Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Функциональное программирование 2021

2021-11-16T15:44:45Z

Pokld:

== Функциональное программирование ==

Курс по выбору для студентов 3 и 4 курса ФКН ВШЭ, 1 и 2 модуль 2021 г.

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1oF8-huXk0nxApTUIu22JCZjBODRMhi8Lbrch1iuhHco/edit?usp=sharing Гугл-таблица по курсу]

== Ссылки на зум-трансляции ==

[https://zoom.us/j/93073395443?pwd=RXBkdVJRMW9VMXJGc1BPVXVCTGJlQT09/ Лекция]

[https://zoom.us/j/98769502036?pwd=bDZzNGVQc21VMHJpVlZrbDM1OXFpUT09/ Семинар]

== Домашние задания ==
[https://classroom.github.com/a/BGZt9JaU/ Первое домашнее задание. Ссылка-приглашение в GitHub Classroom]

Дедлайн: 7 ноября, 23:59

== Контрольная работа (take home) ==
[https://github.com/serokell/hse-haskell-course-src/blob/master/quiz2021_autumn.pdf/ Контрольная работа, take home]

Время начала работы: 16 ноября, 18:00

Крайний срок сдачи работы: 17 ноября, 18:00

Решения присылать на адрес: sk@mi-ras.ru

== Материалы ==

[http://www.mi.ras.ru/~sk/lehre/fp_hse2018/ страница курса 2018 г.]

=== Полезные ресурсы и материалы ===

==== Базовые ресурсы ====

[https://www.haskell.org/ Сайт языка]

[https://docs.haskellstack.org/en/stable/README/ Haskell Tool Stack]

[https://www.haskell.org/cabal/ Информация про Cabal]

[https://www.haskell.org/hoogle/ Hoogle]

[https://hackage.haskell.org/ Hackage]

[http://hackage.haskell.org/package/base/ Стандартная библиотека языка Haskell на Hackage]

[https://github.com/serokell/serokell-util/blob/master/serokell-style.md/ Общие рекомендации по написанию кода]

==== Книги и статьи ====

[http://learnyouahaskell.com/ Learn You a Haskell for Great Good]

[https://people.southwestern.edu/~potter/HaskellCode/hutton.pdf Programming in Haskell by Graham Hutton]

[http://book.realworldhaskell.org/read/ Real World Haskell]

[http://booksdescr.org/item/index.php?md5=0A7FC4A845619F20D0237D08C33D297F/ Category Theory for Computer Scientists]

[https://mathtrielhighschool.files.wordpress.com/2011/08/number-theory.pdf/ Basic Simple Type Theory]

[https://disi.unitn.it/~bernardi/RSISE11/Papers/curry-howard.pdf/ Lectures on the Curry-Howard Isomorphism]

[https://github.com/serokell/hse-haskell-course-src/ список лекций и литературы в README курса]

==== Материалы занятий ====

[https://github.com/serokell/hse-haskell-course-src/ Слайды семинаров]

== Контакты ==
[http://www.mi-ras.ru/~sk/ Степан Кузнецов]

почта: sk@mi-ras.ru

Даниил Рогозин

почта: daniel.rogozin@serokell.io

телефон (для телеграма): +7-925-623-11-78

[https://github.com/DanielRrr/ GitHub]

Телеграм-чат по курсу:
https://t.me/joinchat/RmMffsy1ZZgwZTli

Функциональное программирование 2021

2021-10-30T13:19:29Z

Pokld:

== Функциональное программирование ==

Курс по выбору для студентов 3 и 4 курса ФКН ВШЭ, 1 и 2 модуль 2021 г.

== Ссылки на зум-трансляции ==

[https://zoom.us/j/93073395443?pwd=RXBkdVJRMW9VMXJGc1BPVXVCTGJlQT09/ Лекция]

[https://zoom.us/j/98769502036?pwd=bDZzNGVQc21VMHJpVlZrbDM1OXFpUT09/ Семинар]

== Домашние задания ==
[https://classroom.github.com/a/BGZt9JaU/ Первое домашнее задание. Ссылка-приглашение в GitHub Classroom]

Дедлайн: 7 ноября, 23:59

== Материалы ==

[http://www.mi.ras.ru/~sk/lehre/fp_hse2018/ страница курса 2018 г.]

=== Полезные ресурсы и материалы ===

==== Базовые ресурсы ====

[https://www.haskell.org/ Сайт языка]

[https://docs.haskellstack.org/en/stable/README/ Haskell Tool Stack]

[https://www.haskell.org/cabal/ Информация про Cabal]

[https://www.haskell.org/hoogle/ Hoogle]

[https://hackage.haskell.org/ Hackage]

[http://hackage.haskell.org/package/base/ Стандартная библиотека языка Haskell на Hackage]

[https://github.com/serokell/serokell-util/blob/master/serokell-style.md/ Общие рекомендации по написанию кода]

==== Книги и статьи ====

[http://learnyouahaskell.com/ Learn You a Haskell for Great Good]

[https://people.southwestern.edu/~potter/HaskellCode/hutton.pdf Programming in Haskell by Graham Hutton]

[http://book.realworldhaskell.org/read/ Real World Haskell]

[http://booksdescr.org/item/index.php?md5=0A7FC4A845619F20D0237D08C33D297F/ Category Theory for Computer Scientists]

[https://mathtrielhighschool.files.wordpress.com/2011/08/number-theory.pdf/ Basic Simple Type Theory]

[https://disi.unitn.it/~bernardi/RSISE11/Papers/curry-howard.pdf/ Lectures on the Curry-Howard Isomorphism]

[https://github.com/serokell/hse-haskell-course-src/ список лекций и литературы в README курса]

==== Материалы занятий ====

[https://github.com/serokell/hse-haskell-course-src/ Слайды семинаров]

=== Теоретическая контрольная работа ===

TBA

== Контакты ==
[http://www.mi-ras.ru/~sk/ Степан Кузнецов]

почта: sk@mi-ras.ru

Даниил Рогозин

почта: daniel.rogozin@serokell.io

телефон (для телеграма): +7-925-623-11-78

[https://github.com/DanielRrr/ GitHub]

Телеграм-чат по курсу:
https://t.me/joinchat/RmMffsy1ZZgwZTli

Функциональное программирование 2021

2021-10-23T10:53:29Z

Pokld:

== Функциональное программирование ==

Курс по выбору для студентов 3 и 4 курса ФКН ВШЭ, 1 и 2 модуль 2021 г.

== Ссылки на зум-трансляции ==

[https://zoom.us/j/93073395443?pwd=RXBkdVJRMW9VMXJGc1BPVXVCTGJlQT09/ Лекция]

[https://zoom.us/j/98769502036?pwd=bDZzNGVQc21VMHJpVlZrbDM1OXFpUT09/ Семинар]

== Домашние задания ==
[https://classroom.github.com/a/BGZt9JaU/ Первое домашнее задание. Ссылка-приглашение в GitHub Classroom]

Дедлайн: 7 ноября, 23:59

== Материалы ==

[http://www.mi.ras.ru/~sk/lehre/fp_hse2018/ страница курса 2018 г.]

=== Полезные ресурсы и материалы ===

==== Базовые ресурсы ====

[https://www.haskell.org/ Сайт языка]

[https://docs.haskellstack.org/en/stable/README/ Haskell Tool Stack]

[https://www.haskell.org/cabal/ Информация про Cabal]

[https://www.haskell.org/hoogle/ Hoogle]

[https://hackage.haskell.org/ Hackage]

[http://hackage.haskell.org/package/base/ Стандартная библиотека языка Haskell на Hackage]

[https://github.com/serokell/serokell-util/blob/master/serokell-style.md/ Общие рекомендации по написанию кода]

==== Книги и статьи ====

[http://learnyouahaskell.com/ Learn You a Haskell for Great Good]

[https://people.southwestern.edu/~potter/HaskellCode/hutton.pdf Programming in Haskell by Graham Hutton]

[http://book.realworldhaskell.org/read/ Real World Haskell]

[http://booksdescr.org/item/index.php?md5=0A7FC4A845619F20D0237D08C33D297F/ Category Theory for Computer Scientists]

[https://mathtrielhighschool.files.wordpress.com/2011/08/number-theory.pdf/ Basic Simple Type Theory]

[https://disi.unitn.it/~bernardi/RSISE11/Papers/curry-howard.pdf/ Lectures on the Curry-Howard Isomorphism]

[https://github.com/serokell/hse-haskell-course-src/ список лекций и литературы в README курса]

==== Материалы занятий ====

[https://github.com/serokell/hse-haskell-course-src/ Слайды семинаров]

=== Домашние работы ===

TBA

=== Теоретическая контрольная работа ===

TBA

== Контакты ==
[http://www.mi-ras.ru/~sk/ Степан Кузнецов]

почта: sk@mi-ras.ru

Даниил Рогозин

почта: daniel.rogozin@serokell.io

телефон (для телеграма): +7-925-623-11-78

[https://github.com/DanielRrr/ GitHub]

Телеграм-чат по курсу:
https://t.me/joinchat/RmMffsy1ZZgwZTli

Математическое моделирование

2021-04-19T17:04:47Z

Pokld: Грёбнер через "ё".

== О курсе ==

Данный курс '''Математическое моделирование''' читается в 2020/2021 учебном году на Факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ.

Курс состоит из следующих перемежающихся друг с другом разделов:
* методы построения моделей (в основном из физики),
* точные методы исследования моделей (алгебраические, аналитические),
* численные методы исследования моделей.
Рассчитан на 1 семестр (2 модуля).

Область знаний, которую можно было бы назвать математическим моделированием, изучает как сами математические модели, так и общие закономерности их построения и методы анализа.

Как известно, любая наука в процессе своего становления проходит путь от классификации изучаемых объектов (примеры таких классификаций мы можем видеть в астрономии, биологии, химии) к их математическому описанию. По мнению [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A3%D0%B0%D0%B9%D1%82%D1%85%D0%B5%D0%B4,_%D0%90%D0%BB%D1%8C%D1%84%D1%80%D0%B5%D0%B4_%D0%9D%D0%BE%D1%80%D1%82 А.Н. Уайтхеда]: всякая наука по мере развития и совершенствования ее методов становится математической в своих основных понятиях.

Наиболее долгий и плодотворный путь в этом направлении прошла физика, влиянием которой проникнуты многие разделы математики. Можно даже сказать, что математика и физика развивались параллельно, взаимно обогащая друг друга идеями и методами. Поэтому выбор физики как плацдарма для курса математического моделирования вполне закономерен. С другой стороны, конечно, математическое моделирование не есть физика. Мы берем из физики лишь сами модели, оставляя физикам мотивировки и интерпретации.

== План курса ==

===I. Введение в математическое моделирование===

# Этапы построения математической модели. Математическая модель как система уравнений. Корректность модели по Адамару.
# Обзор математического моделирования в естественных и социально-экономических науках. Структура курса.
# Примеры математических моделей.

===II. Алгебраические уравнения===

# Алгебраический подход в исследовании полиномиальных уравнений. Кольцо многочленов. Идеал кольца многочленов и система уравнений. Упорядочение мономов. Алгоритм множественного деления многочленов. Понятие базиса Гребнера. Алгоритм Бухбергера. Вычисление базиса Гребнера в системах Maxima и Singular.
# Результант многочленов и исключение неизвестных.
# Алгебраические уравнения в роботике. Алгебраические уравнения и автоматическое доказательство геометрических теорем.
# Аналитический подход в исследовании алгебраических (в широком смысле) уравнений. Окрестность простой точки. Поиск решения в виде формального степенного ряда. Получение асимптотического разложения методом последовательных приближений. Обратная функция и ряд Лагранжа.
# Пример: методы приближенного решения уравнения Кеплера.
# Окрестность точки ветвления. Диаграмма Ньютона. Разложение неявной функции в ряд Пюизо.
# Методы численного решения СЛАУ. Метод Гаусса (обычный и с выбором главного элемента). Итерационные методы Якоби и Зейделя. Решение переопределенной системы. Псевдорешение (и метод наименьших квадратов).
# Методы численного решения системы нелинейных уравнений. Деление отрезка пополам. Метод Нелдера - Мида. Метод простых итераций. Метод Ньютона (касательных) и метод одной касательной.

'''Минимальные знания и навыки'''. Алгоритм множественного деления многочленов. Базис Грёбнера и алгоритм Бухбергера. Результант многочленов от одной переменной. Исключение неизвестных из системы полиномиальных уравнений (любой метод). Разложение неявной функции в окрестности простой точки (любой метод). Диаграмма Ньютона для многочлена. Разложение неявной функции в окрестности точки ветвления. Алгоритмы метода Гаусса с выбором главного элемента и итерационного метода Зейделя. Алгоритм метода Ньютона (касательных).

===III. Обыкновенные дифференциальные уравнения===

# Примеры. Модель радиоактивного распада и методы датировки (радиоуглеродный анализ). Законы Кеплера как следствие закона всемирного тяготения.
# Система уравнений 1-го порядка и уравнение n-го порядка. Задача Коши. Существование решения. Единственность решения. Непрерывная зависимость решения от начальных данных.
# Сведение к интегральному уравнению. Приближение по невязке и ломаные Эйлера. Теорема Банаха о неподвижной точке сжимающего отображения и метод последовательных приближений. Интегральное неравенство Гронуолла.
# Система линейных уравнений 1-го порядка. Линейное однородное уравнение. Фундаментальная матрица. Теорема Лиувилля об определителе. Понижение порядка в случае известных частных решений. Линейное неоднородное уравнение.
# Скалярное линейное уравнение n-го порядка с постоянными коэффициентами. Сведение векторного линейного уравнения с постоянной матрицей к скалярному уравнению. Матричная экспонента и ее вычисление. (Другой подход: через приведение матрицы к жордановой нормальной форме.) Уравнение Эйлера и матричная степенная функция.
# Пример: модель хищник-жертва (уравнения Лотки - Вольтерры).
# Автономная система уравнений. Фазовое пространство. Поток, порожденный векторным полем. Точка покоя. Классификация точек покоя 2-мерной линейной системы. Теорема о выпрямлении векторного поля в окрестности обыкновенной точки. Метод Пуанкаре приведения уравнения к нормальной форме в окрестности точки покоя (при отсутствии резонансов).
# Устойчивость, асимптотическая устойчивость, неустойчивость решения по Ляпунову. Критерии Рауса - Гурвица и Льенара - Шипара. Исследование устойчивости по первому приближению. Теорема Ляпунова о разложении. Функция Ляпунова и второй метод Ляпунова. Теоремы об устойчивости и асимптотической устойчивости.
# Диаграмма Ньютона для ОДУ и асимптотика решений.
# Система линейных уравнений с периодическими коэффициентами. Матричный логарифм. Теорема Флоке. Матрица монодромии и мультипликаторы. Приближенное вычисление матрицы монодромии. Разложение решения в ряд Фурье.
# Асимптотика решений системы линейных уравнений с матрицей, близкой к постоянной. Преобразование Лиувилля для линейных уравнений 2-го порядка. Асимптотика функций Бесселя.
# Особая точка I-го рода линейного уравнения. Разложение решения в окрестности особой точки. Случай отсутствия собственных значений с целочисленной разностью. Сведение общего случая к предыдущему. Уравнение Бесселя.
# Разложение по малому параметру. Регулярный случай. Метод Пуанкаре. Уравнение Дюффинга. Уравнение Ван дер Поля.
# Разложение по малому параметру. Сингулярный случай. Метод Тихонова. Построение формального асимптотического разложения.
# Численные методы решения ОДУ. Методы Рунге - Кутты. Методы Адамса. Методы интегрирования жестких задач.

'''Минимальные знания и навыки'''. Сведение скалярного уравнения n-го порядка к векторному уравнению 1-го порядка и обратно. Метод последовательных приближений для векторного уравнения 1-го порядка, асимптотика в окрестности начальной точки. Оценка нормы решения с помощью неравенства Гронуолла. Вычисление определителя фундаментальной матрицы с помощью теоремы Лиувилля. Понижение порядка скалярного линейного однородного уравнения и размерности векторного линейного однородного уравнения в случае известных решений. Решение линейного неоднородного уравнения при известном общем решении однородного. Общее решение линейного однородного уравнения (скалярного, векторного и матричного) с постоянными коэффициентами. Вычисление матричной экспоненты. Решение однородного уравнения Эйлера (скалярного, векторного и матричного) и вычисление матричной степенной функции. Метод Пуанкаре приведения уравнения к нормальной форме в окрестности точки покоя (при отсутствии резонансов). Критерии Рауса - Гурвица и Льенара - Шипара асимптотической устойчивости. Применение теоремы Ляпунова о разложении для поиска асимптотики малых решений. Вычисление матричного логарифма. Приближенное вычисление матрицы монодромии и мультипликаторов для системы с периодическими коэффициентами. Асимптотика решений системы линейных уравнений с матрицей, близкой к постоянной. Преобразование Лиувилля для линейных уравнений 2-го порядка. Асимптотическое разложение в окрестности особой точки I-го рода (при отсутствии собственных значений с целочисленной разностью). Построение формального асимптотического разложения по малому параметру в регулярном и сингулярном случаях.

===IV. Дифференциальные уравнения в частных производных===

1. Примеры

2. Линейное уравнение 1-го порядка

3. Задача Коши. Теорема Коши - Ковалевской. Метод мажорантного ряда

4. Классификация линейных уравнений 2-го порядка

5. Уравнения 2-го порядка эллиптического типа. Гармонические функции. Уравнение Лапласа. Принцип максимума. Задача Дирихле. Задача Неймана.

6. Уравнение Лапласа в параллелепипеде, цилиндре, шаре. Разделение переменных.

7. Уравнение Пуассона

8. Уравнение 2-го порядка параболического типа.

===V. Основы вариационного исчисления и оптимального управления===

== Занятия ==

Записи лекций и семинаров выкладываются в [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0opdC2zIdh1TMpfYp5Sgd-8 плейлист]

Текущие оценки за доклады и вопросы к ним в [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MMMKemVMc_NFTICvHe9wEG3dZ_HJLm2-SJhTB07_pcc/edit#gid=131386539 гугл-таблице]

== Экзамен ==

На экзамен выносится материал курса в рамках минимальных знаний и навыков - смотрите выше.

Wiki - Факультет компьютерных наук:Wiki ФКН

2021-04-05T09:23:52Z

Pokld: Отмена правки 52805, сделанной участником Vuanhabep (обс.)

__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 | 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]]

[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) ]]

||
'''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
|-
|}

=== 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)]]

Алгебра на ПМИ 2020/2021 (основной поток)

2021-04-03T06:02:56Z

Pokld: /* Преподаватели и учебные ассистенты */

Telegram-канал: [https://t.me/joinchat/1iz-LkYA2PsxN2Iy ссылка]

= Преподаватели и учебные ассистенты =

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ203 !! БПМИ205 !! БПМИ206 !! БПМИ207 !! БПМИ208 !! БПМИ209 !! БПМИ2010 !! БПМИ2011 !! БПМИ2012
|-
|| Лектор ||colspan="9"| [http://www.hse.ru/org/persons/112929840 Роман Авдеев]
|-
|| Семинарист || [http://www.hse.ru/org/persons/209508745 Дима Трушин] || [http://www.hse.ru/org/persons/112929840 Роман Авдеев] || [http://www.hse.ru/org/persons/65856498 Михаил Федоров] || [http://www.hse.ru/org/persons/63679989 Сергей Гайфуллин] || [http://www.hse.ru/org/persons/112929840 Роман Авдеев] || [http://www.hse.ru/org/persons/224876117 Антон Шафаревич] || [http://www.hse.ru/org/persons/304055991 Юлия Зайцева] || [https://www.hse.ru/org/persons/314158003 Михаил Хрыстик] || [http://www.hse.ru/org/persons/310667694 Артём Максаев]
|-
|| Ассистент || Никита Морозов || [https://t.me/maxgromovoy Макс Громовой] || [https://t.me/vslvskyy Юлия Василевская] || Елизавета Руденко || [https://t.me/cdraugr Володя Кузнецов] || [https://t.me/Ir4kgl Ира Голобородько] || Владимир Смурыгин || Арина Голубицкая || Ваге Оганнисян
|}

= Расписание консультаций =

{| class="wikitable"
|-
! !! Преподаватель/ассистент !! понедельник !! вторник !! среда !! четверг !! пятница
|-
| <center>1</center> || Роман Авдеев || || || || ||
|-
| <center>2</center> || Дима Трушин || || || || ||
|-
| <center>3</center> || Михаил Федоров || || || || ||
|-
| <center>4</center> || Сергей Гайфуллин || || || || ||
|-
| <center>5</center> || Антон Шафаревич || || || || ||
|-
| <center>6</center> || Юлия Зайцева || || || || ||
|-
| <center>7</center> || Михаил Хрыстик || || || || ||
|-
| <center>8</center> || Артём Максаев || || || || ||
|-
| <center>9</center> || Никита Морозов || style="text-align:center;" colspan="5" | По договорённости, пишите в [https://t.me/madn_boi тг]
|-
| <center>10</center> || Максимилиан Громовой || || || || ||
|-
| <center>11</center> || Юлия Василевская || style="text-align:center;" colspan="5" | По договорённости, пишите в [https://t.me/vslvskyy тг]
|-
| <center>12</center> || Елизавета Руденко || || || || ||
|-
| <center>13</center> || Володя Кузнецов || style="text-align:center;" colspan="5" | По договорённости, пишите в лс.
|-
| <center>14</center> || Ирина Голобородько || || || || ||
|-
| <center>15</center> || Владимир Смурыгин || || || || ||
|-
| <center>16</center> || Арина Голубицкая || || || || ||
|-
| <center>17</center> || Ваге Оганнисян || || || || ||
|}

= Порядок формирования оценок =

Итоговая оценка вычисляется следующим образом:

Oитоговая = 0,3 * Одз + 0,2*Ок/р + 0,5*Оэкз.

