Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Agile Basics: Product Management and Teamwork

2023-10-03T09:43:54Z

Stoiakina.elena: /* Teachers */

== Teachers ==

{| class="wikitable"
! Group !! БПАД 201
|-
| Lecturer || [https://www.hse.ru/org/persons/862139530 Pankratieva Anastasia Vladimirovna]
|-
| Workshop Instructor || [https://www.hse.ru/org/persons/862139530 Pankratieva Anastasia Vladimirovna]
|}

== Grading system ==

==== Recap: Written assignment ====

Period: 2nd module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 2nd module 2023/2024

Criteria for evaluation:
At the beginning of every lecture 2-3 open questions will be posed (based on materials of previous lecture). Students expected to give written answers

==== HW: Homework ====

Amount of controls: 7

Period: 1st module 2023/2024, 2nd module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 2nd module 2023/2024

Retake an exam: Possible

Criteria for evaluation:
- Homework in a form of mini essay (250-400 words). Topics announced 2 weeks in advance (include books reviews and more broad questions about learning material). 2 HW per month.
- If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of "0". If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate additional verification or defense of this particular assessment element. Then such any assessment element will be graded based on the additional verification or the defense.
- Compulsory to have at least 3 HW graded 2% or higher within required timeframe

==== Exam: In-class assignment ====

Period: 2nd module 2023/2024, Session, Offline

Grade: 2nd module 2023/2024

Is exam

Retake an exam: Possible

Criteria for evaluation:
A written examination is held past Module 1. Students may not consult any sources during the exam.
Each question is graded with either 0, ¼, ½, ¾, or 1 point, and the entire exam = the sum of points given for questions

==== MVP of product: Project ====

Period: 2nd module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 2nd module 2023/2024

Criteria for evaluation:
Group activity throughout the Module. Students are expected to launch a working prototype of a product of their choice. Every month a group expected to produce a list of deliverables to show their progress. At the end of the Module they will present their final results to a committee of stakeholders who will rate products and distribute final marks for the group project.

==== Bonus activities: Activity ====

Period: 1st module 2023/2024, 2nd module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 2nd module 2023/2024

Criteria for evaluation:
Asking thoughtful questions and giving profound answers during lectures and seminars

==== Interim assessment (2023/2024 2nd module) ====

Estimation formula: MAX(10; 0,14*Recap + 0,28*HW + 0,25*Exam + 0,33*MVP of product + 0,14*Bonus activities)

Rounding rules: Arithmetic rounding

Retake principles: The 1st retake has no peculiarities and is conducted in accordance with Regulations for Interim and Ongoing Assessments of Students. The 2nd retake is Oral Exam for the whole course.

== Final grade ==

The final grade is calculated according to the interim assessment formula 2nd module 2023/2024:

MAX(10; 0,14*Recap + 0,28*HW + 0,25*Exam + 0,33*MVP of product + 0,14*Bonus activities)

== Syllabus ==

{|
[https://www.hse.ru/ba/data/courses/857131132.html Syllabus]
|}

Agile Basics: Product Management and Teamwork

2023-10-03T09:37:54Z

Stoiakina.elena: Новая страница: «== Teachers == {| class="wikitable" ! Group !! БПАД 201 |- | Lecturer || [https://www.hse.ru/org/persons/862139530 Pankratieva Anastasia Vladimirovna] |- |…»

Wiki ФКН

2023-10-03T09:34:30Z

Stoiakina.elena: /* Курсы за 2023/24 учебный год */

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

== Курсы за 2023/24 учебный год ==

{| class="wikitable courses"
|-

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

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2023/2024_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_1_2023/24_(пилотный_поток) | Математический анализ-1 (пилотный поток)]]

[[Дискретная математика на ПМИ 2023/24 (пилотный поток) | Дискретная математика (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2023/2024_(пилотный_поток) | Алгебра (пилотный поток)]]

[[Теория чисел (пилотный поток) 2023/24 | Теория чисел (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2023/2024_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]

[[Математический_анализ_1_2023/24_(основной_поток) | Математический анализ-1 (основной поток)]]

[[DM1PMIbase-2023-24 | Дискретная математика (ПМИ основной поток)]]

[[DM1EAD-2023-24 | Дискретная математика (ЭАД)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2023/2024_(основной_поток) | Алгебра (основной поток)]]

[[Теория чисел (основной поток) 2023/24 | Теория чисел (основной поток)]]

'''П+'''

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2023/24 | Алгоритмы и структуры данных (пилотный поток)]]

'''П'''

[[Язык программирования Python 2023/24 (основной поток) ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 (основной поток) (4 модуль) 2023/2024]]

||
'''М+'''

[[Математическая_статистика_2023/24_(пилотный_поток)| Математическая статистика (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2023/24_(пилотный_поток)| Теория вероятностей (пилотный поток)]]

[[Математический Анализ 2 на ПМИ 2023/24 (пилотный поток) | Математический анализ - 2 (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Математическая_статистика_2023/24_(основной_поток)| Математическая статистика (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2023/24_(основной_поток)| Теория вероятностей (основной поток)]]

[[Математический_анализ_-_2_(2023/24) | Математический анализ - 2 (основной поток)]]

'''П+ и П'''

[[CAOS-2023/24 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2023/24 | Алгоритмы и структуры данных - 2 ]]

[[Инструменты_промышленной_разработки_2023/24 | Инструменты промышленной разработки 2022/2023 ]]

'''1 из 3:'''

[[Язык_программирования_C%2B%2B_(углубленный_курс)_2023/24 | Язык программирования C++ (углубленный курс)]]

[[Продвинутый_Python_2023/24 | Продвинутый Python ]]

[[Язык программирования Rust 2023/24]]

'''2 из 5:'''

[[Дискретная математика - 2 (ПМИ) 2023/24]]

[[Дифференциальные уравнения (ПМИ) 2023/24]]

[[Основы матричных вычислений 2023/24]]

[[Комплексный анализ 2023/24]]

[[Функциональный анализ 2023/24]]

||

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1]] 

[[Компьютерные сети 2023/24]]

[[Operation Research and Game Theory]]

[[ Statistical learning theory 2023/24 | Statistical Learning Theory]]

[[ Функциональное_программирование_23-24 | Функциональное программирование ]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2023/24) | Основы тензорных вычислений ]]

[[Глубинное обучение 1 23/24 | Введение в глубинное обучение 23/24]]

[[Математическое моделирование 2023/24]]

[[Моделирование временных рядов 2023/24]]

[[Теория_чисел_и_криптография 2023/24 | Теория чисел и криптография]]

[[Методы_оптимизации_23/24 | Методы оптимизации]]

[[Уравнения с частными производными (2023-2024)]]

[[ ExtMem_23 | Алгоритмы во внешней памяти ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2]] 

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении_23/24 | Прикладная статистика в машинном обучении 23/24]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_3_курс_2023/2024 | НИС Машинное обучение и приложения 3 курс]]

[[Глубинное обучение 1 23/24]]

[[Методы оптимизации в машинном обучении 2023/24]]

'''ПМИ / РС'''

[[Distributed_Systems_2023 | Распределенные системы]]

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2da6d9d4dc5944e59414daea40376d96 НИС Распределенные системы]

[[Database Systems 2023/24]]

'''ПМИ / ТИ'''

[[Theory of Computation 2023 | Theory of Computation]]

[[ NIS-TCS-23-24 | НИС Теоретическая информатика ]]

[[KKTI-23-24 | Комбинаторные конструкции в теоретической информатике]]

||

[ ВКР]

[[ Случайные_процессы_(зима_2024) | Случайные процессы (зима 2023)]]

[[ Функциональное_программирование_23-24 | Функциональное программирование ]]

[[ Haskell_23/24 | Промышленное программирование на Haskell ]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2023/24) | Основы тензорных вычислений ]]

[[ Глубинное_обучение_в_обработке_звука_23/24 | Глубинное обучение в обработке звука ]]

[[ Глубинное обучение для текстовых данных 23/24 | Глубинное обучение для текстовых данных ]]

[[ Методы_предобучения_без_учителя_23/24 | Методы предобучения без учителя ]]

[[ Символьные_вычисления_23/24 | Символьные вычисления ]]

[[Эффективные системы глубинного обучения 23/24|Эффективные системы глубинного обучения]]

[[Теория_и_практика_онлайн-экспериментов_23/24 | Теория и практика онлайн-экспериментов]]

[[Децентрализованные_системы 2023/24| Децентрализованные системы ]]

[[Введение_в_дифференциальную_геометрию_23/24 | Введение в дифференциальную геометрию ]]

[[Дизайн_систем_23/24 | Дизайн систем ]]

[[ Types_23 | Типы в языках программирования ]]

[[ ExtMem_23 | Алгоритмы во внешней памяти ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_4_курс_2023/2024 | НИС Машинное обучение и приложения 4 курс]]

[[Глубинное_обучение_2023/24 | Глубинное обучение]]

[[Глубинное_обучение_в_анализе_графовых_данных_23/24 | Глубинное обучение в анализе графовых данных]]

[[LSML_2023/2024 | Машинное обучение для больших данных]]

'''ПМИ / РС'''

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2-013e88a10c204059bff194f838de4ef5?pvs=4 НИС Распределенные системы 2]

'''ПМИ / ТИ'''

[[A_Theorist's_Toolkit_2023_2024 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[OWF2023 | Односторонние функции и их применения]]

[[InfTheory2023 | Теория информации]]

[[ NIS-TCS-23-24 | НИС Теоретическая информатика ]]

| rowspan="7" |


[[Майнор_Биоинформатика_1_год_2023/24|Биоинформатика 1 год 2023/24]]

[[Майнор_Биоинформатика_2_год_2023/24|Биоинформатика 2 год 2023/24]]

[[Основы_глубинного_обучения/2023 | Основы глубинного обучения (майнор ИАД)]]

[[Генеративные_модели_на_основе_ODE_и_SDE | Генеративные модели на основе ODE и SDE]]

[[Введение_в_программирование_23/24 | Введение в программирование 23/24. Python (майнор ИАД)]]

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

[[Дискретная математика 2023-2024 | Дискретная математика ]]

[[Алгебра ПИ 2023-2024 | Алгебра]]

[[Математический анализ 2023-2024 | Математический анализ]]

||

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПИ_2023/2024 | Алгоритмы и структуры данных на ПИ]]

[[Теория вероятностей и математическая статистика 2023-2024 | Теория вероятностей и математическая статистика]]

[[НИС_Методы_и_алгоритмы_защиты_информации_2023/2024 | НИС Методы и алгоритмы защиты информации ]]

||

[[ SPA_2023/24 |Принципы статического анализа исходного кода ]]

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

[[DSBA_Algebra_2023_2024 | Algebra (DSBA)]]

[[Calculus DSBA 2023/2024 | Calculus (DSBA)]]

[[English_DSBA_2023/2024 | English (DSBA)]]

[[LAaG DSBA 2023/2024 | LAaG (DSBA)]]

[[Discrete Mathematics DSBA 2023/2024 | Discrete Mathematics (DSBA)]]

[[Python Programming DSBA 2023/24 | Python Programming (DSBA)]]

[[C++ Programming Language DSBA 2023/24 | C++ Programming Language (DSBA)]]

[[Law_DSBA_2023/24 | Law DSBA 2023/24]]

[[Introduction to Economics DSBA 2023/24 | Introduction to Economics DSBA 2023/24]]

||

[[Discrete Mathematics 2 DSBA 2023/24 | Discrete Mathematics 2 (DSBA)]]

[[Calculus-2 2023/24]]

[[Algorithms and Data Structures DSBA 2023/24 | Algorithms and Data Structures]]

[[Probability and Statistics (DSBA) 2023/24]]

[[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2022/2023]]

[[Differential Equations 2023/24]]

[[ACOS_DSBA_2023/24 | Computer Architecture and Operating Systems]]

||

[[tssp-2023-24 | Time series and stochastic processes 2023-24]]

[[ Elements of Econometrics]]

[[BAFE-2023-24 | Business Analytics and Financial Engineering 2023-2024]]

[[Machine learning 1 DSBA 2023/2024]]

[[Databases 2023/24]]

[[Optimisation methods 2023/24]]

[[ MACE1_DSBA_23-24 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 1"]]

[[ DAF1_DSBA_23-24 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 1"]]

[[Financial Engineering 2023-2024]]

[[Sociology of financial behaviour DSBA 2023/24]]

[[Financial Economics DSBA 2023/24]]

||

[[Philosophy of artificial intelligence DSBA 2023/24]]

[[Introduction to the Study of Language for Computer Scientists]]

[[ Statistics4MR-2023-24 | Statistics for Market Research 2023-24]]

[[ Strategy_23-24_DSBA | Decision Making Strategy 2023-2024]]

[[ APFM_23-24 | Asset Pricing and Financial Markets 2023-2024]]

[[ CMC_DSBA_23-24 | Core management concepts ]]

[[Machine learning 2 DSBA 2023/2024]]

[[ MACE2_DSBA_23-24 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 2"]]

[[ DAF2_DSBA_23-24 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 2"]]

[[ DANS_DSBA_23-24 | Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences" ]]

[[Risk-Management_DSBA_23-24 | Research Seminar "Risk-Management" ]]

[[Quantitative finance DSBA 2023/24]]

[[ Agile Basics: Product Management and Teamwork ]]

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

[[Дискретная математика КНАД 23/24]]

[[Математический анализ КНАД 23/24]]

[[Линейная алгебра КНАД 23/24]]

[[Программирование на Python КНАД 23/24]]

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2023/2024 2 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2023/2024 4 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Python для сбора и анализа данных КНАД 23/24]]

[[Программирование на С++ КНАД 23/24]]

[[ИПР_КНАД_23/24 | Инструменты промышленной разработки]]

||

[[Алгебра КНАД 2023/2024 | Алгебра]]

[[Математический_анализ -- 2 (2023/24) | Математический анализ -- 2]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_КНАД 23/24 | Алгоритмы и структуры данных 2]]

[[Теория_вероятностей_КНАД 23/24 | Теория вероятностей ]]

[[ACOS_COMPDS_2023/2024 | Архитектура Компьютера и Операционные Системы]]

[[Математическая_статистика_КНАД_23/24 | Математическая статистика]]

[[Численные_методы_КНАД_23/24 | Численные методы]]

||

||

|}

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

{| class="wikitable"
|-
! Осенний семестр !! Весенний семестр
|-
|
[[Основы Python для юристов 2023-24|Основы Python для юристов 23/24]] (2 курс, 1 модуль)

[[Цифровая_грамотность_(2023)_Журналистика|Цифровая грамотность для журналистов]] (1 курс, 1-2 модуль)

[[Цифровая_грамотность_(2023)_Медиакоммуникации|Цифровая грамотность для медиакоммуникаций]] (1 курс, 1-2 модуль)
|
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==
{| class="wikitable"
|-
| [[ NIS-TCS-23-24 | НИС Теоретическая информатика ]] || СКН
|-
| [[RecSys_2023 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД || 2 year
|-
| [[MOTV_2023 | Mathematical foundations of probability theory]] || Math of Machine Learning, MML || 1 year
|-
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[econ_metrics_2023-24|Эконометрика ип 2023-24]] || фэн, 3 курс || 1-4 модуль
|-
| [[Econ_probability_2023-24|Теория вероятностей и математическая статистика 2023-24]] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль
|-
| [[dse_2023-24|Data Science for Economists, fall 2023]] || icef, 3-4 year || 1-2 modules
|-
|
|}

= Архив =

== Курсы за 2022/23 учебный год ==

{| class="wikitable courses"
|-

! width="21%" | 1 курс !! width="21%" | 2 курс !! width="21%" | 3 курс !! width="21%" | 4 курс !! rowspan="2" | майноры и факультативы
|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПМИ'''
|-
|
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2022/2023_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]

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

[[Алгебра_на_ПМИ_2022/2023_(пилотный_поток) | Алгебра (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2022/2023_(основной_поток) | Алгебра (основной поток)]]

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

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

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

[[Дискретная математика на ПМИ 2022/23 (пилотный поток)]]

[[Язык программирования Python 2022/2023 (основной поток) ]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2022/2023 | Алгоритмы и структуры данных (пилотный поток)]]

[[Теория чисел (пилотный поток) 2022/23 | Теория чисел (пилотный поток)]]

[[Теория чисел (основной поток) 2022/23 | Теория чисел (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_1_(основной_поток)_(4_модуль) | Алгоритмы и структуры данных 1 (основной поток) (4 модуль) 2022/2023]]

||

[[Математическая_статистика_2022/2023_(пилотный_поток)| Математическая статистика (пилотный поток)]]

[[Математическая_статистика_2022/2023_(основной_поток)| Математическая статистика (основной поток)]]

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

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

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

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

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

[[Математическая_логика_ПМИ_22/23 | Математическая логика ]]

[[Продвинутый_Python_2022/2023 | Продвинутый Python ]]

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

[[Инструменты_промышленной_разработки_2022/2023 | Инструменты промышленной разработки 2022/2023 ]]

[[CAOS-2022 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Дифференциальные уравнения (ПМИ) 2022/23]]

