Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Математическая статистика-1 2025/26 (пилотный поток)

2026-04-06T12:02:35Z

Msheshukova: ссылка на классрум

== Преподаватели и учебные ассистенты ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ241 !! БПМИ242 !! БПМИ243 !! БПМИ244 !! БПМИ245
|-
|| Лектор ||colspan="5"| [https://t.me/nikita_puchkin Пучкин Никита Андреевич]
|-
|| Ассистент курса ||colspan="5"| [https://t.me/lipperdino Анна Маркович]
|-
|| Семинарист || [https://t.me/nikita_puchkin Никита Пучкин] || [https://t.me/Bicycle_Standart Константин Яковлев] || [https://t.me/teddy_nos Федор Носков] || [https://t.me/sheshamar Марина Шешукова] || [https://t.me/spankevich Сергей Панкевич]
|-
|| Ассистенты || [https://t.me/burguty Никита Севрюков] [https://t.me/trsh_k Екатерина Трушкова] || [https://t.me/Agafonov_Artem Артем Агафонов] [https://t.me/ArtemRubtsov2003 Артемий Рубцов] || [https://t.me/rualss Алексей Рутковский] [https://t.me/ya_veraaa Вера Слипченко] || [https://t.me/daaa_k Дарья Коровайцева] [https://t.me/mirusanova Маргарита Русанова] || [https://t.me/akveronika Вероника Аксененко] [https://t.me/dasssshhkk Дарья Мамонтова]
|-
|| Группа в Telegram || [https://t.me/+LPIIGAkGaxQyM2Ey Группа 241] || [ Группа 242] || [ Группа 243] || [https://t.me/+5CLhyNTLrqAxMmM6 Группа 244] || [ Группа 245]
|-
|colspan="6"| [https://t.me/+DwV4tfHltT5lZmFi Чат пилотного потока в Telegram]
|}

== Организационные моменты ==
=== Правила игры ===
Оценка за курс вычисляется по формуле

Оитог = 0.2 * ТДЗ + 0.15 * ПДЗ + 0.25 * КР + 0.4 * Э,

где

* ТДЗ — оценка за теоретические домашние задания;
* ПДЗ — оценка за практические домашние задания;
* КР — оценка за контрольную работу;
* Э — оценка за письменный экзамен.

Округляется только итоговый балл. Правило округления стандартное (арифметическое).

=== Использование генеративных моделей ===
Использование генеративных моделей (ChatGPT, Copilot и т.д.) при решении домашних заданий не запрещено при условии явного указания, какие части задания были выполнены с помощью генеративных моделей. Копирование ответов генеративных моделей без упоминания их использования приравнивается к списыванию и влечет обнуление баллов за домашнее задание и подачу служебной записки в деканат. При повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

=== Ведомость с оценками ===

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [ 241] !! [ 242] !! [ 243] !! [ 244] !! [ 245]
|}

=== Ссылки на классрум ===

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [https://classroom.google.com/c/ODU4NzY5NTgzMTk1?cjc=ntw2pkia 241] !! [ 242] !! [ 243] !! [https://classroom.google.com/c/ODU4ODI3NTM5NzE1?cjc=tlw7y6ph 244] !! [ 245]
|}

== Материалы ==

[https://disk.yandex.ru/i/tqXptDhnGBincQ '''Обновляемый конспект лекций''']

[https://disk.yandex.ru/i/ADxIbzveKwPsTg '''Конспект лекций прошлого года''']

[https://disk.yandex.ru/d/w-2Ir_OIvohc7A '''Семинары группы 241 (листочки)''']

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Теоретические домашние задания || Практические домашние задания
|-
! [ ТДЗ 1, дедлайн - XX.04, 23:59] || [ ПДЗ 1, дедлайн - XX.04, 23:59]
|}

Каждому студенту даётся 5 дней отсрочки на все домашние задания, которые можно потратить как удобно (можно, например, потратить все на одно ДЗ или на три разных). Также есть 3 микроотсрочки на 15 минут. Несданное или сданное слишком поздно (в этом случае оно оценивается нулём баллов) ДЗ не расходует дни отсрочки.

== Список рекомендуемой литературы ==
=== Учебники ===
* Ивченко Г. И., Медведев Ю. И. [https://disk.yandex.ru/i/waXgDQWDh_rgTA Введение в математическую статистику ]

* Лагутин М. Б. [http://iosipoi.com/teachingfiles/stat/Lagutin.pdf Наглядная математическая статистика]

* Бородин А. Н. [https://disk.yandex.ru/i/Ubk5YLMk_PJjYw Элементарный курс теории вероятностей и математической статистики]

* Боровков А. А. [https://disk.yandex.ru/i/212K-4gWWwjQzA Математическая статистика]

* Wasserman L. A. [https://egrcc.github.io/docs/math/all-of-statistics.pdf All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference]

=== Задачники ===
* Коршунов Д. А., Чернова Н. И. [https://disk.yandex.ru/i/TB9dxbQ1Nz1JyA Сборник задач и упражнений по математической статистике]

== Страницы прошлых лет ==

[http://wiki.cs.hse.ru/Математическая_статистика_2024/25_(пилотный_поток) 2024/2025 учебный год]

[http://wiki.cs.hse.ru/Математическая_статистика_2023/24_(пилотный_поток) 2023/2024 учебный год]

[http://wiki.cs.hse.ru/Математическая_статистика_2022/2023_(пилотный_поток) 2022/2023 учебный год]

Математическая статистика-1 2025/26 (пилотный поток)

2026-04-06T11:49:41Z

Msheshukova:

== Преподаватели и учебные ассистенты ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ241 !! БПМИ242 !! БПМИ243 !! БПМИ244 !! БПМИ245
|-
|| Лектор ||colspan="5"| [https://t.me/nikita_puchkin Пучкин Никита Андреевич]
|-
|| Ассистент курса ||colspan="5"| [https://t.me/lipperdino Анна Маркович]
|-
|| Семинарист || [https://t.me/nikita_puchkin Никита Пучкин] || [https://t.me/Bicycle_Standart Константин Яковлев] || [https://t.me/teddy_nos Федор Носков] || [https://t.me/sheshamar Марина Шешукова] || [https://t.me/spankevich Сергей Панкевич]
|-
|| Ассистенты || [https://t.me/burguty Никита Севрюков] [https://t.me/trsh_k Екатерина Трушкова] || [https://t.me/Agafonov_Artem Артем Агафонов] [https://t.me/ArtemRubtsov2003 Артемий Рубцов] || [https://t.me/rualss Алексей Рутковский] [https://t.me/ya_veraaa Вера Слипченко] || [https://t.me/daaa_k Дарья Коровайцева] [https://t.me/mirusanova Маргарита Русанова] || [https://t.me/akveronika Вероника Аксененко] [https://t.me/dasssshhkk Дарья Мамонтова]
|-
|| Группа в Telegram || [https://t.me/+LPIIGAkGaxQyM2Ey Группа 241] || [ Группа 242] || [ Группа 243] || [https://t.me/+5CLhyNTLrqAxMmM6 Группа 244] || [ Группа 245]
|-
|colspan="6"| [https://t.me/+DwV4tfHltT5lZmFi Чат пилотного потока в Telegram]
|}

== Организационные моменты ==
=== Правила игры ===
Оценка за курс вычисляется по формуле

Оитог = 0.2 * ТДЗ + 0.15 * ПДЗ + 0.25 * КР + 0.4 * Э,

где

* ТДЗ — оценка за теоретические домашние задания;
* ПДЗ — оценка за практические домашние задания;
* КР — оценка за контрольную работу;
* Э — оценка за письменный экзамен.

Округляется только итоговый балл. Правило округления стандартное (арифметическое).

=== Использование генеративных моделей ===
Использование генеративных моделей (ChatGPT, Copilot и т.д.) при решении домашних заданий не запрещено при условии явного указания, какие части задания были выполнены с помощью генеративных моделей. Копирование ответов генеративных моделей без упоминания их использования приравнивается к списыванию и влечет обнуление баллов за домашнее задание и подачу служебной записки в деканат. При повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

=== Ведомость с оценками ===

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [ 241] !! [ 242] !! [ 243] !! [ 244] !! [ 245]
|}

=== Ссылки на классрум ===

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [https://classroom.google.com/c/ODU4NzY5NTgzMTk1?cjc=ntw2pkia 241] !! [ 242] !! [ 243] !! [ 244] !! [ 245]
|}

== Материалы ==

[https://disk.yandex.ru/i/tqXptDhnGBincQ '''Обновляемый конспект лекций''']

[https://disk.yandex.ru/i/ADxIbzveKwPsTg '''Конспект лекций прошлого года''']

[https://disk.yandex.ru/d/w-2Ir_OIvohc7A '''Семинары группы 241 (листочки)''']

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Теоретические домашние задания || Практические домашние задания
|-
! [ ТДЗ 1, дедлайн - XX.04, 23:59] || [ ПДЗ 1, дедлайн - XX.04, 23:59]
|}

Каждому студенту даётся 5 дней отсрочки на все домашние задания, которые можно потратить как удобно (можно, например, потратить все на одно ДЗ или на три разных). Также есть 3 микроотсрочки на 15 минут. Несданное или сданное слишком поздно (в этом случае оно оценивается нулём баллов) ДЗ не расходует дни отсрочки.

== Список рекомендуемой литературы ==
=== Учебники ===
* Ивченко Г. И., Медведев Ю. И. [https://disk.yandex.ru/i/waXgDQWDh_rgTA Введение в математическую статистику ]

* Лагутин М. Б. [http://iosipoi.com/teachingfiles/stat/Lagutin.pdf Наглядная математическая статистика]

* Бородин А. Н. [https://disk.yandex.ru/i/Ubk5YLMk_PJjYw Элементарный курс теории вероятностей и математической статистики]

* Боровков А. А. [https://disk.yandex.ru/i/212K-4gWWwjQzA Математическая статистика]

* Wasserman L. A. [https://egrcc.github.io/docs/math/all-of-statistics.pdf All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference]

=== Задачники ===
* Коршунов Д. А., Чернова Н. И. [https://disk.yandex.ru/i/TB9dxbQ1Nz1JyA Сборник задач и упражнений по математической статистике]

== Страницы прошлых лет ==

[http://wiki.cs.hse.ru/Математическая_статистика_2024/25_(пилотный_поток) 2024/2025 учебный год]

[http://wiki.cs.hse.ru/Математическая_статистика_2023/24_(пилотный_поток) 2023/2024 учебный год]

[http://wiki.cs.hse.ru/Математическая_статистика_2022/2023_(пилотный_поток) 2022/2023 учебный год]

Математическая статистика-1 2025/26 (пилотный поток)

2026-04-06T11:49:21Z

Msheshukova: ссылка на чат группы 244

== Преподаватели и учебные ассистенты ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ241 !! БПМИ242 !! БПМИ243 !! БПМИ244 !! БПМИ245
|-
|| Лектор ||colspan="5"| [https://t.me/nikita_puchkin Пучкин Никита Андреевич]
|-
|| Ассистент курса ||colspan="5"| [https://t.me/lipperdino Анна Маркович]
|-
|| Семинарист || [https://t.me/nikita_puchkin Никита Пучкин] || [https://t.me/Bicycle_Standart Константин Яковлев] || [https://t.me/teddy_nos Федор Носков] || [https://t.me/sheshamar Марина Шешукова] || [https://t.me/spankevich Сергей Панкевич]
|-
|| Ассистенты || [https://t.me/burguty Никита Севрюков] [https://t.me/trsh_k Екатерина Трушкова] || [https://t.me/Agafonov_Artem Артем Агафонов] [https://t.me/ArtemRubtsov2003 Артемий Рубцов] || [https://t.me/rualss Алексей Рутковский] [https://t.me/ya_veraaa Вера Слипченко] || [https://t.me/daaa_k Дарья Коровайцева] [https://t.me/mirusanova Маргарита Русанова] || [https://t.me/akveronika Вероника Аксененко] [https://t.me/dasssshhkk Дарья Мамонтова]
|-
|| Группа в Telegram || [https://t.me/+LPIIGAkGaxQyM2Ey Группа 241] || [ Группа 242] || [ Группа 243] || [ https://t.me/+5CLhyNTLrqAxMmM6 Группа 244] || [ Группа 245]
|-
|colspan="6"| [https://t.me/+DwV4tfHltT5lZmFi Чат пилотного потока в Telegram]
|}

== Организационные моменты ==
=== Правила игры ===
Оценка за курс вычисляется по формуле

Оитог = 0.2 * ТДЗ + 0.15 * ПДЗ + 0.25 * КР + 0.4 * Э,

где

* ТДЗ — оценка за теоретические домашние задания;
* ПДЗ — оценка за практические домашние задания;
* КР — оценка за контрольную работу;
* Э — оценка за письменный экзамен.