Округление производится только для итоговой оценки. Способ округления — арифметический.

= Краткое содержание лекций =

= Листки с задачами =

Листок с задачами к лекции N содержит в себе N-е домашнее задание.

= Контрольная работа =

= Экзамен =

Формат экзамена: устный, по билетам

= Ведомости текущего контроля =

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=1697515667 203] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=816668604 205] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=458782119 206] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=1181982027 207] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=2074432488 208] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=1003272547 209] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=658286564 2010] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=834516625 2011] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=1692194870 2012]
|}

= Литература =

* Э.Б. Винберг. Курс алгебры. М.: Факториал Пресс, 2002.
* А.И. Кострикин. Введение в алгебру. Основы алгебры. М.: Наука. Физматлит, 1994.
* А.И. Кострикин. Введение в алгебру. Основные структуры алгебры. М.: Наука. Физматлит, 2000.
* Сборник задач по алгебре под редакцией А.Н. Кострикина. Новое издание. М.: МЦНМО, 2009.
* Р. Лидл, Г. Нидеррайтер. Конечные поля (2 тома). М.: Мир, 1988.
* И.В. Аржанцев. Базисы Грёбнера и системы алгебраических уравнений. М.: МЦНМО, 2003.

Алгебра на ПМИ 2020/2021 (основной поток)

2021-04-03T04:05:54Z

Pokld:

Telegram-канал: [https://t.me/joinchat/1iz-LkYA2PsxN2Iy ссылка]

= Преподаватели и учебные ассистенты =

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ203 !! БПМИ205 !! БПМИ206 !! БПМИ207 !! БПМИ208 !! БПМИ209 !! БПМИ2010 !! БПМИ2011 !! БПМИ2012
|-
|| Лектор ||colspan="9"| [http://www.hse.ru/org/persons/112929840 Роман Авдеев]
|-
|| Семинарист || [http://www.hse.ru/org/persons/209508745 Дима Трушин] || [http://www.hse.ru/org/persons/112929840 Роман Авдеев] || [http://www.hse.ru/org/persons/65856498 Михаил Федоров] || [http://www.hse.ru/org/persons/63679989 Сергей Гайфуллин] || [http://www.hse.ru/org/persons/112929840 Роман Авдеев] || [http://www.hse.ru/org/persons/224876117 Антон Шафаревич] || [http://www.hse.ru/org/persons/304055991 Юлия Зайцева] || [https://www.hse.ru/org/persons/314158003 Михаил Хрыстик] || [http://www.hse.ru/org/persons/310667694 Артём Максаев]
|-
|| Ассистент || Никита Морозов || Максимилиан Громовой || [https://t.me/vslvskyy Юлия Василевская] || Елизавета Руденко || [https://t.me/cdraugr Володя Кузнецов] || [https://t.me/Ir4kgl Ира Голобородько] || Владимир Смурыгин || Арина Голубицкая || Ваге Оганнисян
|}

= Расписание консультаций =

{| class="wikitable"
|-
! !! Преподаватель/ассистент !! понедельник !! вторник !! среда !! четверг !! пятница
|-
| <center>1</center> || Роман Авдеев || || || || ||
|-
| <center>2</center> || Дима Трушин || || || || ||
|-
| <center>3</center> || Михаил Федоров || || || || ||
|-
| <center>4</center> || Сергей Гайфуллин || || || || ||
|-
| <center>5</center> || Антон Шафаревич || || || || ||
|-
| <center>6</center> || Юлия Зайцева || || || || ||
|-
| <center>7</center> || Михаил Хрыстик || || || || ||
|-
| <center>8</center> || Артём Максаев || || || || ||
|-
| <center>9</center> || Никита Морозов || style="text-align:center;" colspan="5" | По договорённости, пишите в [https://t.me/madn_boi тг]
|-
| <center>10</center> || Максимилиан Громовой || || || || ||
|-
| <center>11</center> || Юлия Василевская || style="text-align:center;" colspan="5" | По договорённости, пишите в [https://t.me/vslvskyy тг]
|-
| <center>12</center> || Елизавета Руденко || || || || ||
|-
| <center>13</center> || Володя Кузнецов || style="text-align:center;" colspan="5" | По договорённости, пишите в лс.
|-
| <center>14</center> || Ирина Голобородько || || || || ||
|-
| <center>15</center> || Владимир Смурыгин || || || || ||
|-
| <center>16</center> || Арина Голубицкая || || || || ||
|-
| <center>17</center> || Ваге Оганнисян || || || || ||
|}

= Порядок формирования оценок =

Итоговая оценка вычисляется следующим образом:

Oитоговая = 0,3 * Одз + 0,2*Ок/р + 0,5*Оэкз.

Округление производится только для итоговой оценки. Способ округления — арифметический.

= Краткое содержание лекций =

= Листки с задачами =

Листок с задачами к лекции N содержит в себе N-е домашнее задание.

= Контрольная работа =

= Экзамен =

Формат экзамена: устный, по билетам

= Ведомости текущего контроля =

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=1697515667 203] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=816668604 205] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=458782119 206] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=1181982027 207] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=2074432488 208] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=1003272547 209] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=658286564 2010] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=834516625 2011] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=1692194870 2012]
|}

= Литература =

* Э.Б. Винберг. Курс алгебры. М.: Факториал Пресс, 2002.
* А.И. Кострикин. Введение в алгебру. Основы алгебры. М.: Наука. Физматлит, 1994.
* А.И. Кострикин. Введение в алгебру. Основные структуры алгебры. М.: Наука. Физматлит, 2000.
* Сборник задач по алгебре под редакцией А.Н. Кострикина. Новое издание. М.: МЦНМО, 2009.
* Р. Лидл, Г. Нидеррайтер. Конечные поля (2 тома). М.: Мир, 1988.
* И.В. Аржанцев. Базисы Грёбнера и системы алгебраических уравнений. М.: МЦНМО, 2003.

Алгебра на ПМИ 2020/2021 (основной поток)

2021-04-02T19:52:15Z

Pokld:

Telegram-канал: [https://t.me/joinchat/1iz-LkYA2PsxN2Iy ссылка]

= Преподаватели и учебные ассистенты =

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ203 !! БПМИ205 !! БПМИ206 !! БПМИ207 !! БПМИ208 !! БПМИ209 !! БПМИ2010 !! БПМИ2011 !! БПМИ2012
|-
|| Лектор ||colspan="9"| [http://www.hse.ru/org/persons/112929840 Роман Авдеев]
|-
|| Семинарист || [http://www.hse.ru/org/persons/209508745 Дима Трушин] || [http://www.hse.ru/org/persons/112929840 Роман Авдеев] || [http://www.hse.ru/org/persons/65856498 Михаил Федоров] || [http://www.hse.ru/org/persons/63679989 Сергей Гайфуллин] || [http://www.hse.ru/org/persons/112929840 Роман Авдеев] || [http://www.hse.ru/org/persons/224876117 Антон Шафаревич] || [http://www.hse.ru/org/persons/304055991 Юлия Зайцева] || [https://www.hse.ru/org/persons/314158003 Михаил Хрыстик] || [http://www.hse.ru/org/persons/310667694 Артём Максаев]
|-
|| Ассистент || Никита Морозов || Максимилиан Громовой || Юлия Василевская || Елизавета Руденко || [https://t.me/cdraugr Володя Кузнецов] || Ирина Голобородько || Владимир Смурыгин || Арина Голубицкая || Ваге Оганнисян
|}

= Расписание консультаций =

{| class="wikitable"
|-
! !! Преподаватель/ассистент !! понедельник !! вторник !! среда !! четверг !! пятница
|-
| <center>1</center> || Роман Авдеев || || || || ||
|-
| <center>2</center> || Дима Трушин || || || || ||
|-
| <center>3</center> || Михаил Федоров || || || || ||
|-
| <center>4</center> || Сергей Гайфуллин || || || || ||
|-
| <center>5</center> || Антон Шафаревич || || || || ||
|-
| <center>6</center> || Юлия Зайцева || || || || ||
|-
| <center>7</center> || Михаил Хрыстик || || || || ||
|-
| <center>8</center> || Артём Максаев || || || || ||
|-
| <center>9</center> || Никита Морозов || || || || ||
|-
| <center>10</center> || Максимилиан Громовой || || || || ||
|-
| <center>11</center> || Юлия Василевская || || || || ||
|-
| <center>12</center> || Елизавета Руденко || || || || ||
|-
| <center>13</center> || Володя Кузнецов || style="text-align:center;" colspan="5" | По договорённости, пишите в лс.
|-
| <center>14</center> || Ирина Голобородько || || || || ||
|-
| <center>15</center> || Владимир Смурыгин || || || || ||
|-
| <center>16</center> || Арина Голубицкая || || || || ||
|-
| <center>17</center> || Ваге Оганнисян || || || || ||
|}

= Порядок формирования оценок =

Итоговая оценка вычисляется следующим образом:

Oитоговая = 0,3 * Одз + 0,2*Ок/р + 0,5*Оэкз.

Округление производится только для итоговой оценки. Способ округления — арифметический.

= Краткое содержание лекций =

= Листки с задачами =

Листок с задачами к лекции N содержит в себе N-е домашнее задание.

= Контрольная работа =

= Экзамен =

Формат экзамена: устный, по билетам

= Ведомости текущего контроля =

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=1697515667 203] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=816668604 205] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=458782119 206] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=1181982027 207] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=2074432488 208] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=1003272547 209] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=658286564 2010] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=834516625 2011] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=1692194870 2012]
|}

= Литература =

* Э.Б. Винберг. Курс алгебры. М.: Факториал Пресс, 2002.
* А.И. Кострикин. Введение в алгебру. Основы алгебры. М.: Наука. Физматлит, 1994.
* А.И. Кострикин. Введение в алгебру. Основные структуры алгебры. М.: Наука. Физматлит, 2000.
* Сборник задач по алгебре под редакцией А.Н. Кострикина. Новое издание. М.: МЦНМО, 2009.
* Р. Лидл, Г. Нидеррайтер. Конечные поля (2 тома). М.: Мир, 1988.
* И.В. Аржанцев. Базисы Грёбнера и системы алгебраических уравнений. М.: МЦНМО, 2003.

Алгебра на ПМИ 2020/2021 (основной поток)

2021-04-02T18:05:43Z

Pokld: link

Telegram-канал: [https://t.me/joinchat/1iz-LkYA2PsxN2Iy ссылка]

= Преподаватели и учебные ассистенты =

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ203 !! БПМИ205 !! БПМИ206 !! БПМИ207 !! БПМИ208 !! БПМИ209 !! БПМИ2010 !! БПМИ2011 !! БПМИ2012
|-
|| Лектор ||colspan="9"| [http://www.hse.ru/org/persons/112929840 Роман Авдеев]
|-
|| Семинарист || [http://www.hse.ru/org/persons/209508745 Дима Трушин] || [http://www.hse.ru/org/persons/112929840 Роман Авдеев] || [http://www.hse.ru/org/persons/65856498 Михаил Федоров] || [http://www.hse.ru/org/persons/63679989 Сергей Гайфуллин] || [http://www.hse.ru/org/persons/112929840 Роман Авдеев] || [http://www.hse.ru/org/persons/224876117 Антон Шафаревич] || [http://www.hse.ru/org/persons/304055991 Юлия Зайцева] || [https://www.hse.ru/org/persons/314158003 Михаил Хрыстик] || [http://www.hse.ru/org/persons/310667694 Артём Максаев]
|-
|| Ассистент || Никита Морозов || Максимилиан Громовой || Юлия Василевская || Елизавета Руденко || [https://t.me/cdraugr Володя Кузнецов] || Ирина Голобородько || Владимир Смурыгин || Арина Голубицкая || Ваге Оганнисян
|}

= Расписание консультаций =

{| class="wikitable"
|-
! !! Преподаватель/ассистент !! понедельник !! вторник !! среда !! четверг !! пятница
|-
| <center>1</center> || Роман Авдеев || || || || ||
|-
| <center>2</center> || Дима Трушин || || || || ||
|-
| <center>3</center> || Михаил Федоров || || || || ||
|-
| <center>4</center> || Сергей Гайфуллин || || || || ||
|-
| <center>5</center> || Антон Шафаревич || || || || ||
|-
| <center>6</center> || Юлия Зайцева || || || || ||
|-
| <center>7</center> || Михаил Хрыстик || || || || ||
|-
| <center>8</center> || Артём Максаев || || || || ||
|-
| <center>9</center> || Никита Морозов || || || || ||
|-
| <center>10</center> || Максимилиан Громовой || || || || ||
|-
| <center>11</center> || Юлия Василевская || || || || ||
|-
| <center>12</center> || Елизавета Руденко || || || || ||
|-
| <center>13</center> || Володя Кузнецов || || || || ||
|-
| <center>14</center> || Ирина Голобородько || || || || ||
|-
| <center>15</center> || Владимир Смурыгин || || || || ||
|-
| <center>16</center> || Арина Голубицкая || || || || ||
|-
| <center>17</center> || Ваге Оганнисян || || || || ||
|}

= Порядок формирования оценок =

Итоговая оценка вычисляется следующим образом:

Oитоговая = 0,3 * Одз + 0,2*Ок/р + 0,5*Оэкз.

Округление производится только для итоговой оценки. Способ округления — арифметический.

= Краткое содержание лекций =

= Листки с задачами =

Листок с задачами к лекции N содержит в себе N-е домашнее задание.

= Контрольная работа =

= Экзамен =

Формат экзамена: устный, по билетам

= Ведомости текущего контроля =

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=1697515667 203] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=816668604 205] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=458782119 206] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=1181982027 207] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=2074432488 208] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=1003272547 209] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=658286564 2010] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=834516625 2011] !! [https://docs.google.com/spreadsheets/d/18Xuc1kmXHrZnjUovMsHHkpMokykGTqBTu5Pulvrahx0/edit#gid=1692194870 2012]
|}

= Литература =

* Э.Б. Винберг. Курс алгебры. М.: Факториал Пресс, 2002.
* А.И. Кострикин. Введение в алгебру. Основы алгебры. М.: Наука. Физматлит, 1994.
* А.И. Кострикин. Введение в алгебру. Основные структуры алгебры. М.: Наука. Физматлит, 2000.
* Сборник задач по алгебре под редакцией А.Н. Кострикина. Новое издание. М.: МЦНМО, 2009.
* Р. Лидл, Г. Нидеррайтер. Конечные поля (2 тома). М.: Мир, 1988.
* И.В. Аржанцев. Базисы Грёбнера и системы алгебраических уравнений. М.: МЦНМО, 2003.

Основы и методология программирования на ПМИ 2020/2021 (основной поток) 3 модуль

2021-03-19T08:33:41Z

Pokld:

== Основы и методология программирования (C++), основной поток, 2020/2021, III модуль ==

[http://wiki.cs.hse.ru/Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток) Страница I модуля].

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/132843899 А. И. Зобнин]

'''Лекции:''' вторник и четверг, 11:10. Лекции проходят онлайн. 

Телеграм-канал для объявлений: https://t.me/joinchat/WCcO-u6O5uBli0ON

Телеграм-группа для вопросов и обсуждений: https://t.me/joinchat/GGD7Q_iiHS9LQlfg

== Краткая программа курса ==
1. Типы данных и переменные. Операторы. Контейнеры string/vector. Функции. 
2. Структуры. Классы std::pair и std::tuple. Ссылки. Указатели. Константность. Передача параметров в функции. 
3. Контейнеры стандартной библиотеки (array, deque, list, map, set, unordered_map, unordered_set). 
4. Шаблонные функции. Алгоритмы стандартной библиотеки. 
5. Жизненный цикл объектов. Static/dynamic storage duration. Move-семантика. 
6. Классы. Шаблоны классов. Обработка исключений. 
7. Наследование и полиморфизм. Фабрики объектов. Класс std::variant. 
8. Идиома RAII. Умные указатели. 
9. Работа с байтами и памятью. 
10. Сборка сложных проектов (заголовочные файлы, единицы трансляции, компоновщик, CMake). 
11. Реализация стандартных контейнеров.

== Конспекты лекций ==
Будут появляться [https://gist.github.com/alzobnin/48ed6a7a67365f6f7ab9611a2f600e78 тут]. 
Видеозаписи лекций и некоторых семинаров выкладываются [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0qFizhqAs8tDeFKuWS0HvjR тут].

== Регулярные домашние контесты ==
Мы напишем 8 домашних контестов. Вот [https://gist.github.com/alzobnin/d70b26ecb3476d8c1a4daf3914fc35e1#file-rules-md правила начисления баллов и проверки контестов]. 

В контестах используется компилятор g++-8 с опциями -Wall -Wextra -Werror -O3 --std=c++17 -g -fsanitize=address. 

1. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24031/problems/ Контест №1] 
2. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24032/problems/ Контест №2] 
3. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24033/problems/ Контест №3] 
4. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24034/problems/ Контест №4] 
5. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24035/problems/ Контест №5] 
6. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24036/problems/ Контест №6] 
7. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24037/problems/ Контест №7] 
8. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24038/problems/ Контест №8]

== Контрольные работы ==
Мы напишем 4 контрольных контеста с асинхронным прокторингом. Ознакомьтесь с [http://wiki.cs.hse.ru/КР_1_ОиМП-3_2021# инструкцией по проведению работ]! 
Контрольные работы будут проводиться вместо лекций в заранее объявленное время.

1. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24604/ Контрольная работа №1] состоялась 28 января. [https://gist.github.com/alzobnin/70f6250c260687cbd7eb4cfa8c4822f7 Разбор задач]. 
2. [https://official.contest.yandex.ru/contest/25074/ Контрольная работа №2] состоялась 16 февраля. 
3. [https://official.contest.yandex.ru/contest/25696/ Контрольная работа №3] состоялась 9 марта. 
4. Контрольная работа №4 состоится 25 марта. 

6 марта в 14:40 состоялась КР1/КР2 для студентов, пропустивших КР1 или КР2 по уважительной причине.
Зарегистрируйтесь, пожалуйста, в [https://forms.gle/JY1hkU1yPEc8q8r66 этой форме].
Переписывание будет осуществляться по тем же [http://wiki.cs.hse.ru/КР_1_ОиМП-3_2021# правилам], что и обычная КР. 

== Экзамен ==
В конце курса пройдёт теоретический экзамен в виде теста.

== Требования к оформлению кода программ ==
Вот наш [https://gist.github.com/alzobnin/c09430499ef0d881d3d59534984750f4#file-cpp_style_guide-md style guide].
Мы используем [https://github.com/cpplint/cpplint cpplint] для проверки некоторых требований. В контестах мы запускаем [https://github.com/alzobnin/hse-cs-prog/blob/master/cpplint.py вот такой модифицированный скрипт], не требующий указания опций, и принимающий в качестве параметра просто проверяемый файл.

== Формула оценок ==
У нас будет 8 регулярных домашних контестов, 4 контрольных и экзамен.

При этом контрольная будет весить как две домашки, а экзамен - как четыре домашки.

Весь курс будет весить как 20 домашек. То есть, каждая домашка будет весить 0.05, контрольная - 0.1, а экзамен - 0.2.

Если сложить вместе все домашки и контрольные и считать, что оценка за элементы контроля выставляется по десятибалльной шкале, то будет такая формула оценки за III модуль:
Round(0.4 * домашки + 0.4 * контрольные + 0.2 * экзамен).

Так как курс "продолжается" с I модуля, то итоговая оценка за весь курс будет равна Round(1/3 * первый модуль + 2/3 * третий модуль).

Все округления - математические.

== Используемое ПО ==
На лекциях мы будем работать в Linux, использовать текстовый редактор [https://en.wikipedia.org/wiki/Vim_%28text_editor%29 Vim] и компиляторы [https://gcc.gnu.org/ g++] и [http://clang.llvm.org/ clang]. В контесте мы используем компилятор g++-8. Вы можете использовать любую среду разработки и любой компилятор.