[[Основы_матричных_вычислений_2022/2023 | Основы матричных вычислений ]]

||

[[Машинное_обучение_1/2022_2023 | Машинное обучение 1]]

[[Компьютерные_сети_2022/2023 | Компьютерные сети 2022/2023]]

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

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

[[ Функциональное_программирование_22-23 | Функциональное программирование ]]

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

[[Глубинное обучение 1 22/23 | Введение в глубинное обучение 22/23]]

[[Математическое_моделирование_2022 | Математическое моделирование 2022]]

[[time_series_modelling_22_23 | Моделирование временных рядов 22/23]]

[[Теория_чисел_и_криптография | Теория чисел и криптография]]

[[Методы_оптимизации_22/23 | Методы оптимизации]]

[[Уравнения с частными производными (2022-2023)|Уравнения с частными производными (2022-2023)]]

'''ПМИ / МОП'''

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2]]

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

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

[[Глубинное обучение 1 22/23 | Глубинное обучение 1 22/23]]

[[Методы оптимизации в машинном обучении 2023]]

'''ПМИ / РС'''

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

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

[[Database Systems 2023]]

'''ПМИ / ТИ'''

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

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

[[KKTI-22-23 | Комбинаторные конструкции в теоретической информатике]]

||

[https://www.notion.so/2022-2023-12475421ada6400c8bd5bf24a2a30c01 ВКР]

[[ Случайные_процессы_(зима_2023) | Случайные процессы (зима 2023)]]

[[ Функциональное_программирование_22-23 | Функциональное программирование ]]

[[ Haskell_23 | Промышленное программирование на Haskell ]]

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

[[ Глубинное_обучение_в_обработке_звука_22/23 | Глубинное обучение в обработке звука ]]

[[ Методы_предобучения_без_учителя_22/23 | Методы предобучения без учителя ]]

[[ Символьные_вычисления_22/23 | Символьные вычисления ]]

[[Эффективные системы глубинного обучения 22/23|Эффективные системы глубинного обучения]]

[[Теория_и_практика_онлайн-экспериментов_22/23 | Теория и практика онлайн-экспериментов]]

[[Децентрализованные_системы | Децентрализованные системы ]]

[[Введение_в_дифференциальную_геометрию_22/23 | Введение в дифференциальную геометрию ]]

'''ПМИ / МОП'''

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

[[Глубинное_обучение_2022 | Глубинное обучение]]

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

[[LSML_2022/2023 | Машинное обучение для больших данных]]

'''ПМИ / РС'''

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2-b1c2d4487ac8478f89cd4fa427da3e27 НИС Распределенные системы]

'''ПМИ / ТИ'''

[[A_Theorist's_Toolkit_2022_2023 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[OWF2022 | Односторонние функции и их применения]]

[[InfTheory2022 | Теория информации]]

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

| rowspan="7" |

[[Дополнительные_главы_теории_чисел|Дополнительные главы теории чисел]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_2023|ДГТВ]]

[[Теория_вычислений_2023|Теория вычислений]]

[[Случайные_графы_2022 | Случайные графы]]

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

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

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

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

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

[[Введение_в_программирование_22/23_(майнор_ИАД) | Введение в программирование 22/23 (майнор ИАД)]]

[[Базы данных 22/23 (майнор ИАД)| Базы данных 22/23 (майнор ИАД)]]

[[Adaptation course in Discrete Math (факультатив)]]

[[Уравнения с частными производными (2022-2023)|Уравнения с частными производными (2022-2023)]]

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

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

[[Алгебра ПИ 2022-2023 | Алгебра]]

[[Математический анализ 2022-2023 | Математический анализ]]

||

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПИ_2022/2023 | Алгоритмы и структуры данных на ПИ]]

[[Теория вероятностей и математическая статистика 2022-2023 | Теория вероятностей и математическая статистика]]

[[НИС_Методы_и_алгоритмы_защиты_информации_2022/2023 | НИС Методы и алгоритмы защиты информации ]]

||

[[ SPA_2022 |Принципы статического анализа исходного кода ]]

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

[[DSBA_Algebra_2022_2023 | Algebra (DSBA)]]

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

[[English_DSBA_2022/2023 | English DSBA (DSBA)]]

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

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

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

[[Introduction to Programming 2 DSBA 2022/2023 | Introduction to Programming on C++ (DSBA)]]

[[Foundations_of_Law_DSBA_2022/2023 | Foundations of Law (DSBA)]]

[[Introduction to Economics DSBA 2022/2023]]

||

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

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

[[Calculus-2]]

[[Algorithms and Data Structures DSBA 2022/2023 | Algorithms and Data Structures]]

[[Probability and Statistics (DSBA)]]

[[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2022/2023]]

[[Differential_Equations_2023 | Differential Equations ]]

[[ACOS_DSBA_2022/2023 | Computer Architecture and Operating Systems]]

||

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

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

[[BAFE-2022-23 | Business Analytics and Financial Engineering 2022-2023]]

[[Machine learning 1 DSBA 2022/2023]]

[[Databases]]

[[Optimisation methods]]

[[ MACE1_DSBA_22-23 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 1"]]

[[ DAF1_DSBA_22-23 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 1"]]

||

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

[[ Strategy_22-23_DSBA | Decision Making Strategy 2022-2023]]

[[ APFM_22-23 | Asset Pricing and Financial Markets 2022-2023]]

[[ CMC_DSBA_22-23 | Core management concepts ]]

[[Machine learning 2 DSBA 2022/2023]]

[[ MACE2_DSBA_22-23 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 2"]]

[[ DAF2_DSBA_22-23 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 2"]]

[[ DANS_DSBA_22-23 | Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences" ]]

[[Risk-Management_DSBA_22-23 | Research Seminar "Risk-Management" ]]

[[Quantitative finance DSBA]]

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

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

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

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

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

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2022/2023 2 модуль (ЭАД КНАД ВСН) | Алгоритмы и структуры данных 2022/2023 2 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2022/2023 4 модуль (ЭАД КНАД ВСН) | Алгоритмы и структуры данных 2022/2023 4 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Python_для_сбора_и_анализа_данных_КНАД_22/23 | Python для сбора и анализа данных (КНАД)]]

[[Программирование_на_С++_КНАД_22/23 | Программирование на С++]]

[[ИПР_КНАД_23 | Инструменты промышленной разработки]]

||

[[Алгебра КНАД 2022/2023 | Алгебра]]

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

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

[[Теория_вероятностей_КНАД 22/23 | Теория вероятностей ]]

[[ACOS_COMPDS_2022/2023 | Архитектура Компьютера и Операционные Системы]]

[[Математическая_статистика_КНАД_22/23 | Математическая статистика]]

[[Численные_методы_КНАД_22/23 | Численные методы]]

||

||

|}

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

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

|-
|
[[Цифровая грамотность для международных отношений 22/23]] (1 курс, 1-2 модуль)

[[Основы анализа данных в международных отношениях 22/23]] (2 курс, 1-2 модуль)

[[Основы программирования на Python осень 2022 матфак]] (2-4 курс бакалавриата или 1-2 курс магистратуры, 1-2 модуль)

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

[[Машинное обучение (ФЭН) - 2022-2023]] (3,4 курс, 1-2 модули)
|
[[Прикладное программное обеспечение (основы Python) для социологии 2022/23]] (1 курс, 3 модуль)

[[Программирование на языке Python для ГосМунУпр 2022/23 | Программирование на языке Python для гос. и муницип. управления 2022/23]] (1 курс, 3-4 модуль)

[[Основы программирования в Python для политологии 2022/23]] (2 курс, 3-4 модули)

[[Основы программирования в Python для школы дизайна 2022/23]] (2 курс, 3-4 модули)

[[Основы программирования в Python для ВШБ 2022/23]] (2 курс, 3 модуль)

[[Программирование на Python для МО 22/23]] (1 курс, 3 модуль)

[[Машинное обучение 22/23 Матфак]] (3 курс, 3-4 модули)

[[Анализ Данных 22/23 Политологи]] (3 курс, 3-4 модули)

[[Введение в Data Science для ВШБ 2022/23]] (2 курс, 4 модуль)
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==
{| class="wikitable"
|-
| [[Ликбез_разработчика_(2022) | Ликбез разработчика]] || Машинное обучение и высоконагруженные системы|| 1 year
|-
| [[RecSys_2022_2023 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД || 2 year
|-
| [[Linear_Algebra_for_Data_Science_(2022) | Linear Algebra for Data Science]] || Data Science || 1 year
|-
| [[Ordered_Sets_in_Data_Analysis_(2022) | Ordered Sets in Data Analysis]] || Data Science || 1 year
|-
| [[ NIS-TCS-22-23 | НИС Теоретическая информатика ]] || Науки о данных, специализация ТИ ||
|-
| [[Mathematical Foundations of Probability theory | Mathematical foundations of probability theory]] || Math of Machine Learning || 1 year
|-
| [[Markov Chains | Markov Chains]] || Math of Machine Learning || 1 year
|-
| [[Reinforcement_learning_2022_2023 | Математические основы обучения с подкреплением ]] || Math of Machine Learning || 2 year
|-
| [[Theoretical computer science spring 2023 | Theoretical computer science spring 2023]] || PhD || 1 year
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[econ_probability_2022-23|Теория вероятностей и математическая статистика]] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль
|-
| [[econ_metrics_2022-23|Эконометрика ип 2022-23]] || фэн, 3 курс || 1-4 модуль
|-
| [[econ_dynamic_opt_2022-23|Динамическая оптимизация в экономике и финансах]] || фэн, 3-4 курс || 1-2 модуль
|-
| [[icef-dse-2022-23|Data Science for Economics 2022-23]] ||icef, 3-4 year || 1-2 module
|-
| [[Лицей ВШЭ. Практикум по программированию 10 класс 2022-23 | Лицей ВШЭ. Практикум по программированию 10 класс]] || Лицей ВШЭ || 10 класс
|-
| [[icef-scalc-2022-fall|Stochastic Calculus Fall 2022]] ||icef, master 1 year || 2 module
|-
| [[econ_metrics_smfe_2022-23|Эконометрика (продвинутый уровень) 2022-23]] || фэн, магистратура, 1 курс || 3-4 модуль
|}

= Архив до 2021/22 учебного года включительно =
[[Wiki ФКН/Архив]]

APFM 23-24

2023-10-03T09:20:02Z

Stoiakina.elena: Новая страница: «== Teachers 1 semester == {| class="wikitable" style="text-align:center" |- ! Group !! 201 !! 202 !! |- || Lecturer | colspan="6" | https://www.hse.ru/en/org/…»

== Teachers 1 semester ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Group !! 201 !! 202 !!
|-
|| Lecturer
| colspan="6" | [[https://www.hse.ru/en/org/persons/396495997 Runjie Geng]
[mailto:rgeng@hse.ru rgeng@hse.ru ]

|-
|| Workshop Instructor
|| '''201''' [https://www.hse.ru/org/persons/401642457 Salkovsky Ivan Aleksandrovich] 
|| '''202''' [https://www.hse.ru/org/persons/401642457 Salkovsky Ivan Aleksandrovich] 
|}
== Grading system ==

==== Homework - modules 1-2 0.2 ====

Amount of controls: 8

Period: 1st module 2023/2024, 2nd module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 2nd module 2023/2024

Description: Home assignments are solved individually.

Criteria for evaluation:
The grade is determined based on student's individual work, correctness of methods, completeness of the answer and quality of explanations. Unexplained answers w/o derivations/calculations/explanations are not accepted.

If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of "0".
If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate additional verification or defense of this particular assessment element. Then such any assessment element will be graded based on the additional verification or the defense.

==== Winter Exam 0.51 ====

Period: 2nd module 2023/2024, Session, Offline

Grade: 2nd module 2023/2024

Is exam

Retake an exam: Possible

Retake principles:

Retakes are organized in accordance with the HSE Interim and Ongoing Assessment Regulations.
On the first retake the cumulative course grade is taken into consideration. On the second retake there are following rules:
If the cumulative grade + 2nd retake grade >= 4, then the student receives the sum of these marks, multiplied by their coefficients.
If the cumulative grade + 2nd retake grade < 4, but the 2nd retake grade > 7, then the student is given a 4.
If the 2nd retake grade is <7 and the cumulative grade is <4, the student receives a failing grade.

Criteria for evaluation:

The assessment of a paper is based on preponderance rather than a paper meeting each bullet point before it can be awarded a mark. 0-19,99 • Nothing presented or completely incorrect information or answers contain nothing at all of relevance • No evidence of understanding • No competence in core basic techniques of the subject 20-29,99 • Misunderstanding of significant areas of the syllabus • No competence in most of the core basic techniques of the subject 30-39,99 • Little understanding evident • Very limited competence in core basic techniques of the subject 40-46,99 • Some understanding evident, but no original thought or critical analysis or ability to grapple with anything other than very routine questions • Limited competence in core basic techniques of the subject or competence only in a small part of the material 47-53,99 • Some understanding evident, but no ability to grapple with anything other than routine questions • Limited competence in core basic techniques of the subject or competence only in part of the material 54-61,99 • An acceptable demonstration of a basic understanding of and competence in the subject • Some knowledge of, and application of, relevant methods and techniques • A basic range of information and knowledge deployed, with some areas of inaccuracy • Arguments and analysis not fully developed • Evidence of essential reading • Acceptable quality of presentation and structure 62-69,99 • A reasonably good understanding of the subject • Knowledge of, and some application of, relevant methods and techniques • A standard, and largely accurate, range of information and knowledge deployed • May demonstrate ability to grapple with standard problems but limited capacity to solve more unusual or demanding questions involving application of significant understanding of the subject • Satisfactory quality of presentation, with good structure 70-77,99 • A good understanding of the subject • Competent application of relevant methods and techniques • Wide and accurate range of information and knowledge deployed • Clear argument which may demonstrate some capacity to solve more unusual or demanding questions involving application of significant understanding of the subject • High quality of presentation and good structure 78-85,99 • A thorough understanding of the subject • Deft application of relevant methods and techniques • Extensive range and consistent accuracy of information and knowledge. • Clear argument which demonstrates a significant capacity to solve more unusual or demanding questions involving application of deep understanding of the subject and its methods • Evidence of a critical approach to essential reading and an ability to apply this in context with, additionally, some evidence of wider reading • Excellent presentation and structure 86-100 • A deep understanding of the subject • Mastery of relevant methods and techniques • Highly extensive range and consistent accuracy of information and knowledge • Lucid argument which demonstrates an impressive ability to solve more unusual or demanding questions involving application of deep understanding of the subject and its methods • Evidence of a critical approach to essential reading and an ability to apply this in context with, additionally, some evidence of wider reading • Excellent presentation and structure

If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of "0".
If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate additional verification or defense of this particular assessment element. Then such any assessment element will be graded based on the additional verification or the defense.

==== Midterm exam 1: In-class assignment 0.29 ====

Period: 2nd module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 2nd module 2023/2024

Criteria for evaluation:
The assessment of a paper is based on preponderance rather than a paper meeting each bullet point before it can be awarded a mark. 0-19,99 • Nothing presented or completely incorrect information or answers contain nothing at all of relevance • No evidence of understanding • No competence in core basic techniques of the subject 20-29,99 • Misunderstanding of significant areas of the syllabus • No competence in most of the core basic techniques of the subject 30-39,99 • Little understanding evident • Very limited competence in core basic techniques of the subject 40-46,99 • Some understanding evident, but no original thought or critical analysis or ability to grapple with anything other than very routine questions • Limited competence in core basic techniques of the subject or competence only in a small part of the material 47-53,99 • Some understanding evident, but no ability to grapple with anything other than routine questions • Limited competence in core basic techniques of the subject or competence only in part of the material 54-61,99 • An acceptable demonstration of a basic understanding of and competence in the subject • Some knowledge of, and application of, relevant methods and techniques • A basic range of information and knowledge deployed, with some areas of inaccuracy • Arguments and analysis not fully developed • Evidence of essential reading • Acceptable quality of presentation and structure 62-69,99 • A reasonably good understanding of the subject • Knowledge of, and some application of, relevant methods and techniques • A standard, and largely accurate, range of information and knowledge deployed • May demonstrate ability to grapple with standard problems but limited capacity to solve more unusual or demanding questions involving application of significant understanding of the subject • Satisfactory quality of presentation, with good structure 70-77,99 • A good understanding of the subject • Competent application of relevant methods and techniques • Wide and accurate range of information and knowledge deployed • Clear argument which may demonstrate some capacity to solve more unusual or demanding questions involving application of significant understanding of the subject • High quality of presentation and good structure 78-85,99 • A thorough understanding of the subject • Deft application of relevant methods and techniques • Extensive range and consistent accuracy of information and knowledge. • Clear argument which demonstrates a significant capacity to solve more unusual or demanding questions involving application of deep understanding of the subject and its methods • Evidence of a critical approach to essential reading and an ability to apply this in context with, additionally, some evidence of wider reading • Excellent presentation and structure 86-100 • A deep understanding of the subject • Mastery of relevant methods and techniques • Highly extensive range and consistent accuracy of information and knowledge • Lucid argument which demonstrates an impressive ability to solve more unusual or demanding questions involving application of deep understanding of the subject and its methods • Evidence of a critical approach to essential reading and an ability to apply this in context with, additionally, some evidence of wider reading • Excellent presentation and structure

If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of "0".
If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate additional verification or defense of this particular assessment element. Then such any assessment element will be graded based on the additional verification or the defense.

