/2017_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Факультатив_теория_вычислений_2016/2017 | Факультатив теория вычислений на ПМИ]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_(факультатив,_2017) | Дополнительные главы теории вероятностей (факультатив)]]

[[Дифференциальные_уравнения_(2_курс,_2016/2017) | Дифференциальные уравнения]]

[[Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) | Математическая статистика на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы ]]

||

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2016/2017 | НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2016_2017 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Прикладной_статистический_анализ_данных | Прикладной статистический анализ данных на ПМИ]]

[[Численные_методы_в_анализе_данных | Численные методы в анализе данных на ПМИ]]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Статистика_случайных_процессов_(курс_лекций,_ФКН_ВШЭ) Вероятностные модели и статистика случайных процессов на ПМИ]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Opt Методы оптимизации на ПМИ (специализации МОП и РС)]

[[Методы_оптимизации_(весна_2017)|Методы оптимизации 2 (дискретная оптимизация)]]

[[НИС_Распределенные_системы_(осень_2016) | НИС Распределенные системы]]

[[Анализ и верификация алгоритмов биржевой торговли | Анализ и верификация алгоритмов для систем биржевой торговли ]]

[[Программирование_на_графических_процессорах | Программирование на графических процессорах]]

[[ЯРПО | Языки разработки ПО (курс по выбору) на ПМИ]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2017 | Data analysis на ПИ]]

[[Базы данных 2 | Базы данных 2 ]]

[[Компьютерные сети 2 | Компьютерные сети 2]]

[[Машинное_обучение_на_больших_данных | Машинное обучение на больших данных на ПМИ]]

||

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора) | Современные методы машинного обучения (курс майнора)]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_программирование_2016/2017 | Введение в программирование (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2016-2017 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных| Прикладные задачи анализа данных (курс майнора)]]

|}

{|width=100%
|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2015/16 учебный год ===
{|
|-
| [[Технологии программирования|Технологии программирования на ПМИ]]
|-
|[[ОиМП-2015|Основы и методология программирования на ПМИ]]
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2016]]
|-
|[[Линейная алгебра и геометрия_2015/2016 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]
|-
|[[Алгебра_2015/2016 | Алгебра на ПМИ]]
|-
|[http://hsealgebra.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]
|-
|[[Компьютерные системы]]
|-
|[[Математический анализ на ПМИ_2015/2016 | Математический анализ на ПМИ]]
|-
|[[Факультатив_Матпрактикум | Матпрактикум (факультатив) на ПМИ]]
|-
|[[Data analysis (Software Engineering)]] 
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016|Введение в анализ данных (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[НИС Машинное обучение и приложения|НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]
|-
|[[Архитектура компьютеров и системное программирование (ПМИ_4, 2015/2016)|Архитектура компьютеров и системное программирование (4 курс)]]
|-
|[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2015/2016)| Дифференциальные уравнения]]
|-
|[[Введение в VBA|Введение в VBA]]
|}

|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2014/15 учебный год ===
{|
|-
|[[Основы и методологии программирования]] 
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2015 | Алгоритмы и структуры данных]] 
|-
|[[Анализ данных (Программная инженерия)]] 
|-
|[[Алгебра_2014/2015 | Алгебра]] 
|-
|[[Magolego_sna_2015| MAGoLEGO Social Network Analysis]]
|}

==== Проектная работа ====
{|
|-
|[[Проектная работа]] 
|-
|[[Учебная практика 1 курс (2016)]]
|-
|[[Проектная работа 2 курс (2016)]]
|}


|}

== Мероприятия факультета компьютерных наук ==
=== Summer School 2015 ===
[[Introduction to Natural Language Processing|Introduction to Natural Language Processing]]
#[[Lecture 1. Introduction|Introduction]]
#[[Lecture 2. Tokenization and word counts|Tokenization and word counts]]
#[[Lecture 3. POS tagging. Key word and phrase extraction|POS tagging. Key word and phrase extraction]]
#[[Lecture 4. Parsing|Parsing]]
#[[Lecture 5. Language sources|Language sources]]
#[[Lecture 6. Synonyms and near-synonyms detection|Synonyms and near-synonyms detection]]
#[[Lecture 8. Suffix trees for NLP|Suffix trees for NLP]]
#[[NLP References|References]]

== Архив ==
* [[Учебная практика 1 курс (2015)]]

Генеративные модели в машинном обучении 2020

2020-01-08T12:50:02Z

Dderkach:

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле. Курс читается по выбору.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/148813333 Деркач Денис Александрович]
Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/190912317 Рыжиков Артём Сергеевич], [https://www.hse.ru/staff/mrartemev Артемьев Максим Радикович]

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: [https://t.me/joinchat/ERSSVhUHcJTzKclIMaPo4w Общая группа курса ГМ-19/20]

Гитхаб курса: TBD

Anytask курса: TBD

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

==== Домашние задания ====

В рамках курса после каждой темы будет выдаваться домашняя работа содержащая теоретические и/или практические задачи по материалам прошедших занятий.

* На выполнение ДЗ отводится 2 недели. За решения отправленные после дедлайна начисляется 0 баллов.
* Каждое ДЗ оценивается по шкале от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5 баллов.
* Итоговая оценка за ДЗ считается как среднее арифметическое округленное до ближайшего целого или половинного балла.

====Экзамен====

Устный экзамен по всем темам модуля оценивается от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.

====Итоговая оценка за курс====

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:

Oитог = 0.8 * Oнакопл + 0.2 * Оэкз

Генеративные модели в машинном обучении 2020

2020-01-08T12:48:24Z

== О курсе ==

Курс читается для студентов 4-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 3 модуле. Курс читается по выбору.