Округляется только итоговый балл. Правило округления стандартное (арифметическое).

=== Использование генеративных моделей ===
Использование генеративных моделей (ChatGPT, Copilot и т.д.) при решении домашних заданий не запрещено при условии явного указания, какие части задания были выполнены с помощью генеративных моделей. Копирование ответов генеративных моделей без упоминания их использования приравнивается к списыванию и влечет обнуление баллов за домашнее задание и подачу служебной записки в деканат. При повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

=== Ведомость с оценками ===

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [ 241] !! [ 242] !! [ 243] !! [ 244] !! [ 245]
|}

=== Ссылки на классрум ===

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [https://classroom.google.com/c/ODU4NzY5NTgzMTk1?cjc=ntw2pkia 241] !! [ 242] !! [ 243] !! [ 244] !! [ 245]
|}

== Материалы ==

[https://disk.yandex.ru/i/tqXptDhnGBincQ '''Обновляемый конспект лекций''']

[https://disk.yandex.ru/i/ADxIbzveKwPsTg '''Конспект лекций прошлого года''']

[https://disk.yandex.ru/d/w-2Ir_OIvohc7A '''Семинары группы 241 (листочки)''']

== Домашние задания ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Теоретические домашние задания || Практические домашние задания
|-
! [ ТДЗ 1, дедлайн - XX.04, 23:59] || [ ПДЗ 1, дедлайн - XX.04, 23:59]
|}

Каждому студенту даётся 5 дней отсрочки на все домашние задания, которые можно потратить как удобно (можно, например, потратить все на одно ДЗ или на три разных). Также есть 3 микроотсрочки на 15 минут. Несданное или сданное слишком поздно (в этом случае оно оценивается нулём баллов) ДЗ не расходует дни отсрочки.

== Список рекомендуемой литературы ==
=== Учебники ===
* Ивченко Г. И., Медведев Ю. И. [https://disk.yandex.ru/i/waXgDQWDh_rgTA Введение в математическую статистику ]

* Лагутин М. Б. [http://iosipoi.com/teachingfiles/stat/Lagutin.pdf Наглядная математическая статистика]

* Бородин А. Н. [https://disk.yandex.ru/i/Ubk5YLMk_PJjYw Элементарный курс теории вероятностей и математической статистики]

* Боровков А. А. [https://disk.yandex.ru/i/212K-4gWWwjQzA Математическая статистика]

* Wasserman L. A. [https://egrcc.github.io/docs/math/all-of-statistics.pdf All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference]

=== Задачники ===
* Коршунов Д. А., Чернова Н. И. [https://disk.yandex.ru/i/TB9dxbQ1Nz1JyA Сборник задач и упражнений по математической статистике]

== Страницы прошлых лет ==

[http://wiki.cs.hse.ru/Математическая_статистика_2024/25_(пилотный_поток) 2024/2025 учебный год]

[http://wiki.cs.hse.ru/Математическая_статистика_2023/24_(пилотный_поток) 2023/2024 учебный год]

[http://wiki.cs.hse.ru/Математическая_статистика_2022/2023_(пилотный_поток) 2022/2023 учебный год]

MC 2025

2025-12-12T23:46:02Z

Msheshukova: добавила дз 3

== Lecturers and Seminarists ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
|| Lecturer || [https://www.hse.ru/org/persons/219484540/ Sergey Samsonov ] || [svsamsonov@hse.ru] || T904
|-
|| Seminarist || [https://www.hse.ru/org/persons/305137706/ Marina Sheshukova] || [msheshukova@hse.ru] || T926
|-

|}

== About the course ==
This page provides materials for the Markov Chains course (2025/2026), which is mandatory for 1st-year Master’s students in the MML program (HSE and Skoltech).
Please, join the [https://t.me/+l1g8urcn4UAwOTNi Telegram Group].

== Grading ==
The final grade consists of 2 components (each is non-negative real number from 0 to 10, without any intermediate rounding) :
* OHW for the hometasks
* OExam for the final exam
The formula for the final grade is
* OFinal = 0.5*OHW + 0.5*OExam
with the usual (arithmetical) rounding rule.

== Lectures and Seminars ==
* [https://disk.360.yandex.ru/d/ZeQ_os4lm6fvQw] - Lectures and seminars from current academic year (videos)

* [https://disk.yandex.ru/d/UUDGXL0hsdaK5w] - Lectures from 2024-2025 academic year, slightly different topics

* [https://disk.yandex.ru/d/6MgXynxl25djvA] - Lectures from 2023-2024 academic year, slightly different topics

* [https://disk.yandex.ru/d/cXeyH_vL3fEb_g] - Seminars from 2023-2024 academic year, slightly different topics

* [https://disk.360.yandex.ru/i/2WvVSdYm4yRyOA] - Lectures and seminars notes (last update: 06.12.2025)

== Homeworks ==
To submit homework, join
[https://classroom.google.com/c/NzkyNDAwMjkzMDQ4?cjc=w5anjhzk '''Google classroom'''] — invite code '''w5anjhzk'''

Homework solution file should be readable and well-organized.
* [https://disk.yandex.ru/i/xrYStL_bgmuQ4w HW 1, deadline: 26.11.2025, 23:59]
* [https://disk.yandex.ru/i/6aKPBqLIyiVpFQ HW 2, deadline: 08.12.2025, 23:59]
* [https://disk.yandex.ru/i/NZiqfvAMuY7vRg HW 3, deadline: 20.12.2025, 23:59]

== Exam ==
TBD
== Recommended literature ==
*Leonid B. Koralov Yakov G. Sinai - Theory of Probability and Random Processes;
*Yuri Suhov, Mark Kelbert - Probability and Statistics by Example: Volume 2;
*Randal Douc , Eric Moulines , Pierre Priouret , Philippe Soulier - Markov Chains.