==== Interim assessment (2023/2024 2nd module) ====

Estimation formula: Homework - modules 1-2 * 0.2 + Winter Exam * 0.51 + Midterm exam 1: In-class assignment * 0.29

Retake principles: Retakes are organized in accordance with the HSE Interim and Ongoing Assessment Regulations. On the first retake the cumulative course grade is taken into consideration. On the second retake there are following rules: If the cumulative grade + 2nd retake grade >= 4, then the student receives the sum of these marks, multiplied by their coefficients. If the cumulative grade + 2nd retake grade < 4, but the 2nd retake grade > 7, then the student is given a 4. If the 2nd retake grade is <7 and the cumulative grade is <4, the student receives a failing grade. If plagiarism is detected, any assessment element will be assigned a score of "0". If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate additional verification or defense of this particular assessment element. Then such an assessment element will be graded based on the additional verification or the defense.

==== Homework - module 3 0.31 ====

Period: 3rd module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 3rd module 2023/2024

Description: Home assignments are solved individually.

Retake an exam: Possible

Retake principles:

There is an opportunity to submit an assignment on an additional date in case of absence for a valid excuse (with documentary evidence).
Criteria for evaluation:
The grade is determined based on student's individual work, correctness of methods, completeness of the answer and quality of explanations. Unexplained answers w/o derivations/calculations/explanations are not accepted.
If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of "0".
If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate additional verification or defense of this particular assessment element. Then such any assessment element will be graded based on the additional verification or the defense.

==== Final Exam 0.69 ====

Period: 3rd module 2023/2024, Session, Offline

Grade: 3rd module 2023/2024

Is exam

Blocks everything

Retake an exam: Possible

Retake principles:

Retakes are organized in accordance with the HSE Interim and Ongoing Assessment Regulations.
On the first retake the cumulative course grade is taken into consideration. On the second retake there are following rules:
If the cumulative grade + 2nd retake grade >= 4, then the student receives the sum of these marks, multiplied by their coefficients.
If the cumulative grade + 2nd retake grade < 4, but the 2nd retake grade > 7, then the student is given a 4.
If the 2nd retake grade is <7 and the cumulative grade is <4, the student receives a failing grade.
Criteria for evaluation:
The assessment of a paper is based on preponderance rather than a paper meeting each bullet point before it can be awarded a mark. 0-19,99 • Nothing presented or completely incorrect information or answers contain nothing at all of relevance • No evidence of understanding • No competence in core basic techniques of the subject 20-29,99 • Misunderstanding of significant areas of the syllabus • No competence in most of the core basic techniques of the subject 30-39,99 • Little understanding evident • Very limited competence in core basic techniques of the subject 40-46,99 • Some understanding evident, but no original thought or critical analysis or ability to grapple with anything other than very routine questions • Limited competence in core basic techniques of the subject or competence only in a small part of the material 47-53,99 • Some understanding evident, but no ability to grapple with anything other than routine questions • Limited competence in core basic techniques of the subject or competence only in part of the material 54-61,99 • An acceptable demonstration of a basic understanding of and competence in the subject • Some knowledge of, and application of, relevant methods and techniques • A basic range of information and knowledge deployed, with some areas of inaccuracy • Arguments and analysis not fully developed • Evidence of essential reading • Acceptable quality of presentation and structure 62-69,99 • A reasonably good understanding of the subject • Knowledge of, and some application of, relevant methods and techniques • A standard, and largely accurate, range of information and knowledge deployed • May demonstrate ability to grapple with standard problems but limited capacity to solve more unusual or demanding questions involving application of significant understanding of the subject • Satisfactory quality of presentation, with good structure 70-77,99 • A good understanding of the subject • Competent application of relevant methods and techniques • Wide and accurate range of information and knowledge deployed • Clear argument which may demonstrate some capacity to solve more unusual or demanding questions involving application of significant understanding of the subject • High quality of presentation and good structure 78-85,99 • A thorough understanding of the subject • Deft application of relevant methods and techniques • Extensive range and consistent accuracy of information and knowledge. • Clear argument which demonstrates a significant capacity to solve more unusual or demanding questions involving application of deep understanding of the subject and its methods • Evidence of a critical approach to essential reading and an ability to apply this in context with, additionally, some evidence of wider reading • Excellent presentation and structure 86-100 • A deep understanding of the subject • Mastery of relevant methods and techniques • Highly extensive range and consistent accuracy of information and knowledge • Lucid argument which demonstrates an impressive ability to solve more unusual or demanding questions involving application of deep understanding of the subject and its methods • Evidence of a critical approach to essential reading and an ability to apply this in context with, additionally, some evidence of wider reading • Excellent presentation and structure

==== Interim assessment (2023/2024 3rd module) ====

Estimation formula: Homework - module 3 * 0.31 + Final Exam * 0.69

Retake principles: Final exam is blocking.

Retakes are organized in accordance with the HSE Interim and Ongoing Assessment Regulations. On the first retake the cumulative course grade is taken into consideration. On the second retake there are following rules: If the cumulative grade + 2nd retake grade >= 4, then the student receives the sum of these marks, multiplied by their coefficients. If the cumulative grade + 2nd retake grade < 4, but the 2nd retake grade > 7, then the student is given a 4. If the 2nd retake grade is <7 and the cumulative grade is <4, the student receives a failing grade. If plagiarism is detected, any assessment element will be assigned a score of "0". If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate additional verification or defense of this particular assessment element. Then such an assessment element will be graded based on the additional verification or the defense.

== Final grade ==

Estimation formula: 2023/2024 2nd module * 0.4 + 2023/2024 3rd module * 0.6

== Syllabus ==
{|
[https://www.hse.ru/ba/data/courses/838222672.html Syllabus]
|}

Financial Engineering 2023-2024

2023-10-02T10:27:25Z

Stoiakina.elena: /* Teachers */

== Teachers ==

{| class="wikitable"
! Group !! БПАД 201, БПАД 202
|-
| Lecturer || [https://www.hse.ru/org/persons/461407465 Asriev Artem Vladimirovich]
[mailto:avasriev@hse.ru avasriev@hse.ru]
|-
| Workshop Instructor || [https://www.hse.ru/org/persons/760609216 Sivakova Sofia Fedorovna]
[mailto:ssivakova@hse.ru ssivakova@hse.ru]
|}

== Grading system ==

=== Paper Portfolio Project (PPP) 0.25 ===

Period: 1st module 2023/2024, 2nd module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 2nd module 2023/2024

Criteria for evaluation:
No PPP done: 0
Missed deadline for instrument selection: -1
Group 3 project is taken: +1
No pre-trade plan submitted by email or no trade summary table: -3
A pre-trade plan or a trade summary table is submitted by email but incorrect: -1
No deliverables provided for an instrument or a portfolio: -1
All is done perfectly: 10
If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of "0".
If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate additional verification or defense of this particular assessment element. Then such an assessment element will be graded based on the additional verification or the defense.

=== Quantitative research Project (QRP) 0.25 ===

Period: 2nd module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 2nd module 2023/2024

Criteria for evaluation:
No QRP done: 0
All is done perfectly: 10
If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of "0".
If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate additional verification or defense of this particular assessment element. Then such an assessment element will be graded based on the additional verification or the defense.

=== Exam 0.5 ===

Period: 2nd module 2023/2024, Session, Offline

Grade: 2nd module 2023/2024

Is exam

Retake an exam: Possible

Retake principles:

Same as for the first take. The grade is not related to previous assessment elements.
Criteria for evaluation:
2 exam questions and a problem are given – they have the same weight; each item is graded between 0 and 3 based on correctness and completion of the answer
If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of "0".
If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate additional verification or defense of this particular assessment element. Then such an assessment element will be graded based on the additional verification or the defense.

=== Interim assessment (2023/2024 2nd module) ===

Estimation formula: Paper Portfolio Project (PPP) * 0.25 + Quantitative research Project (QRP) * 0.25 + Exam * 0.5
Retake principles: 2nd retake task will be in the same format as at the first take. The grade is not related to previous assessment elements.

== Final grade ==

The final grade is calculated according to the interim assessment formula 2nd module 2023/2024:
Estimation formula: Paper Portfolio Project (PPP) * 0.25 + Quantitative research Project (QRP) * 0.25 + Exam * 0.5
Retake principles: 2nd retake task will be in the same format as at the first take. The grade is not related to previous assessment elements.

== Smart LMS link ==
{|
[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=167297 Financial Engineering Smart LMS]
|}

== Syllabus ==

{|
[https://www.hse.ru/ba/data/courses/841115722.html Syllabus]
|}

2023-09-29T13:54:32Z

Stoiakina.elena: /* Grading system */

== Teacher ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|| Lecturer
| colspan="6" | [https://www.hse.ru/staff/kuzina Kuzina Olga Evgenyevna]
[mailto:kuzina@hse.ru kuzina@hse.ru]
|-
|}

== Grading system ==

=== Test: In-class assignment 0.2 ===

Period: 1st module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 1st module 2023/2024

Description: Test consists two parts: 1. Improve the questionnaire. Students are given the list of survey questions which have different mistakes in their wording. Students are supposed to indicate problems and improve questions to get higher construct validity of the measurement. 2. Theory quest. Students are supposed to demonstrate their knowledge of theoretical models of households’ financial behaviour which are developed in economic theory, economic psychology and economic sociology. Exam tests all knowledge and skills mastered during the course. There are no retakes of the test for those students who were not present irrespective for the reasons of the absence. ICEF 'students who are absent because of medical or other valid excuse during the test will be compensated by ICEF rules for grading.

Criteria for evaluation:
Grading for Part 1 – all students are given the same time to fulfil the task – 20 minutes, one point is given for revealing one mistake in the wording of the questions, the highest scorers get 15 marks, the rest are graded as a percentage of this maximum. For example, if the maximum number of points is 50, a student whose score is 35 will get 10,5 marks out of 15.
Grading for Part 2. 6 marks questions are graded in the following way: up to 2 marks are given for definitions and proper references, additional 2 – for explanations, the remaining 2 – for proper examples how they work. 12 marks questions are graded in the following way:
1-3 marks – students fail to answer the question
4-5 marks – descriptive answers based on memorised information with little understanding
6-7 marks – good answers with proper selectivity, but lack of critical evaluation
8-10 – excellent answers, relevant material selected and proper arguments are given
11-12 – exceptional answers, full understanding, signs of reading beyond the obligatory literature and the ability to explain how people make financial decisions in terms of different theoretical approaches studied during the course.

Test consists two parts:
1. Improve the questionnaire. Students are given the list of survey questions which have different mistakes in their wording. Students are supposed to indicate problems with questions wordings in terms of construct validity of the measurement.
2. Theory quest. Students are supposed to demonstrate their knowledge of theoretical models of households’ financial behaviour which are developed in economic theory, economic psychology and economic sociology.

=== Class participation: Activity 0.1 ===

Period: 2nd module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 2nd module 2023/2024

Description: Students’ activity during seminars.

Criteria for evaluation:
The teacher gives marks for students’ activity during seminars: for being present and asking questions after the presentations and participating in the discussions. Those students who ask relevant questions and give right comments on the pluses and minuses of presentations get higher marks for seminar activity mark - Gclass Class participation is graded in the following way: 60% of marks are given for class participation as a percent of classes attended minus one. For example, if there are 13 classes in a semester those who were present in all 12 classes will get 60 marks out of 100, the rest 40% are earned marks by asking questions or giving relevant comments during the class.

=== Exam: In-class assignment 0.4 ===

Period: 2nd module 2023/2024, Session, Offline

Grade: 2nd module 2023/2024

Is exam

Description: Exam tests all knowledge and skills mastered during the course. The passing final grade for the course is announced after the final exam in December. The passing final grade could not be bigger than 40 marks or smaller than 25 marks depending on the overall results of students’ cohort. In case of unsatisfactory final grade in 100 - point scale for the course, a satisfactory grade in 10 - point scale is given if a student has received high grade for exam (60 marks or more).

Retake an exam: Possible

Retake principles:

Retakes are organized in accordance with the HSE Interim and Ongoing Assessment Regulations for DSBA students.

=== Presentation 0.3 ===

Period: 2nd module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 2nd module 2023/2024

Description: Download PPT files with HSE logo, presentation templates PPT or PPTX with HSE logo in English can be found here http://www.hse.ru/org/hse/info/logo . Students may use the HSE templates, however they are not obliged to do this. The file name must include the student's name and the title of the article in English. Example: Olga Kuzina’s presentation of the paper Modigliani, Franco and Richard Brumberg, 1954. Utility Analysis and the Consumption Function: An Interpretation of Cross-Section Data, in Kenneth K. Kurihara, ed.: Post Keynesian Economics, Rutgers University Press, New Brunswick, NJ, 388-436. The file name in this case should be as follows: Kuzina Utility Analysis and the Consumption Function An Interpretation of Cross-Section Data 1954.pptx or ppt, depending on which version of the Power Point program you use. You may choose any research paper from the list of readings in the syllabus, however if you want you may also use papers on financial behaviour of households which are not mentioned in the syllabus – the only thing which you have to do is to send me the full text of it in order to verify that the chosen topic is appropriate for the course. Be careful – no textbook chapters, literature reviews or business reports are acceptable for presentations. Empirical papers published in the academic peer review journals only! If the paper you are interested in has no link but a DOI name only you can resolve a DOI name here http://www.doi.org/ If students choose the same paper there will be no fun to listen the same ideas several times. That is why the teaching assistant will coordinate the choices of students via permanent updating the schedule of presentations according to the information which students will disclose to him or her. The schedule will be made on the first-come first-served basis, if the paper has been booked the rest should choose a different paper. Students can book their papers, dates and time on-line only! Links to the registration form and to the presentations’ schedule will be provided. Before filling the registration form, make sure that the paper has not been already booked by other students in your class! Presentations should be properly structured: start from the research problem of the paper and a justification of it (theoretical, empirical or policy-relevant issues to be mentioned) indicate the goal(s) of the paper explain theoretical ideas which are discussed by the author (literature review – students do not need to go into too many details – the main question for this section is to give an idea on what kind of theoretical and empirical literature the research is based on) reveal what the author’s idea, model, hypotheses, operationalisation of the main concepts are describe the data used (check if it is possible to get free access to the data used by the author of the paper) explain how the data was analysed – how is the model tested, what are the results? summarise the main conclusion of the paper – a short answer to the research question make the discussion slide (what we have learned from the paper and what we should be cautious about – critical assessment of the paper - students should give their opinion about the strengths and weaknesses of the paper – if there are any doubts in the objectivity of the research results of the paper).

Retake principles:

There is an opportunity to schedule an additional date in case of absence for a valid excuse.

Criteria for evaluation:
Evaluation criteria - presentation should give a clear and accurate picture of the paper. The quality of the discussion slide is one of the most important for those who want to get excellent marks for their presentations!
On the one hand, your slides should not be overloaded with words or information which means that you cannot just copy and paste the paragraphs from the text. On the other hand, the presentation should not be too brief, that is one can use the presentation to get an idea of the main issues of the paper without the speaker.
The number of slides is not limited. The presentation should take not more than 15 minutes. So, it is better to place on slides all the information is essential for understanding of the paper, then in the course of your presentation you can skip what is less important.
The main task is to make the presentation clear and to give an idea of what has been done in the paper and critically assess its findings.
After the presentation if a student wants to get a higher mark for his or her presentation s/he can update the presentation slides according to the comments given during the presentation. If this is properly done up to 10 marks will be added for the Gpresentation. The presentation should be sent in an editable PPT format.
All presentations will be displayed in ICEF inform system to be available to all. In the final exam paper, there are questions about the papers have been presented during the seminars.
All presentations should be made in English.
Marks which are given for students’ presentations – Gpresentation – 80% of the mark will be given for the content of the presentation (ability to deliver the message and understanding of the paper, dealing with questions) and 20% - for the presentation skills (all funny things which you use to attract the interest of the audience).
Marking of presentations
Fail grades
0-19 irrelevant paper was chosen, or the audience did not get the idea of the paper, or the presenter was reading instead of speaking, his/her answers to the questions showed no understanding of the paper. It does not matter how good the slides were if any of the above happened students are given a fail mark within this range.
20-29 a relevant paper was chosen, the slides were done properly, however, the audience did not get the idea of the paper, or the presenter was reading instead of speaking, or his/her answers to the questions showed no understanding of the paper.
30-39 a relevant paper was chosen, the slides were done properly, the presenter was not reading, s/he was speaking, however, the audience did not get the idea of the paper, or his/her answers to the questions showed no understanding of the paper.
Satisfactory grades
40-46 a relevant paper was chosen, the slides were done properly, the presenter was not reading, s/he was speaking, the audience did get some idea of the paper, his/her answers to the questions showed little understanding of the paper.
47-53 a relevant paper was chosen, the slides were done properly, the presenter was not reading, s/he was speaking, the audience did get an idea of the paper, however, slide did not contain the needed information or were overloaded with it, student’s answers to the questions showed only basic understanding of the paper.
Good grades
54-61 a relevant paper was chosen, the slides were done properly, the presenter was not reading, s/he was speaking, the audience did get the idea of the paper, his/her answers to the questions showed good understanding of the paper, however, there are mistakes on the slides which prevent the audience to understand some of the material, the critical assessment of the paper was irrelevant or missing.
62-69 a relevant paper was chosen, the slides were done properly, the presenter was not reading, s/he was speaking, the audience did get an idea of the paper, his/her answers to the questions showed full understanding of the paper, however, the critical assessment of the paper was irrelevant or missing.
Excellent grades
70-77 a relevant paper was chosen, the slides were done properly, the presenter was not reading, s/he was speaking, the audience did get an idea of the paper, his/her answers to the questions showed full understanding of the paper, the critical assessment of the paper was relevant, however, the main weaknesses of the paper were not addressed.
78-85 a relevant paper was chosen, the slides were done properly, the presenter was not reading, s/he was speaking, the audience did get an idea of the paper, his/her answers to the questions showed full understanding of the paper, the critical assessment of the paper was relevant, the main weaknesses of the paper were addressed. The student was able to justify a new research agenda in the field of the study (for example for a diploma thesis at ICEF)
86-100 a relevant paper was chosen, the slides were done properly, the presenter was not reading, s/he was speaking, the audience did get an idea of the paper, his/her answers to the questions showed full understanding of the paper, the critical assessment of the paper was relevant, the main weaknesses of the paper were addressed. The student did extra reading on the topic and s/he was able to justify a new research agenda in the field of the study (for example for a diploma thesis at ICEF).