==Курсы на Курсере от разработчиков Яндекса==
[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-white Основы разработки на C++: белый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-yellow Основы разработки на C++: жёлтый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-red Основы разработки на C++: красный пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-brown Основы разработки на C++: коричневый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-black Основы разработки на C++: чёрный пояс]

Видеолекции курса можно посмотреть бесплатно.

== Полезные ссылки ==
[http://en.cppreference.com/w/ cppreference.com] - полезный сайт-справочник по C++

[http://www.cplusplus.com/doc/tutorial/ С++ tutorial] - классический tutorial по C++ (немного устарел)

[http://isocpp.github.io/CppCoreGuidelines/CppCoreGuidelines.html C++ Core Guidelines] - рекомендации по C++ от Бьярна Страуструпа и Герба Саттера

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLyL8Xg6aR2dkvNUVESNq88INLYo4nm5Dn некоторые видеолекции по C++ прошлого учебного года]

Основы и методология программирования на ПМИ 2020/2021 (основной поток) 3 модуль

2021-03-19T08:27:45Z

Pokld:

== Основы и методология программирования (C++), основной поток, 2020/2021, III модуль ==

[http://wiki.cs.hse.ru/Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток) Страница I модуля].

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/132843899 А. И. Зобнин]

'''Лекции:''' вторник и четверг, 11:10. Лекции проходят онлайн. 

Телеграм-канал для объявлений: https://t.me/joinchat/WCcO-u6O5uBli0ON

Телеграм-группа для вопросов и обсуждений: https://t.me/joinchat/GGD7Q_iiHS9LQlfg

== Краткая программа курса ==
1. Типы данных и переменные. Операторы. Контейнеры string/vector. Функции. 
2. Структуры. Классы std::pair и std::tuple. Ссылки. Указатели. Константность. Передача параметров в функции. 
3. Контейнеры стандартной библиотеки (array, deque, list, map, set, unordered_map, unordered_set). 
4. Шаблонные функции. Алгоритмы стандартной библиотеки. 
5. Жизненный цикл объектов. Static/dynamic storage duration. Move-семантика. 
6. Классы. Шаблоны классов. Обработка исключений. 
7. Наследование и полиморфизм. Фабрики объектов. Класс std::variant. 
8. Идиома RAII. Умные указатели. 
9. Работа с байтами и памятью. 
10. Сборка сложных проектов (заголовочные файлы, единицы трансляции, компоновщик, CMake). 
11. Реализация стандартных контейнеров.

== Конспекты лекций ==
Будут появляться [https://gist.github.com/alzobnin/48ed6a7a67365f6f7ab9611a2f600e78 тут]. 
Видеозаписи лекций и некоторых семинаров выкладываются [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0qFizhqAs8tDeFKuWS0HvjR тут].

== Регулярные домашние контесты ==
Мы напишем 8 домашних контестов. Вот [https://gist.github.com/alzobnin/d70b26ecb3476d8c1a4daf3914fc35e1#file-rules-md правила начисления баллов и проверки контестов]. 

В контестах используется компилятор g++-8 с опциями -Wall -Wextra -Werror -O3 --std=c++17 -g -fsanitize=address. 

1. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24031/problems/ Контест №1] 
2. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24032/problems/ Контест №2] 
3. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24033/problems/ Контест №3] 
4. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24034/problems/ Контест №4] 
5. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24035/problems/ Контест №5] 
6. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24036/problems/ Контест №6] 
7. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24037/problems/ Контест №7] 
8. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24038/problems/ Контест №8]

== Контрольные работы ==
Мы напишем 4 контрольных контеста с асинхронным прокторингом. Ознакомьтесь с [http://wiki.cs.hse.ru/КР_1_ОиМП-3_2021# инструкцией по проведению работ]! 
Контрольные работы будут проводиться вместо лекций в заранее объявленное время.

1. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24604/ Контрольная работа №1] состоялась 28 января. [https://gist.github.com/alzobnin/70f6250c260687cbd7eb4cfa8c4822f7 Разбор задач]. 
2. [https://official.contest.yandex.ru/contest/25074/ Контрольная работа №2] состоялась 16 февраля. 
3. [https://official.contest.yandex.ru/contest/25696/ Контрольная работа №3] состоялась 9 марта. 

6 марта в 14:40 состоялась КР1/КР2 для студентов, пропустивших КР1 или КР2 по уважительной причине.
Зарегистрируйтесь, пожалуйста, в [https://forms.gle/JY1hkU1yPEc8q8r66 этой форме].
Переписывание будет осуществляться по тем же [http://wiki.cs.hse.ru/КР_1_ОиМП-3_2021# правилам], что и обычная КР. 

== Экзамен ==
В конце курса пройдёт теоретический экзамен в виде теста.

== Требования к оформлению кода программ ==
Вот наш [https://gist.github.com/alzobnin/c09430499ef0d881d3d59534984750f4#file-cpp_style_guide-md style guide].
Мы используем [https://github.com/cpplint/cpplint cpplint] для проверки некоторых требований. В контестах мы запускаем [https://github.com/alzobnin/hse-cs-prog/blob/master/cpplint.py вот такой модифицированный скрипт], не требующий указания опций, и принимающий в качестве параметра просто проверяемый файл.

== Формула оценок ==
У нас будет 8 регулярных домашних контестов, 4 контрольных и экзамен.

При этом контрольная будет весить как две домашки, а экзамен - как четыре домашки.

Весь курс будет весить как 20 домашек. То есть, каждая домашка будет весить 0.05, контрольная - 0.1, а экзамен - 0.2.

Если сложить вместе все домашки и контрольные и считать, что оценка за элементы контроля выставляется по десятибалльной шкале, то будет такая формула оценки за III модуль:
Round(0.4 * домашки + 0.4 * контрольные + 0.2 * экзамен).

Так как курс "продолжается" с I модуля, то итоговая оценка за весь курс будет равна Round(1/3 * первый модуль + 2/3 * третий модуль).

Все округления - математические.

== Используемое ПО ==
На лекциях мы будем работать в Linux, использовать текстовый редактор [https://en.wikipedia.org/wiki/Vim_%28text_editor%29 Vim] и компиляторы [https://gcc.gnu.org/ g++] и [http://clang.llvm.org/ clang]. В контесте мы используем компилятор g++-8. Вы можете использовать любую среду разработки и любой компилятор.

==Курсы на Курсере от разработчиков Яндекса==
[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-white Основы разработки на C++: белый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-yellow Основы разработки на C++: жёлтый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-red Основы разработки на C++: красный пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-brown Основы разработки на C++: коричневый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-black Основы разработки на C++: чёрный пояс]

Видеолекции курса можно посмотреть бесплатно.

== Полезные ссылки ==
[http://en.cppreference.com/w/ cppreference.com] - полезный сайт-справочник по C++

[http://www.cplusplus.com/doc/tutorial/ С++ tutorial] - классический tutorial по C++ (немного устарел)

[http://isocpp.github.io/CppCoreGuidelines/CppCoreGuidelines.html C++ Core Guidelines] - рекомендации по C++ от Бьярна Страуструпа и Герба Саттера

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLyL8Xg6aR2dkvNUVESNq88INLYo4nm5Dn некоторые видеолекции по C++ прошлого учебного года]

Основы и методология программирования на ПМИ 2020/2021 (основной поток) 3 модуль

2021-03-11T06:03:47Z

Pokld:

== Основы и методология программирования (C++), основной поток, 2020/2021, III модуль ==

[http://wiki.cs.hse.ru/Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток) Страница I модуля].

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/132843899 А. И. Зобнин]

'''Лекции:''' вторник и четверг, 11:10. Лекции проходят онлайн. 

Телеграм-канал для объявлений: https://t.me/joinchat/WCcO-u6O5uBli0ON

Телеграм-группа для вопросов и обсуждений: https://t.me/joinchat/GGD7Q_iiHS9LQlfg

== Краткая программа курса ==
1. Типы данных и переменные. Операторы. Контейнеры string/vector. Функции. 
2. Структуры. Классы std::pair и std::tuple. Ссылки. Указатели. Константность. Передача параметров в функции. 
3. Контейнеры стандартной библиотеки (array, deque, list, map, set, unordered_map, unordered_set). 
4. Шаблонные функции. Алгоритмы стандартной библиотеки. 
5. Жизненный цикл объектов. Static/dynamic storage duration. Move-семантика. 
6. Классы. Шаблоны классов. Обработка исключений. 
7. Наследование и полиморфизм. Фабрики объектов. Класс std::variant. 
8. Идиома RAII. Умные указатели. 
9. Работа с байтами и памятью. 
10. Сборка сложных проектов (заголовочные файлы, единицы трансляции, компоновщик, CMake). 
11. Реализация стандартных контейнеров.

== Конспекты лекций ==
Будут появляться [https://gist.github.com/alzobnin/48ed6a7a67365f6f7ab9611a2f600e78 тут]. 
Видеозаписи лекций и некоторых семинаров выкладываются [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0qFizhqAs8tDeFKuWS0HvjR тут].

== Регулярные домашние контесты ==
Мы напишем 8 домашних контестов. Вот [https://gist.github.com/alzobnin/d70b26ecb3476d8c1a4daf3914fc35e1#file-rules-md правила начисления баллов и проверки контестов]. 

В контестах используется компилятор g++-8 с опциями -Wall -Wextra -Werror -O3 --std=c++17 -g -fsanitize=address. 

1. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24031/problems/ Контест №1] 
2. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24032/problems/ Контест №2] 
3. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24033/problems/ Контест №3] 
4. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24034/problems/ Контест №4] 
5. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24035/problems/ Контест №5] 
6. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24036/problems/ Контест №6] 
7. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24037/problems/ Контест №7] 

== Контрольные работы ==
Мы напишем 4 контрольных контеста с асинхронным прокторингом. Ознакомьтесь с [http://wiki.cs.hse.ru/КР_1_ОиМП-3_2021# инструкцией по проведению работ]! 
Контрольные работы будут проводиться вместо лекций в заранее объявленное время.

1. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24604/ Контрольная работа №1] состоялась 28 января. [https://gist.github.com/alzobnin/70f6250c260687cbd7eb4cfa8c4822f7 Разбор задач]. 
2. [https://official.contest.yandex.ru/contest/25074/ Контрольная работа №2] состоялась 16 февраля. 
3. [https://official.contest.yandex.ru/contest/25696/ Контрольная работа №3] состоялась 9 марта. 

6 марта в 14:40 состоялась КР1/КР2 для студентов, пропустивших КР1 или КР2 по уважительной причине.
Зарегистрируйтесь, пожалуйста, в [https://forms.gle/JY1hkU1yPEc8q8r66 этой форме].
Переписывание будет осуществляться по тем же [http://wiki.cs.hse.ru/КР_1_ОиМП-3_2021# правилам], что и обычная КР. 

== Экзамен ==
В конце курса пройдёт теоретический экзамен в виде теста.

== Требования к оформлению кода программ ==
Вот наш [https://gist.github.com/alzobnin/c09430499ef0d881d3d59534984750f4#file-cpp_style_guide-md style guide].
Мы используем [https://github.com/cpplint/cpplint cpplint] для проверки некоторых требований. В контестах мы запускаем [https://github.com/alzobnin/hse-cs-prog/blob/master/cpplint.py вот такой модифицированный скрипт], не требующий указания опций, и принимающий в качестве параметра просто проверяемый файл.

== Формула оценок ==
У нас будет 8 регулярных домашних контестов, 4 контрольных и экзамен.

При этом контрольная будет весить как две домашки, а экзамен - как четыре домашки.

Весь курс будет весить как 20 домашек. То есть, каждая домашка будет весить 0.05, контрольная - 0.1, а экзамен - 0.2.

Если сложить вместе все домашки и контрольные и считать, что оценка за элементы контроля выставляется по десятибалльной шкале, то будет такая формула оценки за III модуль:
Round(0.4 * домашки + 0.4 * контрольные + 0.2 * экзамен).

Так как курс "продолжается" с I модуля, то итоговая оценка за весь курс будет равна Round(1/3 * первый модуль + 2/3 * третий модуль).

Все округления - математические.

== Используемое ПО ==
На лекциях мы будем работать в Linux, использовать текстовый редактор [https://en.wikipedia.org/wiki/Vim_%28text_editor%29 Vim] и компиляторы [https://gcc.gnu.org/ g++] и [http://clang.llvm.org/ clang]. В контесте мы используем компилятор g++-8. Вы можете использовать любую среду разработки и любой компилятор.

==Курсы на Курсере от разработчиков Яндекса==
[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-white Основы разработки на C++: белый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-yellow Основы разработки на C++: жёлтый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-red Основы разработки на C++: красный пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-brown Основы разработки на C++: коричневый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-black Основы разработки на C++: чёрный пояс]

Видеолекции курса можно посмотреть бесплатно.

== Полезные ссылки ==
[http://en.cppreference.com/w/ cppreference.com] - полезный сайт-справочник по C++

[http://www.cplusplus.com/doc/tutorial/ С++ tutorial] - классический tutorial по C++ (немного устарел)

[http://isocpp.github.io/CppCoreGuidelines/CppCoreGuidelines.html C++ Core Guidelines] - рекомендации по C++ от Бьярна Страуструпа и Герба Саттера

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLyL8Xg6aR2dkvNUVESNq88INLYo4nm5Dn некоторые видеолекции по C++ прошлого учебного года]

Основы и методология программирования на ПМИ 2020/2021 (основной поток) 3 модуль

2021-03-11T06:03:18Z

Pokld:

== Основы и методология программирования (C++), основной поток, 2020/2021, III модуль ==

[http://wiki.cs.hse.ru/Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток) Страница I модуля].

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/132843899 А. И. Зобнин]

'''Лекции:''' вторник и четверг, 11:10. Лекции проходят онлайн. 

Телеграм-канал для объявлений: https://t.me/joinchat/WCcO-u6O5uBli0ON

Телеграм-группа для вопросов и обсуждений: https://t.me/joinchat/GGD7Q_iiHS9LQlfg

== Краткая программа курса ==
1. Типы данных и переменные. Операторы. Контейнеры string/vector. Функции. 
2. Структуры. Классы std::pair и std::tuple. Ссылки. Указатели. Константность. Передача параметров в функции. 
3. Контейнеры стандартной библиотеки (array, deque, list, map, set, unordered_map, unordered_set). 
4. Шаблонные функции. Алгоритмы стандартной библиотеки. 
5. Жизненный цикл объектов. Static/dynamic storage duration. Move-семантика. 
6. Классы. Шаблоны классов. Обработка исключений. 
7. Наследование и полиморфизм. Фабрики объектов. Класс std::variant. 
8. Идиома RAII. Умные указатели. 
9. Работа с байтами и памятью. 
10. Сборка сложных проектов (заголовочные файлы, единицы трансляции, компоновщик, CMake). 
11. Реализация стандартных контейнеров.

== Конспекты лекций ==
Будут появляться [https://gist.github.com/alzobnin/48ed6a7a67365f6f7ab9611a2f600e78 тут]. 
Видеозаписи лекций и некоторых семинаров выкладываются [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0qFizhqAs8tDeFKuWS0HvjR тут].

== Регулярные домашние контесты ==
Мы напишем 8 домашних контестов. Вот [https://gist.github.com/alzobnin/d70b26ecb3476d8c1a4daf3914fc35e1#file-rules-md правила начисления баллов и проверки контестов]. 

В контестах используется компилятор g++-8 с опциями -Wall -Wextra -Werror -O3 --std=c++17 -g -fsanitize=address. 

1. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24031/problems/ Контест №1] 
2. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24032/problems/ Контест №2] 
3. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24033/problems/ Контест №3] 
4. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24034/problems/ Контест №4] 
5. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24035/problems/ Контест №5] 
6. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24036/problems/ Контест №6] 
7. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24037/problems/ Контест №7] 

== Контрольные работы ==
Мы напишем 4 контрольных контеста с асинхронным прокторингом. Ознакомьтесь с [http://wiki.cs.hse.ru/КР_1_ОиМП-3_2021# инструкцией по проведению работ]! 
Контрольные работы будут проводиться вместо лекций в заранее объявленное время.

1. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24604/ Контрольная работа №1] состоялась 28 января. [https://gist.github.com/alzobnin/70f6250c260687cbd7eb4cfa8c4822f7 Разбор задач]. 
2. [https://official.contest.yandex.ru/contest/25074/ Контрольная работа №2] состоялась 16 февраля. 
3. [https://official.contest.yandex.ru/contest/25696/ Контрольная работа №3] состоится 9 марта. 

6 марта в 14:40 состоялась КР1/КР2 для студентов, пропустивших КР1 или КР2 по уважительной причине.
Зарегистрируйтесь, пожалуйста, в [https://forms.gle/JY1hkU1yPEc8q8r66 этой форме].
Переписывание будет осуществляться по тем же [http://wiki.cs.hse.ru/КР_1_ОиМП-3_2021# правилам], что и обычная КР. 

== Экзамен ==
В конце курса пройдёт теоретический экзамен в виде теста.

== Требования к оформлению кода программ ==
Вот наш [https://gist.github.com/alzobnin/c09430499ef0d881d3d59534984750f4#file-cpp_style_guide-md style guide].
Мы используем [https://github.com/cpplint/cpplint cpplint] для проверки некоторых требований. В контестах мы запускаем [https://github.com/alzobnin/hse-cs-prog/blob/master/cpplint.py вот такой модифицированный скрипт], не требующий указания опций, и принимающий в качестве параметра просто проверяемый файл.

== Формула оценок ==
У нас будет 8 регулярных домашних контестов, 4 контрольных и экзамен.

При этом контрольная будет весить как две домашки, а экзамен - как четыре домашки.

Весь курс будет весить как 20 домашек. То есть, каждая домашка будет весить 0.05, контрольная - 0.1, а экзамен - 0.2.

Если сложить вместе все домашки и контрольные и считать, что оценка за элементы контроля выставляется по десятибалльной шкале, то будет такая формула оценки за III модуль:
Round(0.4 * домашки + 0.4 * контрольные + 0.2 * экзамен).

Так как курс "продолжается" с I модуля, то итоговая оценка за весь курс будет равна Round(1/3 * первый модуль + 2/3 * третий модуль).

Все округления - математические.

== Используемое ПО ==
На лекциях мы будем работать в Linux, использовать текстовый редактор [https://en.wikipedia.org/wiki/Vim_%28text_editor%29 Vim] и компиляторы [https://gcc.gnu.org/ g++] и [http://clang.llvm.org/ clang]. В контесте мы используем компилятор g++-8. Вы можете использовать любую среду разработки и любой компилятор.

==Курсы на Курсере от разработчиков Яндекса==
[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-white Основы разработки на C++: белый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-yellow Основы разработки на C++: жёлтый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-red Основы разработки на C++: красный пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-brown Основы разработки на C++: коричневый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-black Основы разработки на C++: чёрный пояс]

Видеолекции курса можно посмотреть бесплатно.

== Полезные ссылки ==
[http://en.cppreference.com/w/ cppreference.com] - полезный сайт-справочник по C++

[http://www.cplusplus.com/doc/tutorial/ С++ tutorial] - классический tutorial по C++ (немного устарел)

[http://isocpp.github.io/CppCoreGuidelines/CppCoreGuidelines.html C++ Core Guidelines] - рекомендации по C++ от Бьярна Страуструпа и Герба Саттера

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLyL8Xg6aR2dkvNUVESNq88INLYo4nm5Dn некоторые видеолекции по C++ прошлого учебного года]

Основы и методология программирования на ПМИ 2020/2021 (основной поток) 3 модуль

2021-03-09T07:57:31Z

Pokld:

== Основы и методология программирования (C++), основной поток, 2020/2021, III модуль ==

[http://wiki.cs.hse.ru/Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток) Страница I модуля].

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/132843899 А. И. Зобнин]

'''Лекции:''' вторник и четверг, 11:10. Лекции проходят онлайн. 

Телеграм-канал для объявлений: https://t.me/joinchat/WCcO-u6O5uBli0ON

Телеграм-группа для вопросов и обсуждений: https://t.me/joinchat/GGD7Q_iiHS9LQlfg

== Краткая программа курса ==
1. Типы данных и переменные. Операторы. Контейнеры string/vector. Функции. 
2. Структуры. Классы std::pair и std::tuple. Ссылки. Указатели. Константность. Передача параметров в функции. 
3. Контейнеры стандартной библиотеки (array, deque, list, map, set, unordered_map, unordered_set). 
4. Шаблонные функции. Алгоритмы стандартной библиотеки. 
5. Жизненный цикл объектов. Static/dynamic storage duration. Move-семантика. 
6. Классы. Шаблоны классов. Обработка исключений. 
7. Наследование и полиморфизм. Фабрики объектов. Класс std::variant. 
8. Идиома RAII. Умные указатели. 
9. Работа с байтами и памятью. 
10. Сборка сложных проектов (заголовочные файлы, единицы трансляции, компоновщик, CMake). 
11. Реализация стандартных контейнеров.