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/148813333 Деркач Денис Александрович]
Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/190912317 Рыжиков Артём Сергеевич], [https://www.hse.ru/staff/mrartemev Артемьев Максим Радикович]

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: [https://t.me/joinchat/ERSSVhZxQ62P01hJK0EqIA Общая группа курса ГМ-19/20]

Гитхаб курса: TBD

Anytask курса: TBD

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

==== Домашние задания ====

В рамках курса после каждой темы будет выдаваться домашняя работа содержащая теоретические и/или практические задачи по материалам прошедших занятий.

* На выполнение ДЗ отводится 2 недели. За решения отправленные после дедлайна начисляется 0 баллов.
* Каждое ДЗ оценивается по шкале от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5 баллов.
* Итоговая оценка за ДЗ считается как среднее арифметическое округленное до ближайшего целого или половинного балла.

====Экзамен====

Устный экзамен по всем темам модуля оценивается от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.

====Итоговая оценка за курс====

Итоговая оценка за курс рассчитывается по следующей формуле:

Oитог = 0.8 * Oнакопл + 0.2 * Оэкз

Основы анализа и визуализации данных ДИЯ 2019/2020

2019-11-15T07:21:42Z

Dderkach:

== О курсе ==
"Основы анализа и визуализации данных" читается на 2 курсе, в 1 и 2 модулях.

Курс разработан для студентов Департамента иностранных языков. В ходе курса студенты изучат основы статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в лингвистике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и регрессионному анализу.

Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах.

[https://www.hse.ru/edu/courses/292661917 ПУД Курса]

[https://t.me/lang_data_analysis2019 lang_data_analysis2019 : Канал курса в Telegram]

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Jr1J4RFAaD15jRiOy4tc26QX-KXEKU6Uye0Goc2jAso/edit#gid=2146292622 Таблица с оценками]

За работу на семинарах можно получать бонусные баллы, с помощью которых можно будет улучшить свои текущую и итоговую оценки.

Условия получения оценки за курс автоматом: накопленная оценка - 8 и больше, и написано не менее 6 тестов на лекциях.

==Преподаватели==
Деркач Денис Александрович - лекции
* [mailto:dderkach@hse.ru E-mail]
Ананьева Марина Евгеньевна - семинары
* [mailto:ananyeva.me@gmail.com E-mail]

==Ассистенты==
Екатерина
* [mailto:k_a_t_e_77@mail.ru Email]

== Материалы курса ==
===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Тест
|-
| 1 || Введение, основы статистики. || [https://www.dropbox.com/s/netwhudecrpqk2s/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F1.pdf?dl=0 Лекция1] ||
|-
| 2 || Этика и сбор данных. || [https://www.dropbox.com/s/cfli1hoc5dda4ua/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F2.pdf?dl=0 Лекция2] || [https://docs.google.com/forms/d/1d41RHaCabLCMaG5fvXRyZxp825JsgLS-vNPEMBDKPhw/edit Тест1]
|-
| 3 || Распределения. Центральная предельная теорема || [https://www.dropbox.com/s/u83b8udshgvi3uo/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F3.pdf?dl=0 Лекция3] ||
|-
| 4 || Погрешности. Доверительные интервалы || [https://www.dropbox.com/s/bj3v1r3mx3b4rxe/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F4.pdf?dl=0 Лекция4] ||
|-
| 5 || Тестирование гипотез 1 || [https://www.dropbox.com/s/0f0uzpb1tlfmyov/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F5.pdf?dl=0 Лекция5] ||
|-
| 6 || Тестирование гипотез 2 || [https://www.dropbox.com/s/w5mncbw6natcetl/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F6.pdf?dl=0 Лекция6] ||
|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
| 1 || Знакомство с Excel. Основные функции. || [https://docs.google.com/presentation/d/1Y5_Gy1JZkF8EwgdT6DTjfYKOskps_kf1ki8YQ1AOom0/edit?usp=sharing Slides_sem1] || [https://yadi.sk/i/vbK5YYzrG_Zcig titanic.xls]
|-
| 2 || Продвинутый функционал Excel. || [https://yadi.sk/i/uKCRsAs9ATMhfQ Практика1], [https://yadi.sk/i/rENhuZOnlcExwQ Указания к практике] || [https://forms.gle/bo1xkzmSaZwSgacz6 test1]
|-
| 3 || Визуализация в Excel. Сводные таблицы|| [https://bitly.su/s5mB Ошибки при построении графиков] [https://bit.ly/2ozEPer Практика2. Сводные таблицы] || [https://bitly.su/R7PNIg test 2]
|-
| 4 ||Работа с текстом и функции подсчета с условием|| [https://bit.ly/2qexPEm Практика3] [ updated 03.11.19]|| [https://bit.ly/2NtEEKj test 3]
|-
| 5 || Проверка гипотез 1 (доверительные интервалы, t-тест)|| [https://bitly.su/iTPQKl Практика4] [ updated 14.11.19]||
|-
| 6 || Проверка гипотез 2 (F-тест, t-тест, однофакторный анализ) || [https://bitly.su/bLe7gG5 Практика 5] ||
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Мхитарян, В. С.: Анализ данных в MS Excel : основные сведения о MS Excel, статистические таблицы и графики, статистические функции, пакет анализа (анализ данных) : учеб. пособие для вузов
* С. А. Айвазян, С. С. Иванова Эконометрика : учеб. пособие для вузов
* Центр справки Excel https://support.office.com/ru-ru/excel
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.

== MS Excel 2016 ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office 2016 бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Основы анализа и визуализации данных ДИЯ 2019/2020

2019-11-01T05:48:03Z

Dderkach: /* Лекции */

== О курсе ==
"Основы анализа и визуализации данных" читается на 2 курсе, в 1 и 2 модулях.