=== Interim assessment (2023/2024 2nd module) ===

'''Estimation formula:
Test: In-class assignment * 0.2 + Class participation: Activity * 0.1 + Exam: In-class assignment * 0.4 + Presentation: Presentation * 0.3'''
 Rounding rules: Arithmetic 
Retake principles: There are no retakes of the test for those students who were not present irrespective for the reasons of the absence. There are no retakes of the presentation. Retakes are organized in accordance with the HSE Interim and Ongoing Assessment Regulations for DSBA students.

== Final Grade ==
Estimation formula: The final grade is calculated according to the interim assessment formula 2nd module 2023/2024:

'''0.3 * Presentation + 0.1 * Class participation + 0.2 * Test + 0.4 * Exam'''

== Syllabus ==

{|
[https://www.hse.ru/ba/data/courses/841100819.html Syllabus]
|}

Sociology of financial behaviour DSBA 2023/24

2023-09-28T14:13:36Z

Stoiakina.elena: /* Exam: In-class assignment 0.4 */

Sociology of financial behaviour DSBA 2023/24

2023-09-28T14:10:06Z

Stoiakina.elena: /* Teacher */

Introduction to the Study of Language for Computer Scientists

2023-09-28T14:08:34Z

Stoiakina.elena: /* Final grade */

== Teachers ==

{| class="wikitable"
! Group !! БПАД 201
|-
| Lecturer || [https://www.hse.ru/staff/prudnev Rudnev Pavel Vladimirovich]
[mailto:prudnev@hse.ru prudnev@hse.ru]
|-
| Workshop Instructor || [https://www.hse.ru/staff/prudnev Rudnev Pavel Vladimirovich]
[mailto:prudnev@hse.ru prudnev@hse.ru]
|}

== Grading system ==

=== Weekly mini-tests 0.35 ===
Period: 1st module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 1st module 2023/2024

Retake an exam: Possible

'''Retake principles:'''

On the first resit the cumulative course grade is taken into consideration. On the second resit there are the following rules: If the cumulative grade + 2nd resit grade >= 4, then the student receives the sum of these marks, multiplied by their coefficients. If the cumulative grade + 2nd resit grade < 4, but the 2nd resit grade > 7, then the student is given a 4. If the 2nd resit grade is <7 and the cumulative grade is <4, the student receives a failing grade.
''' Criteria for evaluation: '''
Mini-tests are marked according to the following correspondence scale:
10 - 96-100% 9 - 91-95% 8 - 86-90% 7 - 78-85% 6 - 71-77% 5 - 61-70% 4 - 51-60% 3 - 36-50% 2 - 21-35% 1 - 1-20% 0 - 0%
If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of “0”. If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate the additional verification or defence of this particular assessment element. Then such an assessment element will be graded based on the additional verification or the defence.
''' Examples of tasks: '''
A sample test question:
 Choose the correct statement: 
The existence of structural ambiguity shows that
 A. natural-language expressions are organised hierarchically; 
B. natural language is optimally designed to resolve communicative tasks. 

=== Written exam 0.4 ===

Period: 1st module 2023/2024, Session, Offline

Grade: 1st module 2023/2024

Is exam

Retake an exam: Possible

'''Retake principles:'''

On the first resit the cumulative course grade is taken into consideration. On the second resit there are the following rules: If the cumulative grade + 2nd resit grade >= 4, then the student receives the sum of these marks, multiplied by their coefficients. If the cumulative grade + 2nd resit grade < 4, but the 2nd resit grade > 7, then the student is given a 4. If the 2nd resit grade is <7 and the cumulative grade is <4, the student receives a failing grade.
''' Criteria for evaluation: '''
The tasks are marked by arithmetically converting the percentages of correct answers onto a 10-point scale. The base grade for the complete mastery of the course programme is evaluated with the “Excellent” grade amounting to 8 (eight) points. Higher marks, viz. 9 or 10, are justified, at the instructor’s discretion, for exceeding the course programme in relation to individual tasks or the totality of the course.

 '''10''' The answer is detailed and comprehensive. All important terms are defined. The presentation of ideas is accurate and coherent. Analytical skills, creative and critical thinking are successfully applied in a measure exceeding what has been presented in class. 
 '''8-9''' The answer is detailed and comprehensive enough. Important terms are defined. The presentation of ideas is mainly accurate and coherent. Analytical skills and critical thinking are successfully applied. 1 or 2 minor mistakes are permissible (9 or 8 points respectively). 
 '''6-7''' The answer is detailed and comprehensive enough. Important terms are defined, though the presentation of ideas lacks coherence, OR mistakes are present. There can be a gross mistake (7 points) or a major and a minor mistake in the answer. Analytical skills and critical thinking are applied. 
 '''4-5''' The answer is not detailed and comprehensive enough. Some important terms are defined. The presentation of ideas lacks coherence, and numerous mistakes are present. (2 major mistakes make 5 points and 3 major mistakes make 4 points). There are flaws in logic and critical analysis of the material. 
 '''2-3''' The answer is not detailed or comprehensive. Few important terms are defined. The presentation of ideas lacks coherence, and numerous mistakes are present. There are flaws in logic and critical analysis of the material. 
 '''1''' The answer barely contains any information. 
 '''0''' Cheating or plagiarism detected. OR Student not present. OR The answer is not related to the topic. 

If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of “0”. If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate the additional verification or defence of this particular assessment element. Then such an assessment element will be graded based on the additional verification or the defence.
 '''Examples of tasks:''' 
Sample question: Provide a constituent structure for the sentence “Colourless green ideas sleep furiously.”

=== Homework: Written assignment 0.25 ===
Period: 1st module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 1st module 2023/2024

'''Criteria for evaluation:'''

The tasks are marked by arithmetically converting the percentages of correct answers onto a 10-point scale. Same criteria as above for the written exam.
If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of “0”. If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate the additional verification or defence of this particular assessment element. Then such an assessment element will be graded based on the additional verification or the defence.
''' Examples of tasks: '''
Sample task: Demonstrate, using formal and distributional criteria, that ‘robbery’ is a noun.

=== Interim assessment (2023/2024 1st module) ===
'''Estimation formula: Weekly mini-tests * 0.35 + Written exam * 0.4 + Homework: Written assignment * 0.25'''
 '''Retake principles:''' 
On the first resit the cumulative course grade is taken into consideration. On the second resit there are the following rules: If the cumulative grade + 2nd resit grade >= 4, then the student receives the sum of these marks, multiplied by their coefficients. If the cumulative grade + 2nd resit grade < 4, but the 2nd resit grade > 7, then the student is given a 4. If the 2nd resit grade is <7 and the cumulative grade is <4, the student receives a failing grade.

== Final grade ==

 Estimation formula: The final grade is calculated according to the interim assessment formula 1st module 2023/2024 
'''Weekly mini-tests * 0.35 + Written exam * 0.4 + Homework: Written assignment * 0.25'''
== Syllabus ==
{|
[https://www.hse.ru/ba/data/courses/838248047.html Syllabus]
|}

Introduction to the Study of Language for Computer Scientists

2023-09-28T14:06:33Z

Stoiakina.elena: /* Grading system */

Introduction to the Study of Language for Computer Scientists

2023-09-28T14:04:32Z

Stoiakina.elena: /* Written exam 0.4 */

Introduction to the Study of Language for Computer Scientists

2023-09-28T14:03:20Z

Stoiakina.elena: /* Grading system */

== Teachers ==

{| class="wikitable"
! Group !! БПАД 201
|-
| Lecturer || [https://www.hse.ru/staff/prudnev Rudnev Pavel Vladimirovich]
[mailto:prudnev@hse.ru prudnev@hse.ru]
|-
| Workshop Instructor || [https://www.hse.ru/staff/prudnev Rudnev Pavel Vladimirovich]
[mailto:prudnev@hse.ru prudnev@hse.ru]
|}

== Grading system ==

=== Weekly mini-tests 0.35 ===
Period: 1st module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 1st module 2023/2024

Retake an exam: Possible

'''Retake principles:'''

On the first resit the cumulative course grade is taken into consideration. On the second resit there are the following rules: If the cumulative grade + 2nd resit grade >= 4, then the student receives the sum of these marks, multiplied by their coefficients. If the cumulative grade + 2nd resit grade < 4, but the 2nd resit grade > 7, then the student is given a 4. If the 2nd resit grade is <7 and the cumulative grade is <4, the student receives a failing grade.
''' Criteria for evaluation: '''
Mini-tests are marked according to the following correspondence scale:
10 - 96-100% 9 - 91-95% 8 - 86-90% 7 - 78-85% 6 - 71-77% 5 - 61-70% 4 - 51-60% 3 - 36-50% 2 - 21-35% 1 - 1-20% 0 - 0%
If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of “0”. If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate the additional verification or defence of this particular assessment element. Then such an assessment element will be graded based on the additional verification or the defence.
''' Examples of tasks: '''
A sample test question:
 Choose the correct statement: 
The existence of structural ambiguity shows that
 A. natural-language expressions are organised hierarchically; 
B. natural language is optimally designed to resolve communicative tasks. 

=== Written exam 0.4 ===

Period: 1st module 2023/2024, Session, Offline

Grade: 1st module 2023/2024

Is exam

Retake an exam: Possible

'''Retake principles:'''

On the first resit the cumulative course grade is taken into consideration. On the second resit there are the following rules: If the cumulative grade + 2nd resit grade >= 4, then the student receives the sum of these marks, multiplied by their coefficients. If the cumulative grade + 2nd resit grade < 4, but the 2nd resit grade > 7, then the student is given a 4. If the 2nd resit grade is <7 and the cumulative grade is <4, the student receives a failing grade.
''' Criteria for evaluation: '''
The tasks are marked by arithmetically converting the percentages of correct answers onto a 10-point scale. The base grade for the complete mastery of the course programme is evaluated with the “Excellent” grade amounting to 8 (eight) points. Higher marks, viz. 9 or 10, are justified, at the instructor’s discretion, for exceeding the course programme in relation to individual tasks or the totality of the course.

 10 The answer is detailed and comprehensive. All important terms are defined. The presentation of ideas is accurate and coherent. Analytical skills, creative and critical thinking are successfully applied in a measure exceeding what has been presented in class. 
 8-9 The answer is detailed and comprehensive enough. Important terms are defined. The presentation of ideas is mainly accurate and coherent. Analytical skills and critical thinking are successfully applied. 1 or 2 minor mistakes are permissible (9 or 8 points respectively). 
 6-7 The answer is detailed and comprehensive enough. Important terms are defined, though the presentation of ideas lacks coherence, OR mistakes are present. There can be a gross mistake (7 points) or a major and a minor mistake in the answer. Analytical skills and critical thinking are applied. 
 4-5 The answer is not detailed and comprehensive enough. Some important terms are defined. The presentation of ideas lacks coherence, and numerous mistakes are present. (2 major mistakes make 5 points and 3 major mistakes make 4 points). There are flaws in logic and critical analysis of the material. 
 2-3 The answer is not detailed or comprehensive. Few important terms are defined. The presentation of ideas lacks coherence, and numerous mistakes are present. There are flaws in logic and critical analysis of the material. 
 1 The answer barely contains any information. 
 0 Cheating or plagiarism detected. OR Student not present. OR The answer is not related to the topic. 

If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of “0”. If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate the additional verification or defence of this particular assessment element. Then such an assessment element will be graded based on the additional verification or the defence.
 '''Examples of tasks:''' 
Sample question: Provide a constituent structure for the sentence “Colourless green ideas sleep furiously.”

=== Homework: Written assignment 0.25 ===
Period: 1st module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 1st module 2023/2024

'''Criteria for evaluation:'''

The tasks are marked by arithmetically converting the percentages of correct answers onto a 10-point scale. Same criteria as above for the written exam.
If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of “0”. If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate the additional verification or defence of this particular assessment element. Then such an assessment element will be graded based on the additional verification or the defence.
''' Examples of tasks: '''
Sample task: Demonstrate, using formal and distributional criteria, that ‘robbery’ is a noun.

=== Interim assessment (2023/2024 1st module) ===
'''Estimation formula: Weekly mini-tests * 0.35 + Written exam * 0.4 + Homework: Written assignment * 0.25'''
 '''Retake principles:''' 
On the first resit the cumulative course grade is taken into consideration. On the second resit there are the following rules: If the cumulative grade + 2nd resit grade >= 4, then the student receives the sum of these marks, multiplied by their coefficients. If the cumulative grade + 2nd resit grade < 4, but the 2nd resit grade > 7, then the student is given a 4. If the 2nd resit grade is <7 and the cumulative grade is <4, the student receives a failing grade.

Introduction to the Study of Language for Computer Scientists

2023-09-28T13:55:04Z

Stoiakina.elena: /* Grading system */

== Teachers ==

{| class="wikitable"
! Group !! БПАД 201
|-
| Lecturer || [https://www.hse.ru/staff/prudnev Rudnev Pavel Vladimirovich]
[mailto:prudnev@hse.ru prudnev@hse.ru]
|-
| Workshop Instructor || [https://www.hse.ru/staff/prudnev Rudnev Pavel Vladimirovich]
[mailto:prudnev@hse.ru prudnev@hse.ru]
|}

== Grading system ==

=== Weekly mini-tests 0.35 ===
Period: 1st module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 1st module 2023/2024

Retake an exam: Possible

'''Retake principles:'''

On the first resit the cumulative course grade is taken into consideration. On the second resit there are the following rules: If the cumulative grade + 2nd resit grade >= 4, then the student receives the sum of these marks, multiplied by their coefficients. If the cumulative grade + 2nd resit grade < 4, but the 2nd resit grade > 7, then the student is given a 4. If the 2nd resit grade is <7 and the cumulative grade is <4, the student receives a failing grade.
''' Criteria for evaluation: '''
Mini-tests are marked according to the following correspondence scale:
10 - 96-100% 9 - 91-95% 8 - 86-90% 7 - 78-85% 6 - 71-77% 5 - 61-70% 4 - 51-60% 3 - 36-50% 2 - 21-35% 1 - 1-20% 0 - 0%
If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of “0”. If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate the additional verification or defence of this particular assessment element. Then such an assessment element will be graded based on the additional verification or the defence.
''' Examples of tasks: '''
A sample test question:
 Choose the correct statement: 
The existence of structural ambiguity shows that
 A. natural-language expressions are organised hierarchically; 
B. natural language is optimally designed to resolve communicative tasks. 

=== Written exam 0.4 ===

Period: 1st module 2023/2024, Session, Offline

Grade: 1st module 2023/2024

Is exam

Retake an exam: Possible

'''Retake principles:'''

On the first resit the cumulative course grade is taken into consideration. On the second resit there are the following rules: If the cumulative grade + 2nd resit grade >= 4, then the student receives the sum of these marks, multiplied by their coefficients. If the cumulative grade + 2nd resit grade < 4, but the 2nd resit grade > 7, then the student is given a 4. If the 2nd resit grade is <7 and the cumulative grade is <4, the student receives a failing grade.
''' Criteria for evaluation: '''
The tasks are marked by arithmetically converting the percentages of correct answers onto a 10-point scale. The base grade for the complete mastery of the course programme is evaluated with the “Excellent” grade amounting to 8 (eight) points. Higher marks, viz. 9 or 10, are justified, at the instructor’s discretion, for exceeding the course programme in relation to individual tasks or the totality of the course.