== Конспекты лекций ==
Будут появляться [https://gist.github.com/alzobnin/48ed6a7a67365f6f7ab9611a2f600e78 тут]. 
Видеозаписи лекций и некоторых семинаров выкладываются [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0qFizhqAs8tDeFKuWS0HvjR тут].

== Регулярные домашние контесты ==
Мы напишем 8 домашних контестов. Вот [https://gist.github.com/alzobnin/d70b26ecb3476d8c1a4daf3914fc35e1#file-rules-md правила начисления баллов и проверки контестов]. 

В контестах используется компилятор g++-8 с опциями -Wall -Wextra -Werror -O3 --std=c++17 -g -fsanitize=address. 

1. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24031/problems/ Контест №1] 
2. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24032/problems/ Контест №2] 
3. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24033/problems/ Контест №3] 
4. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24034/problems/ Контест №4] 
5. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24035/problems/ Контест №5] 
6. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24036/problems/ Контест №6] 

== Контрольные работы ==
Мы напишем 4 контрольных контеста с асинхронным прокторингом. Ознакомьтесь с [http://wiki.cs.hse.ru/КР_1_ОиМП-3_2021# инструкцией по проведению работ]! 
Контрольные работы будут проводиться вместо лекций в заранее объявленное время.

1. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24604/ Контрольная работа №1] состоялась 28 января. [https://gist.github.com/alzobnin/70f6250c260687cbd7eb4cfa8c4822f7 Разбор задач]. 
2. [https://official.contest.yandex.ru/contest/25074/ Контрольная работа №2] состоялась 16 февраля. 
3. [https://official.contest.yandex.ru/contest/25696/ Контрольная работа №3] состоится 9 марта. 

6 марта в 14:40 состоялась КР1/КР2 для студентов, пропустивших КР1 или КР2 по уважительной причине.
Зарегистрируйтесь, пожалуйста, в [https://forms.gle/JY1hkU1yPEc8q8r66 этой форме].
Переписывание будет осуществляться по тем же [http://wiki.cs.hse.ru/КР_1_ОиМП-3_2021# правилам], что и обычная КР. 

== Экзамен ==
В конце курса пройдёт теоретический экзамен в виде теста.

== Требования к оформлению кода программ ==
Вот наш [https://gist.github.com/alzobnin/c09430499ef0d881d3d59534984750f4#file-cpp_style_guide-md style guide].
Мы используем [https://github.com/cpplint/cpplint cpplint] для проверки некоторых требований. В контестах мы запускаем [https://github.com/alzobnin/hse-cs-prog/blob/master/cpplint.py вот такой модифицированный скрипт], не требующий указания опций, и принимающий в качестве параметра просто проверяемый файл.

== Формула оценок ==
У нас будет 8 регулярных домашних контестов, 4 контрольных и экзамен.

При этом контрольная будет весить как две домашки, а экзамен - как четыре домашки.

Весь курс будет весить как 20 домашек. То есть, каждая домашка будет весить 0.05, контрольная - 0.1, а экзамен - 0.2.

Если сложить вместе все домашки и контрольные и считать, что оценка за элементы контроля выставляется по десятибалльной шкале, то будет такая формула оценки за III модуль:
Round(0.4 * домашки + 0.4 * контрольные + 0.2 * экзамен).

Так как курс "продолжается" с I модуля, то итоговая оценка за весь курс будет равна Round(1/3 * первый модуль + 2/3 * третий модуль).

Все округления - математические.

== Используемое ПО ==
На лекциях мы будем работать в Linux, использовать текстовый редактор [https://en.wikipedia.org/wiki/Vim_%28text_editor%29 Vim] и компиляторы [https://gcc.gnu.org/ g++] и [http://clang.llvm.org/ clang]. В контесте мы используем компилятор g++-8. Вы можете использовать любую среду разработки и любой компилятор.

==Курсы на Курсере от разработчиков Яндекса==
[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-white Основы разработки на C++: белый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-yellow Основы разработки на C++: жёлтый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-red Основы разработки на C++: красный пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-brown Основы разработки на C++: коричневый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-black Основы разработки на C++: чёрный пояс]

Видеолекции курса можно посмотреть бесплатно.

== Полезные ссылки ==
[http://en.cppreference.com/w/ cppreference.com] - полезный сайт-справочник по C++

[http://www.cplusplus.com/doc/tutorial/ С++ tutorial] - классический tutorial по C++ (немного устарел)

[http://isocpp.github.io/CppCoreGuidelines/CppCoreGuidelines.html C++ Core Guidelines] - рекомендации по C++ от Бьярна Страуструпа и Герба Саттера

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLyL8Xg6aR2dkvNUVESNq88INLYo4nm5Dn некоторые видеолекции по C++ прошлого учебного года]

Wiki - Факультет компьютерных наук:Wiki ФКН

2021-03-06T13:47:34Z

Pokld:

__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]]

[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) ]]

||
'''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
|-
|}

=== 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)]]

Основы и методология программирования на ПМИ 2020/2021 (основной поток) 3 модуль

2021-03-02T06:28:51Z

Pokld: hot fix

== Основы и методология программирования (C++), основной поток, 2020/2021, III модуль ==

[http://wiki.cs.hse.ru/Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток) Страница I модуля].

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/132843899 А. И. Зобнин]

'''Лекции:''' вторник и четверг, 11:10. Лекции проходят онлайн. 

Телеграм-канал для объявлений: https://t.me/joinchat/WCcO-u6O5uBli0ON

Телеграм-группа для вопросов и обсуждений: https://t.me/joinchat/GGD7Q_iiHS9LQlfg

== Краткая программа курса ==
1. Типы данных и переменные. Операторы. Контейнеры string/vector. Функции. 
2. Структуры. Классы std::pair и std::tuple. Ссылки. Указатели. Константность. Передача параметров в функции. 
3. Контейнеры стандартной библиотеки (array, deque, list, map, set, unordered_map, unordered_set). 
4. Шаблонные функции. Алгоритмы стандартной библиотеки. 
5. Жизненный цикл объектов. Static/dynamic storage duration. Move-семантика. 
6. Классы. Шаблоны классов. Обработка исключений. 
7. Наследование и полиморфизм. Фабрики объектов. Класс std::variant. 
8. Идиома RAII. Умные указатели. 
9. Работа с байтами и памятью. 
10. Сборка сложных проектов (заголовочные файлы, единицы трансляции, компоновщик, CMake). 
11. Реализация стандартных контейнеров.

== Конспекты лекций ==
Будут появляться [https://gist.github.com/alzobnin/48ed6a7a67365f6f7ab9611a2f600e78 тут]. 
Видеозаписи лекций и некоторых семинаров выкладываются [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0qFizhqAs8tDeFKuWS0HvjR тут].

== Регулярные домашние контесты ==
Мы напишем 8 домашних контестов. Вот [https://gist.github.com/alzobnin/d70b26ecb3476d8c1a4daf3914fc35e1#file-rules-md правила начисления баллов и проверки контестов]. 

В контестах используется компилятор g++-8 с опциями -Wall -Wextra -Werror -O3 --std=c++17 -g -fsanitize=address. 

1. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24031/problems/ Контест №1] 
2. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24032/problems/ Контест №2] 
3. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24033/problems/ Контест №3] 
4. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24034/problems/ Контест №4] 
5. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24035/problems/ Контест №5] 
6. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24036/problems/ Контест №6] 

== Контрольные работы ==
Мы напишем 4 контрольных контеста с асинхронным прокторингом. Ознакомьтесь с [http://wiki.cs.hse.ru/КР_1_ОиМП-3_2021# инструкцией по проведению работ]! 
Контрольные работы будут проводиться вместо лекций в заранее объявленное время.

1. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24604/ Контрольная работа №1] состоялась 28 января. [https://gist.github.com/alzobnin/70f6250c260687cbd7eb4cfa8c4822f7 Разбор задач]. 
2. [https://official.contest.yandex.ru/contest/25074/ Контрольная работа №2] состоялась 16 февраля. 

== Экзамен ==
В конце курса пройдёт теоретический экзамен в виде теста.

== Требования к оформлению кода программ ==
Вот наш [https://gist.github.com/alzobnin/c09430499ef0d881d3d59534984750f4#file-cpp_style_guide-md style guide].
Мы используем [https://github.com/cpplint/cpplint cpplint] для проверки некоторых требований. В контестах мы запускаем [https://github.com/alzobnin/hse-cs-prog/blob/master/cpplint.py вот такой модифицированный скрипт], не требующий указания опций, и принимающий в качестве параметра просто проверяемый файл.

== Формула оценок ==
У нас будет 8 регулярных домашних контестов, 4 контрольных и экзамен.

При этом контрольная будет весить как две домашки, а экзамен - как четыре домашки.

Весь курс будет весить как 20 домашек. То есть, каждая домашка будет весить 0.05, контрольная - 0.1, а экзамен - 0.2.

Если сложить вместе все домашки и контрольные и считать, что оценка за элементы контроля выставляется по десятибалльной шкале, то будет такая формула оценки за III модуль:
Round(0.4 * домашки + 0.4 * контрольные + 0.2 * экзамен).

Так как курс "продолжается" с I модуля, то итоговая оценка за весь курс будет равна Round(1/3 * первый модуль + 2/3 * третий модуль).

Все округления - математические.

== Используемое ПО ==
На лекциях мы будем работать в Linux, использовать текстовый редактор [https://en.wikipedia.org/wiki/Vim_%28text_editor%29 Vim] и компиляторы [https://gcc.gnu.org/ g++] и [http://clang.llvm.org/ clang]. В контесте мы используем компилятор g++-8. Вы можете использовать любую среду разработки и любой компилятор.

==Курсы на Курсере от разработчиков Яндекса==
[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-white Основы разработки на C++: белый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-yellow Основы разработки на C++: жёлтый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-red Основы разработки на C++: красный пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-brown Основы разработки на C++: коричневый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-black Основы разработки на C++: чёрный пояс]

Видеолекции курса можно посмотреть бесплатно.

== Полезные ссылки ==
[http://en.cppreference.com/w/ cppreference.com] - полезный сайт-справочник по C++

[http://www.cplusplus.com/doc/tutorial/ С++ tutorial] - классический tutorial по C++ (немного устарел)

[http://isocpp.github.io/CppCoreGuidelines/CppCoreGuidelines.html C++ Core Guidelines] - рекомендации по C++ от Бьярна Страуструпа и Герба Саттера

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLyL8Xg6aR2dkvNUVESNq88INLYo4nm5Dn некоторые видеолекции по C++ прошлого учебного года]

Основы и методология программирования на ПМИ 2020/2021 (основной поток) 3 модуль

2021-03-02T06:24:10Z

Pokld: /* Регулярные домашние контесты */

== Основы и методология программирования (C++), основной поток, 2020/2021, III модуль ==

[http://wiki.cs.hse.ru/Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток) Страница I модуля].

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/132843899 А. И. Зобнин]

'''Лекции:''' вторник и четверг, 11:10. Лекции проходят онлайн. 

Телеграм-канал для объявлений: https://t.me/joinchat/WCcO-u6O5uBli0ON

Телеграм-группа для вопросов и обсуждений: https://t.me/joinchat/GGD7Q_iiHS9LQlfg

== Краткая программа курса ==
1. Типы данных и переменные. Операторы. Контейнеры string/vector. Функции. 
2. Структуры. Классы std::pair и std::tuple. Ссылки. Указатели. Константность. Передача параметров в функции. 
3. Контейнеры стандартной библиотеки (array, deque, list, map, set, unordered_map, unordered_set). 
4. Шаблонные функции. Алгоритмы стандартной библиотеки. 
5. Жизненный цикл объектов. Static/dynamic storage duration. Move-семантика. 
6. Классы. Шаблоны классов. Обработка исключений. 
7. Наследование и полиморфизм. Фабрики объектов. Класс std::variant. 
8. Идиома RAII. Умные указатели. 
9. Работа с байтами и памятью. 
10. Сборка сложных проектов (заголовочные файлы, единицы трансляции, компоновщик, CMake). 
11. Реализация стандартных контейнеров.

== Конспекты лекций ==
Будут появляться [https://gist.github.com/alzobnin/48ed6a7a67365f6f7ab9611a2f600e78 тут]. 
Видеозаписи лекций и некоторых семинаров выкладываются [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0qFizhqAs8tDeFKuWS0HvjR тут].

== Регулярные домашние контесты ==
Мы напишем 8 домашних контестов. Вот [https://gist.github.com/alzobnin/d70b26ecb3476d8c1a4daf3914fc35e1#file-rules-md правила начисления баллов и проверки контестов]. 

В контестах используется компилятор g++-8 с опциями -Wall -Wextra -Werror -O3 --std=c++17 -g -fsanitize=address. 

1. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24031/problems/ Контест №1] 
2. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24032/problems/ Контест №2] 
3. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24033/problems/ Контест №3] 
4. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24034/problems/ Контест №4] 
5. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24035/problems/ Контест №5] 
5. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24036/problems/ Контест №6] 

== Контрольные работы ==
Мы напишем 4 контрольных контеста с асинхронным прокторингом. Ознакомьтесь с [http://wiki.cs.hse.ru/КР_1_ОиМП-3_2021# инструкцией по проведению работ]! 
Контрольные работы будут проводиться вместо лекций в заранее объявленное время.

1. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24604/ Контрольная работа №1] состоялась 28 января. [https://gist.github.com/alzobnin/70f6250c260687cbd7eb4cfa8c4822f7 Разбор задач]. 
2. [https://official.contest.yandex.ru/contest/25074/ Контрольная работа №2] состоялась 16 февраля. 

== Экзамен ==
В конце курса пройдёт теоретический экзамен в виде теста.

== Требования к оформлению кода программ ==
Вот наш [https://gist.github.com/alzobnin/c09430499ef0d881d3d59534984750f4#file-cpp_style_guide-md style guide].
Мы используем [https://github.com/cpplint/cpplint cpplint] для проверки некоторых требований. В контестах мы запускаем [https://github.com/alzobnin/hse-cs-prog/blob/master/cpplint.py вот такой модифицированный скрипт], не требующий указания опций, и принимающий в качестве параметра просто проверяемый файл.

== Формула оценок ==
У нас будет 8 регулярных домашних контестов, 4 контрольных и экзамен.

При этом контрольная будет весить как две домашки, а экзамен - как четыре домашки.

Весь курс будет весить как 20 домашек. То есть, каждая домашка будет весить 0.05, контрольная - 0.1, а экзамен - 0.2.

Если сложить вместе все домашки и контрольные и считать, что оценка за элементы контроля выставляется по десятибалльной шкале, то будет такая формула оценки за III модуль:
Round(0.4 * домашки + 0.4 * контрольные + 0.2 * экзамен).

Так как курс "продолжается" с I модуля, то итоговая оценка за весь курс будет равна Round(1/3 * первый модуль + 2/3 * третий модуль).

Все округления - математические.

== Используемое ПО ==
На лекциях мы будем работать в Linux, использовать текстовый редактор [https://en.wikipedia.org/wiki/Vim_%28text_editor%29 Vim] и компиляторы [https://gcc.gnu.org/ g++] и [http://clang.llvm.org/ clang]. В контесте мы используем компилятор g++-8. Вы можете использовать любую среду разработки и любой компилятор.

==Курсы на Курсере от разработчиков Яндекса==
[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-white Основы разработки на C++: белый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-yellow Основы разработки на C++: жёлтый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-red Основы разработки на C++: красный пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-brown Основы разработки на C++: коричневый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-black Основы разработки на C++: чёрный пояс]

Видеолекции курса можно посмотреть бесплатно.

== Полезные ссылки ==
[http://en.cppreference.com/w/ cppreference.com] - полезный сайт-справочник по C++

[http://www.cplusplus.com/doc/tutorial/ С++ tutorial] - классический tutorial по C++ (немного устарел)

[http://isocpp.github.io/CppCoreGuidelines/CppCoreGuidelines.html C++ Core Guidelines] - рекомендации по C++ от Бьярна Страуструпа и Герба Саттера

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLyL8Xg6aR2dkvNUVESNq88INLYo4nm5Dn некоторые видеолекции по C++ прошлого учебного года]

Основы и методология программирования на ПМИ 2020/2021 (основной поток) 3 модуль

2021-02-25T08:39:41Z

Pokld: /* Контрольные работы */

== Основы и методология программирования (C++), основной поток, 2020/2021, III модуль ==

[http://wiki.cs.hse.ru/Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2020/2021_(основной_поток) Страница I модуля].

'''Лектор:''' [https://www.hse.ru/org/persons/132843899 А. И. Зобнин]

'''Лекции:''' вторник и четверг, 11:10. Лекции проходят онлайн. 

Телеграм-канал для объявлений: https://t.me/joinchat/WCcO-u6O5uBli0ON

Телеграм-группа для вопросов и обсуждений: https://t.me/joinchat/GGD7Q_iiHS9LQlfg

== Краткая программа курса ==
1. Типы данных и переменные. Операторы. Контейнеры string/vector. Функции. 
2. Структуры. Классы std::pair и std::tuple. Ссылки. Указатели. Константность. Передача параметров в функции. 
3. Контейнеры стандартной библиотеки (array, deque, list, map, set, unordered_map, unordered_set). 
4. Шаблонные функции. Алгоритмы стандартной библиотеки. 
5. Жизненный цикл объектов. Static/dynamic storage duration. Move-семантика. 
6. Классы. Шаблоны классов. Обработка исключений. 
7. Наследование и полиморфизм. Фабрики объектов. Класс std::variant. 
8. Идиома RAII. Умные указатели. 
9. Работа с байтами и памятью. 
10. Сборка сложных проектов (заголовочные файлы, единицы трансляции, компоновщик, CMake). 
11. Реализация стандартных контейнеров.

== Конспекты лекций ==
Будут появляться [https://gist.github.com/alzobnin/48ed6a7a67365f6f7ab9611a2f600e78 тут]. 
Видеозаписи лекций и некоторых семинаров выкладываются [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0qFizhqAs8tDeFKuWS0HvjR тут].

== Регулярные домашние контесты ==
Мы напишем 8 домашних контестов. Вот [https://gist.github.com/alzobnin/d70b26ecb3476d8c1a4daf3914fc35e1#file-rules-md правила начисления баллов и проверки контестов]. 

В контестах используется компилятор g++-8 с опциями -Wall -Wextra -Werror -O3 --std=c++17 -g -fsanitize=address. 

1. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24031/problems/ Контест №1] 
2. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24032/problems/ Контест №2] 
3. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24033/problems/ Контест №3] 
4. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24034/problems/ Контест №4] 
5. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24035/problems/ Контест №5] 

== Контрольные работы ==
Мы напишем 4 контрольных контеста с асинхронным прокторингом. Ознакомьтесь с [http://wiki.cs.hse.ru/КР_1_ОиМП-3_2021# инструкцией по проведению работ]! 
Контрольные работы будут проводиться вместо лекций в заранее объявленное время.

1. [https://official.contest.yandex.ru/contest/24604/ Контрольная работа №1] состоялась 28 января. [https://gist.github.com/alzobnin/70f6250c260687cbd7eb4cfa8c4822f7 Разбор задач]. 
2. [https://official.contest.yandex.ru/contest/25074/ Контрольная работа №2] состоялась 16 февраля. 

== Экзамен ==
В конце курса пройдёт теоретический экзамен в виде теста.

== Требования к оформлению кода программ ==
Вот наш [https://gist.github.com/alzobnin/c09430499ef0d881d3d59534984750f4#file-cpp_style_guide-md style guide].
Мы используем [https://github.com/cpplint/cpplint cpplint] для проверки некоторых требований. В контестах мы запускаем [https://github.com/alzobnin/hse-cs-prog/blob/master/cpplint.py вот такой модифицированный скрипт], не требующий указания опций, и принимающий в качестве параметра просто проверяемый файл.

== Формула оценок ==
У нас будет 8 регулярных домашних контестов, 4 контрольных и экзамен.

При этом контрольная будет весить как две домашки, а экзамен - как четыре домашки.

Весь курс будет весить как 20 домашек. То есть, каждая домашка будет весить 0.05, контрольная - 0.1, а экзамен - 0.2.

Если сложить вместе все домашки и контрольные и считать, что оценка за элементы контроля выставляется по десятибалльной шкале, то будет такая формула оценки за III модуль:
Round(0.4 * домашки + 0.4 * контрольные + 0.2 * экзамен).

Так как курс "продолжается" с I модуля, то итоговая оценка за весь курс будет равна Round(1/3 * первый модуль + 2/3 * третий модуль).