Курс разработан для студентов Департамента иностранных языков. В ходе курса студенты изучат основы статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в лингвистике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и регрессионному анализу.

Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах.

[https://www.hse.ru/edu/courses/292661917 ПУД Курса]

[https://t.me/lang_data_analysis2019 lang_data_analysis2019 : Канал курса в Telegram]

[ Таблица с оценками]

За работу на семинарах можно получать бонусные баллы, с помощью которых можно будет улучшить свои текущую и итоговую оценки.

Условия получения оценки за курс автоматом: накопленная оценка - 8 и больше, и написано не менее 6 тестов на лекциях.

==Преподаватели==
Деркач Денис Александрович - лекции
* [mailto:dderkach@hse.ru E-mail]
Ананьева Марина Евгеньевна - семинары
* [mailto:ananyeva.me@gmail.com E-mail]

==Ассистенты==
Хулап Яна Андреевна
* [mailto:hulap.yana@mail.ru E-mail]

== Материалы курса ==
===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Тест
|-
| 1 || Введение, основы статистики. || [https://www.dropbox.com/s/netwhudecrpqk2s/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F1.pdf?dl=0 Лекция1] ||
|-
| 2 || Этика и сбор данных. || [https://www.dropbox.com/s/cfli1hoc5dda4ua/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F2.pdf?dl=0 Лекция2] || [https://docs.google.com/forms/d/1d41RHaCabLCMaG5fvXRyZxp825JsgLS-vNPEMBDKPhw/edit Тест1]
|-
| 3 || Распределения. Центральная предельная теорема || [https://www.dropbox.com/s/u83b8udshgvi3uo/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F3.pdf?dl=0 Лекция3] ||
|-
| 4 || Погрешности. Доверительные интервалы || [https://www.dropbox.com/s/bj3v1r3mx3b4rxe/%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F4.pdf?dl=0 Лекция4] ||
|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
| 1 || Знакомство с Excel. Основные функции. || [https://docs.google.com/presentation/d/1Y5_Gy1JZkF8EwgdT6DTjfYKOskps_kf1ki8YQ1AOom0/edit?usp=sharing Slides_sem1] || [https://yadi.sk/i/vbK5YYzrG_Zcig titanic.xls]
|-
| 2 || Продвинутый функционал Excel. || [https://yadi.sk/i/uKCRsAs9ATMhfQ Практика1], [https://yadi.sk/i/rENhuZOnlcExwQ Указания к практике] || [https://forms.gle/bo1xkzmSaZwSgacz6 test1]
|-
| 3 || Визуализация в Excel. Сводные таблицы|| [https://bitly.su/s5mB Ошибки при построении графиков] [https://bit.ly/2ozEPer Практика2. Сводные таблицы] || [https://bitly.su/R7PNIg test 2]
|-
| 4 ||Работа с текстом и функции подсчета с условием|| || [https://bit.ly/2NtEEKj test 3]
|}
https://bit.ly/2NtEEKj

== Список рекомендуемой литературы ==
* Мхитарян, В. С.: Анализ данных в MS Excel : основные сведения о MS Excel, статистические таблицы и графики, статистические функции, пакет анализа (анализ данных) : учеб. пособие для вузов
* С. А. Айвазян, С. С. Иванова Эконометрика : учеб. пособие для вузов
* Центр справки Excel https://support.office.com/ru-ru/excel
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.

== MS Excel 2016 ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office 2016 бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Основы анализа и визуализации данных ДИЯ 2019/2020

2019-10-11T08:11:11Z

Dderkach: /* Лекции */

== О курсе ==
"Основы анализа и визуализации данных" читается на 2 курсе, в 1 и 2 модулях.

Курс разработан для студентов Департамента иностранных языков. В ходе курса студенты изучат основы статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в лингвистике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и регрессионному анализу.

Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах.

[https://www.hse.ru/edu/courses/292661917 ПУД Курса]

[https://t.me/lang_data_analysis2019 lang_data_analysis2019 : Канал курса в Telegram]

[ Таблица с оценками]

За работу на семинарах можно получать бонусные баллы, с помощью которых можно будет улучшить свои текущую и итоговую оценки.

Условия получения оценки за курс автоматом: накопленная оценка - 8 и больше, и написано не менее 6 тестов на лекциях.

==Преподаватели==
Деркач Денис Александрович - лекции
* [mailto:dderkach@hse.ru E-mail]
Ананьева Марина Евгеньевна - семинары
* [mailto:ananyeva.me@gmail.com E-mail]

==Ассистенты==
Хулап Яна Андреевна
* [mailto:hulap.yana@mail.ru E-mail]

== Материалы курса ==
===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Тест
|-
| 1 || Введение, основы статистики. || [https://www.dropbox.com/s/netwhudecrpqk2s/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F1.pdf?dl=0 Лекция1] ||
|-
| 2 || Этика и сбор данных. || [https://www.dropbox.com/s/cfli1hoc5dda4ua/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F2.pdf?dl=0 Лекция2] || [https://docs.google.com/forms/d/1d41RHaCabLCMaG5fvXRyZxp825JsgLS-vNPEMBDKPhw/edit Тест1]
|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
| 1 || Знакомство с Excel. Основные функции. || [https://docs.google.com/presentation/d/1Y5_Gy1JZkF8EwgdT6DTjfYKOskps_kf1ki8YQ1AOom0/edit?usp=sharing Slides_sem1] || [https://yadi.sk/i/vbK5YYzrG_Zcig titanic.xls]
|-
| 2 || Продвинутый функционал Excel. || [https://yadi.sk/i/uKCRsAs9ATMhfQ Практика1], [https://yadi.sk/i/rENhuZOnlcExwQ Указания к практике] ||
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Мхитарян, В. С.: Анализ данных в MS Excel : основные сведения о MS Excel, статистические таблицы и графики, статистические функции, пакет анализа (анализ данных) : учеб. пособие для вузов
* С. А. Айвазян, С. С. Иванова Эконометрика : учеб. пособие для вузов
* Центр справки Excel https://support.office.com/ru-ru/excel
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.