MC 2025

2025-11-28T18:22:27Z

Msheshukova:

== Lecturers and Seminarists ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
|| Lecturer || [https://www.hse.ru/org/persons/219484540/ Sergey Samsonov ] || [svsamsonov@hse.ru] || T904
|-
|| Seminarist || [https://www.hse.ru/org/persons/305137706/ Marina Sheshukova] || [msheshukova@hse.ru] || T926
|-

|}

== About the course ==
This page provides materials for the Markov Chains course (2025/2026), which is mandatory for 1st-year Master’s students in the MML program (HSE and Skoltech).
Please, join the [https://t.me/+l1g8urcn4UAwOTNi Telegram Group].

== Grading ==
The final grade consists of 2 components (each is non-negative real number from 0 to 10, without any intermediate rounding) :
* OHW for the hometasks
* OExam for the final exam
The formula for the final grade is
* OFinal = 0.5*OHW + 0.5*OExam
with the usual (arithmetical) rounding rule.

== Lectures and Seminars ==
* [https://disk.360.yandex.ru/d/ZeQ_os4lm6fvQw] - Lectures and seminars from current academic year (videos)

* [https://disk.yandex.ru/d/UUDGXL0hsdaK5w] - Lectures from 2024-2025 academic year, slightly different topics

* [https://disk.yandex.ru/d/6MgXynxl25djvA] - Lectures from 2023-2024 academic year, slightly different topics

* [https://disk.yandex.ru/d/cXeyH_vL3fEb_g] - Seminars from 2023-2024 academic year, slightly different topics

* [https://disk.360.yandex.ru/i/K_z3qjuQP1tRfw] - Lectures and seminars notes (last update: 13.11.2025)

== Homeworks ==
To submit homework, join
[https://classroom.google.com/c/NzkyNDAwMjkzMDQ4?cjc=w5anjhzk '''Google classroom'''] — invite code '''w5anjhzk'''

Homework solution file should be readable and well-organized.
* [https://disk.yandex.ru/i/xrYStL_bgmuQ4w HW 1, deadline: 26.11.2025, 23:59]
* [https://disk.yandex.ru/i/6aKPBqLIyiVpFQ HW 2, deadline: 07.12.2025, 23:59]

== Exam ==
TBD
== Recommended literature ==
*Leonid B. Koralov Yakov G. Sinai - Theory of Probability and Random Processes;
*Yuri Suhov, Mark Kelbert - Probability and Statistics by Example: Volume 2;
*Randal Douc , Eric Moulines , Pierre Priouret , Philippe Soulier - Markov Chains.

MC 2025

2025-11-28T18:16:01Z

Msheshukova: исправила ошибки в условии дз 2

== Lecturers and Seminarists ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
|| Lecturer || [https://www.hse.ru/org/persons/219484540/ Sergey Samsonov ] || [svsamsonov@hse.ru] || T904
|-
|| Seminarist || [https://www.hse.ru/org/persons/305137706/ Marina Sheshukova] || [msheshukova@hse.ru] || T926
|-

|}

== About the course ==
This page provides materials for the Markov Chains course (2025/2026), which is mandatory for 1st-year Master’s students in the MML program (HSE and Skoltech).
Please, join the [https://t.me/+l1g8urcn4UAwOTNi Telegram Group].

== Grading ==
The final grade consists of 2 components (each is non-negative real number from 0 to 10, without any intermediate rounding) :
* OHW for the hometasks
* OExam for the final exam
The formula for the final grade is
* OFinal = 0.5*OHW + 0.5*OExam
with the usual (arithmetical) rounding rule.

== Lectures and Seminars ==
* [https://disk.360.yandex.ru/d/ZeQ_os4lm6fvQw] - Lectures and seminars from current academic year (videos)

* [https://disk.yandex.ru/d/UUDGXL0hsdaK5w] - Lectures from 2024-2025 academic year, slightly different topics

* [https://disk.yandex.ru/d/6MgXynxl25djvA] - Lectures from 2023-2024 academic year, slightly different topics

* [https://disk.yandex.ru/d/cXeyH_vL3fEb_g] - Seminars from 2023-2024 academic year, slightly different topics

* [https://disk.360.yandex.ru/i/K_z3qjuQP1tRfw] - Lectures and seminars notes (last update: 13.11.2025)

== Homeworks ==
To submit homework, join
[https://classroom.google.com/c/NzkyNDAwMjkzMDQ4?cjc=w5anjhzk '''Google classroom'''] — invite code '''w5anjhzk'''

Homework solution file should be readable and well-organized.
* [https://disk.yandex.ru/i/xrYStL_bgmuQ4w HW 1, deadline: 26.11.2025, 23:59]
* [https://disk.yandex.ru/i/OHwv5tISzWNnOw HW 2, deadline: 07.12.2025, 23:59]

== Exam ==
TBD
== Recommended literature ==
*Leonid B. Koralov Yakov G. Sinai - Theory of Probability and Random Processes;
*Yuri Suhov, Mark Kelbert - Probability and Statistics by Example: Volume 2;
*Randal Douc , Eric Moulines , Pierre Priouret , Philippe Soulier - Markov Chains.

MC 2025

2025-11-28T18:08:34Z

Msheshukova:

== Lecturers and Seminarists ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
|| Lecturer || [https://www.hse.ru/org/persons/219484540/ Sergey Samsonov ] || [svsamsonov@hse.ru] || T904
|-
|| Seminarist || [https://www.hse.ru/org/persons/305137706/ Marina Sheshukova] || [msheshukova@hse.ru] || T926
|-

|}

== About the course ==
This page provides materials for the Markov Chains course (2025/2026), which is mandatory for 1st-year Master’s students in the MML program (HSE and Skoltech).
Please, join the [https://t.me/+l1g8urcn4UAwOTNi Telegram Group].

== Grading ==
The final grade consists of 2 components (each is non-negative real number from 0 to 10, without any intermediate rounding) :
* OHW for the hometasks
* OExam for the final exam
The formula for the final grade is
* OFinal = 0.5*OHW + 0.5*OExam
with the usual (arithmetical) rounding rule.