 10 The answer is detailed and comprehensive. All important terms are defined. The presentation of ideas is accurate and coherent. Analytical skills, creative and critical thinking are successfully applied in a measure exceeding what has been presented in class. 
 8-9 The answer is detailed and comprehensive enough. Important terms are defined. The presentation of ideas is mainly accurate and coherent. Analytical skills and critical thinking are successfully applied. 1 or 2 minor mistakes are permissible (9 or 8 points respectively). 
 6-7 The answer is detailed and comprehensive enough. Important terms are defined, though the presentation of ideas lacks coherence, OR mistakes are present. There can be a gross mistake (7 points) or a major and a minor mistake in the answer. Analytical skills and critical thinking are applied. 
 4-5 The answer is not detailed and comprehensive enough. Some important terms are defined. The presentation of ideas lacks coherence, and numerous mistakes are present. (2 major mistakes make 5 points and 3 major mistakes make 4 points). There are flaws in logic and critical analysis of the material. 
 2-3 The answer is not detailed or comprehensive. Few important terms are defined. The presentation of ideas lacks coherence, and numerous mistakes are present. There are flaws in logic and critical analysis of the material. 
 1 The answer barely contains any information. 
 0 Cheating or plagiarism detected. OR Student not present. OR The answer is not related to the topic. 

If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of “0”. If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate the additional verification or defence of this particular assessment element. Then such an assessment element will be graded based on the additional verification or the defence.
 '''Examples of tasks:''' 
Sample question: Provide a constituent structure for the sentence “Colourless green ideas sleep furiously.”

Introduction to the Study of Language for Computer Scientists

2023-09-28T13:48:05Z

Stoiakina.elena: /* Teachers */

2023-09-27T13:47:38Z

Stoiakina.elena: /* Teachers and assistants */

== Teachers and assistants ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Group !! 231 !! 232 !! 233 !! 234 !! 235
|-
|| Lecturer
| colspan="6" | [https://www.hse.ru/staff/mikhail_zhuravlev Zhuravlev M.S.]
[mailto:mzhuravlev@hse.ru mzhuravlev@hse.ru]
|-
|| Workshop Instructor
| colspan="6" | [https://www.hse.ru/staff/vbozhenova Bozhenova V.A.]
[mailto:vbozhenova@hse.ru vbozhenova@hse.ru]
|}

== Grading system ==

==== Final Exam (Test) 0.5 ====
Period: 2nd module 2023/2024, Session, Online, Without proctoring

Grade: 2nd module 2023/2024

Is exam

Retake an exam: Possible

Criteria for evaluation:
If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of "0".
If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate additional verification or defense of this particular assessment element. Then such an assessment element will be graded based on the additional verification or the defense.

==== Activity at seminars (oral answers, reports) 0.25 ====

Period: 1st module 2023/2024, 2nd module 2023/2024, Study period, Offline

Grade: 2nd module 2023/2024

Criteria for evaluation:
If plagiarism is detected, the assessment element will be assigned a score of "0".
If the student is suspected of preparing the task not on his own, the teacher has the right to initiate additional verification or defense of this particular assessment element. Then such an assessment element will be graded based on the additional verification or the defense.

==== Group project: Project 0.25 ====

Period: 2nd module 2023/2024, Session, Offline

Grade: 2nd module 2023/2024

Criteria for evaluation:
From 0 to 10 points.

Within the working group students have the right to distribute points among themselves in accordance with the contribution of each participant (for example, a group of 3 students receives a grade of 8, 8*3 = 24; 24 points can be distributed between each member of the working group in the range from 0 to 10). By default all members of the working group receive the same points.

==== Interim assessment (2023/2024 2nd module) ====

'''Estimation formula: Final Exam (Test) * 0.5 + Activity at seminars (oral answers, reports) * 0.25 + Group project: Project * 0.25'''
Rounding rules: The grade for each element and the final grade are rounded arithmetically.
Retake principles: On the first retake the cumulative course grade is taken into consideration. On the second retake there are following rules: If the cumulative grade + 2nd retake grade >= 4, then the student receives the sum of these marks, multiplied by their coefficients. If the cumulative grade + 2nd retake grade < 4, but the 2nd retake grade >= 7, then the student is given a 4. If the 2nd retake grade is <7 and the cumulative grade is <4, the student receives a failing grade.

'''=== Not included in assessment calculation: ==='''

==== Grade for accomplishment of online-course “Intellectual Property Law and Policy: Part 1” ====
Period: 1st module 2023/2024, Study period, Online, Without proctoring

==== Grade for accomplishment of online-course “Intellectual Property Law and Policy: Part 1” ====
Period: 2nd module 2023/2024, Study period, Online, Without proctoring

==== Grade for accomplishment of online-course “Intellectual Property Law and Policy: Part 2” ====
Period: 1st module 2023/2024, Study period, Online, Without proctoring

==== Grade for accomplishment of online-course “Intellectual Property Law and Policy: Part 2” ====
Period: 2nd module 2023/2024, Study period, Online, Without proctoring

== Final grade ==

The final grade is calculated according to the interim assessment formula 2nd module 2023/2024:
'''Final Exam (Test) * 0.5 + Activity at seminars (oral answers, reports) * 0.25 + Group project: Project * 0.25'''
Rounding rules: The grade for each element and the final grade are rounded arithmetically.
Retake principles: On the first retake the cumulative course grade is taken into consideration. On the second retake there are following rules: If the cumulative grade + 2nd retake grade >= 4, then the student receives the sum of these marks, multiplied by their coefficients. If the cumulative grade + 2nd retake grade < 4, but the 2nd retake grade >= 7, then the student is given a 4. If the 2nd retake grade is <7 and the cumulative grade is <4, the student receives a failing grade.

== Syllabus ==

{|
[https://www.hse.ru/ba/data/courses/848435162.html Syllabus]
|}

Law DSBA 2023/24

2023-09-27T13:32:43Z

Stoiakina.elena: Новая страница: «== Teachers and assistants == {| class="wikitable" style="text-align:center" |- ! Group !! 231 !! 232 !! 233 !! 234 !! 235 |- || Lecturer | colspan="6" | [https:…»

Wiki ФКН

2023-09-27T13:24:28Z

Stoiakina.elena: /* Курсы за 2023/24 учебный год */

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

== Курсы за 2023/24 учебный год ==

{| class="wikitable courses"
|-

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

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2023/2024_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_1_2023/24_(пилотный_поток) | Математический анализ-1 (пилотный поток)]]

[[Дискретная математика на ПМИ 2023/24 (пилотный поток) | Дискретная математика (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2023/2024_(пилотный_поток) | Алгебра (пилотный поток)]]

[[Теория чисел (пилотный поток) 2023/24 | Теория чисел (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2023/2024_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]

[[Математический_анализ_1_2023/24_(основной_поток) | Математический анализ-1 (основной поток)]]

[[DM1PMIbase-2023-24 | Дискретная математика (ПМИ основной поток)]]

[[DM1EAD-2023-24 | Дискретная математика (ЭАД)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2023/2024_(основной_поток) | Алгебра (основной поток)]]

[[Теория чисел (основной поток) 2023/24 | Теория чисел (основной поток)]]

'''П+'''

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2023/24 | Алгоритмы и структуры данных (пилотный поток)]]

'''П'''

[[Язык программирования Python 2023/24 (основной поток) ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 (основной поток) (4 модуль) 2023/2024]]

||
'''М+'''

[[Математическая_статистика_2023/24_(пилотный_поток)| Математическая статистика (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2023/24_(пилотный_поток)| Теория вероятностей (пилотный поток)]]

[[Математический Анализ 2 на ПМИ 2023/24 (пилотный поток) | Математический анализ - 2 (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Математическая_статистика_2023/24_(основной_поток)| Математическая статистика (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2023/24_(основной_поток)| Теория вероятностей (основной поток)]]

[[Математический_анализ_-_2_(2023/24) | Математический анализ - 2 (основной поток)]]

'''П+ и П'''

[[CAOS-2023/24 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2023/24 | Алгоритмы и структуры данных - 2 ]]

[[Инструменты_промышленной_разработки_2023/24 | Инструменты промышленной разработки 2022/2023 ]]

'''1 из 3:'''

[[Язык_программирования_C%2B%2B_(углубленный_курс)_2023/24 | Язык программирования C++ (углубленный курс)]]

[[Продвинутый_Python_2023/24 | Продвинутый Python ]]

[[Язык программирования Rust 2023/24]]

'''2 из 5:'''

[[Дискретная математика - 2 (ПМИ) 2023/24]]

[[Дифференциальные уравнения (ПМИ) 2023/24]]

[[Основы матричных вычислений 2023/24]]

[[Комплексный анализ 2023/24]]

[[Функциональный анализ 2023/24]]

||

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1]] 

[[Компьютерные сети 2023/24]]

[[Operation Research and Game Theory]]

[[ Statistical learning theory 2023/24 | Statistical Learning Theory]]

[[ Функциональное_программирование_23-24 | Функциональное программирование ]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2023/24) | Основы тензорных вычислений ]]

[[Глубинное обучение 1 23/24 | Введение в глубинное обучение 23/24]]

[[Математическое моделирование 2023/24]]

[[Моделирование временных рядов 2023/24]]

[[Теория_чисел_и_криптография 2023/24 | Теория чисел и криптография]]

[[Методы_оптимизации_23/24 | Методы оптимизации]]

[[Уравнения с частными производными (2023-2024)]]

[[ ExtMem_23 | Алгоритмы во внешней памяти ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2]] 

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении_23/24 | Прикладная статистика в машинном обучении 23/24]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_3_курс_2023/2024 | НИС Машинное обучение и приложения 3 курс]]

[[Глубинное обучение 1 23/24]]

[[Методы оптимизации в машинном обучении 2023/24]]

'''ПМИ / РС'''

[[Distributed_Systems_2023 | Распределенные системы]]

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2da6d9d4dc5944e59414daea40376d96 НИС Распределенные системы]

[[Database Systems 2023/24]]

'''ПМИ / ТИ'''

[[Theory of Computation 2023 | Theory of Computation]]

[[ NIS-TCS-23-24 | НИС Теоретическая информатика ]]

[[KKTI-23-24 | Комбинаторные конструкции в теоретической информатике]]

||

[ ВКР]

[[ Случайные_процессы_(зима_2024) | Случайные процессы (зима 2023)]]

[[ Функциональное_программирование_23-24 | Функциональное программирование ]]

[[ Haskell_23/24 | Промышленное программирование на Haskell ]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2023/24) | Основы тензорных вычислений ]]

[[ Глубинное_обучение_в_обработке_звука_23/24 | Глубинное обучение в обработке звука ]]

[[ Глубинное обучение для текстовых данных 23/24 | Глубинное обучение для текстовых данных ]]

[[ Методы_предобучения_без_учителя_23/24 | Методы предобучения без учителя ]]

[[ Символьные_вычисления_23/24 | Символьные вычисления ]]

[[Эффективные системы глубинного обучения 23/24|Эффективные системы глубинного обучения]]

[[Теория_и_практика_онлайн-экспериментов_23/24 | Теория и практика онлайн-экспериментов]]

[[Децентрализованные_системы 2023/24| Децентрализованные системы ]]

[[Введение_в_дифференциальную_геометрию_23/24 | Введение в дифференциальную геометрию ]]

[[Дизайн_систем_23/24 | Дизайн систем ]]

[[ Types_23 | Типы в языках программирования ]]

[[ ExtMem_23 | Алгоритмы во внешней памяти ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_4_курс_2023/2024 | НИС Машинное обучение и приложения 4 курс]]

[[Глубинное_обучение_2023/24 | Глубинное обучение]]

[[Глубинное_обучение_в_анализе_графовых_данных_23/24 | Глубинное обучение в анализе графовых данных]]

[[LSML_2023/2024 | Машинное обучение для больших данных]]

'''ПМИ / РС'''

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2-013e88a10c204059bff194f838de4ef5?pvs=4 НИС Распределенные системы 2]

'''ПМИ / ТИ'''

[[A_Theorist's_Toolkit_2023_2024 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[OWF2023 | Односторонние функции и их применения]]

[[InfTheory2023 | Теория информации]]

[[ NIS-TCS-23-24 | НИС Теоретическая информатика ]]

| rowspan="7" |


[[Майнор_Биоинформатика_1_год_2023/24|Биоинформатика 1 год 2023/24]]

[[Майнор_Биоинформатика_2_год_2023/24|Биоинформатика 2 год 2023/24]]

[[Основы_глубинного_обучения/2023 | Основы глубинного обучения (майнор ИАД)]]

[[Генеративные_модели_на_основе_ODE_и_SDE | Генеративные модели на основе ODE и SDE]]

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

[[Дискретная математика 2023-2024 | Дискретная математика ]]

[[Алгебра ПИ 2023-2024 | Алгебра]]

[[Математический анализ 2023-2024 | Математический анализ]]

||

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПИ_2023/2024 | Алгоритмы и структуры данных на ПИ]]

[[Теория вероятностей и математическая статистика 2023-2024 | Теория вероятностей и математическая статистика]]

[[НИС_Методы_и_алгоритмы_защиты_информации_2023/2024 | НИС Методы и алгоритмы защиты информации ]]

||

[[ SPA_2023/24 |Принципы статического анализа исходного кода ]]

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

[[DSBA_Algebra_2023_2024 | Algebra (DSBA)]]

[[Calculus DSBA 2023/2024 | Calculus (DSBA)]]

[[English_DSBA_2023/2024 | English (DSBA)]]

[[LAaG DSBA 2023/2024 | LAaG (DSBA)]]

[[Discrete Mathematics DSBA 2023/2024 | Discrete Mathematics (DSBA)]]

[[Python Programming DSBA 2023/24 | Python Programming (DSBA)]]

[[C++ Programming Language DSBA 2023/24 | C++ Programming Language (DSBA)]]

[[Law_DSBA_2023/24 | Law DSBA 2023/24]]

[[Introduction to Economics DSBA 2023/24 | Introduction to Economics DSBA 2023/24]]

[[Sociology of financial behaviour DSBA 2023/24]]

[[Financial Economics DSBA 2023/24]]

||

[[Discrete Mathematics 2 DSBA 2023/24 | Discrete Mathematics 2 (DSBA)]]

[[Calculus-2 2023/24]]

[[Algorithms and Data Structures DSBA 2023/24 | Algorithms and Data Structures]]

[[Probability and Statistics (DSBA) 2023/24]]

[[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2022/2023]]

[[Differential Equations 2023/24]]

[[ACOS_DSBA_2023/24 | Computer Architecture and Operating Systems]]

||

[[tssp-2023-24 | Time series and stochastic processes 2023-24]]

[[ Elements of Econometrics]]

[[BAFE-2023-24 | Business Analytics and Financial Engineering 2023-2024]]

[[Machine learning 1 DSBA 2023/2024]]

[[Databases 2023/24]]

[[Optimisation methods 2023/24]]

[[ MACE1_DSBA_23-24 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 1"]]

[[ DAF1_DSBA_23-24 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 1"]]

||

[[Philosophy of artificial intelligence DSBA 2023/24]]

[[ Statistics4MR-2023-24 | Statistics for Market Research 2023-24]]

[[ Strategy_23-24_DSBA | Decision Making Strategy 2023-2024]]

[[ APFM_23-24 | Asset Pricing and Financial Markets 2023-2024]]

[[ CMC_DSBA_23-24 | Core management concepts ]]

[[Machine learning 2 DSBA 2023/2024]]

[[ MACE2_DSBA_23-24 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 2"]]

[[ DAF2_DSBA_23-24 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 2"]]

[[ DANS_DSBA_23-24 | Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences" ]]

[[Risk-Management_DSBA_23-24 | Research Seminar "Risk-Management" ]]

[[Quantitative finance DSBA 2023/24]]

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

[[Дискретная математика КНАД 23/24]]

[[Математический анализ КНАД 23/24]]

[[Линейная алгебра КНАД 23/24]]

[[Программирование на Python КНАД 23/24]]

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2023/2024 2 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2023/2024 4 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Python для сбора и анализа данных КНАД 23/24]]

[[Программирование на С++ КНАД 23/24]]

[[ИПР_КНАД_23/24 | Инструменты промышленной разработки]]

||

[[Алгебра КНАД 2023/2024 | Алгебра]]

[[Математический_анализ -- 2 (2023/24) | Математический анализ -- 2]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_КНАД 23/24 | Алгоритмы и структуры данных 2]]

[[Теория_вероятностей_КНАД 23/24 | Теория вероятностей ]]

[[ACOS_COMPDS_2023/2024 | Архитектура Компьютера и Операционные Системы]]

[[Математическая_статистика_КНАД_23/24 | Математическая статистика]]

[[Численные_методы_КНАД_23/24 | Численные методы]]

||

||

|}

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

{| class="wikitable"
|-
! Осенний семестр !! Весенний семестр
|-
|
[[Основы Python для юристов 2023-24|Основы Python для юристов 23/24]] (2 курс, 1 модуль)

[[Цифровая_грамотность_(2023)_Журналистика|Цифровая грамотность для журналистов]] (1 курс, 1-2 модуль)