Все округления - математические.

== Используемое ПО ==
На лекциях мы будем работать в Linux, использовать текстовый редактор [https://en.wikipedia.org/wiki/Vim_%28text_editor%29 Vim] и компиляторы [https://gcc.gnu.org/ g++] и [http://clang.llvm.org/ clang]. В контесте мы используем компилятор g++-8. Вы можете использовать любую среду разработки и любой компилятор.

==Курсы на Курсере от разработчиков Яндекса==
[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-white Основы разработки на C++: белый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-yellow Основы разработки на C++: жёлтый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-red Основы разработки на C++: красный пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-brown Основы разработки на C++: коричневый пояс]

[https://www.coursera.org/learn/c-plus-plus-black Основы разработки на C++: чёрный пояс]

Видеолекции курса можно посмотреть бесплатно.

== Полезные ссылки ==
[http://en.cppreference.com/w/ cppreference.com] - полезный сайт-справочник по C++

[http://www.cplusplus.com/doc/tutorial/ С++ tutorial] - классический tutorial по C++ (немного устарел)

[http://isocpp.github.io/CppCoreGuidelines/CppCoreGuidelines.html C++ Core Guidelines] - рекомендации по C++ от Бьярна Страуструпа и Герба Саттера

[https://www.youtube.com/playlist?list=PLyL8Xg6aR2dkvNUVESNq88INLYo4nm5Dn некоторые видеолекции по C++ прошлого учебного года]

Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS)

2021-02-17T12:16:52Z

Pokld: /* Домашние задания */

[[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]

=== Расписание занятий ===
Занятия проводятся по '''субботам''' 

'''Общая ссылка для всех лекций и семинаров:''' https://zoom.us/j/92914699718 
 
'''''9:30''''' - лекция на английском 
'''''11:10''''' - лекция на русском (запись) 
'''''13:00''''' - семинар на русском (запись) 
'''''14:40''''' - семинар на английском 
'''''16:20''''' - семинар на русском 
'''''18:10''''' - семинар на английском 
 

При посещении лекции и семинара в Zoom просим студентов '''сделать Rename''' и подписаться в формате «Префикс_Фамилия Имя», указав один из префиксов (БИ, МИЭФ, ПАД, ПМИ, ФЭН, БЭК). Например, «БИ_Иванов Алексей»

=== О курсе ===
Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/375283606 Анализ данных в бизнесе] в 2020/2021 учебном году на потоке образовательных программ : .
*[https://cs.hse.ru/ami "Прикладная Математика и Информатика"] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ
*[https://www.hse.ru/ba/data/about "Прикладной анализ данных"] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ
*[https://www.hse.ru/ba/icef/ "Международный институт экономики и финансов"] Международный институт экономики и финансов НИУ ВШЭ
*[https://www.hse.ru/ba/bi/ "Бизнес-информатика"] Высшая школа бизнеса НИУ ВШЭ

дополнительные ссылки:
*[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]
*[https://www.hse.ru/edu/courses/375283606 Карточка курса и программа]
*[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]

*'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2020/2021 год]'''

== Программа курса==

'''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:
* Клиентская и текстовая аналитика;
* Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;
* Основы управления рисками.

Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля.
В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS.

'''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.

Студенты будут разделены на группы по 2-7 человек и каждой группе будет дана практическая задача.
Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.

== Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==

Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.

'''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.

''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''

'''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:
*сертификат о прохождении академической программы SAS
*электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий

Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:
*по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&ctry=RU ссылка на курс]
*по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&ctry=RU ссылка на курс]

Также желающие студенты, готовые потратить дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].

== Лекции ==

'''суббота '''
{| class="wikitable"
''' ПАД и МИЭФ - 09:30 - 10:50; 
'''ПМИ, БЭК и БИ - 11:10 - 12:30 ''' 
 
'''ссылка на подключение к лекции''' - https://zoom.us/j/92914699718
|-
! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Презентация!! Запись
|-
| Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 16.01.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1GqOZwsEEZ2D1Ar3tvFIdx5RYyy-Ln8nM/view?usp=sharing Лекция №1] || [https://drive.google.com/file/d/1JWG3WdtlPKGD9A-VuP6iDMn4j-ETgKgg/view?usp=sharing Лекция №1]
|-
| Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 23.01.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1EC0IVmXEBavt_uylO04Zvg20ntLMgbO7/view?usp=drivesdk Лекция №2] || [https://drive.google.com/file/d/1yYSHwg4_FXiRAXziIn-tyqNb5NQ0jZve/view?usp=drivesdk Лекция №2]
|-
| Клиентская аналитика || Текстовый анализ данных || 30.01.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1l15XEsGQEwhIzcak1kXsvxN6vRFvTr9V/view?usp=sharing Лекция №3 - рус] [https://drive.google.com/file/d/14hvnV_hMqgcLTGuvLtwwFZJ7JShfpriF/view?usp=sharing Лекция №3 - Eng] || [https://drive.google.com/file/d/1mUV5b9kpF1uWDTwLe515Hh2xcryEjSF2/view?usp=sharing Лекция №3 - рус] [https://drive.google.com/file/d/1VwP4hZWabY5FNx4VJLDT1W0ouBLhQ5ZU/view?usp=sharing Лекция №3 - Eng]
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле. Прогнозирование спроса || 06.02.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1GD-MMh_0J8g9TD3CTwmqWWwClxR9tuq1/view?usp=sharing Лекция №4 - рус] || [https://drive.google.com/file/d/1JDoo03eeIbxgmAm7glzYVa_tNqg98Lr9/view?usp=sharing Лекция №4]
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Описательная аналитика в Ритейл: кластеризация магазинов, сегментация товаров, восстановление спроса || 13.02.2021 ||[https://drive.google.com/file/d/1EO7NUI6Mm_1xYdI6LaKX2h_pwBMBkIIT/view?usp=sharing Лекция №5] ||

|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации запасов товаров в ритейл-сети, оптимизация цен, оптимизация ассортимента|| 20.02.2021 || ||

|-
| Основы оценки рисков || Введение в кредитные риски || 27.02.2021 || ||
|-
| Основы оценки рисков || Введение в рыночные риски || 06.03.2021 || ||
|-
| Основы оценки рисков || Валидация моделей || 13.03.2021 || ||
|-
| ModelOps (опционально) || Операционализация моделей машинного обучения || 20.03.2021 в '''11.10''' || ||
|}

== Семинары ==

'''суббота
'''Группа ПМИ 1 - 13:00, Группа ПМИ 2, БЭК - 16:20, 
'''Группа ПАД 1 - 14:40, Группа ПАД 2 и МИЭФ - 18:10 
'''Группа БИ просматривает записи семинаров (запись будет направляться отдельно) ''' 
 
'''ссылка на подключение к семинару''' - https://zoom.us/j/92914699718
{| class="wikitable"
|-
! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Презентация !! Запись
|-
| Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 16.01.2021 || || [https://drive.google.com/file/d/1mLZw3Wgw07zJrqIakOoxTDVs6QfFMNvL/view?usp=sharing Семинар №1]
|-
| Клиентская аналитика
|| Методология исследования данных ||23.01.2021 || || [https://drive.google.com/file/d/1lA7KIOd_JkNIzNWMmpVyq6yrOB354jhy/view?usp=drivesdk Семинар №2]
|-
| Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 30.01.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1IZpyRI9ZEZM9BCtEZLSB9yMqBLO_PouM/view?usp=sharing Семинар №3] || [https://drive.google.com/file/d/1e7IMZYEtmuZxvBd7Z2EHM8THkZvEgfVJ/view?usp=sharing Семинар №3]
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 06.02.2021 ||[https://drive.google.com/file/d/1JYsICO0BoplPN8gHPTItV2cy2xM7IA04/view?usp=sharing Семинар №4] ||[https://drive.google.com/file/d/1rOmpEKM_xz2-0GMtjxFIZ2iKi9IoGwCR/view?usp=sharing Семинар №4]
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация запасов в сети || 13.02.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1d11uLIGrg5z65FCshPHvb1JCeqn7fHuh/view?usp=sharing Семинар №5] ||

|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров. Кластеризации магазинов || 20.02.2021 || ||
|-
| Основы оценки рисков || Практическое занятие по кредитным рискам || 27.02.2021 || ||

|-
| Основы оценки рисков || Практическое занятие по рыночным рискам || 06.03.2021 || ||
|-
| Основы оценки рисков || Практическое занятие по валидации моделей || 13.03.2021 || ||
|-
| ModelOps (опционально) || Знакомство с SAS Model Manager || 20.03.2021 в '''13:00''' || ||
|}

== Отчётность по курсу и критерии оценки ==

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* 3 практических домашних задания
* Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов
* Командный проект ( только для 3 курса )

'''Критерии оценки знаний, навыков'''

*Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно.

Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления.

Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.

*Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале.

*Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.

'''Порядок формирования оценок по дисциплине'''

Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''.

Итоговая оценка для студентов ''4 курса'' '''O_итог''' рассчитывается по формуле

'''O_итог = 0.225 * O_1 + 0.225 * O_2 + 0.225 * O_3 + 0.325 * O_экз, 10'''

Итоговая оценка для студентов ''3 курса'' в первом модуле '''O_мод''' рассчитывается по формуле

'''O_мод = 0.1 * O_1 + 0.1 * O_2 + 0.1 * O_3 + 0.2 * O_экз'''

Оценка за проект во втором модуле '''O_пр''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта.

Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = O_мод + 0.5 * O_пр'''

Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое.

Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.

== Домашние задания ==

'''Домашнее задание №1'''

Задание состоит из 2 частей:

1. Исследование данных и обработка данных для проведения последующей сегментации;

2. Составить профили клиентов на основе проведенных сегментаций (использовать минимум 2 метода сегментации).

Подробное описание Домашнего задания №1 с примерами и результатами [https://drive.google.com/file/d/16WFqo1xfPvnlGLwyorWFGdiL2ZM8xp8D/view?usp=sharing читай в приложенном файле]

Каждый студент выбирает вариант, который указан напротив его ФИО в списке
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jlY6dqZmYKZq65e_pcbHFoNIL31KK6Gd_xoiP9IteMY/edit?usp=sharing по ссылке]

Варианты и описание данных представлены [https://drive.google.com/open?id=1jxwwFMEHVh91ZKx5_PqnMSUlsICytIbI в папке по ссылке]

Для того, чтобы получить оценку, требуется:

1. Прислать архив с файлами, где производились все расчеты и сопроводительное письмо с выводами и комментариями по
каждой части:

* Расчеты могут производиться через код (python/sas/sql), сводные таблицы и формулы в excel или проект SAS Viya;
* Все выводы необходимо подтверждать визуально интерпретируемыми графикамии данными.

2. Архив (.zip) с файлами требуется отправить на почту Natalia.Titova@sas.com с темой «ФКН ВШЭ»

3. Название файла требуется отправлять по шаблону <Имя>_<Фамилия>_<номер группы>_hw1.zip.

Пример, Alexander_Sharipov_156_hw1

'''Оценка за домашнее задание №1''' выставляется по 10-балльной шкале, где:

«8-10» — задание решено полностью, выполнены все 2 части домашней работы:
* проведен анализ данных, предоставлен рабочий код и таблицы по исследованию данных;
* построены сегментации 2-мя методами;
* предоставлены понятные выводы с подтверждёнными данными (таблицы, графики);

«6-7» —задание решено неполностью или с недочётами:
* проведен анализ данных, предоставленрабочий код и таблицы по исследованию данных;
* построена сегментация хотя бы одним методом;
* предоставлены понятные выводы с подтверждёнными данными (таблицы, графики);

«4-5» —задание решено с существенными недочетами,
* проведен анализ данных, предоставлен рабочий код и таблицы по исследованию данных;
* выявлены верхнеуровневые зависимости и закономерности по клиентам без построения модели сегментации;

«0-3» — задание не решено или решено неверно.

Срок сдачи – 2 недели (17 февраля 2021 23:59).

== Командный проект для 3 курса ==

'''Выбор темы для командного проекта по курсу "Анализ данных в бизнесе" '''

Студенты делятся на группы по 3 человека. Внутри группы должен быть определен капитан команды (Руководитель группы). Руководитель группы является ответственным лицом от лица группы.

Руководитель группы отвечает за выполнение и результат следующих основных функций:
* отправка заявки на тему проекта и согласование темы проекта от лица всей группы с преподавателями;
* предоставление информации куратору о текущем статусе проекта: учет, распределение и контроль выполнения задания по проекту;
* отправка отчетов, презентаций, технической документации по выполненными работам группы в электронном виде.

Описания тем проектов: [https://docs.google.com/document/d/1NN9Pva4OJwZBpIR6n2Oqf4ILTvfjMrsv11sQM19behM/edit#heading=h.e45y7bybvwox ссылка на файл]

Ссылка на форму подачи заявки на тему: [https://docs.google.com/forms/d/1PmCOJsLsPo_RTjnmKrnzRspM6FnZI_SRCxdqslEW8KE/edit ссылка на файл]

'''Сроки выбора тем:'''

'''До 31 марта группа должна выбрать две темы из указанного списка''', указав первый и второй приоритет для этих тем.

'''С 1 по 7 апреля - каждой группе, которая подала заявку на проект через указанную форму, будет назначена тема проекта и куратор.''' При назначении тем будут учитываться приоритеты указанные студентами, а также средний балл студентов в группе по первому модулю курса. На одну тему назначается не более 2-ух групп студентов.

При возникновении вопросов пишите в Telegram Титовой Наталии.

Итогом каждого проекта должна быть презентация результатов проекта на 10 минут.

Защита проекта будет в начале июня.
Оценка за проект во втором модуле выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта.

== Задать вопрос по курсу ==
'''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту kafedraSAS.HSE@gmail.com, а также в телеграм чат или методисту кафедры Лобок Татьяне (@tatianalobok) tlobok@hse.ru.

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/S5rtWXWI7-jw8fYV

Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/S3PZRVqXeZeAB2cY

''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''
Преподаватели в чате бывают, но не всегда.
По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ/ПАД ФКН ВШЭ/МИЭФ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.

Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.
По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.

== Материалы по курсу ==
'''Документы и программа курса'''
''Внимание: файлы обновляются!''

*Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке].

*Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].

*'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Инструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''

*[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''

== Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==

'''Полезные материалы'''

*[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]
*[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]

'''Полезная литература'''

''К разделу 1:''
*[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]
*[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]

*[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&Company (2000) How to write a business plan.]
*[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]
*[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]
*К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.
*[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]
*[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]
*[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]

*[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]
*[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]

''К разделу 2:''

* Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».
* Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]

''К разделу 3:''

* Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.

''К разделу 4:''

* Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.

== Контакты ==

[[Файл:Титова Наталья Николаевна.jpg|микро|70px|безрамки|слева]] '''Титова Наталия Николаевна''' - старший преподаватель
Natalia.Titova@sas.com

[[Файл:Лобок Татьяна Сергеевна.jpg|микро|70px|безрамки|слева]] '''Лобок Татьяна Сергеевна''' - менеджер базовой кафедры SAS
tlobok@hse.ru

[[Файл:Колос Екатерина Геннадьевна.jpg|микро|70px|безрамки|слева]] '''Колос Екатерина Геннадьевна''' - администратор сервера SAS
Ekaterina.Kolos@sas.com

Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS)

2021-02-11T10:06:37Z

Pokld: hotfix

[[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]

=== Расписание занятий ===
Занятия проводятся по '''субботам''' 

'''Общая ссылка для всех лекций и семинаров:''' https://zoom.us/j/92914699718 
 
'''''9:30''''' - лекция на английском 
'''''11:10''''' - лекция на русском (запись) 
'''''13:00''''' - семинар на русском (запись) 
'''''14:40''''' - семинар на английском 
'''''16:20''''' - семинар на русском 
'''''18:10''''' - семинар на английском 
 

При посещении лекции и семинара в Zoom просим студентов '''сделать Rename''' и подписаться в формате «Префикс_Фамилия Имя», указав один из префиксов (БИ, МИЭФ, ПАД, ПМИ, ФЭН, БЭК). Например, «БИ_Иванов Алексей»

=== О курсе ===
Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/375283606 Анализ данных в бизнесе] в 2020/2021 учебном году на потоке образовательных программ : .
*[https://cs.hse.ru/ami "Прикладная Математика и Информатика"] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ
*[https://www.hse.ru/ba/data/about "Прикладной анализ данных"] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ
*[https://www.hse.ru/ba/icef/ "Международный институт экономики и финансов"] Международный институт экономики и финансов НИУ ВШЭ
*[https://www.hse.ru/ba/bi/ "Бизнес-информатика"] Высшая школа бизнеса НИУ ВШЭ

дополнительные ссылки:
*[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]
*[https://www.hse.ru/edu/courses/375283606 Карточка курса и программа]
*[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]

*'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2020/2021 год]'''

== Программа курса==

'''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:
* Клиентская и текстовая аналитика;
* Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;
* Основы управления рисками.

Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля.
В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS.

'''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.

Студенты будут разделены на группы по 2-7 человек и каждой группе будет дана практическая задача.
Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.

== Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==

Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.

'''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.

''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''

'''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:
*сертификат о прохождении академической программы SAS
*электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий

Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:
*по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&ctry=RU ссылка на курс]
*по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&ctry=RU ссылка на курс]

Также желающие студенты, готовые потратить дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].

== Лекции ==

'''суббота '''
{| class="wikitable"
''' ПАД и МИЭФ - 09:30 - 10:50; 
'''ПМИ, БЭК и БИ - 11:10 - 12:30 ''' 
 
'''ссылка на подключение к лекции''' - https://zoom.us/j/92914699718
|-
! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Презентация!! Запись
|-
| Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 16.01.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1GqOZwsEEZ2D1Ar3tvFIdx5RYyy-Ln8nM/view?usp=sharing Лекция №1] || [https://drive.google.com/file/d/1JWG3WdtlPKGD9A-VuP6iDMn4j-ETgKgg/view?usp=sharing Лекция №1]
|-
| Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 23.01.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1EC0IVmXEBavt_uylO04Zvg20ntLMgbO7/view?usp=drivesdk Лекция №2] || [https://drive.google.com/file/d/1yYSHwg4_FXiRAXziIn-tyqNb5NQ0jZve/view?usp=drivesdk Лекция №2]
|-
| Клиентская аналитика || Текстовый анализ данных || 30.01.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1l15XEsGQEwhIzcak1kXsvxN6vRFvTr9V/view?usp=sharing Лекция №3 - рус] [https://drive.google.com/file/d/14hvnV_hMqgcLTGuvLtwwFZJ7JShfpriF/view?usp=sharing Лекция №3 - Eng] || [https://drive.google.com/file/d/1mUV5b9kpF1uWDTwLe515Hh2xcryEjSF2/view?usp=sharing Лекция №3 - рус] [https://drive.google.com/file/d/1VwP4hZWabY5FNx4VJLDT1W0ouBLhQ5ZU/view?usp=sharing Лекция №3 - Eng]
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле. Прогнозирование спроса || 06.02.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1GD-MMh_0J8g9TD3CTwmqWWwClxR9tuq1/view?usp=sharing Лекция №4 - рус] || [https://drive.google.com/file/d/1JDoo03eeIbxgmAm7glzYVa_tNqg98Lr9/view?usp=sharing Лекция №4]
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Описательная аналитика в Ритейл: кластеризация магазинов, сегментация товаров, восстановление спроса || 13.02.2021 || ||

|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации запасов товаров в ритейл-сети, оптимизация цен, оптимизация ассортимента|| 20.02.2021 || ||

|-
| Основы оценки рисков || Введение в кредитные риски || 27.02.2021 || ||
|-
| Основы оценки рисков || Введение в рыночные риски || 06.03.2021 || ||
|-
| Основы оценки рисков || Валидация моделей || 13.03.2021 || ||
|-
| ModelOps (опционально) || Операционализация моделей машинного обучения || 20.03.2021 в '''11.10''' || ||
|}

== Семинары ==

'''суббота
'''Группа ПМИ 1 - 13:00, Группа ПМИ 2, БЭК - 16:20, 
'''Группа ПАД 1 - 14:40, Группа ПАД 2 и МИЭФ - 18:10 
'''Группа БИ просматривает записи семинаров (запись будет направляться отдельно) ''' 
 
'''ссылка на подключение к семинару''' - https://zoom.us/j/92914699718
{| class="wikitable"
|-
! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Презентация !! Запись
|-
| Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 16.01.2021 || || [https://drive.google.com/file/d/1mLZw3Wgw07zJrqIakOoxTDVs6QfFMNvL/view?usp=sharing Семинар №1]
|-
| Клиентская аналитика
|| Методология исследования данных ||23.01.2021 || || [https://drive.google.com/file/d/1lA7KIOd_JkNIzNWMmpVyq6yrOB354jhy/view?usp=drivesdk Семинар №2]
|-
| Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 30.01.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1IZpyRI9ZEZM9BCtEZLSB9yMqBLO_PouM/view?usp=sharing Семинар №3] || [https://drive.google.com/file/d/1e7IMZYEtmuZxvBd7Z2EHM8THkZvEgfVJ/view?usp=sharing Семинар №3]
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 06.02.2021 ||[https://drive.google.com/file/d/1JYsICO0BoplPN8gHPTItV2cy2xM7IA04/view?usp=sharing Семинар №4] ||[https://drive.google.com/file/d/1rOmpEKM_xz2-0GMtjxFIZ2iKi9IoGwCR/view?usp=sharing Семинар №4]
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация запасов в сети || 13.02.2021 || ||

|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров. Кластеризации магазинов || 20.02.2021 || ||
|-
| Основы оценки рисков || Практическое занятие по кредитным рискам || 27.02.2021 || ||

|-
| Основы оценки рисков || Практическое занятие по рыночным рискам || 06.03.2021 || ||
|-
| Основы оценки рисков || Практическое занятие по валидации моделей || 13.03.2021 || ||
|-
| ModelOps (опционально) || Знакомство с SAS Model Manager || 20.03.2021 в '''13:00''' || ||
|}

== Отчётность по курсу и критерии оценки ==

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* 3 практических домашних задания
* Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов
* Командный проект ( только для 3 курса )

'''Критерии оценки знаний, навыков'''

*Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно.

Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления.

Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.

*Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале.

*Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.

'''Порядок формирования оценок по дисциплине'''

Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''.

Итоговая оценка для студентов ''4 курса'' '''O_итог''' рассчитывается по формуле

'''O_итог = 0.225 * O_1 + 0.225 * O_2 + 0.225 * O_3 + 0.325 * O_экз, 10'''

Итоговая оценка для студентов ''3 курса'' в первом модуле '''O_мод''' рассчитывается по формуле

'''O_мод = 0.1 * O_1 + 0.1 * O_2 + 0.1 * O_3 + 0.2 * O_экз'''

Оценка за проект во втором модуле '''O_пр''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта.

Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = O_мод + 0.5 * O_пр'''

Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое.

Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.

== Домашние задания ==

'''Домашнее задание №1'''

Задание состоит из 2 частей:

1. Исследование данных и обработка данных для проведения последующей сегментации;

2. Составить профили клиентов на основе проведенных сегментаций (использовать минимум 2 метода сегментации).

Подробное описание Домашнего задания №1 с примерами и результатами [https://drive.google.com/file/d/16WFqo1xfPvnlGLwyorWFGdiL2ZM8xp8D/view?usp=sharing читай в приложенном файле]

Каждый студент выбирает вариант, который указан напротив его ФИО в списке
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jlY6dqZmYKZq65e_pcbHFoNIL31KK6Gd_xoiP9IteMY/edit?usp=sharing по ссылке]

Варианты и описание данных представлены [https://drive.google.com/open?id=1jxwwFMEHVh91ZKx5_PqnMSUlsICytIbI в папке по ссылке]

Для того, чтобы получить оценку, требуется:

1. Прислать архив с файлами, где производились все расчеты и сопроводительное письмо с выводами и комментариями по
каждой части:

* Расчеты могут производиться через код (python/sas/sql), сводные таблицы и формулы в excel или проект SAS Viya;
* Все выводы необходимо подтверждать визуально интерпретируемыми графикамии данными.

2. Архив (.zip) с файлами требуется отправить на почту Natalia.Titova@sas.com с темой «ФКН ВШЭ»

3. Название файла требуется отправлять по шаблону <Имя>_<Фамилия>_<номер группы>_hw1.zip.

Пример, Alexander_Sharipov_156_hw1

'''Оценка за домашнее задание №1''' выставляется по 10-балльной шкале, где:

«8-10» — задание решено полностью, выполнены все 2 части домашней работы:
* проведен анализ данных, предоставленрабочий код и таблицы по исследованиюданных;
* построены сегментации 2-мя методами;
* предоставлены понятные выводы с подтверждёнными данными (таблицы, графики);

«6-7» —задание решено неполностью или с недочётами:
* проведен анализ данных, предоставленрабочий код и таблицы по исследованиюданных;
* построена сегментация хотя бы одним методом;
* предоставлены понятные выводы с подтверждёнными данными (таблицы, графики);

«4-5» —задание решено с существенными недочетами,
* проведен анализ данных, предоставлен рабочий код и таблицы по исследованию данных;
* выявлены верхнеуровневые зависимости и закономерности по клиентам без построения модели сегментации;

«0-3» — задание не решено или решено неверно.

Срок сдачи – 2 недели (17 февраля 2021 23:59).

== Командный проект для 3 курса ==

'''Выбор темы для командного проекта по курсу "Анализ данных в бизнесе" '''

Студенты делятся на группы по 3 человека. Внутри группы должен быть определен капитан команды (Руководитель группы). Руководитель группы является ответственным лицом от лица группы.

Руководитель группы отвечает за выполнение и результат следующих основных функций:
* отправка заявки на тему проекта и согласование темы проекта от лица всей группы с преподавателями;
* предоставление информации куратору о текущем статусе проекта: учет, распределение и контроль выполнения задания по проекту;
* отправка отчетов, презентаций, технической документации по выполненными работам группы в электронном виде.

Описания тем проектов: [https://docs.google.com/document/d/1NN9Pva4OJwZBpIR6n2Oqf4ILTvfjMrsv11sQM19behM/edit#heading=h.e45y7bybvwox ссылка на файл]

Ссылка на форму подачи заявки на тему: [https://docs.google.com/forms/d/1PmCOJsLsPo_RTjnmKrnzRspM6FnZI_SRCxdqslEW8KE/edit ссылка на файл]

'''Сроки выбора тем:'''

'''До 31 марта группа должна выбрать две темы из указанного списка''', указав первый и второй приоритет для этих тем.

'''С 1 по 7 апреля - каждой группе, которая подала заявку на проект через указанную форму, будет назначена тема проекта и куратор.''' При назначении тем будут учитываться приоритеты указанные студентами, а также средний балл студентов в группе по первому модулю курса. На одну тему назначается не более 2-ух групп студентов.

При возникновении вопросов пишите в Telegram Титовой Наталии.

Итогом каждого проекта должна быть презентация результатов проекта на 10 минут.

Защита проекта будет в начале июня.
Оценка за проект во втором модуле выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта.

== Задать вопрос по курсу ==
'''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту kafedraSAS.HSE@gmail.com, а также в телеграм чат или методисту кафедры Лобок Татьяне (@tatianalobok) tlobok@hse.ru.

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/S5rtWXWI7-jw8fYV

Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/S3PZRVqXeZeAB2cY

''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''
Преподаватели в чате бывают, но не всегда.
По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ/ПАД ФКН ВШЭ/МИЭФ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.

Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.
По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.

== Материалы по курсу ==
'''Документы и программа курса'''
''Внимание: файлы обновляются!''

*Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке].

*Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].

*'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Инструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''

*[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''

== Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==

'''Полезные материалы'''

*[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]
*[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]

'''Полезная литература'''

''К разделу 1:''
*[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]
*[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]

*[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&Company (2000) How to write a business plan.]
*[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]
*[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]
*К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.
*[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]
*[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]
*[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]

*[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]
*[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]

''К разделу 2:''

* Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».
* Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]

''К разделу 3:''

* Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.

''К разделу 4:''

* Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.

== Контакты ==

[[Файл:Титова Наталья Николаевна.jpg|микро|70px|безрамки|слева]] '''Титова Наталия Николаевна''' - старший преподаватель
Natalia.Titova@sas.com

[[Файл:Лобок Татьяна Сергеевна.jpg|микро|70px|безрамки|слева]] '''Лобок Татьяна Сергеевна''' - менеджер базовой кафедры SAS
tlobok@hse.ru

[[Файл:Колос Екатерина Геннадьевна.jpg|микро|70px|безрамки|слева]] '''Колос Екатерина Геннадьевна''' - администратор сервера SAS
Ekaterina.Kolos@sas.com

Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS)

2021-02-07T15:00:52Z

Pokld: /* Домашние задания */

[[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]

=== Расписание занятий ===
Занятия проводятся по '''субботам''' 

'''Общая ссылка для всех лекций и семинаров:''' https://zoom.us/j/92914699718 
 
'''''9:30''''' - лекция на английском 
'''''11:10''''' - лекция на русском (запись) 
'''''13:00''''' - семинар на русском (запись) 
'''''14:40''''' - семинар на английском 
'''''16:20''''' - семинар на русском 
'''''18:10''''' - семинар на английском 
 

При посещении лекции и семинара в Zoom просим студентов '''сделать Rename''' и подписаться в формате «Префикс_Фамилия Имя», указав один из префиксов (БИ, МИЭФ, ПАД, ПМИ, ФЭН, БЭК). Например, «БИ_Иванов Алексей»

=== О курсе ===
Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/375283606 Анализ данных в бизнесе] в 2020/2021 учебном году на потоке образовательных программ : .
*[https://cs.hse.ru/ami "Прикладная Математика и Информатика"] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ
*[https://www.hse.ru/ba/data/about "Прикладной анализ данных"] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ
*[https://www.hse.ru/ba/icef/ "Международный институт экономики и финансов"] Международный институт экономики и финансов НИУ ВШЭ
*[https://www.hse.ru/ba/bi/ "Бизнес-информатика"] Высшая школа бизнеса НИУ ВШЭ

дополнительные ссылки:
*[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]
*[https://www.hse.ru/edu/courses/375283606 Карточка курса и программа]
*[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]

*'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2020/2021 год]'''

== Программа курса==

'''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:
* Клиентская и текстовая аналитика;
* Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;
* Основы управления рисками.

Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля.
В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS.

'''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.

Студенты будут разделены на группы по 2-7 человек и каждой группе будет дана практическая задача.
Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.

== Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==

Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.

'''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.

''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''

'''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:
*сертификат о прохождении академической программы SAS
*электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий

Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:
*по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&ctry=RU ссылка на курс]
*по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&ctry=RU ссылка на курс]

Также желающие студенты, готовые потратить дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].

== Лекции ==

'''суббота '''
{| class="wikitable"
''' ПАД и МИЭФ - 09:30 - 10:50; 
'''ПМИ, БЭК и БИ - 11:10 - 12:30 ''' 
 
'''ссылка на подключение к лекции''' - https://zoom.us/j/92914699718
|-
! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Презентация!! Запись
|-
| Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 16.01.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1GqOZwsEEZ2D1Ar3tvFIdx5RYyy-Ln8nM/view?usp=sharing Лекция №1] || [https://drive.google.com/file/d/1JWG3WdtlPKGD9A-VuP6iDMn4j-ETgKgg/view?usp=sharing Лекция №1]
|-
| Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 23.01.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1EC0IVmXEBavt_uylO04Zvg20ntLMgbO7/view?usp=drivesdk Лекция №2] || [https://drive.google.com/file/d/1yYSHwg4_FXiRAXziIn-tyqNb5NQ0jZve/view?usp=drivesdk Лекция №2]
|-
| Клиентская аналитика || Текстовый анализ данных || 30.01.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1l15XEsGQEwhIzcak1kXsvxN6vRFvTr9V/view?usp=sharing Лекция №3 - рус] [https://drive.google.com/file/d/14hvnV_hMqgcLTGuvLtwwFZJ7JShfpriF/view?usp=sharing Лекция №3 - Eng] ||
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле. Прогнозирование спроса || 06.02.2021 || ||
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Описательная аналитика в Ритейл: кластеризация магазинов, сегментация товаров, восстановление спроса || 13.02.2021 || ||

|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации запасов товаров в ритейл-сети, оптимизация цен, оптимизация ассортимента|| 20.02.2021 || ||

|-
| Основы оценки рисков || Введение в кредитные риски || 27.02.2021 || ||
|-
| Основы оценки рисков || Введение в рыночные риски || 06.03.2021 || ||
|-
| Основы оценки рисков || Валидация моделей || 13.03.2021 || ||
|-
| ModelOps (опционально) || Операционализация моделей машинного обучения || 20.03.2021 в '''11.10''' || ||
|}

== Семинары ==

'''суббота
'''Группа ПМИ 1 - 13:00, Группа ПМИ 2, БЭК - 16:20, 
'''Группа ПАД 1 - 14:40, Группа ПАД 2 и МИЭФ - 18:10 
'''Группа БИ просматривает записи семинаров (запись будет направляться отдельно) ''' 
 
'''ссылка на подключение к семинару''' - https://zoom.us/j/92914699718
{| class="wikitable"
|-
! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Презентация !! Запись
|-
| Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 16.01.2021 || || [https://drive.google.com/file/d/1mLZw3Wgw07zJrqIakOoxTDVs6QfFMNvL/view?usp=sharing Семинар №1]
|-
| Клиентская аналитика
|| Методология исследования данных ||23.01.2021 || || [https://drive.google.com/file/d/1lA7KIOd_JkNIzNWMmpVyq6yrOB354jhy/view?usp=drivesdk Семинар №2]
|-
| Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 30.01.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1IZpyRI9ZEZM9BCtEZLSB9yMqBLO_PouM/view?usp=sharing Семинар №3] ||
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 06.02.2021 || ||
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация запасов в сети || 13.02.2021 || ||

|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров. Кластеризации магазинов || 20.02.2021 || ||
|-
| Основы оценки рисков || Практическое занятие по кредитным рискам || 27.02.2021 || ||

|-
| Основы оценки рисков || Практическое занятие по рыночным рискам || 06.03.2021 || ||
|-
| Основы оценки рисков || Практическое занятие по валидации моделей || 13.03.2021 || ||
|-
| ModelOps (опционально) || Знакомство с SAS Model Manager || 20.03.2021 в '''13:00''' || ||
|}

== Отчётность по курсу и критерии оценки ==

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* 3 практических домашних задания
* Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов
* Командный проект ( только для 3 курса )

'''Критерии оценки знаний, навыков'''

*Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно.

Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления.

Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.

*Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале.

*Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.

'''Порядок формирования оценок по дисциплине'''

Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''.

Итоговая оценка для студентов ''4 курса'' '''O_итог''' рассчитывается по формуле

'''O_итог = 0.225 * O_1 + 0.225 * O_2 + 0.225 * O_3 + 0.325 * O_экз, 10'''

Итоговая оценка для студентов ''3 курса'' в первом модуле '''O_мод''' рассчитывается по формуле

'''O_мод = 0.1 * O_1 + 0.1 * O_2 + 0.1 * O_3 + 0.2 * O_экз'''

Оценка за проект во втором модуле '''O_пр''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта.

Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = O_мод + 0.5 * O_пр'''

Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое.

Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.

== Домашние задания ==

'''Домашнее задание №1'''

Задание состоит из 2 частей:

1. Исследование данных и обработка данных для проведения последующей сегментации;

2. Составить профили клиентов на основе проведенных сегментаций (использовать минимум 2 метода сегментации).

Подробное описание Домашнего задания №1 с примерами и результатами [https://drive.google.com/file/d/16WFqo1xfPvnlGLwyorWFGdiL2ZM8xp8D/view?usp=sharing читай в приложенном файле]

Каждый студент выбирает вариант, который указан напротив его ФИО в списке
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jlY6dqZmYKZq65e_pcbHFoNIL31KK6Gd_xoiP9IteMY/edit?usp=sharing по ссылке]

Варианты и описание данных представлены [https://drive.google.com/open?id=1jxwwFMEHVh91ZKx5_PqnMSUlsICytIbI в папке по ссылке]

Для того, чтобы получить оценку, требуется:

1. Прислать архив с файлами, где производились все расчеты и сопроводительное письмо с выводами и комментариями по
каждой части:

* Расчеты могут производиться через код (python/sas/sql), сводные таблицы и формулы в excel или проект SAS Viya;
* Все выводы необходимо подтверждать визуально интерпретируемыми графикамии данными.

2. Архив (.zip) с файлами требуется отправить на почту Natalia.Titova@sas.com с темой «ФКН ВШЭ»

3. Название файла требуется отправлять по шаблону <Имя>_<Фамилия>_<номер группы>_hw1.zip.

Пример, Alexander_Sharipov_156_hw1

'''Оценка за домашнее задание №1''' выставляется по 10-балльной шкале, где:

«8-10» — задание решено полностью, выполнены все 2 части домашней работы:
* проведен анализ данных, предоставленрабочий код и таблицы по исследованиюданных;
* построены сегментации 2-мя методами;
* предоставлены понятные выводы с подтверждёнными данными (таблицы, графики);

«6-7» —задание решено неполностью или с недочётами:
* проведен анализ данных, предоставленрабочий код и таблицы по исследованиюданных;
* построена сегментация хотя бы одним методом;
* предоставлены понятные выводы с подтверждёнными данными (таблицы, графики);

«4-5» —задание решено с существенными недочетами,
* проведен анализ данных, предоставленрабочий код и таблицы по исследованиюданных;
* выявлены верхнеуровневые зависимости и закономерности по клиентам без построения модели
сегментации;

«0-3» — задание не решено или решено неверно.

Срок сдачи – 2 недели (17 февраля 2021 23:59).

== Командный проект для 3 курса ==

'''Выбор темы для командного проекта по курсу "Анализ данных в бизнесе" '''

Студенты делятся на группы по 3 человека. Внутри группы должен быть определен капитан команды (Руководитель группы). Руководитель группы является ответственным лицом от лица группы.

Руководитель группы отвечает за выполнение и результат следующих основных функций:
* отправка заявки на тему проекта и согласование темы проекта от лица всей группы с преподавателями;
* предоставление информации куратору о текущем статусе проекта: учет, распределение и контроль выполнения задания по проекту;
* отправка отчетов, презентаций, технической документации по выполненными работам группы в электронном виде.

Описания тем проектов: [https://docs.google.com/document/d/1NN9Pva4OJwZBpIR6n2Oqf4ILTvfjMrsv11sQM19behM/edit#heading=h.e45y7bybvwox ссылка на файл]

Ссылка на форму подачи заявки на тему: [https://docs.google.com/forms/d/1PmCOJsLsPo_RTjnmKrnzRspM6FnZI_SRCxdqslEW8KE/edit ссылка на файл]

'''Сроки выбора тем:'''

'''До 31 марта группа должна выбрать две темы из указанного списка''', указав первый и второй приоритет для этих тем.

'''С 1 по 7 апреля - каждой группе, которая подала заявку на проект через указанную форму, будет назначена тема проекта и куратор.''' При назначении тем будут учитываться приоритеты указанные студентами, а также средний балл студентов в группе по первому модулю курса. На одну тему назначается не более 2-ух групп студентов.

При возникновении вопросов пишите в Telegram Титовой Наталии.

Итогом каждого проекта должна быть презентация результатов проекта на 10 минут.

Защита проекта будет в начале июня.
Оценка за проект во втором модуле выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта.

== Задать вопрос по курсу ==
'''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту kafedraSAS.HSE@gmail.com, а также в телеграм чат или методисту кафедры Лобок Татьяне (@tatianalobok) tlobok@hse.ru.

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/S5rtWXWI7-jw8fYV

Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/S3PZRVqXeZeAB2cY

''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''
Преподаватели в чате бывают, но не всегда.
По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ/ПАД ФКН ВШЭ/МИЭФ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.

Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.
По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.

== Материалы по курсу ==
'''Документы и программа курса'''
''Внимание: файлы обновляются!''

*Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке].

*Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].

*'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Инструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''

*[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''

== Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==

'''Полезные материалы'''

*[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]
*[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]

'''Полезная литература'''

''К разделу 1:''
*[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]
*[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]

*[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&Company (2000) How to write a business plan.]
*[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]
*[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]
*К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.
*[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]
*[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]
*[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]

*[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]
*[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]

''К разделу 2:''

* Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».
* Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]

''К разделу 3:''

* Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.

''К разделу 4:''

* Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.

== Контакты ==

[[Файл:Титова Наталья Николаевна.jpg|микро|70px|безрамки|слева]] '''Титова Наталия Николаевна''' - старший преподаватель
Natalia.Titova@sas.com

[[Файл:Лобок Татьяна Сергеевна.jpg|микро|70px|безрамки|слева]] '''Лобок Татьяна Сергеевна''' - менеджер базовой кафедры SAS
tlobok@hse.ru

[[Файл:Колос Екатерина Геннадьевна.jpg|микро|70px|безрамки|слева]] '''Колос Екатерина Геннадьевна''' - администратор сервера SAS
Ekaterina.Kolos@sas.com

Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS)

2021-01-27T06:18:59Z

Pokld: Поправил :, уж сильно больно было смотреть.