== Lectures and Seminars ==
* [https://disk.360.yandex.ru/d/ZeQ_os4lm6fvQw] - Lectures and seminars from current academic year (videos)

* [https://disk.yandex.ru/d/UUDGXL0hsdaK5w] - Lectures from 2024-2025 academic year, slightly different topics

* [https://disk.yandex.ru/d/6MgXynxl25djvA] - Lectures from 2023-2024 academic year, slightly different topics

* [https://disk.yandex.ru/d/cXeyH_vL3fEb_g] - Seminars from 2023-2024 academic year, slightly different topics

* [https://disk.360.yandex.ru/i/K_z3qjuQP1tRfw] - Lectures and seminars notes (last update: 13.11.2025)

== Homeworks ==
To submit homework, join
[https://classroom.google.com/c/NzkyNDAwMjkzMDQ4?cjc=w5anjhzk '''Google classroom'''] — invite code '''w5anjhzk'''

Homework solution file should be readable and well-organized.
* [https://disk.yandex.ru/i/xrYStL_bgmuQ4w HW 1, deadline: 26.11.2025, 23:59]
* [https://disk.yandex.ru/i/725O46NWSpXjOg HW 2, deadline: 07.12.2025, 23:59]

== Exam ==
TBD
== Recommended literature ==
*Leonid B. Koralov Yakov G. Sinai - Theory of Probability and Random Processes;
*Yuri Suhov, Mark Kelbert - Probability and Statistics by Example: Volume 2;
*Randal Douc , Eric Moulines , Pierre Priouret , Philippe Soulier - Markov Chains.

MC 2025

2025-11-28T17:51:32Z

Msheshukova: добавила hw 2

== Lecturers and Seminarists ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
|| Lecturer || [https://www.hse.ru/org/persons/219484540/ Sergey Samsonov ] || [svsamsonov@hse.ru] || T904
|-
|| Seminarist || [https://www.hse.ru/org/persons/305137706/ Marina Sheshukova] || [msheshukova@hse.ru] || T926
|-

|}

== About the course ==
This page provides materials for the Markov Chains course (2025/2026), which is mandatory for 1st-year Master’s students in the MML program (HSE and Skoltech).
Please, join the [https://t.me/+l1g8urcn4UAwOTNi Telegram Group].

== Grading ==
The final grade consists of 2 components (each is non-negative real number from 0 to 10, without any intermediate rounding) :
* OHW for the hometasks
* OExam for the final exam
The formula for the final grade is
* OFinal = 0.5*OHW + 0.5*OExam
with the usual (arithmetical) rounding rule.

== Lectures and Seminars ==
* [https://disk.360.yandex.ru/d/ZeQ_os4lm6fvQw] - Lectures and seminars from current academic year (videos)

* [https://disk.yandex.ru/d/UUDGXL0hsdaK5w] - Lectures from 2024-2025 academic year, slightly different topics

* [https://disk.yandex.ru/d/6MgXynxl25djvA] - Lectures from 2023-2024 academic year, slightly different topics

* [https://disk.yandex.ru/d/cXeyH_vL3fEb_g] - Seminars from 2023-2024 academic year, slightly different topics

* [https://disk.360.yandex.ru/i/K_z3qjuQP1tRfw] - Lectures and seminars notes (last update: 13.11.2025)

== Homeworks ==
To submit homework, join
[https://classroom.google.com/c/NzkyNDAwMjkzMDQ4?cjc=w5anjhzk '''Google classroom'''] — invite code '''w5anjhzk'''

Homework solution file should be readable and well-organized.
* [https://disk.yandex.ru/i/xrYStL_bgmuQ4w HW 1, deadline: 26.11.2025, 23:59]
* [https://disk.yandex.ru/i/7sK-UbOMAiPgcQ HW 2, deadline: 07.12.2025, 23:59]

== Exam ==
TBD
== Recommended literature ==
*Leonid B. Koralov Yakov G. Sinai - Theory of Probability and Random Processes;
*Yuri Suhov, Mark Kelbert - Probability and Statistics by Example: Volume 2;
*Randal Douc , Eric Moulines , Pierre Priouret , Philippe Soulier - Markov Chains.

MC 2025

2025-11-16T12:42:15Z

Msheshukova: добавила ссылку на classroom

== Lecturers and Seminarists ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
|| Lecturer || [https://www.hse.ru/org/persons/219484540/ Sergey Samsonov ] || [svsamsonov@hse.ru] || T904
|-
|| Seminarist || [https://www.hse.ru/org/persons/305137706/ Marina Sheshukova] || [msheshukova@hse.ru] || T926
|-

|}

== About the course ==
This page provides materials for the Markov Chains course (2025/2026), which is mandatory for 1st-year Master’s students in the MML program (HSE and Skoltech).
Please, join the [https://t.me/+l1g8urcn4UAwOTNi Telegram Group].

== Grading ==
The final grade consists of 2 components (each is non-negative real number from 0 to 10, without any intermediate rounding) :
* OHW for the hometasks
* OExam for the final exam
The formula for the final grade is
* OFinal = 0.5*OHW + 0.5*OExam
with the usual (arithmetical) rounding rule.

== Lectures and Seminars ==
* [https://disk.360.yandex.ru/d/ZeQ_os4lm6fvQw] - Lectures and seminars from current academic year (videos)

* [https://disk.yandex.ru/d/UUDGXL0hsdaK5w] - Lectures from 2024-2025 academic year, slightly different topics

* [https://disk.yandex.ru/d/6MgXynxl25djvA] - Lectures from 2023-2024 academic year, slightly different topics

* [https://disk.yandex.ru/d/cXeyH_vL3fEb_g] - Seminars from 2023-2024 academic year, slightly different topics

* [https://disk.360.yandex.ru/i/K_z3qjuQP1tRfw] - Lectures and seminars notes (last update: 13.11.2025)

== Homeworks ==
To submit homework, join
[https://classroom.google.com/c/NzkyNDAwMjkzMDQ4?cjc=w5anjhzk '''Google classroom'''] — invite code '''w5anjhzk'''

Homework solution file should be readable and well-organized.
* [https://disk.yandex.ru/i/xrYStL_bgmuQ4w HW 1, deadline: 23.11.2025, 23:59]

== Exam ==
TBD
== Recommended literature ==
*Leonid B. Koralov Yakov G. Sinai - Theory of Probability and Random Processes;
*Yuri Suhov, Mark Kelbert - Probability and Statistics by Example: Volume 2;
*Randal Douc , Eric Moulines , Pierre Priouret , Philippe Soulier - Markov Chains.