[[Цифровая_грамотность_(2023)_Медиакоммуникации|Цифровая грамотность для медиакоммуникаций]] (1 курс, 1-2 модуль)
|
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==
{| class="wikitable"
|-
| [[ NIS-TCS-23-24 | НИС Теоретическая информатика ]] || СКН
|-
| [[RecSys_2023 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД || 2 year
|-
| [[MOTV_2023 | Mathematical foundations of probability theory]] || Math of Machine Learning, MML || 1 year
|-
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[econ_metrics_2023-24|Эконометрика ип 2023-24]] || фэн, 3 курс || 1-4 модуль
|-
| [[Econ_probability_2023-24|Теория вероятностей и математическая статистика 2023-24]] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль
|-
| [[dse_2023-24|Data Science for Economists, fall 2023]] || icef, 3-4 year || 1-2 modules
|-
|
|}

= Архив =

== Курсы за 2022/23 учебный год ==

{| class="wikitable courses"
|-

! width="21%" | 1 курс !! width="21%" | 2 курс !! width="21%" | 3 курс !! width="21%" | 4 курс !! rowspan="2" | майноры и факультативы
|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПМИ'''
|-
|
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2022/2023_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]

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

[[Алгебра_на_ПМИ_2022/2023_(пилотный_поток) | Алгебра (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2022/2023_(основной_поток) | Алгебра (основной поток)]]

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

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

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

[[Дискретная математика на ПМИ 2022/23 (пилотный поток)]]

[[Язык программирования Python 2022/2023 (основной поток) ]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2022/2023 | Алгоритмы и структуры данных (пилотный поток)]]

[[Теория чисел (пилотный поток) 2022/23 | Теория чисел (пилотный поток)]]

[[Теория чисел (основной поток) 2022/23 | Теория чисел (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_1_(основной_поток)_(4_модуль) | Алгоритмы и структуры данных 1 (основной поток) (4 модуль) 2022/2023]]

||

[[Математическая_статистика_2022/2023_(пилотный_поток)| Математическая статистика (пилотный поток)]]

[[Математическая_статистика_2022/2023_(основной_поток)| Математическая статистика (основной поток)]]

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

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

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

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

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

[[Математическая_логика_ПМИ_22/23 | Математическая логика ]]

[[Продвинутый_Python_2022/2023 | Продвинутый Python ]]

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

[[Инструменты_промышленной_разработки_2022/2023 | Инструменты промышленной разработки 2022/2023 ]]

[[CAOS-2022 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Дифференциальные уравнения (ПМИ) 2022/23]]

[[Основы_матричных_вычислений_2022/2023 | Основы матричных вычислений ]]

||

[[Машинное_обучение_1/2022_2023 | Машинное обучение 1]]

[[Компьютерные_сети_2022/2023 | Компьютерные сети 2022/2023]]

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

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

[[ Функциональное_программирование_22-23 | Функциональное программирование ]]

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

[[Глубинное обучение 1 22/23 | Введение в глубинное обучение 22/23]]

[[Математическое_моделирование_2022 | Математическое моделирование 2022]]

[[time_series_modelling_22_23 | Моделирование временных рядов 22/23]]

[[Теория_чисел_и_криптография | Теория чисел и криптография]]

[[Методы_оптимизации_22/23 | Методы оптимизации]]

[[Уравнения с частными производными (2022-2023)|Уравнения с частными производными (2022-2023)]]

'''ПМИ / МОП'''

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2]]

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

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

[[Глубинное обучение 1 22/23 | Глубинное обучение 1 22/23]]

[[Методы оптимизации в машинном обучении 2023]]

'''ПМИ / РС'''

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

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

[[Database Systems 2023]]

'''ПМИ / ТИ'''

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

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

[[KKTI-22-23 | Комбинаторные конструкции в теоретической информатике]]

||

[https://www.notion.so/2022-2023-12475421ada6400c8bd5bf24a2a30c01 ВКР]

[[ Случайные_процессы_(зима_2023) | Случайные процессы (зима 2023)]]

[[ Функциональное_программирование_22-23 | Функциональное программирование ]]

[[ Haskell_23 | Промышленное программирование на Haskell ]]

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

[[ Глубинное_обучение_в_обработке_звука_22/23 | Глубинное обучение в обработке звука ]]

[[ Методы_предобучения_без_учителя_22/23 | Методы предобучения без учителя ]]

[[ Символьные_вычисления_22/23 | Символьные вычисления ]]

[[Эффективные системы глубинного обучения 22/23|Эффективные системы глубинного обучения]]

[[Теория_и_практика_онлайн-экспериментов_22/23 | Теория и практика онлайн-экспериментов]]

[[Децентрализованные_системы | Децентрализованные системы ]]

[[Введение_в_дифференциальную_геометрию_22/23 | Введение в дифференциальную геометрию ]]

'''ПМИ / МОП'''

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

[[Глубинное_обучение_2022 | Глубинное обучение]]

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

[[LSML_2022/2023 | Машинное обучение для больших данных]]

'''ПМИ / РС'''

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2-b1c2d4487ac8478f89cd4fa427da3e27 НИС Распределенные системы]

'''ПМИ / ТИ'''

[[A_Theorist's_Toolkit_2022_2023 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[OWF2022 | Односторонние функции и их применения]]

[[InfTheory2022 | Теория информации]]

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

| rowspan="7" |

[[Дополнительные_главы_теории_чисел|Дополнительные главы теории чисел]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_2023|ДГТВ]]

[[Теория_вычислений_2023|Теория вычислений]]

[[Случайные_графы_2022 | Случайные графы]]

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

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

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

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

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

[[Введение_в_программирование_22/23_(майнор_ИАД) | Введение в программирование 22/23 (майнор ИАД)]]

[[Базы данных 22/23 (майнор ИАД)| Базы данных 22/23 (майнор ИАД)]]

[[Adaptation course in Discrete Math (факультатив)]]

[[Уравнения с частными производными (2022-2023)|Уравнения с частными производными (2022-2023)]]

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

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

[[Алгебра ПИ 2022-2023 | Алгебра]]

[[Математический анализ 2022-2023 | Математический анализ]]

||

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПИ_2022/2023 | Алгоритмы и структуры данных на ПИ]]

[[Теория вероятностей и математическая статистика 2022-2023 | Теория вероятностей и математическая статистика]]

[[НИС_Методы_и_алгоритмы_защиты_информации_2022/2023 | НИС Методы и алгоритмы защиты информации ]]

||

[[ SPA_2022 |Принципы статического анализа исходного кода ]]

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

[[DSBA_Algebra_2022_2023 | Algebra (DSBA)]]

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

[[English_DSBA_2022/2023 | English DSBA (DSBA)]]

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

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

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

[[Introduction to Programming 2 DSBA 2022/2023 | Introduction to Programming on C++ (DSBA)]]

[[Foundations_of_Law_DSBA_2022/2023 | Foundations of Law (DSBA)]]

[[Introduction to Economics DSBA 2022/2023]]

||

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

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

[[Calculus-2]]

[[Algorithms and Data Structures DSBA 2022/2023 | Algorithms and Data Structures]]

[[Probability and Statistics (DSBA)]]

[[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2022/2023]]

[[Differential_Equations_2023 | Differential Equations ]]

[[ACOS_DSBA_2022/2023 | Computer Architecture and Operating Systems]]

||

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

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

[[BAFE-2022-23 | Business Analytics and Financial Engineering 2022-2023]]

[[Machine learning 1 DSBA 2022/2023]]

[[Databases]]

[[Optimisation methods]]

[[ MACE1_DSBA_22-23 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 1"]]

[[ DAF1_DSBA_22-23 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 1"]]

||

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

[[ Strategy_22-23_DSBA | Decision Making Strategy 2022-2023]]

[[ APFM_22-23 | Asset Pricing and Financial Markets 2022-2023]]

[[ CMC_DSBA_22-23 | Core management concepts ]]

[[Machine learning 2 DSBA 2022/2023]]

[[ MACE2_DSBA_22-23 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 2"]]

[[ DAF2_DSBA_22-23 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 2"]]

[[ DANS_DSBA_22-23 | Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences" ]]

[[Risk-Management_DSBA_22-23 | Research Seminar "Risk-Management" ]]

[[Quantitative finance DSBA]]

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

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

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

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

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

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2022/2023 2 модуль (ЭАД КНАД ВСН) | Алгоритмы и структуры данных 2022/2023 2 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2022/2023 4 модуль (ЭАД КНАД ВСН) | Алгоритмы и структуры данных 2022/2023 4 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Python_для_сбора_и_анализа_данных_КНАД_22/23 | Python для сбора и анализа данных (КНАД)]]

[[Программирование_на_С++_КНАД_22/23 | Программирование на С++]]

[[ИПР_КНАД_23 | Инструменты промышленной разработки]]

||

[[Алгебра КНАД 2022/2023 | Алгебра]]

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

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

[[Теория_вероятностей_КНАД 22/23 | Теория вероятностей ]]

[[ACOS_COMPDS_2022/2023 | Архитектура Компьютера и Операционные Системы]]

[[Математическая_статистика_КНАД_22/23 | Математическая статистика]]

[[Численные_методы_КНАД_22/23 | Численные методы]]

||

||

|}

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

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

|-
|
[[Цифровая грамотность для международных отношений 22/23]] (1 курс, 1-2 модуль)

[[Основы анализа данных в международных отношениях 22/23]] (2 курс, 1-2 модуль)

[[Основы программирования на Python осень 2022 матфак]] (2-4 курс бакалавриата или 1-2 курс магистратуры, 1-2 модуль)

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

[[Машинное обучение (ФЭН) - 2022-2023]] (3,4 курс, 1-2 модули)
|
[[Прикладное программное обеспечение (основы Python) для социологии 2022/23]] (1 курс, 3 модуль)

[[Программирование на языке Python для ГосМунУпр 2022/23 | Программирование на языке Python для гос. и муницип. управления 2022/23]] (1 курс, 3-4 модуль)

[[Основы программирования в Python для политологии 2022/23]] (2 курс, 3-4 модули)

[[Основы программирования в Python для школы дизайна 2022/23]] (2 курс, 3-4 модули)

[[Основы программирования в Python для ВШБ 2022/23]] (2 курс, 3 модуль)

[[Программирование на Python для МО 22/23]] (1 курс, 3 модуль)

[[Машинное обучение 22/23 Матфак]] (3 курс, 3-4 модули)

[[Анализ Данных 22/23 Политологи]] (3 курс, 3-4 модули)

[[Введение в Data Science для ВШБ 2022/23]] (2 курс, 4 модуль)
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==
{| class="wikitable"
|-
| [[Ликбез_разработчика_(2022) | Ликбез разработчика]] || Машинное обучение и высоконагруженные системы|| 1 year
|-
| [[RecSys_2022_2023 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД || 2 year
|-
| [[Linear_Algebra_for_Data_Science_(2022) | Linear Algebra for Data Science]] || Data Science || 1 year
|-
| [[Ordered_Sets_in_Data_Analysis_(2022) | Ordered Sets in Data Analysis]] || Data Science || 1 year
|-
| [[ NIS-TCS-22-23 | НИС Теоретическая информатика ]] || Науки о данных, специализация ТИ ||
|-
| [[Mathematical Foundations of Probability theory | Mathematical foundations of probability theory]] || Math of Machine Learning || 1 year
|-
| [[Markov Chains | Markov Chains]] || Math of Machine Learning || 1 year
|-
| [[Reinforcement_learning_2022_2023 | Математические основы обучения с подкреплением ]] || Math of Machine Learning || 2 year
|-
| [[Theoretical computer science spring 2023 | Theoretical computer science spring 2023]] || PhD || 1 year
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[econ_probability_2022-23|Теория вероятностей и математическая статистика]] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль
|-
| [[econ_metrics_2022-23|Эконометрика ип 2022-23]] || фэн, 3 курс || 1-4 модуль
|-
| [[econ_dynamic_opt_2022-23|Динамическая оптимизация в экономике и финансах]] || фэн, 3-4 курс || 1-2 модуль
|-
| [[icef-dse-2022-23|Data Science for Economics 2022-23]] ||icef, 3-4 year || 1-2 module
|-
| [[Лицей ВШЭ. Практикум по программированию 10 класс 2022-23 | Лицей ВШЭ. Практикум по программированию 10 класс]] || Лицей ВШЭ || 10 класс
|-
| [[icef-scalc-2022-fall|Stochastic Calculus Fall 2022]] ||icef, master 1 year || 2 module
|-
| [[econ_metrics_smfe_2022-23|Эконометрика (продвинутый уровень) 2022-23]] || фэн, магистратура, 1 курс || 3-4 модуль
|}

= Архив до 2021/22 учебного года включительно =
[[Wiki ФКН/Архив]]

Sociology of financial behaviour DSBA 2023/24

2023-09-27T13:20:49Z

Stoiakina.elena: /* Exam: In-class assignment 0.4 */

Financial Economics DSBA 2023/24

2023-09-27T13:20:09Z

Stoiakina.elena: /* Teachers and assistants */

== Teachers and assistants ==

{| class="wikitable"
! Group !! БПАД 211
|-
| Lecturer || [https://www.hse.ru/en/org/persons/396495997 Runjie Geng]
[mailto:rgeng@hse.ru rgeng@hse.ru]
|-
| Workshop Instructor || [https://www.hse.ru/org/persons/208487642 Bakhtieva Kamilla]
[mailto:kbakhtieva@hse.ru kbakhtieva@hse.ru]
|}

== Grading system ==

==== Midterm test: Activity 0.25 ====
 Period: 2nd module 2023/2024, Study period, Offline 
Grade: 2nd module 2023/2024

==== Homework Assignment: Activity 0.2 ====
Amount of controls: 10
 Period: 1st module 2023/2024, 2nd module 2023/2024, Study period, Online, Without proctoring 
Grade: 2nd module 2023/2024

==== Winter exam 0.55 ====
Period: 2nd module 2023/2024, Session, Offline
Grade: 2nd module 2023/2024
 Criteria for evaluation: 
The assessment of the exam paper is based on the marking scheme that comes with the exam assignment. Each problem and their sub parts are worth a certain number of points, the sum of these points is equal to 100, which is the maximum grade for the exam on the 100 point scale. The student is awarded the assigned number of points for the correct answer to each part of the question and partial credit may also be awarded.
Retake an exam: Possible
 Retake principles: 
Retakes are organized in accordance with the HSE Interim and Ongoing Assessment Regulations for DSBA students.

==== Interim assessment (2023/2024 2nd module) ====
 Estimation formula: '''Midterm test: Activity * 0.25 + Homework Assignment: Activity * 0.2 + Winter exam * 0.55''' 
Retake principles: Retakes are organized in accordance with the HSE Interim and Ongoing Assessment Regulations for DSBA students

== Final grade ==
The final grade is calculated according to the interim assessment formula 2nd module 2023/2024:
'''Midterm test: Activity * 0.25 + Homework Assignment: Activity * 0.2 + Winter exam * 0.55'''

== Syllabus ==
{|
[https://www.hse.ru/ba/data/courses/841102797.html Syllabus]
|}

2023-09-27T11:34:44Z

Stoiakina.elena: /* Курсы за 2023/24 учебный год */

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

== Курсы за 2023/24 учебный год ==

{| class="wikitable courses"
|-

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

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2023/2024_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_1_2023/24_(пилотный_поток) | Математический анализ-1 (пилотный поток)]]

[[Дискретная математика на ПМИ 2023/24 (пилотный поток) | Дискретная математика (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2023/2024_(пилотный_поток) | Алгебра (пилотный поток)]]

[[Теория чисел (пилотный поток) 2023/24 | Теория чисел (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2023/2024_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]

[[Математический_анализ_1_2023/24_(основной_поток) | Математический анализ-1 (основной поток)]]

[[DM1PMIbase-2023-24 | Дискретная математика (ПМИ основной поток)]]

[[DM1EAD-2023-24 | Дискретная математика (ЭАД)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2023/2024_(основной_поток) | Алгебра (основной поток)]]

[[Теория чисел (основной поток) 2023/24 | Теория чисел (основной поток)]]

'''П+'''

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2023/24 | Алгоритмы и структуры данных (пилотный поток)]]

'''П'''

[[Язык программирования Python 2023/24 (основной поток) ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 (основной поток) (4 модуль) 2023/2024]]

||
'''М+'''

[[Математическая_статистика_2023/24_(пилотный_поток)| Математическая статистика (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2023/24_(пилотный_поток)| Теория вероятностей (пилотный поток)]]

[[Математический Анализ 2 на ПМИ 2023/24 (пилотный поток) | Математический анализ - 2 (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Математическая_статистика_2023/24_(основной_поток)| Математическая статистика (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2023/24_(основной_поток)| Теория вероятностей (основной поток)]]

[[Математический_анализ_-_2_(2023/24) | Математический анализ - 2 (основной поток)]]

'''П+ и П'''

[[CAOS-2023/24 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2023/24 | Алгоритмы и структуры данных - 2 ]]

[[Инструменты_промышленной_разработки_2023/24 | Инструменты промышленной разработки 2022/2023 ]]

'''1 из 3:'''

[[Язык_программирования_C%2B%2B_(углубленный_курс)_2023/24 | Язык программирования C++ (углубленный курс)]]

[[Продвинутый_Python_2023/24 | Продвинутый Python ]]

[[Язык программирования Rust 2023/24]]