== MS Excel 2016 ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office 2016 бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Основы анализа и визуализации данных ДИЯ 2019/2020

2019-10-11T08:10:23Z

Dderkach: /* Лекции */

== О курсе ==
"Основы анализа и визуализации данных" читается на 2 курсе, в 1 и 2 модулях.

Курс разработан для студентов Департамента иностранных языков. В ходе курса студенты изучат основы статистического анализа данных, его основные этапы, а также познакомятся с наиболее характерными приложениями статистических анализов в лингвистике. Особое внимание уделяется методам постановки и проверки гипотез и регрессионному анализу.

Практическая часть проходит в среде MS Excel и разделена на два этапа. Простейшие функции объясняются в онлайн курсе. Практика применения методов статистического анализа в MS Excel проходит на семинарах.

[https://www.hse.ru/edu/courses/292661917 ПУД Курса]

[https://t.me/lang_data_analysis2019 lang_data_analysis2019 : Канал курса в Telegram]

[ Таблица с оценками]

За работу на семинарах можно получать бонусные баллы, с помощью которых можно будет улучшить свои текущую и итоговую оценки.

Условия получения оценки за курс автоматом: накопленная оценка - 8 и больше, и написано не менее 6 тестов на лекциях.

==Преподаватели==
Деркач Денис Александрович - лекции
* [mailto:dderkach@hse.ru E-mail]
Ананьева Марина Евгеньевна - семинары
* [mailto:ananyeva.me@gmail.com E-mail]

==Ассистенты==
Хулап Яна Андреевна
* [mailto:hulap.yana@mail.ru E-mail]

== Материалы курса ==
===Лекции===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация |! Тест
|-
| 1 || Введение, основы статистики. || [https://www.dropbox.com/s/netwhudecrpqk2s/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F1.pdf?dl=0 Лекция1] ||
|-
| 2 || Этика и сбор данных. || [https://www.dropbox.com/s/cfli1hoc5dda4ua/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F2.pdf?dl=0 Лекция2] || [https://docs.google.com/forms/d/1d41RHaCabLCMaG5fvXRyZxp825JsgLS-vNPEMBDKPhw/edit Тест1]
|}

===Семинары===
{| class="wikitable"
|-
! № !! Тема !! Презентация !! Файлы
|-
| 1 || Знакомство с Excel. Основные функции. || [https://docs.google.com/presentation/d/1Y5_Gy1JZkF8EwgdT6DTjfYKOskps_kf1ki8YQ1AOom0/edit?usp=sharing Slides_sem1] || [https://yadi.sk/i/vbK5YYzrG_Zcig titanic.xls]
|-
| 2 || Продвинутый функционал Excel. || [https://yadi.sk/i/uKCRsAs9ATMhfQ Практика1], [https://yadi.sk/i/rENhuZOnlcExwQ Указания к практике] ||
|}

== Список рекомендуемой литературы ==
* Мхитарян, В. С.: Анализ данных в MS Excel : основные сведения о MS Excel, статистические таблицы и графики, статистические функции, пакет анализа (анализ данных) : учеб. пособие для вузов
* С. А. Айвазян, С. С. Иванова Эконометрика : учеб. пособие для вузов
* Центр справки Excel https://support.office.com/ru-ru/excel
* Salganik, Matthew J. 2017. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. (http://www.bitbybitbook.com/ )
* Tufte E. The visual display of quantitative information.
* Huff D. How to lie with statistics.

== MS Excel 2016 ==
ВШЭ дает студентам возможность установить MS Office 2016 бесплатно. Инструкция по установке [https://docs.google.com/document/d/1_49BpcYiCXa8EO7G69lQGXeQRae7x1RrZ2R2-eJJ6io/edit тут].

Основы анализа и визуализации данных ДИЯ 2019/2020

2019-10-11T05:58:07Z

Dderkach: /* Лекции */

Основы анализа и визуализации данных ДИЯ 2019/2020

2019-10-06T14:14:51Z

Dderkach: /* Лекции */

Основы анализа и визуализации данных ДИЯ 2019/2020

2019-10-06T14:14:25Z

Dderkach: /* Лекции */

Основы анализа и визуализации данных ДИЯ 2019/2020

2019-10-06T14:13:59Z

Dderkach:

Основы анализа и визуализации данных ДИЯ 2019/2020

2019-10-06T14:12:35Z

Dderkach: /* Лекции */

Основы анализа и визуализации данных ДИЯ 2019/2020

2019-10-06T14:11:25Z

Dderkach: /* Лекции */

Прикладная статистика в машинном обучении(2019)

2019-09-28T16:33:33Z

Dderkach: /* Семинары */

== О курсе ==

Курс читается для студентов 3-го курса [https://cs.hse.ru/ami ПМИ ФКН ВШЭ] в 1-2 модулях.