MC 2025

2025-11-16T12:33:45Z

Msheshukova:

== Lecturers and Seminarists ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
|| Lecturer || [https://www.hse.ru/org/persons/219484540/ Sergey Samsonov ] || [svsamsonov@hse.ru] || T904
|-
|| Seminarist || [https://www.hse.ru/org/persons/305137706/ Marina Sheshukova] || [msheshukova@hse.ru] || T926
|-

|}

== About the course ==
This page provides materials for the Markov Chains course (2025/2026), which is mandatory for 1st-year Master’s students in the MML program (HSE and Skoltech).
Please, join the [https://t.me/+l1g8urcn4UAwOTNi Telegram Group].

== Grading ==
The final grade consists of 2 components (each is non-negative real number from 0 to 10, without any intermediate rounding) :
* OHW for the hometasks
* OExam for the final exam
The formula for the final grade is
* OFinal = 0.5*OHW + 0.5*OExam
with the usual (arithmetical) rounding rule.

== Lectures and Seminars ==
* [https://disk.360.yandex.ru/d/ZeQ_os4lm6fvQw] - Lectures and seminars from current academic year (videos)

* [https://disk.yandex.ru/d/UUDGXL0hsdaK5w] - Lectures from 2024-2025 academic year, slightly different topics

* [https://disk.yandex.ru/d/6MgXynxl25djvA] - Lectures from 2023-2024 academic year, slightly different topics

* [https://disk.yandex.ru/d/cXeyH_vL3fEb_g] - Seminars from 2023-2024 academic year, slightly different topics

* [https://disk.360.yandex.ru/i/K_z3qjuQP1tRfw] - Lectures and seminars notes (last update: 13.11.2025)

== Homeworks ==
[https://disk.yandex.ru/i/xrYStL_bgmuQ4w] - homework 1, deadline: 23.11.2025, 23:59

== Exam ==
TBD
== Recommended literature ==
*Leonid B. Koralov Yakov G. Sinai - Theory of Probability and Random Processes;
*Yuri Suhov, Mark Kelbert - Probability and Statistics by Example: Volume 2;
*Randal Douc , Eric Moulines , Pierre Priouret , Philippe Soulier - Markov Chains.

MC 2025

2025-11-16T12:32:50Z

Msheshukova: добавление 1-го дз

== Lecturers and Seminarists ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
|| Lecturer || [https://www.hse.ru/org/persons/219484540/ Sergey Samsonov ] || [svsamsonov@hse.ru] || T904
|-
|| Seminarist || [https://www.hse.ru/org/persons/305137706/ Marina Sheshukova] || [msheshukova@hse.ru] || T926
|-

|}

== About the course ==
This page provides materials for the Markov Chains course (2025/2026), which is mandatory for 1st-year Master’s students in the MML program (HSE and Skoltech).
Please, join the [https://t.me/+l1g8urcn4UAwOTNi Telegram Group].

== Grading ==
The final grade consists of 2 components (each is non-negative real number from 0 to 10, without any intermediate rounding) :
* OHW for the hometasks
* OExam for the final exam
The formula for the final grade is
* OFinal = 0.5*OHW + 0.5*OExam
with the usual (arithmetical) rounding rule.

== Lectures and Seminars ==
* [https://disk.360.yandex.ru/d/ZeQ_os4lm6fvQw] - Lectures and seminars from current academic year (videos)

* [https://disk.yandex.ru/d/UUDGXL0hsdaK5w] - Lectures from 2024-2025 academic year, slightly different topics

* [https://disk.yandex.ru/d/6MgXynxl25djvA] - Lectures from 2023-2024 academic year, slightly different topics

* [https://disk.yandex.ru/d/cXeyH_vL3fEb_g] - Seminars from 2023-2024 academic year, slightly different topics

* [https://disk.360.yandex.ru/i/K_z3qjuQP1tRfw] - Lectures and seminars notes (last update: 13.11.2025)

== Homeworks ==
*[https://disk.yandex.ru/i/xrYStL_bgmuQ4w] - homework 1, deadline: 23.11.2025, 23:59

== Exam ==
TBD
== Recommended literature ==
*Leonid B. Koralov Yakov G. Sinai - Theory of Probability and Random Processes;
*Yuri Suhov, Mark Kelbert - Probability and Statistics by Example: Volume 2;
*Randal Douc , Eric Moulines , Pierre Priouret , Philippe Soulier - Markov Chains.

MC 2025

2025-11-06T12:53:09Z

Msheshukova: создание страницы курса по марковским цепям

Wiki ФКН

2025-11-06T12:24:31Z

Msheshukova: Добавлен новый курс магистратуры

__NOTOC__
= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

{| class="wikitable"
|-
! colspan="2" | <div style="text-align: center;">'''Навигация'''</div>
|-
! [[#bachelors|Курсы бакалавриата ФКН]]
| <div style="text-align:center">[[#AMI|ПМИ]] · [[#SE|ПИ]] · [[#DSBA|ПАД]] · [[#compds|КНАД]] · [[#EDA|ЭАД]] · [[#DRIP|ДРИП]] · [[#electives|майноры и факультативы]]</div>
|-
! colspan="2" | [[#DataCulture|Курсы в рамках проекта Data Culture]] · [[#masters|Курсы магистратуры ФКН]] · [[#other|Курсы других факультетов]] · [[#archive|Архив]]
|}

== Курсы за 2025/26 учебный год ==
{| class="wikitable courses"
|-

! width="21%" | 1 курс !! width="21%" | 2 курс !! width="21%" | 3 курс !! width="21%" | 4 курс !! rowspan="2" | '''майноры и факультативы'''
|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПМИ'''
|-
|

'''М+'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2025/2026_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_1_2025/26_(пилотный_поток) | Математический анализ-1 (пилотный поток)]]

[[Дискретная математика_на_ПМИ_2025/2026_(пилотный_поток) | Дискретная математика (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2025/2026_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]

[[Математический_анализ_1_2025/26_(основной_поток) | Математический анализ-1 (ПМИ основной поток)]]

[[DM1PMIbase-2025-26 | Дискретная математика (ПМИ основной поток)]]

'''П'''

[[Язык программирования Python 2025/26 (основной поток) ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 (основной поток) (2 модуль) 2025/2026]]

'''П+'''

[[Язык программирования C++ (пилотный поток) ]]

[[Алгоритмы и структуры данных пилотный поток 2025/2026 | Алгоритмы и структуры данных (пилотный поток)]]

||

'''М+'''