'''2 из 5:'''

[[Дискретная математика - 2 (ПМИ) 2023/24]]

[[Дифференциальные уравнения (ПМИ) 2023/24]]

[[Основы матричных вычислений 2023/24]]

[[Комплексный анализ 2023/24]]

[[Функциональный анализ 2023/24]]

||

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1]] 

[[Компьютерные сети 2023/24]]

[[Operation Research and Game Theory]]

[[ Statistical learning theory 2023/24 | Statistical Learning Theory]]

[[ Функциональное_программирование_23-24 | Функциональное программирование ]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2023/24) | Основы тензорных вычислений ]]

[[Глубинное обучение 1 23/24 | Введение в глубинное обучение 23/24]]

[[Математическое моделирование 2023/24]]

[[Моделирование временных рядов 2023/24]]

[[Теория_чисел_и_криптография 2023/24 | Теория чисел и криптография]]

[[Методы_оптимизации_23/24 | Методы оптимизации]]

[[Уравнения с частными производными (2023-2024)]]

[[ ExtMem_23 | Алгоритмы во внешней памяти ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2]] 

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении_23/24 | Прикладная статистика в машинном обучении 23/24]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_3_курс_2023/2024 | НИС Машинное обучение и приложения 3 курс]]

[[Глубинное обучение 1 23/24]]

[[Методы оптимизации в машинном обучении 2023/24]]

'''ПМИ / РС'''

[[Distributed_Systems_2023 | Распределенные системы]]

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2da6d9d4dc5944e59414daea40376d96 НИС Распределенные системы]

[[Database Systems 2023/24]]

'''ПМИ / ТИ'''

[[Theory of Computation 2023 | Theory of Computation]]

[[ NIS-TCS-23-24 | НИС Теоретическая информатика ]]

[[KKTI-23-24 | Комбинаторные конструкции в теоретической информатике]]

||

[ ВКР]

[[ Случайные_процессы_(зима_2024) | Случайные процессы (зима 2023)]]

[[ Функциональное_программирование_23-24 | Функциональное программирование ]]

[[ Haskell_23/24 | Промышленное программирование на Haskell ]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2023/24) | Основы тензорных вычислений ]]

[[ Глубинное_обучение_в_обработке_звука_23/24 | Глубинное обучение в обработке звука ]]

[[ Глубинное обучение для текстовых данных 23/24 | Глубинное обучение для текстовых данных ]]

[[ Методы_предобучения_без_учителя_23/24 | Методы предобучения без учителя ]]

[[ Символьные_вычисления_23/24 | Символьные вычисления ]]

[[Эффективные системы глубинного обучения 23/24|Эффективные системы глубинного обучения]]

[[Теория_и_практика_онлайн-экспериментов_23/24 | Теория и практика онлайн-экспериментов]]

[[Децентрализованные_системы 2023/24| Децентрализованные системы ]]

[[Введение_в_дифференциальную_геометрию_23/24 | Введение в дифференциальную геометрию ]]

[[Дизайн_систем_23/24 | Дизайн систем ]]

[[ Types_23 | Типы в языках программирования ]]

[[ ExtMem_23 | Алгоритмы во внешней памяти ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_4_курс_2023/2024 | НИС Машинное обучение и приложения 4 курс]]

[[Глубинное_обучение_2023/24 | Глубинное обучение]]

[[Глубинное_обучение_в_анализе_графовых_данных_23/24 | Глубинное обучение в анализе графовых данных]]

[[LSML_2023/2024 | Машинное обучение для больших данных]]

'''ПМИ / РС'''

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2-013e88a10c204059bff194f838de4ef5?pvs=4 НИС Распределенные системы 2]

'''ПМИ / ТИ'''

[[A_Theorist's_Toolkit_2023_2024 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[OWF2023 | Односторонние функции и их применения]]

[[InfTheory2023 | Теория информации]]

[[ NIS-TCS-23-24 | НИС Теоретическая информатика ]]

| rowspan="7" |


[[Майнор_Биоинформатика_1_год_2023/24|Биоинформатика 1 год 2023/24]]

[[Майнор_Биоинформатика_2_год_2023/24|Биоинформатика 2 год 2023/24]]

[[Основы_глубинного_обучения/2023 | Основы глубинного обучения (майнор ИАД)]]

[[Генеративные_модели_на_основе_ODE_и_SDE | Генеративные модели на основе ODE и SDE]]

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

[[Дискретная математика 2023-2024 | Дискретная математика ]]

[[Алгебра ПИ 2023-2024 | Алгебра]]

[[Математический анализ 2023-2024 | Математический анализ]]

||

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПИ_2023/2024 | Алгоритмы и структуры данных на ПИ]]

[[Теория вероятностей и математическая статистика 2023-2024 | Теория вероятностей и математическая статистика]]

[[НИС_Методы_и_алгоритмы_защиты_информации_2023/2024 | НИС Методы и алгоритмы защиты информации ]]

||

[[ SPA_2023/24 |Принципы статического анализа исходного кода ]]

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

[[DSBA_Algebra_2023_2024 | Algebra (DSBA)]]

[[Calculus DSBA 2023/2024 | Calculus (DSBA)]]

[[English_DSBA_2023/2024 | English (DSBA)]]

[[LAaG DSBA 2023/2024 | LAaG (DSBA)]]

[[Discrete Mathematics DSBA 2023/2024 | Discrete Mathematics (DSBA)]]

[[Python Programming DSBA 2023/24 | Python Programming (DSBA)]]

[[C++ Programming Language DSBA 2023/24 | C++ Programming Language (DSBA)]]

[[Foundations_of_Law_DSBA_2023/24 | Foundations of Law (DSBA)]]

[[Introduction to Economics DSBA 2023/24 | Introduction to Economics DSBA 2023/24]]

||

[[Discrete Mathematics 2 DSBA 2023/24 | Discrete Mathematics 2 (DSBA)]]

[[Calculus-2 2023/24]]

[[Algorithms and Data Structures DSBA 2023/24 | Algorithms and Data Structures]]

[[Probability and Statistics (DSBA) 2023/24]]

[[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2022/2023]]

[[Differential Equations 2023/24]]

[[ACOS_DSBA_2023/24 | Computer Architecture and Operating Systems]]

||

[[tssp-2023-24 | Time series and stochastic processes 2023-24]]

[[ Elements of Econometrics]]

[[BAFE-2023-24 | Business Analytics and Financial Engineering 2023-2024]]

[[Machine learning 1 DSBA 2023/2024]]

[[Databases 2023/24]]

[[Optimisation methods 2023/24]]

[[ MACE1_DSBA_23-24 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 1"]]

[[ DAF1_DSBA_23-24 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 1"]]

||

[[Philosophy of artificial intelligence DSBA 2023/24]]

[[ Statistics4MR-2023-24 | Statistics for Market Research 2023-24]]

[[ Strategy_23-24_DSBA | Decision Making Strategy 2023-2024]]

[[ APFM_23-24 | Asset Pricing and Financial Markets 2023-2024]]

[[ CMC_DSBA_23-24 | Core management concepts ]]

[[Machine learning 2 DSBA 2023/2024]]

[[ MACE2_DSBA_23-24 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 2"]]

[[ DAF2_DSBA_23-24 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 2"]]

[[ DANS_DSBA_23-24 | Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences" ]]

[[Risk-Management_DSBA_23-24 | Research Seminar "Risk-Management" ]]

[[Quantitative finance DSBA 2023/24]]

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

[[Дискретная математика КНАД 23/24]]

[[Математический анализ КНАД 23/24]]

[[Линейная алгебра КНАД 23/24]]

[[Программирование на Python КНАД 23/24]]

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2023/2024 2 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2023/2024 4 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Python для сбора и анализа данных КНАД 23/24]]

[[Программирование на С++ КНАД 23/24]]

[[ИПР_КНАД_23/24 | Инструменты промышленной разработки]]

||

[[Алгебра КНАД 2023/2024 | Алгебра]]

[[Математический_анализ -- 2 (2023/24) | Математический анализ -- 2]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_КНАД 23/24 | Алгоритмы и структуры данных 2]]

[[Теория_вероятностей_КНАД 23/24 | Теория вероятностей ]]

[[ACOS_COMPDS_2023/2024 | Архитектура Компьютера и Операционные Системы]]

[[Математическая_статистика_КНАД_23/24 | Математическая статистика]]

[[Численные_методы_КНАД_23/24 | Численные методы]]

||

||

|}

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

{| class="wikitable"
|-
! Осенний семестр !! Весенний семестр
|-
|
[[Основы Python для юристов 2023-24|Основы Python для юристов 23/24]] (2 курс, 1 модуль)

[[Цифровая_грамотность_(2023)_Журналистика|Цифровая грамотность для журналистов]] (1 курс, 1-2 модуль)

[[Цифровая_грамотность_(2023)_Медиакоммуникации|Цифровая грамотность для медиакоммуникаций]] (1 курс, 1-2 модуль)
|
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==
{| class="wikitable"
|-
| [[ NIS-TCS-23-24 | НИС Теоретическая информатика ]] || СКН
|-
| [[RecSys_2023 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД || 2 year
|-
| [[MOTV_2023 | Mathematical foundations of probability theory]] || Math of Machine Learning, MML || 1 year
|-
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[econ_metrics_2023-24|Эконометрика ип 2023-24]] || фэн, 3 курс || 1-4 модуль
|-
| [[Econ_probability_2023-24|Теория вероятностей и математическая статистика 2023-24]] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль
|-
| [[dse_2023-24|Data Science for Economists, fall 2023]] || icef, 3-4 year || 1-2 modules
|-
|
|}

= Архив =

== Курсы за 2022/23 учебный год ==

{| class="wikitable courses"
|-

! width="21%" | 1 курс !! width="21%" | 2 курс !! width="21%" | 3 курс !! width="21%" | 4 курс !! rowspan="2" | майноры и факультативы
|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПМИ'''
|-
|
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2022/2023_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]

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

[[Алгебра_на_ПМИ_2022/2023_(пилотный_поток) | Алгебра (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2022/2023_(основной_поток) | Алгебра (основной поток)]]

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

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

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

[[Дискретная математика на ПМИ 2022/23 (пилотный поток)]]

[[Язык программирования Python 2022/2023 (основной поток) ]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2022/2023 | Алгоритмы и структуры данных (пилотный поток)]]

[[Теория чисел (пилотный поток) 2022/23 | Теория чисел (пилотный поток)]]

[[Теория чисел (основной поток) 2022/23 | Теория чисел (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_1_(основной_поток)_(4_модуль) | Алгоритмы и структуры данных 1 (основной поток) (4 модуль) 2022/2023]]

||

[[Математическая_статистика_2022/2023_(пилотный_поток)| Математическая статистика (пилотный поток)]]

[[Математическая_статистика_2022/2023_(основной_поток)| Математическая статистика (основной поток)]]

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

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

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

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

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

[[Математическая_логика_ПМИ_22/23 | Математическая логика ]]

[[Продвинутый_Python_2022/2023 | Продвинутый Python ]]

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

[[Инструменты_промышленной_разработки_2022/2023 | Инструменты промышленной разработки 2022/2023 ]]

[[CAOS-2022 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Дифференциальные уравнения (ПМИ) 2022/23]]

[[Основы_матричных_вычислений_2022/2023 | Основы матричных вычислений ]]

||

[[Машинное_обучение_1/2022_2023 | Машинное обучение 1]]

[[Компьютерные_сети_2022/2023 | Компьютерные сети 2022/2023]]

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

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

[[ Функциональное_программирование_22-23 | Функциональное программирование ]]

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

[[Глубинное обучение 1 22/23 | Введение в глубинное обучение 22/23]]

[[Математическое_моделирование_2022 | Математическое моделирование 2022]]

[[time_series_modelling_22_23 | Моделирование временных рядов 22/23]]

[[Теория_чисел_и_криптография | Теория чисел и криптография]]

[[Методы_оптимизации_22/23 | Методы оптимизации]]

[[Уравнения с частными производными (2022-2023)|Уравнения с частными производными (2022-2023)]]

'''ПМИ / МОП'''

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2]]

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

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

[[Глубинное обучение 1 22/23 | Глубинное обучение 1 22/23]]

[[Методы оптимизации в машинном обучении 2023]]

'''ПМИ / РС'''

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

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

[[Database Systems 2023]]

'''ПМИ / ТИ'''

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

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

[[KKTI-22-23 | Комбинаторные конструкции в теоретической информатике]]

||

[https://www.notion.so/2022-2023-12475421ada6400c8bd5bf24a2a30c01 ВКР]

[[ Случайные_процессы_(зима_2023) | Случайные процессы (зима 2023)]]

[[ Функциональное_программирование_22-23 | Функциональное программирование ]]

[[ Haskell_23 | Промышленное программирование на Haskell ]]

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

[[ Глубинное_обучение_в_обработке_звука_22/23 | Глубинное обучение в обработке звука ]]

[[ Методы_предобучения_без_учителя_22/23 | Методы предобучения без учителя ]]

[[ Символьные_вычисления_22/23 | Символьные вычисления ]]

[[Эффективные системы глубинного обучения 22/23|Эффективные системы глубинного обучения]]

[[Теория_и_практика_онлайн-экспериментов_22/23 | Теория и практика онлайн-экспериментов]]

[[Децентрализованные_системы | Децентрализованные системы ]]

[[Введение_в_дифференциальную_геометрию_22/23 | Введение в дифференциальную геометрию ]]

'''ПМИ / МОП'''

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

[[Глубинное_обучение_2022 | Глубинное обучение]]

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

[[LSML_2022/2023 | Машинное обучение для больших данных]]

'''ПМИ / РС'''

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2-b1c2d4487ac8478f89cd4fa427da3e27 НИС Распределенные системы]

'''ПМИ / ТИ'''

[[A_Theorist's_Toolkit_2022_2023 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[OWF2022 | Односторонние функции и их применения]]

[[InfTheory2022 | Теория информации]]

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

| rowspan="7" |

[[Дополнительные_главы_теории_чисел|Дополнительные главы теории чисел]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_2023|ДГТВ]]

[[Теория_вычислений_2023|Теория вычислений]]

[[Случайные_графы_2022 | Случайные графы]]

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

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

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

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

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

[[Введение_в_программирование_22/23_(майнор_ИАД) | Введение в программирование 22/23 (майнор ИАД)]]

[[Базы данных 22/23 (майнор ИАД)| Базы данных 22/23 (майнор ИАД)]]

[[Adaptation course in Discrete Math (факультатив)]]

[[Уравнения с частными производными (2022-2023)|Уравнения с частными производными (2022-2023)]]

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

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

[[Алгебра ПИ 2022-2023 | Алгебра]]

[[Математический анализ 2022-2023 | Математический анализ]]

||

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПИ_2022/2023 | Алгоритмы и структуры данных на ПИ]]

[[Теория вероятностей и математическая статистика 2022-2023 | Теория вероятностей и математическая статистика]]

[[НИС_Методы_и_алгоритмы_защиты_информации_2022/2023 | НИС Методы и алгоритмы защиты информации ]]

||

[[ SPA_2022 |Принципы статического анализа исходного кода ]]

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

[[DSBA_Algebra_2022_2023 | Algebra (DSBA)]]

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

[[English_DSBA_2022/2023 | English DSBA (DSBA)]]

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

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

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

[[Introduction to Programming 2 DSBA 2022/2023 | Introduction to Programming on C++ (DSBA)]]

[[Foundations_of_Law_DSBA_2022/2023 | Foundations of Law (DSBA)]]

[[Introduction to Economics DSBA 2022/2023]]

||

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

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

[[Calculus-2]]

[[Algorithms and Data Structures DSBA 2022/2023 | Algorithms and Data Structures]]

[[Probability and Statistics (DSBA)]]

[[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2022/2023]]

[[Differential_Equations_2023 | Differential Equations ]]

[[ACOS_DSBA_2022/2023 | Computer Architecture and Operating Systems]]

||

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

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

[[BAFE-2022-23 | Business Analytics and Financial Engineering 2022-2023]]

[[Machine learning 1 DSBA 2022/2023]]

[[Databases]]

[[Optimisation methods]]

[[ MACE1_DSBA_22-23 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 1"]]

[[ DAF1_DSBA_22-23 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 1"]]

||

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

[[ Strategy_22-23_DSBA | Decision Making Strategy 2022-2023]]

[[ APFM_22-23 | Asset Pricing and Financial Markets 2022-2023]]

[[ CMC_DSBA_22-23 | Core management concepts ]]

[[Machine learning 2 DSBA 2022/2023]]

[[ MACE2_DSBA_22-23 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 2"]]

[[ DAF2_DSBA_22-23 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 2"]]

[[ DANS_DSBA_22-23 | Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences" ]]

[[Risk-Management_DSBA_22-23 | Research Seminar "Risk-Management" ]]

[[Quantitative finance DSBA]]

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

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

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

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

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

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2022/2023 2 модуль (ЭАД КНАД ВСН) | Алгоритмы и структуры данных 2022/2023 2 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2022/2023 4 модуль (ЭАД КНАД ВСН) | Алгоритмы и структуры данных 2022/2023 4 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Python_для_сбора_и_анализа_данных_КНАД_22/23 | Python для сбора и анализа данных (КНАД)]]