'''Лектора:''' Артемов Алексей Валерьевич, Деркач Денис Александрович

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: [https://t.me/joinchat/ERSSVhZxQ62P01hJK0EqIA Общая группа курса ПСМО-19/20]

Гитхаб курса: [https://github.com/SchattenGenie/hse-stats-course-2019 hse-stat-course-2019]

Anytask курса: [https://anytask.org/course/529]

=== Семинары ===

{| class="wikitable"
|-
! Группа !! Преподаватель !! Учебный ассистент !! Расписание !! инвайт AnyTask
|-
| 172 (МОП) ||Мусаткина Дарья || Дешеулин Олег || суббота, 15:10 - 16:30, ауд. XXX || Z1e2cE0
|-
| 171 (МОП) || Белавин Владислав || Петров Тимур || суббота, 15:10 - 16:30, ауд. XX || R6ei2tw
|}

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

==== Домашние задания ====

В рамках курса каждые два занятия будет выдаваться домашняя работа содержащая теоретические и практические задачи по материалам прошедших занятий.

* На выполнение ДЗ отводится 2 недели. За решения отправленные после дедлайна начисляется 0 баллов.
* Каждое ДЗ оценивается по шкале от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5 баллов.
* Итоговая оценка за ДЗ считается как среднее арифметическое округленное до ближайшего целого или половинного балла.

====Тесты====

В конце каждой лекции, начиная со второй, будет проводиться тест по материалам предыдущей недели. Тест состоит из 10 вопросов.

====Коллоквиум====

За коллоквиум ставится оценка от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.
Проводится в форме письменной контрольной.

====Экзамен====

Устный экзамен по всем темам модуля оценивается от 0 до 10 баллов с шагом в 0.5.

====Итоговая оценка за курс====

Итоговая оценка за курс расчитывается по следующей формуле:

Oитог = 0.8 * Oнакопл + 0.2 * Оэкз

'''Возможность получить автомат'''

Если вы:

* набрали больше или ровно 8 бонусных баллов за ДЗ;
* посетили больше или ровно 60% лекций;

То вы молодец и получаете право на 8, 9 или 10 автоматом(зависит от Oнакопл :)

==Лекции и семинары==

{| class="wikitable"
|-
! Номер !! Дата !! Название !! Материалы
|}

==Домашние задания==

Все домашние задания сдавать в Anytask курса.

{| class="wikitable"
|-
! Номер !! Сроки выполнения !! Ссылка на условие
|-
|}

==Полезные материалы==

1. [https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/ Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. Springer, 2001.]

2. [https://www.dropbox.com/s/nrempaxwtf0hbqg/Wasserman%20L.%20All%20of%20Nonparametric%20Statistics.pdf?dl=0 Wasserman L. All of Nonparametric Statistics. Springer, 2006.]

3. [https://www.dropbox.com/s/fwat2tikn9wkqre/Bishop%20C.M.%20Pattern%20recognition%20and%20machine%20learning.pdf?dl=0 Bishop C.M. Pattern recognition and machine learning. Springer, 2006.]

4. [https://www.dropbox.com/s/h0kaiix6y3g3yzl/David%20Mackay%20J.C.%20Information%20theory%2C%20inference%2C%20and%20learning%20algorithms..pdf?dl=0 David Mackay J.C. Information theory, inference, and learning algorithms. Cambridge, 2007.]

5. [https://www.dropbox.com/s/3dyw3c4bv5bl2xw/Grimmett%20G.%2C%20Stirzaker%20D.%20Probability%20and%20Random%20Processes.djvu?dl=0 Grimmett G., Stirzaker D. Probability and Random Processes. Oxford University Press, 2001.]

6. [https://www.dropbox.com/s/r8wcms7vszqd8tv/Forrester%20A.%2C%20Sobester%20A.%2C%20Keane%20A.%20Engineering%20Design%20via%20Surrogate%20Modelling.pdf?dl=0 Forrester A., Sobester A., Keane A. Engineering Design via Surrogate Modelling. A Practical Guide. Wiley, 2008.]

7. [https://www.dropbox.com/s/f07k3k9ak8b4wbq/Lee%20J.A.%2C%20Verleysen%20M.%20Nonlinear%20Dimensionality%20Reduction.pdf?dl=0 Lee J.A., Verleysen M. Nonlinear Dimensionality Reduction. Springer, 2007.]

8. [https://www.dropbox.com/s/izx6kbyd3jcz162/Wang%20G.G.%2C%20Shan%20S.%20Review%20of%20Metamodeling%20Techniques%20in%20Support%20of%20Engineering%20Design%20Optimization.pdf?dl=0 Wang G.G., Shan S. Review of Metamodeling Techniques in Support of Engineering Design Optimization // Journal of Mechanical Design, Vol. 129, No. 4, pp. 370-380, 2007.]

9. [https://www.dropbox.com/s/13vgwzjhfygcui3/Deconinck%2C%20Periaux%2C%20Giannakoglou%20%28eds.%29.%20Optimization%20method%20and%20tools%20for%20multicriteria%20multidisciplinary%20design.pdf?dl=0 Deconinck, Periaux, Giannakoglou (eds.). Optimization method and tools for multicriteria/multidisciplinary design. Applications to aeronautics and turbomachinary // von Karman Institute for Fluid Dynamics, Lecture Series 2004-07, 2004.]

10. [https://www.dropbox.com/s/f8hl8iliswk2fgv/%D0%9B%D0%B0%D0%B3%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%BD%20%D0%9C.%D0%91.%20%D0%9D%D0%B0%D0%B3%D0%BB%D1%8F%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.djvu?dl=0 Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007.]

11. [https://www.dropbox.com/s/hjv1olagi1smkll/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%98.%D0%A1.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D0%B8%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.]

12. [https://www.dropbox.com/s/46aw6dnnf9ec7ko/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%98.%D0%A1.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%98%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985.]