[[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]

=== Расписание занятий ===
Занятия проводятся по '''субботам''' 

'''Общая ссылка для всех лекций и семинаров:''' https://zoom.us/j/92914699718 
 
'''''9:30''''' - лекция на английском 
'''''11:10''''' - лекция на русском (запись) 
'''''13:00''''' - семинар на русском (запись) 
'''''14:40''''' - семинар на английском 
'''''16:20''''' - семинар на русском 
'''''18:10''''' - семинар на английском 
 

При посещении лекции и семинара в Zoom просим студентов '''сделать Rename''' и подписаться в формате «Префикс_Фамилия Имя», указав один из префиксов (БИ, МИЭФ, ПАД, ПМИ, ФЭН, БЭК). Например, «БИ_Иванов Алексей»

=== О курсе ===
Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/375283606 Анализ данных в бизнесе] в 2020/2021 учебном году на потоке образовательных программ : .
*[https://cs.hse.ru/ami "Прикладная Математика и Информатика"] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ
*[https://www.hse.ru/ba/data/about "Прикладной анализ данных"] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ
*[https://www.hse.ru/ba/icef/ "Международный институт экономики и финансов"] Международный институт экономики и финансов НИУ ВШЭ
*[https://www.hse.ru/ba/bi/ "Бизнес-информатика"] Высшая школа бизнеса НИУ ВШЭ

дополнительные ссылки:
*[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]
*[https://www.hse.ru/edu/courses/375283606 Карточка курса и программа]
*[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]

*'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2020/2021 год]'''

== Программа курса==

'''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:
* Клиентская и текстовая аналитика;
* Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;
* Основы управления рисками.

Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля.
В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS.

'''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.

Студенты будут разделены на группы по 2-7 человек и каждой группе будет дана практическая задача.
Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.

== Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==

Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.

'''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.

''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''

'''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:
*сертификат о прохождении академической программы SAS
*электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий

Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:
*по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&ctry=RU ссылка на курс]
*по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&ctry=RU ссылка на курс]

Также желающие студенты, готовые потратить дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].

== Лекции ==

'''суббота '''
{| class="wikitable"
''' ПАД и МИЭФ - 09:30 - 10:50; 
'''ПМИ, БЭК и БИ - 11:10 - 12:30 ''' 
 
'''ссылка на подключение к лекции''' - https://zoom.us/j/92914699718
|-
! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Презентация!! Запись
|-
| Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 16.01.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1GqOZwsEEZ2D1Ar3tvFIdx5RYyy-Ln8nM/view?usp=sharing Лекция 1] || [https://drive.google.com/file/d/1JWG3WdtlPKGD9A-VuP6iDMn4j-ETgKgg/view?usp=sharing Лекция 1 - видео]
|-
| Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 23.01.2021 || [https://drive.google.com/file/d/1EC0IVmXEBavt_uylO04Zvg20ntLMgbO7/view?usp=drivesdk Лекция 2] || [https://drive.google.com/file/d/1yYSHwg4_FXiRAXziIn-tyqNb5NQ0jZve/view?usp=drivesdk Лекция #2]
|-
| Клиентская аналитика || Текстовый анализ данных || 30.01.2021 || ||
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле. Прогнозирование спроса || 06.02.2021 || ||
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Описательная аналитика в Ритейл: кластеризация магазинов, сегментация товаров, восстановление спроса || 13.02.2021 || ||

|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации запасов товаров в ритейл-сети, оптимизация цен, оптимизация ассортимента|| 20.02.2021 || ||

|-
| Основы оценки рисков || Введение в кредитные риски || 27.02.2021 || ||
|-
| Основы оценки рисков || Введение в рыночные риски || 06.03.2021 || ||
|-
| Основы оценки рисков || Валидация моделей || 13.03.2021 || ||
|}

== Семинары ==

'''суббота
'''Группа ПМИ 1 - 13:00, Группа ПМИ 2, БЭК - 16:20, 
'''Группа ПАД 1 - 14:40, Группа ПАД 2 и МИЭФ - 18:10 
'''Группа БИ просматривает записи семинаров (запись будет направляться отдельно) ''' 
 
'''ссылка на подключение к семинару''' - https://zoom.us/j/92914699718
{| class="wikitable"
|-
! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Презентация !! Запись
|-
| Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 16.01.2021 || 16.01.2021 || || [https://drive.google.com/file/d/1mLZw3Wgw07zJrqIakOoxTDVs6QfFMNvL/view?usp=sharing Семинар 1 - видео]
|-
| Клиентская аналитика
|| Методология исследования данных ||23.01.2021 || 23.01.2021 || ||
|-
| Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 30.01.2021 || 30.01.2021 || ||
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 06.02.2021 || 06.02.2021 || ||
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация запасов в сети || 13.02.2021 || 13.02.2021 || ||

|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров. Кластеризации магазинов || 20.02.2021 || 20.02.2021 || ||
|-
| Основы оценки рисков || Практическое занятие по кредитным рискам || 27.02.2021 || 27.02.2021 || ||

|-
| Основы оценки рисков || Практическое занятие по рыночным рискам || 06.03.2021 || 06.03.2021 || ||
|-
| Основы оценки рисков || Практическое занятие по валидации моделей || 13.03.2021 || 13.03.2021 || ||

|}

== Отчётность по курсу и критерии оценки ==

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* 3 практических домашних задания
* Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов
* Командный проект ( только для 3 курса )

'''Критерии оценки знаний, навыков'''

*Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно.

Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления.

Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.

*Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале.

*Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.

'''Порядок формирования оценок по дисциплине'''

Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''.

Итоговая оценка для студентов ''4 курса'' '''O_итог''' рассчитывается по формуле

'''O_итог = 0.225 * O_1 + 0.225 * O_2 + 0.225 * O_3 + 0.325 * O_экз, 10'''

Итоговая оценка для студентов ''3 курса'' в первом модуле '''O_мод''' рассчитывается по формуле

'''O_мод = 0.1 * O_1 + 0.1 * O_2 + 0.1 * O_3 + 0.2 * O_экз'''

Оценка за проект во втором модуле '''O_пр''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта.

Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = O_мод + 0.5 * O_пр'''

Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое.

Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.

== Домашние задания ==

== Командный проект для 3 курса ==

'''Выбор темы для командного проекта по курсу "Анализ данных в бизнесе" '''

Студенты делятся на группы по 3 человека. Внутри группы должен быть определен капитан команды (Руководитель группы). Руководитель группы является ответственным лицом от лица группы.

Руководитель группы отвечает за выполнение и результат следующих основных функций:
* отправка заявки на тему проекта и согласование темы проекта от лица всей группы с преподавателями;
* предоставление информации куратору о текущем статусе проекта: учет, распределение и контроль выполнения задания по проекту;
* отправка отчетов, презентаций, технической документации по выполненными работам группы в электронном виде.

Описания тем проектов: [https://docs.google.com/document/d/1NN9Pva4OJwZBpIR6n2Oqf4ILTvfjMrsv11sQM19behM/edit#heading=h.e45y7bybvwox ссылка на файл]

Ссылка на форму подачи заявки на тему: [https://docs.google.com/forms/d/1PmCOJsLsPo_RTjnmKrnzRspM6FnZI_SRCxdqslEW8KE/edit ссылка на файл]

'''Сроки выбора тем:'''

'''До 31 марта группа должна выбрать две темы из указанного списка''', указав первый и второй приоритет для этих тем.

'''С 1 по 7 апреля - каждой группе, которая подала заявку на проект через указанную форму, будет назначена тема проекта и куратор.''' При назначении тем будут учитываться приоритеты указанные студентами, а также средний балл студентов в группе по первому модулю курса. На одну тему назначается не более 2-ух групп студентов.

При возникновении вопросов пишите в Telegram Титовой Наталии.

Итогом каждого проекта должна быть презентация результатов проекта на 10 минут.

Защита проекта будет в начале июня.
Оценка за проект во втором модуле выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта.

== Контакты ==
'''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту kafedraSAS.HSE@gmail.com, а также в телеграм чат или методисту кафедры Лобок Татьяне (@Tatiana Lobok).

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/S5rtWXWI7-jw8fYV

Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/S3PZRVqXeZeAB2cY

''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''
Преподаватели в чате бывают, но не всегда.
По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ/ПАД ФКН ВШЭ/МИЭФ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.

Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.
По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.

== Материалы по курсу ==
'''Документы и программа курса'''
''Внимание: файлы обновляются!''

*Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке].

*Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].

*'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Инструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''

*[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''

== Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==

'''Полезные материалы'''

*[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]
*[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]

'''Полезная литература'''

''К разделу 1:''
*[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]
*[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]

*[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&Company (2000) How to write a business plan.]
*[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]
*[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]
*К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.
*[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]
*[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]
*[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]

*[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]
*[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]

''К разделу 2:''

* Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».
* Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]

''К разделу 3:''

* Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.

''К разделу 4:''

* Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.

Wiki - Факультет компьютерных наук:Wiki ФКН

2021-01-24T17:27:56Z

Pokld: hot fix

__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]]

[[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) ]]

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

[[Введение в анализ данных (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
|-
| [[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
|-}

=== 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_2/2019_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 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)]]

Сбор и обработка данных с помощью краудсорсинга 20/21

2020-12-03T15:34:31Z

Pokld: /* Критерии оценивания */ обновление информации об оценке.

== О курсе ==

Курс по выбору для студентов 3 и 4 курса в 1-2 модулях.

=== Описание ===
В настоящее время практически любая содержательная задача по анализу данных или ML требует сбора размеченных данных, которые, как правило, нужны в большом количестве и требуют привлечения ручного труда. Работа с краудоявляется одним из востребованных и ключевых навыков, которыми необходимо уметь пользоваться специалистам по анализу данных, если они хотят расти и решать все более крупные и амбициозные задачи.

Краудсорсинг применяется не только на стадии анализа и при построении ML-моделей, но также в замкнутых производственных и продуктовых процессах (парадигма human-in-the-loop). Наиболее яркими продуктами Яндекса, в боевых процессах которых используется "крауд'', являются: голосовой помощник Алиса, Поиск, Яндекс.Переводчик, Яндекс.Драйв, Яндекс.Справочник, Яндекс.Картинки и др.

Специалисты по краудсорсингу уже остро востребованы как на российском, так и на зарубежном рынке. Из нашего опыты выпускники нашего курса востребованы как в Яндексе, так и в других российских компаниях, таких как Ozon, Авито, Сбер. На международном рынке Google, Facebook, Huawei, Tesla, Amazon, Netflix, Microsoft тоже постоянно решают подобные задачи, требующие знаний методов краудсорсинга.

Наши преподаватели — специалисты из разных сервисов Яндекса, которые регулярно используют краудсорсинг для решения таких задач как определение релевантности поисковой выдачи, тестирования и распознавание речи или объектов на изображениях.

=== Результаты обучения на курсе ===
Студенты, прошедшие данный образовательный курс, будут обладать глубоким пониманием и систематизированной картиной технологий краудсорсинга, что должно повысить эффективность работы продуктовых процессов. Будет очень интересно!

=== Пререквизиты курса ===
Требуются базовые навыки программирования на Python и базовые знания html, js и css будут плюсами

=== Критерии оценивания ===
10 домашек, которые в сумме составляют 100 баллов

Каждая домашка проверяется семинаристом, который ведет соответсвующий семинар, и разбалловка каждого задания определяется семинаристом.

Отлично: 75-100

Хорошо: 55-74

Зачёт: 35-54

(Итоговая оценка получается следующим образом: сумма делится на 10 и частное округляется арифметически).

- можно сдать ДЗ в течение недели после дедлайна, потеряв 3 балла.

- можно сдать по желанию ДЗ по истечении 1 недели после дедлайна с максимальной оценкой 5 баллов.

Лекции проходят онлайн по понедельникам на 6 паре (18:10 - 19:30)

Семинары проходят онлайн по понедельникам на 5 паре (16:20 - 17:40)

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: https://t.me/crowd_course_2020

== План курса ==

=== Лекции ===

# Введение и общая концепция краудсорсинга. [https://yadi.sk/d/GIUemjam95bJyg Слайды лекции] [https://youtu.be/N7Pt0HMwdN4 Запись лекции] [https://youtu.be/SsajKfROGeo Запись семинара] [https://yadi.sk/d/IyF4ZlxY_QGaGA Слайды семинара]
# Инструкция для краудсорсингового задания. [https://youtu.be/Vn54qO0RUIM Запись лекции] [https://yadi.sk/i/W7nnUZY-yXnN9A Слайды] Интерфейс задания. [https://youtu.be/fLqPMqiGshk Запись лекции] [https://yadi.sk/d/a1jt0B-Apk5elA Слайды лекции] [https://youtu.be/DYUy7wzT1t4 Запись семинара] [https://yadi.sk/i/O8kOAEcWVYO3wQ Слайды семинара]
# Основные компоненты краудсорсинга (II): Контроль качества. [https://yadi.sk/i/S4OyoPeUKSLB_w Слайды лекции] [https://youtu.be/ZtI6d9mCxRU Запись лекции] [https://yadi.sk/i/WQkeuDJIK0LlNQ Слайды семинара]
# Классификация и, в отдельности, классификация изображений. [https://yadi.sk/i/5gtcXL6R9ziWUQ Слайды лекции] [https://yadi.sk/i/2tyvCq0iRALgrw Слайды семинара раз] [https://yadi.sk/i/2mqtSXFvi8B7cQ Слайды семинара два]
# Агрегация. [https://yadi.sk/d/_exqRJODhnXhKg Слайды лекции] [https://yadi.sk/i/1wAOeRxd3_LN9A Слайды семинара]
# Динамическое перекрытие и прайсинг. [https://yadi.sk/d/7OqTCkqyMLviJQ Слайды лекции]
# Краудсорсинг для компьютерного зрения: Беспилотники и стартап Neatsy. [https://youtu.be/feYyB_EHX9M Запись лекции] [https://yadi.sk/i/SkB9a1scIzDycA Слайды лекции] [https://youtu.be/mUI-I74_ydU Запись семинара]
# API и насущные вопросы по домашкам. [https://youtu.be/LkhI-cD0XDA Запись семинара]
# Генерация контента. [https://youtu.be/y6lQFH70DGE Запись лекции] [https://yadi.sk/d/FvYoPGFC-jI_hw Слайды лекции][https://youtu.be/1e4128Ssbgw Запись семинара] [https://yadi.sk/i/IfCdsgVYHxQJcA Слайды семинара]
# Попарное сравнение SbS. [https://youtu.be/v5mEl_CWbNo Запись лекции] [https://yadi.sk/i/M9oUxIeMLIr0Yg Слайды лекции]
# Пешеходные задания и Гео-аналитика. [https://youtu.be/lNlryFfxFSs Запись лекции 1] [https://youtu.be/583SeYbbYqI Запись лекции 2] [https://youtu.be/S0bNydZayKM Запись семинара]
# Аннотирование звучащей речи для Голосовых Технологий и Агрегация ответов в аннотировании аудиозаписей. [https://youtu.be/euHodrltV68 Запись лекции 1] [https://youtu.be/d5qmNWOVOlk Запись лекции 2] [https://youtu.be/_4X8UpLvs8w Запись семинара]
# Тестирование и Заключение [https://youtu.be/OsE8soCjWl4 Запись лекции]

=== Семинары ===
# Введение в краудсорсинг на практике
# Создание первого пайплайна
# Создание интерфейса
# Антифрод
# Простая и сложная классификация
# Програмирование модели агрегации
# Работа с API
# Краудсорсинг для CV
# Генерация контента
# Агрегация SbS
# Пешеходное задание
# Агрегация ответов аннотированных аудиозаписей
# Тестирование

=== Домашние задания ===
Инвайт в anytask: Qg41Grx

Моделирование временных рядов 20/21

2020-11-03T12:44:52Z

Pokld: /* Неделя 7 */

== О курсе ==

Курс по выбору для студентов для студентов 3 и 4 курса в 1-2 модулях.

'''Лектор:''' Демешев Борис Борисович

Лекции проходят на Покровке по четвергам в ауд. M203 (18:10 - 19:30)

'''Семинарист:''' Зехов Матвей Сергеевич

Семинары проходят на Покровке по вторникам в ауд. D504 (09:30 - 10:50)

=== Полезные ссылки ===

[https://t.me/joinchat/D7t-fhh536WKWc7kj3Amxw Телеграм-чат курса]

[https://anytask.org/course/707 Anytask курса]

[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course Гитхаб курса]

[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1T69SVWNusmmcIIOmYVjfwZY2ADU43HEEllxzWuLtMmE/edit?usp=sharing Таблица с оценками]

== Боевой листок ==

==== Неделя 1 ====

Лекция: Наивная модель. Оценка параметра. Точечный и интервальный прогноз. Алгоритм DTW.

Семинар: Визуализация рядов, периодичность, тривиальные модели прогнозирования [https://www.youtube.com/watch?v=Qmvgjob--0o&feature=youtu.be&ab_channel=ФКНВШЭ—дистанционныезанятия Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/seminars/sem_1.ipynb Ноутбук]

Дополнительно: [https://m.youtube.com/watch?v=_K1OsqCicBY видео про DTW]

==== Неделя 2 ====

Лекция: Наилучшее линейное приближение. Обычная и частная корреляция. Стационарность процесса. Очень краткое введение в МНК.
Оценка корреляции. [https://www.youtube.com/watch?v=r-yJXsHrbfo Видео]

Семинар: Задача линейной регрессии. Метод наименьших квадратов. Теорема Гаусса-Маркова. Статистические свойства оценок. Автокорреляции. [https://youtu.be/dVrsAXHytgw Видео]

==== Неделя 3 ====

Лекция: Модели ETS. Правдоподобие моделей ETS. [https://youtu.be/F4dv_9sjodY видео]

Семинар: Модели экспоненциального сглаживания. Модели Хольта-Винтерса. Модели ETS. [https://youtu.be/KU75dnwChCY Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/seminars/sem_3.ipynb Ноутбук]

==== Неделя 4 ====

Лекция:

Семинар: Стабилизация дисперсии. Отбор моделей. Тестирование качества модели. Информационные критерии. Кросс-валидация. Метрики качества. [https://youtu.be/w_MBMoWJcGA Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/seminars/sem_4.ipynb Ноутбук]

[https://youtu.be/tyWPLaz8t6o Тестирование гипотез]

==== Неделя 5 ====

Лекция:

Семинар: Ансамблирование. Лаговые полиномы. AR-процесс, вывод автокорреляции и частной автокорреляции. [https://youtu.be/WlzPAkZnRGg Видео]

==== Неделя 6 ====

Лекция:

Семинар: MA-процесс. ARMA-процесс. Условие стационарности/стабильности процесса. Примеры симуляций. [https://youtu.be/3Q7YhpFBmWc Видео] [https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/seminars/sem_6.ipynb Ноутбук]

==== Неделя 7 ====

Лекция: AR-процесс. Теорема о стационарных решениях.

Контрольная работа: [https://github.com/bdemeshev/tseries_hse_2020_21/raw/main/kr_01/ts_kr_01.pdf условие], дропбокс [https://www.dropbox.com/request/ViqJ3JZkHyLwlAqHBSjS для загрузки решений].

=== Домашние задания ===

'''Общие правила'''

Домшние задания сдаются в энитаск. Инвайт был выслан в групповой чат.

Мягких дедлайнов нет. Все дедлайны жёсткие.

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.

В задачах на визуализацию все графики должны иметь оси/заголовки и прочие обязательные атрибуты. При их отсутствии графики оцениваться не будут.

Формат файла для сдачи домашнего задания:

Схема: ДЗ_{Номер домашнего задания}_{Фамилия кириллицей}_{Город (Москва/Петербург)}.ipynb

Пример: ДЗ_1_Зехов_Петербург.ipynb

'''Домашнее задание 1'''

Обработка данных. Визуализация. Построение тривиальных моделей прогнозирования.

Выдается: 27.09.2020 18.00

Дедлайн: 09.10.2020 23.00

[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/homeworks-practice/HW1.ipynb Задание]

[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/homeworks-practice/hw_data_bad.xlsx Данные]

[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/homeworks-practice/hw_data_good.csv Эталонные данные]

'''Домашнее задание 2'''

Стабилизация дисперсии. Отбор моделей. Тестирование качества оценки модели. Кросс-валидация.

[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/homeworks-practice/HW_2/HW_2.ipynb Задание]

[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2020-fall/homeworks-practice/HW_2/hw_data.csv Данные]

Выдается: 06.10.2020 18.30

Дедлайн: 18.10.2020 23.00

'''Домашнее задание 3'''

Модели ARIMA/SARIMA

'''Домашнее задание 4'''

Модели с ненаблюдаемыми компонентами. Фильтр Калмана.

=== Итоговая оценка за курс ===

Итог = 0.4 * ДЗ + 0.3 * КР + 0.3 * Экз

ДЗ — средняя оценка за домашние задания

КР — оценка за контрольную работу

Экз — оценка за письменный экзамен

== Литература ==

* Tsay R. S. Analysis of financial time series

* Лекции курса [https://ocw.mit.edu/courses/economics/14-384-time-series-analysis-fall-2013/download-course-materials/ по временным рядам от MIT].