[[Математический_Анализ_2_на_ПМИ_2025/26_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2025/26_(пилотный_поток) | Теория вероятностей (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Теория_вероятностей_на_ПМИ_2025/2026_(основной_поток) | Теория вероятностей (основной поток)]]

[[Математический_анализ_-_2_(основной_поток)_ПМИ_и_ЭАД_2025/2026 | Математический анализ-2 (ПМИ + ЭАД)]]

 

'''П'''

[[Язык_программирования_Python_(углубленный_курс) | Язык программирования Python (углубленный курс)]]
 

[[CAOS-2025/26 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2025/26 | Алгоритмы и структуры данных 2 2025/26]]

||

[[ PE101-25-26 | Performance engineering 101 ]]

[[Функциональное_программирование_2025/2026 | Функциональное программирование]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2025/26) | Основы тензорных вычислений ]]

[[Глубинное обучение 1 25/26 | Введение в глубинное обучение]]

[[ Types_25 | Типы в языках программирования ]]

[[ Безопасность_компьютерных_систем_25/26 | Безопасность компьютерных систем ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[Машинное_обучение_1_25/26 | Машинное обучение 1]]

[[Математическая_статистика_2_2025/2026 | Математическая статистика 2]]

[[ML_Research_Seminar_1 | НИС Машинное Обучение и Приложения 1]]

'''ПМИ / РС'''

[https://docs.google.com/document/d/1sHfi9_m4hx4y0iIgQEueMCr4qokLxh2Bvyzw_MdE2iI/edit?usp=sharing Распределенные системы]

[https://docs.google.com/document/d/1Hqu7iVY0FpYVujjNpIClkIMOQy32YWJpJHZKPSrOtmA/edit?usp=sharing НИС Распределенные системы]

'''ПМИ / ТИ'''

[[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]]

 

||

[[ PE101-25-26 | Performance engineering 101 ]]

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%93%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8_%D0%BD%D0%B0_%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D0%B4%D0%B8%D1%84%D1%84%D1%83%D0%B7%D0%B8%D0%B8_(25/26) Генеративные модели на основе диффузии 25/26]

[[Большие_языковые_модели_25_26 | Большие языковые модели]]

[[Theory_of_computation_2025 | Theory of computation]]

[[Statistical_learning_theory_2025 | Statistical learning theory]]

'''ПМИ / МОП'''

[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%93%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_2_2025 Глубинное обучение 2]

[[ML_Research_Seminar_2 | НИС Машинное Обучение и Приложения 2]]

'''ПМИ / РС'''

[https://docs.google.com/document/d/1Q2gx-6ugSi9intAW6ZSsLZNrEvl7S5ClyAhn8EjJnRM/edit?usp=sharing НИС Распределенные системы 2]

'''ПМИ / ТИ'''

[[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]]

[[ OWF-25-26 | Односторонние функции и их применения ]]

 

| rowspan="11" |


[[Майнор_Биоинформатика_1_год_2025/26|Биоинформатика 1 год 2025/26]]

[[Майнор_Биоинформатика_2_год_2025/26|Биоинформатика 2 год 2025/26]]

[[Введение_в_программирование_25/26|Введение в программирование. Питон 25/26]]

[[Введение_в_базы_данных_25/26|Введение в базы данных 25/26]]

[[Основы_глубинного_обучения_25/26|Основы глубинного обучения 25/26]]

[[Kolmogorov_complexity_fall2025|Introduction to Kolmogorov complexity]]

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПИ'''
|-
|

[[Алгебра_ПИ_2025-2026|Алгебра 25/26]]

[[Дискретная_математика_25/26|Дискретная математика 25/26]]

[[Математический_анализ_25/26|Математический анализ 25/26]]

|
[[НИС_Методы_и_алгоритмы_защиты_информации_25/26|НИС Методы и алгоритмы защиты информации 25/26]]

[[Теория_вероятностей_25/26|Теория вероятностей 25/26]]
|
 

||
 

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПАД'''
|-
|
'''1st year DSBA 2025/2026'''

[[Calculus 1 DSBA 2025/2026 | Calculus 1 (modules 1-4)]]

[[C++ Programming Language DSBA 2025/2026 | C++ Programming Language (modules 1-3)]]

[[English DSBA 2025/2026 | English Language (modules 1-4)]]

[[LAaG DSBA 2025/2026 | Linear Algebra and Geometry (modules 1-4)]]

[[Discrete Mathematics 1 DSBA 2025/2026 | Discrete Mathematics 1 (modules 1-3)]]

[[Russian History DSBA 2025/2026 | Russian History (modules 1-4)]]

[[Economics DSBA 2025/2026 | Economics (modules 2-3)]]

[[Foundations of Russian Statehood DSBA 2025/2026 | Foundations of Russian Statehood (module 3)]]

[[Algebra DSBA 2025/2026 | Algebra (module 4)]]

[[Algorithms and Data Structures 1 DSBA 2025/2026 | Algorithms and Data Structures 1 (module 4)]]

[[Python for Data Science DSBA 2025/2026 | Python for Data Science (module 4)]]

||
'''2nd year DSBA 2025/2026'''

[[Algorithms and Data Structures DSBA 2025/2026 | Algorithms and Data Structures (modules 1-3)]]

[[Discrete Mathematics 2 DSBA 2025/2026 | Discrete Mathematics 2 (modules 1-2)]]

[[Calculus 2 DSBA 2025/2026 | Calculus 2 (modules 1-2)]]

[[Probability Theory DSBA 2025/2026 | Probability Theory (modules 1-2)]]

[[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2025/2026 | Introduction to Micro and Macroeconomics (modules 1-4)]]

[[Computer Architecture and Operating Systems DSBA 2025/2026 | Computer Architecture and Operating Systems (modules 3-4)]]

[[Mathematical Statistics DSBA 2025/2026 | Mathematical Statistics (modules 3-4)]]

[[Machine Learning 1 DSBA 2025/2026 modules 3-4 | Machine Learning 1 (modules 3-4)]]

[[Differential Equations DSBA 2025/2026 | Differential Equations (modules (3-4)]]

'''Minors'''

[[Business and Management in Global Context DSBA 2025/2026 | Business and Management in Global Context (modules 1-4)]]

[[Introduction to Finance DSBA 2025/2026 | Introduction to Finance (modules 1-4)]]

||
'''3rd year DSBA 2025/2026'''

[[Databases DSBA 2025/2026 | Databases (modules 1-2)]]