13. [https://www.dropbox.com/s/e7gx4womlbtasic/%D0%90%D0%B9%D0%B2%D0%B0%D0%B7%D1%8F%D0%BD%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%91%D1%83%D1%85%D1%88%D1%82%D0%B0%D0%B1%D0%B5%D1%80%20%D0%92.%D0%9C.%2C%20%D0%95%D0%BD%D1%8E%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%A1.%D0%90.%2C%20%D0%9C%D0%B5%D1%88%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8%D0%BD%20%D0%9B.%D0%94.%20%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0.%20%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%B8%20%D1%81%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8.djvu?dl=0 Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков С.А., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.]

О факультете

2019-09-19T14:39:10Z

Dderkach: /* 1 семестр */

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

== Курсы за 2019/20 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_1_2019/2020 | Математический анализ-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2019/2020 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_1_2019/2020 | Основы и методология программирования-1 на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_1_2019/2020_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Discrete_Mathematics_DSBA2019/2020 | Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Calculus_DSBA2019/2020 | Calculus DSBA (ПАД)]]

[[LAaG_DSBA_2019/2020 | Linear Algebra and Geometry (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_DSBA_2019/2020 | Introduction to Programming (ПАД)]]
||

[[DM2-basic2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2019/2020_(основной_поток)| Теория_вероятностей_2019/2020 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2019/2020_(пилотный_поток)| ТВиМС (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2019/2020_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

||

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2019)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[НИС_РС_1|НИС Распределенные системы]]

[[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing, AMI]]

[[Компьютерные_Сети | Компьютерные сети]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]

||

[[InfTheo2019-2020|Теория информации]]

[[НИС_РС_2|НИС Распределенные системы 2]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2019|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС Науки о данных]]

[[Философия_науки_2019|Философия науки]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]

||
[[MinorBioinformatics|Биоинформатика]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Современные_методы_машинного_обучения | Современные методы машинного обучения (ИАД)]]

[[KotlinElective|Факультатив "Язык Kotlin" (2-3 модули)]]

[[ISDElective|Факультатив "Методы разработки программного обеспечения" (1-2 модули)]]

[[Введение в программирование (курс майнора)]]

[[dopglavy_DM_1920|Допглавы дискретной математики]]

||

|}

== Курсы магистратуры ФКН ==

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

|-
| [[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Project_Seminar_2019_2020 | Проектный семинар специализации ТИ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Stochastic_analysis_2019_2020 | Stochastic Calculus ]] || Statistical Learning Theory || 1 year

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 1 семестр ===
{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[ Основы анализа и визуализация данных для медиа 2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных для медиа ]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[ Анализ данных в Python 2019-2020 | Анализ данных в Python ]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Основы анализа данных в международных отношениях | Основы анализа данных в международных отношениях ]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Основы программирования в Python (Политология)|Основы программирования в Python]] || Политология || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы программирования на Python осень 2019 матфак|Основы программирования на Python-1]] || Математика || 1-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (История 2019) | Цифровая грамотность ]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (Востоковедение 2019) | Цифровая грамотность ]] || Востоковедение|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая_грамотность_2019-2020(философия) | Цифровая грамотность ]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (ассириология и античность 2019) | Цифровая грамотность ]] || Ассириология и античность|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2_2019| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Работа с данными]] || Медиакоммуникации || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Машинное обучение (фэн 2019)]] || ФЭН || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Natural_Language_Processing_Blended_2019_module1 | Natural Language Processing (blended)]] || Прикладная политология || 2 г.о. || 1 модуль
|-
| [[ ML_HSE_NES_2019 | Машинное обучение (ВШЭ-РЭШ)]] || Совместный бакалавриат ВШЭ-РЭШ || 3-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных ]] || ДИЯ || 2 курс || 1,2 модуль
|}

=Архив=
== Курсы за 2018/19 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Calculus_DSBA_2018/2019 | Calculus I DSBA (ПАД)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2019_(С%2B%2B,_основной_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (С++, основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[LAaG_DSBA_2018/2019 | LAaG DSBA]]

[[Дискретная_математика_1_2018/2019 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Discrete_Mathematics_DSBA2018/2019 |Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming | Introduction to programming DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_2 | Introduction to programming 2 DSBA (ПАД)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Алгебра на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Алгебра на ПМИ (основной поток)]]

[[Algebra_DSBA_2018/2019 | Algebra DSBA]]

[http://hsealgebra19.wikidot.com Алгебра на ПИ]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[http://math-info.hse.ru/s18/t Дифференциальные уравнения]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-basic2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Факультатив Теория вычислений]]

||

[[Машинное_обучение_1/2018_2019 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_Методы_2018 | Численные методы ]]

[[PDC | Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Theory_of_Computing_2018_2019 | Theory of Computing, AMI]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2018)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_РС|НИС Распределенные системы]]

[[Основные методы анализа данных]]

[[Теория баз данных]]

[[Непрерывная оптимизация/2019|Непрерывная оптимизация (161-162)]]

[[Непрерывная оптимизация (163-167)]]

[[Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2019|Data analysis]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

[[Intro to DL Blended | Intro to DL Blended]]

[[Дискретная оптимизация 2019 | Дискретная оптимизация 2019]]

||

[[Statistical_learning_theory_2018_2019 | Introduction to statistical learning theory]]

[[Анализ_неструктурированных_данных-2018 |Анализ неструктурированных данных ]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2018|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[НИС_Науки_о_данных_2018/2019|НИС Науки о данных]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2018)|НИС Распределенные системы]]

[[Теория_Информации_2018/2019|Теория информации]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[Методы_и_системы_обработки_больших_данных_(осень_2018)|Методы и системы обработки больших данных]]

[[Философия_науки_2018|Философия науки]]