* Коралов Л.Б., Синай Я.Г. — [https://www.mindmeister.com/generic_files/get_file/7942550?filetype=attachment_file Теория вероятностей и случайные процессы]

* Van der Vaart A. W. Time series [https://www.math.leidenuniv.nl/~avdvaart/timeseries/index.html lecture notes]

* Hyndman R. J., Athanasopoulos G. [https://otexts.com/fpp3/ Forecasting principles and practice], книга написана для языка R, однако можно найти полезные материалы по теории, в частности, по моделям ETS

* [https://github.com/rlabbe/Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python Kalman filter in python]

* [https://pdfs.semanticscholar.org/0bc8/582016086017763b93e87ad8640ec1816aeb.pdf Unobserved component model]

Сбор и обработка данных с помощью краудсорсинга 20/21

2020-11-03T06:05:42Z

Pokld: /* Критерии оценивания */

== О курсе ==

Курс по выбору для студентов 3 и 4 курса в 1-2 модулях.

=== Описание ===
В настоящее время практически любая содержательная задача по анализу данных или ML требует сбора размеченных данных, которые, как правило, нужны в большом количестве и требуют привлечения ручного труда. Работа с краудоявляется одним из востребованных и ключевых навыков, которыми необходимо уметь пользоваться специалистам по анализу данных, если они хотят расти и решать все более крупные и амбициозные задачи.

Краудсорсинг применяется не только на стадии анализа и при построении ML-моделей, но также в замкнутых производственных и продуктовых процессах (парадигма human-in-the-loop). Наиболее яркими продуктами Яндекса, в боевых процессах которых используется "крауд'', являются: голосовой помощник Алиса, Поиск, Яндекс.Переводчик, Яндекс.Драйв, Яндекс.Справочник, Яндекс.Картинки и др.

Специалисты по краудсорсингу уже остро востребованы как на российском, так и на зарубежном рынке. Из нашего опыты выпускники нашего курса востребованы как в Яндексе, так и в других российских компаниях, таких как Ozon, Авито, Сбер. На международном рынке Google, Facebook, Huawei, Tesla, Amazon, Netflix, Microsoft тоже постоянно решают подобные задачи, требующие знаний методов краудсорсинга.

Наши преподаватели — специалисты из разных сервисов Яндекса, которые регулярно используют краудсорсинг для решения таких задач как определение релевантности поисковой выдачи, тестирования и распознавание речи или объектов на изображениях.

=== Результаты обучения на курсе ===
Студенты, прошедшие данный образовательный курс, будут обладать глубоким пониманием и систематизированной картиной технологий краудсорсинга, что должно повысить эффективность работы продуктовых процессов. Будет очень интересно!

=== Пререквизиты курса ===
Требуются базовые навыки программирования на Python и базовые знания html, js и css будут плюсами

=== Критерии оценивания ===
10 домашек, которые в сумме составляют 100 баллов

Каждая домашка проверяется семинаристом, который ведет соответсвующий семинар, и разбалловка каждого задания определяется семинаристом.

Отлично: 80-100

Хорошо: 60-79

Зачёт: 40-59

- можно сдать ДЗ в течение недели после дедлайна, потеряв 3 балла.

- можно сдать по желанию ДЗ по истечении 1 недели после дедлайна с максимальной оценкой 5 баллов.

'''Лектор:'''

Лекции проходят онлайн по понедельникам на 6 паре (18:10 - 19:30)

Ссылка на конференцию:

'''Семинарист:'''

Семинары проходят онлайн по понедельникам на 5 паре (16:20 - 17:40)

Ссылка на конференцию:

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: https://t.me/crowd_course_2020

== План курса ==

=== Лекции ===

# Введение и общая концепция краудсорсинга. [https://yadi.sk/d/GIUemjam95bJyg Слайды лекции] [https://youtu.be/N7Pt0HMwdN4 Запись лекции] [https://youtu.be/SsajKfROGeo Запись семинара] [https://yadi.sk/d/IyF4ZlxY_QGaGA Слайды семинара]
# Инструкция для краудсорсингового задания. [https://youtu.be/Vn54qO0RUIM Запись лекции] [https://yadi.sk/i/W7nnUZY-yXnN9A Слайды] Интерфейс задания. [https://youtu.be/fLqPMqiGshk Запись лекции] [https://yadi.sk/d/a1jt0B-Apk5elA Слайды лекции] [https://youtu.be/DYUy7wzT1t4 Запись семинара] [https://yadi.sk/i/O8kOAEcWVYO3wQ Слайды семинара]
# Основные компоненты краудсорсинга (II): Контроль качества. [https://yadi.sk/i/S4OyoPeUKSLB_w Слайды лекции] [https://youtu.be/ZtI6d9mCxRU Запись лекции] [https://yadi.sk/i/WQkeuDJIK0LlNQ Слайды семинара]
# Классификация и, в отдельности, классификация изображений. [https://yadi.sk/i/5gtcXL6R9ziWUQ Слайды лекции] [https://yadi.sk/i/2tyvCq0iRALgrw Слайды семинара раз] [https://yadi.sk/i/2mqtSXFvi8B7cQ Слайды семинара два]
# Агрегация. [https://yadi.sk/d/_exqRJODhnXhKg Слайды лекции] [https://yadi.sk/i/1wAOeRxd3_LN9A Слайды семинара]
# Динамическое перекрытие и прайсинг. [https://yadi.sk/d/7OqTCkqyMLviJQ Слайды лекции]
# Краудсорсинг для компьютерного зрения: Беспилотники и стартап Neatsy. [https://youtu.be/feYyB_EHX9M Запись лекции]
# API и насущные вопросы по домашкам. [https://youtu.be/LkhI-cD0XDA Запись семинара]
# Генерация контента
# Попарное сравнение SbS
# Пешеходные задания и Гео-аналитика
# Аннотирование звучащей речи для Голосовых Технологий и Агрегация ответов в аннотировании аудиозаписей
# Тестирование и Заключение

=== Семинары ===
# Введение в краудсорсинг на практике
# Создание первого пайплайна
# Создание интерфейса
# Антифрод
# Простая и сложная классификация
# Програмирование модели агрегации
# Работа с API
# Краудсорсинг для CV
# Генерация контента
# Агрегация SbS
# Пешеходное задание
# Агрегация ответов аннотированных аудиозаписей
# Тестирование

=== Домашние задания ===
Инвайт в anytask: Qg41Grx

Безопасность компьютерных систем 20/21

2020-09-07T14:35:40Z

Pokld: Добавлена ссылка.

== О курсе ==

Курс по выбору для студентов для студентов 3 и 4 курса в 1-2 модулях.

=== Полезные ссылки ===

Телеграм-чат курса: https://t.me/joinchat/GkW36BJKkg1kWMMYifqkEg.

Гитхаб курса:

Anytask курса:

== План курса ==

=== Лекции ===

1. Вводная лекция. Введение в информационную безопасность

2. Уязвимости типа injection

3. Контроль доступа

4. Криптографические уязвимости

5. Уязвимости в мобильных приложениях

6. Уязвимости в сторонних компонентах

7. Безопасность сетевой инфраструктуры

8. Безопасность ОС Linux

9. Безопасность ОС Windows

10. Безопасность облачных технологий

11. Разведка и сбор информации о цели

12. Инфраструктурные уязвимости и их эксплуатация

13. Эксплуатация бинарных уязвимостей

=== Семинары ===

1. Установка и настройка окружения, необходимого ПО и тестовых стендов

2. Нахождение и эксплуатация уязвимостей типа injection

3. Нахождение и эксплуатация уязвимостей контроля доступа

4. Эксплуатация криптографических уязвимостей

5. Нахождение и эксплуатация уязвимостей в мобильных приложениях

6. Нахождение и эксплуатация уязвимостей в сторонних компонентах

7. Нахождение и эксплуатация уязвимостей сетевых протоколов. Защита от атак

8. Эксплуатация уязвимостей в ОС Linux

9. Эксплуатация уязвимостей в ОС Windows и домене Windows

10. Нахождение и эксплуатация уязвимостей в современных облачных инфраструктурах. Защита от атак

11. Приёмы, сервисы и утилиты для получения информации о цели. Сбор расширенной информации

12. Нахождение инфраструктурных уязвимостей и их эксплуатация с/без применения специализированных инструментов

13. Инструменты для нахождения бинарных уязвимостей. Эксплуатация бинарных уязвимостей

=== Домашние задания ===

'''Домашнее задание 1'''
Установка и настройка окружения, необходимого ПО и тестовых стендов
Дедлайн: до следующего занятия

'''Домашнее задание 2'''
Эксплуатация уязвимости типа injection
Дедлайн:

'''Домашнее задание 3'''
Эксплуатация уязвимости контроля доступа
Дедлайн:

'''Домашнее задание 4'''
Эксплуатация криптографической уязвимости
Дедлайн:

'''Домашнее задание 5'''
Эксплуатация уязвимостей в мобильном приложении
Дедлайн:

'''Домашнее задание 6'''
Эксплуатация уязвимости в стороннем компоненте
Дедлайн:

'''Домашнее задание 7'''
Безопасность сетевой инфраструктуры
Дедлайн:

'''Домашнее задание 8'''
Безопасность ОС Linux
Дедлайн:

'''Домашнее задание 9'''
Безопасность ОС Windows
Дедлайн:

'''Домашнее задание 10'''
Безопасность облачных технологий
Дедлайн:

'''Домашнее задание 11'''
Сбор информации о компании X из открытых источников и с помощью утилит сканирования.
Дедлайн:

'''Домашнее задание 12'''
Сбор информации о потенциально уязвимых windows/linux хостах. Эксплуатация уязвимостей. Фиксирование факта компрометации системы.
Дедлайн:

'''Домашнее задание 13'''
Эмуляция атаки типа Buffer overflow, написание шелла.
Дедлайн:

=== Экзамен ===

Экзамен состоит из 2 частей: теория и практика. Ответ на теоретический вопрос - устно. Практика - демонстрация выполнения задания в режиме реального времени.
Проходит в аудитории. Можно пользоваться ноутбуком, интернетом и материалами с курса.
Вопросы выдаются в конце курса. Экзамен проходит после окончания всех модулей.

=== Итоговая оценка за курс ===

Итог = Округление(0.7 * (среднее за дз) + 0.3 * экзамен),
где ДЗ — средняя оценка за все домашние задания, Э — оценка за экзамен. Округление арифметическое.

== Литература ==

1. Network

a) Сети для самых маленьких

i. https://habr.com/ru/post/134892/

ii. https://www.youtube.com/watch?v=6YWX2i-izNk

iii.https://linkmeup.ru/blog/11.html

iv. https://www.youtube.com/playlist?list=PLcDkQ2Au8aVNYsqGsxRQxYyQijILa94T9

b) CCNA Routing & Switching

c) Attacking Network Protocols, James Forshaw

2. Stanford: Crypto (https://ru.coursera.org/learn/crypto, https://ru.coursera.org/learn/crypto2, https://cryptopals.com)

3. Linux

a) Shell Scripting Step by Step (https://likegeeks.com/bash-script-easy-guide/)

b) Командная строка Linux, Уильям Шоттс

c) Внутреннее устройство Linux, Брайан Уорд

4. Web AppSec

a) OWASP Web Top 10

b) Bug Bounty Hunting for Web Security

c) The Web Application Hacker's Handbook. 2 edition.

d) Web-Hacking-101 How To Make A Money

e) Mastering Modern Web Penetration Testing

f) Practical Web Penetration Testing

Wiki - Факультет компьютерных наук:Wiki ФКН

2020-09-05T17:32:33Z

Pokld: link added.

__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
|-
|

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

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

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

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

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

||

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

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

[[Calculus-2 DSBA 2020 (ПАД)]]

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

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

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

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

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

||

[[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 ]]

[[ MachineLearning1_DSBA2020 | Machine Learning 1 DSBA ]]

[[InfTheo2020-2021|Теория информации]]

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

||

[[ Майнор Современные методы машинного обучения 20/21 ]]

[[ ОУФ Машинное Обучение в Питоне ]]

[[ Машинное обучение (сов. бак. ВШЭ-РЭШ 2020) ]]
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==

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

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 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
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии 2020|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[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
|}

== 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
|}

=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]]

[[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]]

[[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_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]]

[[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]]

[[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 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)]]

Wiki - Факультет компьютерных наук:Wiki ФКН

2020-09-05T17:31:46Z

Pokld: Bug fixed.

__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
|-
|

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

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

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

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

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

||

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

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

[[Calculus-2 DSBA 2020 (ПАД)]]

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

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

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

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

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

||

[[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 ]]

[[ MachineLearning1_DSBA2020 | Machine Learning 1 DSBA ]]

[[InfTheo2020-2021|Теория информации]]

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

||

[[ Майнор Современные методы машинного обучения 20/21 ]]

[[ ОУФ Машинное Обучение в Питоне ]]

[[ Машинное обучение (сов. бак. ВШЭ-РЭШ 2020) ]]
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==

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

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 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
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии 2020|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[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
|}

== 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
|}

=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]]

[[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]]

[[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_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]]

[[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]]

[[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 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)]]

Дифференциальные уравнения 2020

2020-04-23T11:17:40Z

Pokld: Seminar13 refactoring.

== О курсе ==
Математическое образование рассматривается как важнейшая составляющая в системе фундаментальной подготовки современного программиста. Исследование природных процессов и изучение закономерностей развития общества приводит к построению математических моделей, в большинстве из них используются дифференциальные уравнения. Программа предъявляет требования к содержанию лекционного материала, перечню тем практических занятий по данной дисциплине. Дисциплина «Дифференциальные уравнения» является одной из дисциплин подготовки специалистов с высшим образованием в области информационных технологий и является базовой для соответствующих дисциплин, изучаемых студентами на последующих курсах.

== Полезные ссылки ==
Почта для сдачи домашних заданий: -

Канал в telegram для объявлений: -

== Преподаватели и учебные ассистенты ==

{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Группа !! БПМИ181 !! БПМИ182 !! БПМИ183 !! БПМИ184 !! БПМИ185 !! БПМИ186 !! БПМИ187 !! БПМИ188
|-
|| Лектор ||colspan="8"| [https://www.hse.ru/org/persons/14276760 Лукьянченко Петр Павлович]
|-
|| Семинарист ||[https://www.hse.ru/org/persons/309076802 Колесниченко Е.Ю.]|| Стукопин В.А. ||[https://www.hse.ru/org/persons/309076802 Колесниченко Е.Ю.]||[https://www.hse.ru/org/persons/309076802 Колесниченко Е.Ю.]|| || |[https://www.hse.ru/org/persons/350789977 Оноприенко А.А.] || Стукопин В.А. || |[https://www.hse.ru/org/persons/350789977 Оноприенко А.А.]
|-
|| Ассистент || [https://t.me/vladrumy Владислав Румянцев] || [https://t.me/vladrumy Владислав Румянцев] || [https://t.me/dobromayk Наташа Доброхотова] || || [https://t.me/dobromayk Наташа Доброхотова] || [https://t.me/Bitchert Алексей Биршерт] || || [https://t.me/Bitchert Алексей Биршерт]
|}

== Порядок формирования итоговой оценки ==

Текущий контроль знаний студентов осуществляется путём проверки письменных домашних работ. В курсе запланировано проведение не менее 2-х домашних работ. В течение курса студенты должны выполнить не менее одного проекта, в котором применены методы анализа дифференциальных уравнений, изученные в курсе. Предварительные темы проекта уточняются лектором в начале курса. Студенты должны согласовать темы проектов с лектором и/или преподавателем практических занятий.

Промежуточный контроль знаний студентов осуществляется путём проведения промежуточной контрольной работы. Проводится в письменной форме в течение от 90 до 180 минут. В ходе выполнения работы допускается использование простых калькуляторов (не позволяющих строить графики функций).
Оценка за мидтерм выставляется по 100-бальной шкале. Переписывание мидтерма не допускается, в случае пропуска по уважительной причине, подтверждённой документально, вес контрольной добавляется к весу экзамена.

Итоговый контроль осуществляется путём проведения письменной экзаменационной работы в течение от 90 до 180 минут. Правила проведения итоговой работы аналогичны правилам проведения мидтерма. Переписывание итоговой работы не допускается.

Формула оценки:

Итог = Контрольная работа 0,15 + ДЗ 0,25 + Проект 0,3 + Экзамен 0,3

Накопленная и итоговая оценки округляются к ближайшему целому. В случае получения неудовлетворительной итоговой оценки студент пересдаёт итоговую экзаменационную работу в обычном порядке пересдач. Форма проведения пересдачи аналогична форме проведения контрольной работы.

== Ведомости ==

Оценки — [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1kh-i7Sqm4MHG958QPehI1Xkkiu9sR8IBlbAWxX2ZpVg/edit?usp=sharing таблица]

Оценки за КР 07.04.2020 — [https://drive.google.com/open?id=1hKH4FPR-BoxsGrIvLj6rqpFjghOvmrZ9 таблица]

== Контрольная работа 07.04.2020 ==

Условия задач — [https://drive.google.com/file/d/168pKhsHACf4yI9SHaFvRr5-rWfxLiGAw/view pdf]

Решения и критерии оценивания — [https://drive.google.com/file/d/1qDOQ-ZmgD19JyjBpuQxeVl0DQ6Llgsy4/view pdf]

==Конспекты семинаров==
Здесь выложены конспекты семинаров Оноприенко А.А., набранные Володей Кузнецовым. Материалы будут обновляться по мере прочтения семинаров.

[https://drive.google.com/file/d/1sqrhuhZC8UCKebyGnHMzckaVSZl9d9YV/view Семинар 1], 20.01.2020

[https://drive.google.com/file/d/1N_aU6K7QIO6YyEHLpLcXlsTqxkj-F8rO/view Семинар 2], 27.01.2020

[https://drive.google.com/file/d/1Cb0OUXAsqzlR7SHkvXfRcntCWmmBQtbf/view Семинар 3], 03.02.2020

[https://drive.google.com/file/d/18V2_Zk9vUr14QdVbeMYHuvnCoxvq3hQI/view Семинар 4], 10.02.2020

[https://drive.google.com/file/d/1UNNZZgBs9Blk_COh07WZE0IwviBAu7FN/view Семинар 5], 17.02.2020

[https://drive.google.com/file/d/1uXpNHYyDNnlSVGA98Df_-5uxNZ6ukp_E/view Семинар 6], 02.03.2020

[https://drive.google.com/file/d/1MSSQexGT8crH0zIvV_B7KChUhDdT8jby/view Семинар 7], 03.03.2020

[https://drive.google.com/file/d/1DeEymPnYCp3V-_48JuK_brHrgwZo-594/view Семинар 8], 10.03.2020

[https://drive.google.com/file/d/1XutZXQTSRC9SnpJ-urEKD0pGOeiH9a8_/view Семинар 9], 17.03.2020

[https://drive.google.com/file/d/1h2Y2OWAMsfzaMc5ApVNdVgFJ_NwrW1z0/view Семинар 10], 23.03.2020

[https://drive.google.com/file/d/1wMXDgilWTz4jUdTBjap93rdwxH4pO9TV/view Семинар 11], 06.04.2020

[https://drive.google.com/file/d/17rj_P4iE3lSZfWVh8_VezQDxEG1183XU/view Семинар 12], 13.04.2020

[https://drive.google.com/file/d/1w3gYWIdI7mB1R4alHiZ5EAkV8SQq0KKg/view Семинар 13], 20.04.2020

== Проектные темы ==

Целью проекта является исследовать предметную область и продемонстрировать применения знаний и навыков, полученных в курсе, а также изучить дополнительные разделы данной математической области Выполнение проекта допускает работу в команде (до 3-х человек). Результаты проекта оформляются в форме презентацию и докладываются в ходе занятий.

Не позднее 27/04 группы должны уведомить преподавателя практических занятий о выбранной теме.

Темы доступны по [https://www.dropbox.com/s/yko2jrmu4dg9tly/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%83%20%D0%94%D0%A3.pdf?dl=0 ссылке ]

== Литература ==

* Филиппов, А. Ф. Сборник задач по дифференциальным уравнениям / А. Ф. Филип- пов. – М.: НИЦ "Регулярная и хаотическая динамика", 2000 (и другие издания)

* Арнольд, В. И. Обыкновенные дифференциальные уравнения / В. И. Арнольд. – 4- е изд. – Ижевск: Ред. журн."Регулярная и хаотическая динамика": Удм. гос. ун-т., 2000. (и другие издания)

* П.Е. Данко, А.Г. Попов, Т.Я. Кожевникова. Высшая математика в упражнениях и задачах, Ч. 2, М.: Высшая школа, 2003.

* Кремер Н.Ш. Высшая математика для экономистов. М.: ЮНИТИ, 2010.