[[Optimization Methods DSBA 2025/2026 | Optimization Methods (modules 1-2)]]

[[Machine Learning 1 DSBA 2025/2026 | Machine Learning 1 (modules 1-2)]]

[[Stochastic processes and applications DSBA 2025/2026 | Stochastic processes and applications (modules 1-2)]]

[[Time Series Analysis DSBA 2025/2026 | Time Series Analysis (modules 3-4)]]

[[Deep Learning DSBA 2025/2026 | Deep Learning (modules 3-4)]]

'''Minors'''

[[Introduction to Entrepreneurship DSBA 2025/2026 | Introduction to Entrepreneurship (business minor, modules 1-2)]]

[[Information Systems Management DSBA 2025/2026 | Information Systems Management (business minor, modules 3-4)]]

[[Econometrics DSBA 2025/2026 | Elements of Econometrics (finance minor, modules 1-4)]]

'''Specialization Data Science in Business'''

[[Research Seminar "Data Analysis in Business" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Analysis in Business“ (modules 1-4)]]

[[Data Analysis in Business DSBA 2025/2026 | Data Analysis in Business (modules 1-2)]]

[[Investment Management for Business DSBA 2025/2026 | Investment Management for Business (modules 3-4)]]

'''Specialization Data Science in Finance'''

[[Research Seminar "Data Science in Financial Economics" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Science in Financial Economics" (modules 1-4)]]

[[Financial Mathematics DSBA 2025/2026 | Financial Mathematics (modules 1-2)]]

[[Risk Management in Bank DSBA 2025/2026 | Risk Management in Bank (modules 3-4)]]

'''Specialization Data Analysis in Applied Research'''

[[Research Seminar "Data Science in Applied Research" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Science in Applied Research" (modules 1-4)]]

[[Methods of Mathematical Modeling DSBA 2025/2026 | Methods of Mathematical Modeling (modules 1-2)]]

[[Applied Statistics for Machine Learning DSBA 2025/2026 | Applied Statistics for Machine Learning (modules 3-4)]]

'''Electives (modules 3-4)'''

[[Operations Research and Game Theory DSBA 2025/2026 | Operations Research and Game Theory]]

[[Advanced Statistical Methods DSBA 2025/2026 | Advanced Statistical Methods]]

[[Recommender Systems DSBA 2025/2026 | Recommender Systems]]

||
'''4th year DSBA 2025/2026'''

[[Strategy DSBA 2025/2026 | Strategy (modules 1-3)]]

[[Statistical Methods for Market Research DSBA 2025/2026 | Statistical Methods for Market Research (modules 2-3)]]

'''Electives block 1 (modules 1-3)'''

[[Core Management Concepts DSBA 2025/2026 | Core Management Concepts]]

[[Asset Pricing and Financial Markets DSBA 2025/2026 | Asset Pricing and Financial Markets]]

'''Electives block 2 (modules 1-2)'''

[[Introduction to the Study of Language for Computer Scientists DSBA 2025/2026 | Introduction to the Study of Language for Computer Scientists]]

[[Quantitative Finance DSBA 2025/2026 | Quantitative Finance]]

[[Information Security Risk Management DSBA 2025/2026 | Information Security Risk Management]]

[[Generative Models in Machine Learning DSBA 2025/2026 | Generative Models in Machine Learning]]

[[Natural Language Processing DSBA 2025/2026 | Natural Language Processing]]

'''Electives block 3 (module 3)'''

[[Information Systems DSBA 2025/2026 | Information Systems]]

[[Cоmputer Vision DSBA 2025/2026 | Cоmputer Vision]]

'''Research Seminar Electives (modules 1-3)'''

[[Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences"]]

[[Research Seminar "Data Science in Financial Markets" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data Science in Financial Markets"]]

[[Research Seminar "Data analysis in complex systems" DSBA 2025/2026 | Research Seminar "Data analysis in complex systems"]]

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''КНАД'''
|-
|
[[Дискретная_Математика_КНАД_2025/26 | Дискретная математика 2025/26 (КНАД)]]

[[Программирование_на_Python_КНАД_25/26 | Программирование на Python 25/26 (КНАД)]]

[[Линейная алгебра КНАД 25/26]]

[[Математический Анализ КНАД 25/26]]

||
[[Алгебра КНАД 2025/2026 | Алгебра]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_КНАД_25/26 | Алгоритмы и структуры данных-2]]

[[Математический_анализ_2_КНАД_2025/26 | Математический анализ-2 2025/26 (КНАД)]]

[[Теория_вероятностей_КНАД_2025/26 | Теория вероятностей 2025/26 (КНАД)]]
||
 

||
 

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ЭАД'''
|-
|
[[Язык программирования Python 2025/26 (ЭАД) ]]

[[DM1EAD-2025-26 | Дискретная математика 2025/26 (ЭАД)]]

[[Математический_анализ_1_2025/26_(основной_поток)_ЭАД | Математический анализ-1 (ЭАД)]]
||

[[Алгоритмы и структуры данных 2 ЭАД 25/26 | Алгоритмы и структуры данных-2]]

||
 

||
 

|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ДРИП'''
|-
|
[[Ddip2529 | Линейная алгебра и геометрия]]

[[DM_DRIP-2025-26 | Дискретная математика 2025/26 (ДРИП)]]

||
[[Теория_вероятностей_ДРИП_25/56 | Теория вероятностей 2025/26 (ДРИП)]]

||
 

||
 

|}

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

{| class="wikitable"
|-
! Осенний семестр !! Весенний семестр
|-
|
|
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==
{| class="wikitable"
|-
! Ссылка !! Дисциплина !! Год обучения
|-
| [[ NIS-TCS-25-26 | НИС Теоретическая информатика ]] || НИС ТИ || СКН, 1-2 год
|-
| [[MOTV_2025 | Mathematical foundations of probability theory]] || Math of Machine Learning, MML || 1 year
|-
| [[MC_2025 | Markov Chains]] || Math of Machine Learning, MML || 1 year
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
|}

== Факультативы ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Период
|-
| [[Аналитическая_теория_чисел:_приложения_комплексного_анализа_25/26 | Аналитическая теория чисел: приложения комплексного анализа 25/26]] || 1-2 модуль
|-
|}

= Архив до 2024/25 учебного года включительно =
[[Wiki ФКН/Архив]]