[[Теория баз данных]]

[[ConvAppr19 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы (ТИ)]]

[[Функциональное программирование 2019 | Функциональное программирование]]

[[A_Theorist's_Toolkit_2018_2019 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

||
[[Дополнительные главы теории вероятностей 2019 | Дополнительные главы теории вероятностей 2019]]

[[Дополнительные главы математической статистики 2019 | Дополнительные главы математической статистики 2019]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2018/2019]]

[[dopglavy_DM_1819|Допглавы дискретной математики]]

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_2018/2019 | Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2018/2019]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2019)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Функциональный анализ (весна_2019) | Функциональный анализ (весна_2019)]]

[[KotlinElective| Язык Kotlin (3 и 4 модули 2018-2019)]]

||

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

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

|-
| [[Основы программирования на Python весна 2019 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(филология)|Цифровая грамотность]] || Филология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИИ_и_культурология)|Цифровая грамотность]] || История искусств и Культурология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИЯМК_2019)|Цифровая грамотность]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019|Анализ и визуализации данных]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Научно-исследовательский_семинар_2019| Научно-исследовательский семинар]] || Политология || 1 курс || 3 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_в_Python_2019|Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[ПМСАР-1|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 3-4 модули
|-
| [[Искусственный интеллект и большие данные_(2019)|Искусственный интеллект и большие данные]] || Дизайн, Мода, Современное искусство || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Информационный менеджмент: Введение в Data Science|Информационный менеджмент: Введение в Data Science]] || Управление бизнесом Маркетинг и рыночная аналитика || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Технологии анализа больших данных|Технологии анализа больших данных]] || ГМУ || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)|Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы работы с данными|Основы работы с данными]] || Медиакоммуникации || 2 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_data_science_Социология_1_курс|Профориентационный семинар (Data Culture)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_анализ_данных_МирЭк_2019|Введение в анализ данных]] || Мировая экономика || 1 курс || 4 модуль

|}

=== 1 семестр ===

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

|-
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019|Основы анализа данных в международных отношениях]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction_to_Data_Culture_2018-2019|Introduction to Data Culture]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(востоковедение)|Цифровая грамотность]] || Востоковедение || 1 курс || 1 модуль
|-
| [[Разработка управленческих решений в маркетинге | Разработка управленческих решений в маркетинге]] || Маркетинг и рыночная аналитика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Информационные технологии в деятельности юриста_2018-2019| Информационные технологии в деятельности юриста]] || Юриспруденция || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Машинное обучение на матфаке 2018/2019| Машинное обучение]] || Факультет математики || 2-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули)|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018|Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 3 курс || 1, 2, 4 модули
|-
| [[Машинное обучение (ФЭН)]] || Факультет экономических наук || 3-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[Программирование_(python)_для_экономистов|Программирование (Python) для экономистов]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(философия)|Цифровая грамотность]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(историки)|Цифровая грамотность]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]] || Физика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Статистический анализ в среде R (Социологи 1 семестр 2 модуль)|Статистический анализ в среде R ]] || Социология || 4 курс || 2 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|}

==Courses of the Statistical Learning Theory program==
[[Neurobayesian_models_2019|Neurobayesian models]]

== Курсы за 2017/18 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток,_1_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток, 1 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_2_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 2 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_3_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 3 модуль)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2017/2018 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 | Алгоритмы и структуры данных – 1 (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2017/2018 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra18.wikidot.com Алгебра на ПИ]

||
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический анализ-3 на ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математический анализ на ПМИ_2017/2018 | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-pilot2017/2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2017_2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2017/2018 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2017/2018)| Дифференциальные уравнения]]

||
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2017_2018 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_методы_2017 | Численные методы]]

[[Statistics of Stochastic Processes|Статистика случайных процессов 2018]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении | Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]

[[Statistical_learning_theory | Introduction to statistical learning theory]]

[[Основные_методы_анализа_данных_(специализация_АДИС) | Основные методы анализа данных на ПМИ]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_Распределенные_системы_(3_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Непрерывная_оптимизация | Непрерывная оптимизация]]

[[ Сложность_и_логика| Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2018 | Data Analysis на ПИ]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных Машинное обучение на больших данных]

[[Дискретная_оптимизация | Дискретная оптимизация]]

||

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[Философия_науки_2017 | Философия науки]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Байесовские методы машинного обучения 2017 | Байесовские методы машинного обучения]]

[[Функциональное программирование 2018 | Функциональное программирование]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

||

[[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2017/2018]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2017-2018 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)]]

[[Маго-лего "Линейная алгебра в приложениях" весна 2018 | Линейная алгебра в приложениях (маго-лего)]]

[[Функциональный анализ 2017/18 | Функциональный анализ на ПМИ (факультатив)]]

[[Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы) | Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)]]

[[Дополнительные главы дискретной математики 2017/18 | Дополнительные главы дискретной математики (факультатив)]]

[[Цифровые технологии в гуманитарных науках]]

|}

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

=== 2 семестр ===

[[Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр)|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 2 семестр: ИЯМК, Филология, История искусств, Культурология, 1 курс)]] 
[[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)]] 
[[Introduction_to_Data_Culture|Introduction to Data Culture (HSE and University of London Parallel Degree Programme in International Relations, 1 year)]] 
[[ИИ_и_БД|Искусственный интеллект и большие данные (ОП "Дизайн", "Мода", 1 курс)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 2 семестр)]] 
[[Основы анализа данных в международных отношениях|Основы анализа данных в международных отношениях (ОП "Международные отношения", 2 курс, 4 модуль)]] 
[[Введение в data science (2_семестр)|Профориентационный семинар (блок по введению в data scicence) (Факультет социальных наук — 2 семестр: Социология, 1 курс)]] 
[[Введение в Data Science| Введение в Data Science (ФБиМ, 4 модуль)]] 

=== 1 семестр ===

[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 1 семестр: История, Философия, 1 курс)]] 
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 1 семестр)]] 
[[Извлечение и анализ интернет-данных | Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)]] 
[[Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017) | Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)]] 
[[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] 
[[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] 

== Курсы магистратуры Финансовые технологии и анализ данных ==

[[Вероятностные_модели_и_прикладная_статистика_в_финансовой_математике|Вероятностные модели и прикладная статистика в финансовой математике]]

[[Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных|Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных]]

== Courses of Data Science master program/Курсы магистерской программы "Науки о данных" ==

[[Introduction to Machine Learning and Data Mining|Introduction to Machine Learning and Data Mining]]

== Курсы за 2016/17 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3-4 курс !! майноры
|-
|

[[Математический анализ на ПМИ_2016/2017 | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная алгебра и геометрия_2016/2017 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]

[[Дискретная_математика_1_2016/2017 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017_пилотный_поток | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2016/2017 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra17.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]

||

[[Математический анализ_2016/2017 | Математический анализ-3 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математически_анализ_3_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2016_2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная математика_2_2016/2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2016/2017 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория вероятностей_2016/2017 | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2016/2017_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Факультатив_теория_вычислений_2016/2017 | Факультатив теория вычислений на ПМИ]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_(факультатив,_2017) | Дополнительные главы теории вероятностей (факультатив)]]

[[Дифференциальные_уравнения_(2_курс,_2016/2017) | Дифференциальные уравнения]]

[[Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) | Математическая статистика на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы ]]

||

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2016/2017 | НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2016_2017 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Прикладной_статистический_анализ_данных | Прикладной статистический анализ данных на ПМИ]]

[[Численные_методы_в_анализе_данных | Численные методы в анализе данных на ПМИ]]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Статистика_случайных_процессов_(курс_лекций,_ФКН_ВШЭ) Вероятностные модели и статистика случайных процессов на ПМИ]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Opt Методы оптимизации на ПМИ (специализации МОП и РС)]

[[Методы_оптимизации_(весна_2017)|Методы оптимизации 2 (дискретная оптимизация)]]

[[НИС_Распределенные_системы_(осень_2016) | НИС Распределенные системы]]

[[Анализ и верификация алгоритмов биржевой торговли | Анализ и верификация алгоритмов для систем биржевой торговли ]]

[[Программирование_на_графических_процессорах | Программирование на графических процессорах]]

[[ЯРПО | Языки разработки ПО (курс по выбору) на ПМИ]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2017 | Data analysis на ПИ]]

[[Базы данных 2 | Базы данных 2 ]]

[[Компьютерные сети 2 | Компьютерные сети 2]]

[[Машинное_обучение_на_больших_данных | Машинное обучение на больших данных на ПМИ]]

||

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора) | Современные методы машинного обучения (курс майнора)]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_программирование_2016/2017 | Введение в программирование (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2016-2017 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных| Прикладные задачи анализа данных (курс майнора)]]

|}

{|width=100%
|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2015/16 учебный год ===
{|
|-
| [[Технологии программирования|Технологии программирования на ПМИ]]
|-
|[[ОиМП-2015|Основы и методология программирования на ПМИ]]
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2016]]
|-
|[[Линейная алгебра и геометрия_2015/2016 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]
|-
|[[Алгебра_2015/2016 | Алгебра на ПМИ]]
|-
|[http://hsealgebra.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]
|-
|[[Компьютерные системы]]
|-
|[[Математический анализ на ПМИ_2015/2016 | Математический анализ на ПМИ]]
|-
|[[Факультатив_Матпрактикум | Матпрактикум (факультатив) на ПМИ]]
|-
|[[Data analysis (Software Engineering)]] 
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016|Введение в анализ данных (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[НИС Машинное обучение и приложения|НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]
|-
|[[Архитектура компьютеров и системное программирование (ПМИ_4, 2015/2016)|Архитектура компьютеров и системное программирование (4 курс)]]
|-
|[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2015/2016)| Дифференциальные уравнения]]
|-
|[[Введение в VBA|Введение в VBA]]
|}

|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2014/15 учебный год ===
{|
|-
|[[Основы и методологии программирования]] 
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2015 | Алгоритмы и структуры данных]] 
|-
|[[Анализ данных (Программная инженерия)]] 
|-
|[[Алгебра_2014/2015 | Алгебра]] 
|-
|[[Magolego_sna_2015| MAGoLEGO Social Network Analysis]]
|}

==== Проектная работа ====
{|
|-
|[[Проектная работа]] 
|-
|[[Учебная практика 1 курс (2016)]]
|-
|[[Проектная работа 2 курс (2016)]]
|}


|}

== Мероприятия факультета компьютерных наук ==
=== Summer School 2015 ===
[[Introduction to Natural Language Processing|Introduction to Natural Language Processing]]
#[[Lecture 1. Introduction|Introduction]]
#[[Lecture 2. Tokenization and word counts|Tokenization and word counts]]
#[[Lecture 3. POS tagging. Key word and phrase extraction|POS tagging. Key word and phrase extraction]]
#[[Lecture 4. Parsing|Parsing]]
#[[Lecture 5. Language sources|Language sources]]
#[[Lecture 6. Synonyms and near-synonyms detection|Synonyms and near-synonyms detection]]
#[[Lecture 8. Suffix trees for NLP|Suffix trees for NLP]]
#[[NLP References|References]]

== Архив ==
* [[Учебная практика 1 курс (2015)]]