[[Программирование_на_С++_КНАД_22/23 | Программирование на С++]]

[[ИПР_КНАД_23 | Инструменты промышленной разработки]]

||

[[Алгебра КНАД 2022/2023 | Алгебра]]

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

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

[[Теория_вероятностей_КНАД 22/23 | Теория вероятностей ]]

[[ACOS_COMPDS_2022/2023 | Архитектура Компьютера и Операционные Системы]]

[[Математическая_статистика_КНАД_22/23 | Математическая статистика]]

[[Численные_методы_КНАД_22/23 | Численные методы]]

||

||

|}

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

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

|-
|
[[Цифровая грамотность для международных отношений 22/23]] (1 курс, 1-2 модуль)

[[Основы анализа данных в международных отношениях 22/23]] (2 курс, 1-2 модуль)

[[Основы программирования на Python осень 2022 матфак]] (2-4 курс бакалавриата или 1-2 курс магистратуры, 1-2 модуль)

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

[[Машинное обучение (ФЭН) - 2022-2023]] (3,4 курс, 1-2 модули)
|
[[Прикладное программное обеспечение (основы Python) для социологии 2022/23]] (1 курс, 3 модуль)

[[Программирование на языке Python для ГосМунУпр 2022/23 | Программирование на языке Python для гос. и муницип. управления 2022/23]] (1 курс, 3-4 модуль)

[[Основы программирования в Python для политологии 2022/23]] (2 курс, 3-4 модули)

[[Основы программирования в Python для школы дизайна 2022/23]] (2 курс, 3-4 модули)

[[Основы программирования в Python для ВШБ 2022/23]] (2 курс, 3 модуль)

[[Программирование на Python для МО 22/23]] (1 курс, 3 модуль)

[[Машинное обучение 22/23 Матфак]] (3 курс, 3-4 модули)

[[Анализ Данных 22/23 Политологи]] (3 курс, 3-4 модули)

[[Введение в Data Science для ВШБ 2022/23]] (2 курс, 4 модуль)
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==
{| class="wikitable"
|-
| [[Ликбез_разработчика_(2022) | Ликбез разработчика]] || Машинное обучение и высоконагруженные системы|| 1 year
|-
| [[RecSys_2022_2023 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД || 2 year
|-
| [[Linear_Algebra_for_Data_Science_(2022) | Linear Algebra for Data Science]] || Data Science || 1 year
|-
| [[Ordered_Sets_in_Data_Analysis_(2022) | Ordered Sets in Data Analysis]] || Data Science || 1 year
|-
| [[ NIS-TCS-22-23 | НИС Теоретическая информатика ]] || Науки о данных, специализация ТИ ||
|-
| [[Mathematical Foundations of Probability theory | Mathematical foundations of probability theory]] || Math of Machine Learning || 1 year
|-
| [[Markov Chains | Markov Chains]] || Math of Machine Learning || 1 year
|-
| [[Reinforcement_learning_2022_2023 | Математические основы обучения с подкреплением ]] || Math of Machine Learning || 2 year
|-
| [[Theoretical computer science spring 2023 | Theoretical computer science spring 2023]] || PhD || 1 year
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[econ_probability_2022-23|Теория вероятностей и математическая статистика]] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль
|-
| [[econ_metrics_2022-23|Эконометрика ип 2022-23]] || фэн, 3 курс || 1-4 модуль
|-
| [[econ_dynamic_opt_2022-23|Динамическая оптимизация в экономике и финансах]] || фэн, 3-4 курс || 1-2 модуль
|-
| [[icef-dse-2022-23|Data Science for Economics 2022-23]] ||icef, 3-4 year || 1-2 module
|-
| [[Лицей ВШЭ. Практикум по программированию 10 класс 2022-23 | Лицей ВШЭ. Практикум по программированию 10 класс]] || Лицей ВШЭ || 10 класс
|-
| [[icef-scalc-2022-fall|Stochastic Calculus Fall 2022]] ||icef, master 1 year || 2 module
|-
| [[econ_metrics_smfe_2022-23|Эконометрика (продвинутый уровень) 2022-23]] || фэн, магистратура, 1 курс || 3-4 модуль
|}

= Архив до 2021/22 учебного года включительно =
[[Wiki ФКН/Архив]]

Philosophy of artificial intelligence DSBA 2023/24

2023-09-21T15:02:07Z

Stoiakina.elena:

== Teachers and assistants ==
{| class="wikitable" style="text-align:center"
|-
! Group !! 201 !! 202 !!
|-
|| Lecturer
| colspan="6" | [https://www.hse.ru/staff/louis_vervoort Louis Vervoort]
[mailto:lvervoort@hse.ru lvervoort@hse.ru]
|-
|| Workshop Instructor
|| 201: [https://www.hse.ru/staff/louis_vervoort Louis Vervoort] 
|| 202: [https://www.hse.ru/staff/louis_vervoort Louis Vervoort] 
|}
== Grading system ==
{|
 '''Final = 0.25*Test1 + 0.2*OralPres1 + 0.2*OralPres2 + 0.35*Exam1''' 
 Arithmetic rounding 
 A first retake is provided for the exam only; it is a written exam similar to the regular Exam1. Other assessment elements will not be changed. The grade will be counted according to the original formula. 
 The second retake is held in front of a panel. It is provided for the exam only. Other assessment elements will not be changed. The grade will be counted according to the original formula. 
|}

== Syllabus ==
{|
[https://www.hse.ru/ba/data/courses/838234123.html Syllabus]
|}

Philosophy of artificial intelligence DSBA 2023/24

2023-09-21T14:50:14Z

Stoiakina.elena: Новая страница: «== Teachers and assistants == {| class="wikitable" style="text-align:center" |- ! Group !! 201 !! 202 !! |- || Lecturer | colspan="6" | [https://www.hse.ru/staf…»

Wiki ФКН

2023-09-20T17:43:34Z

Stoiakina.elena:

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

== Курсы за 2023/24 учебный год ==

{| class="wikitable courses"
|-

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

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2023/2024_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_1_2023/24_(пилотный_поток) | Математический анализ-1 (пилотный поток)]]

[[Дискретная математика на ПМИ 2023/24 (пилотный поток) | Дискретная математика (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2023/2024_(пилотный_поток) | Алгебра (пилотный поток)]]

[[Теория чисел (пилотный поток) 2023/24 | Теория чисел (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2023/2024_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]

[[Математический_анализ_1_2023/24_(основной_поток) | Математический анализ-1 (основной поток)]]

[[DM1PMIbase-2023-24 | Дискретная математика (ПМИ основной поток)]]

[[DM1EAD-2023-24 | Дискретная математика (ЭАД)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2023/2024_(основной_поток) | Алгебра (основной поток)]]

[[Теория чисел (основной поток) 2023/24 | Теория чисел (основной поток)]]

'''П+'''

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2023/24 | Алгоритмы и структуры данных (пилотный поток)]]

'''П'''

[[Язык программирования Python 2023/24 (основной поток) ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 (основной поток) (4 модуль) 2023/2024]]

||
'''М+'''

[[Математическая_статистика_2023/24_(пилотный_поток)| Математическая статистика (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2023/24_(пилотный_поток)| Теория вероятностей (пилотный поток)]]

[[Математический Анализ 2 на ПМИ 2023/24 (пилотный поток) | Математический анализ - 2 (пилотный поток)]]

'''М'''

[[Математическая_статистика_2023/24_(основной_поток)| Математическая статистика (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2023/24_(основной_поток)| Теория вероятностей (основной поток)]]

[[Математический_анализ_-_2_(2023/24) | Математический анализ - 2 (основной поток)]]

'''П+ и П'''

[[CAOS-2023/24 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2023/24 | Алгоритмы и структуры данных - 2 ]]

[[Инструменты_промышленной_разработки_2023/24 | Инструменты промышленной разработки 2022/2023 ]]

'''1 из 3:'''

[[Язык_программирования_C%2B%2B_(углубленный_курс)_2023/24 | Язык программирования C++ (углубленный курс)]]

[[Продвинутый_Python_2023/24 | Продвинутый Python ]]

[[Язык программирования Rust 2023/24]]

'''2 из 5:'''

[[Дискретная математика - 2 (ПМИ) 2023/24]]

[[Дифференциальные уравнения (ПМИ) 2023/24]]

[[Основы матричных вычислений 2023/24]]

[[Комплексный анализ 2023/24]]

[[Функциональный анализ 2023/24]]

||

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1]] 

[[Компьютерные сети 2023/24]]

[[Operation Research and Game Theory]]

[[ Statistical learning theory 2023/24 | Statistical Learning Theory]]

[[ Функциональное_программирование_23-24 | Функциональное программирование ]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2023/24) | Основы тензорных вычислений ]]

[[Глубинное обучение 1 23/24 | Введение в глубинное обучение 23/24]]

[[Математическое моделирование 2023/24]]

[[Моделирование временных рядов 2023/24]]

[[Теория_чисел_и_криптография 2023/24 | Теория чисел и криптография]]

[[Методы_оптимизации_23/24 | Методы оптимизации]]

[[Уравнения с частными производными (2023-2024)]]

'''ПМИ / МОП'''

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2]] 

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении_23/24 | Прикладная статистика в машинном обучении 23/24]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_3_курс_2023/2024 | НИС Машинное обучение и приложения 3 курс]]

[[Глубинное обучение 1 23/24]]

[[Методы оптимизации в машинном обучении 2023/24]]

'''ПМИ / РС'''

[[Distributed_Systems_2023 | Распределенные системы]]

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2da6d9d4dc5944e59414daea40376d96 НИС Распределенные системы]

[[Database Systems 2023/24]]

'''ПМИ / ТИ'''

[[Theory of Computation 2023 | Theory of Computation]]

[[ NIS-TCS-23-24 | НИС Теоретическая информатика ]]

[[KKTI-23-24 | Комбинаторные конструкции в теоретической информатике]]

||

[ ВКР]

[[ Случайные_процессы_(зима_2024) | Случайные процессы (зима 2023)]]

[[ Функциональное_программирование_23-24 | Функциональное программирование ]]

[[ Haskell_23/24 | Промышленное программирование на Haskell ]]

[[ Основы_тензорных_вычислений_(2023/24) | Основы тензорных вычислений ]]

[[ Глубинное_обучение_в_обработке_звука_23/24 | Глубинное обучение в обработке звука ]]

[[ Глубинное обучение для текстовых данных 23/24 | Глубинное обучение для текстовых данных ]]

[[ Методы_предобучения_без_учителя_23/24 | Методы предобучения без учителя ]]

[[ Символьные_вычисления_23/24 | Символьные вычисления ]]

[[Эффективные системы глубинного обучения 23/24|Эффективные системы глубинного обучения]]

[[Теория_и_практика_онлайн-экспериментов_23/24 | Теория и практика онлайн-экспериментов]]

[[Децентрализованные_системы 2023/24| Децентрализованные системы ]]

[[Введение_в_дифференциальную_геометрию_23/24 | Введение в дифференциальную геометрию ]]

[[Дизайн_систем_23/24 | Дизайн систем ]]

'''ПМИ / МОП'''

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_4_курс_2023/2024 | НИС Машинное обучение и приложения 4 курс]]

[[Глубинное_обучение_2023/24 | Глубинное обучение]]

[[Глубинное_обучение_в_анализе_графовых_данных_23/24 | Глубинное обучение в анализе графовых данных]]

[[LSML_2023/2024 | Машинное обучение для больших данных]]

'''ПМИ / РС'''

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2-013e88a10c204059bff194f838de4ef5?pvs=4 НИС Распределенные системы 2]

'''ПМИ / ТИ'''

[[A_Theorist's_Toolkit_2023_2024 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[OWF2023 | Односторонние функции и их применения]]

[[InfTheory2023 | Теория информации]]

[[ NIS-TCS-23-24 | НИС Теоретическая информатика ]]

| rowspan="7" |


[[Майнор_Биоинформатика_1_год_2023/24|Биоинформатика 1 год 2023/24]]

[[Майнор_Биоинформатика_2_год_2023/24|Биоинформатика 2 год 2023/24]]

[[Основы_глубинного_обучения/2023 | Основы глубинного обучения (майнор ИАД)]]

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

[[Дискретная математика 2023-2024 | Дискретная математика ]]

[[Алгебра ПИ 2023-2024 | Алгебра]]

[[Математический анализ 2023-2024 | Математический анализ]]

||

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПИ_2023/2024 | Алгоритмы и структуры данных на ПИ]]

[[Теория вероятностей и математическая статистика 2023-2024 | Теория вероятностей и математическая статистика]]

[[НИС_Методы_и_алгоритмы_защиты_информации_2023/2024 | НИС Методы и алгоритмы защиты информации ]]

||

[[ SPA_2023/24 |Принципы статического анализа исходного кода ]]

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

[[DSBA_Algebra_2023_2024 | Algebra (DSBA)]]

[[Calculus DSBA 2023/2024 | Calculus (DSBA)]]

[[English_DSBA_2023/2024 | English (DSBA)]]

[[LAaG DSBA 2023/2024 | LAaG (DSBA)]]

[[Discrete Mathematics DSBA 2023/2024 | Discrete Mathematics (DSBA)]]

[[Python Programming DSBA 2023/24 | Python Programming (DSBA)]]

[[C++ Programming Language DSBA 2023/24 | C++ Programming Language (DSBA)]]

[[Foundations_of_Law_DSBA_2023/24 | Foundations of Law (DSBA)]]

[[Introduction to Economics DSBA 2023/24]]

[[Philosophy of artificial intelligence DSBA 2023/24]]

||

[[Discrete Mathematics 2 DSBA 2023/24 | Discrete Mathematics 2 (DSBA)]]

[[Calculus-2 2023/24]]

[[Algorithms and Data Structures DSBA 2023/24 | Algorithms and Data Structures]]

[[Probability and Statistics (DSBA) 2023/24]]

[[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2022/2023]]

[[Differential Equations 2023/24]]

[[ACOS_DSBA_2023/24 | Computer Architecture and Operating Systems]]

||

[[tssp-2023-24 | Time series and stochastic processes 2023-24]]

[ Elements of Econometrics]

[[BAFE-2023-24 | Business Analytics and Financial Engineering 2023-2024]]

[[Machine learning 1 DSBA 2023/2024]]

[[Databases 2023/24]]

[[Optimisation methods 2023/24]]

[[ MACE1_DSBA_23-24 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 1"]]

[[ DAF1_DSBA_23-24 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 1"]]

||

[[ Statistics4MR-2023-24 | Statistics for Market Research 2023-24]]

[[ Strategy_23-24_DSBA | Decision Making Strategy 2023-2024]]

[[ APFM_23-24 | Asset Pricing and Financial Markets 2023-2024]]

[[ CMC_DSBA_23-24 | Core management concepts ]]

[[Machine learning 2 DSBA 2023/2024]]

[[ MACE2_DSBA_23-24 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 2"]]

[[ DAF2_DSBA_23-24 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 2"]]

[[ DANS_DSBA_23-24 | Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences" ]]

[[Risk-Management_DSBA_23-24 | Research Seminar "Risk-Management" ]]

[[Quantitative finance DSBA 2023/24]]

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

[[Дискретная математика КНАД 23/24]]

[[Математический анализ КНАД 23/24]]

[[Линейная алгебра КНАД 23/24]]

[[Программирование на Python КНАД 23/24]]

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2023/2024 2 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2023/2024 4 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Python для сбора и анализа данных КНАД 23/24]]

[[Программирование на С++ КНАД 23/24]]

[[ИПР_КНАД_23/24 | Инструменты промышленной разработки]]

||

[[Алгебра КНАД 2023/2024 | Алгебра]]

[[Математический_анализ -- 2 (2023/24) | Математический анализ -- 2]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_КНАД 23/24 | Алгоритмы и структуры данных 2]]

[[Теория_вероятностей_КНАД 23/24 | Теория вероятностей ]]

[[ACOS_COMPDS_2023/2024 | Архитектура Компьютера и Операционные Системы]]

[[Математическая_статистика_КНАД_23/24 | Математическая статистика]]

[[Численные_методы_КНАД_23/24 | Численные методы]]

||

||

|}

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

{| class="wikitable"
|-
! Осенний семестр !! Весенний семестр
|-
|
[[Основы Python для юристов 2023-24|Основы Python для юристов 23/24]] (2 курс, 1 модуль)

[[Цифровая_грамотность_(2023)_Журналистика|Цифровая грамотность для журналистов]] (1 курс, 1-2 модуль)

[[Цифровая_грамотность_(2023)_Медиакоммуникации|Цифровая грамотность для медиакоммуникаций]] (1 курс, 1-2 модуль)
|
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==
{| class="wikitable"
|-
| [[ NIS-TCS-23-24 | НИС Теоретическая информатика ]] || СКН
|-
| [[RecSys_2023 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД || 2 year
|-
| [[MOTV_2023 | Mathematical foundations of probability theory]] || Math of Machine Learning, MML || 1 year
|-
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[econ_metrics_2023-24|Эконометрика ип 2023-24]] || фэн, 3 курс || 1-4 модуль
|-
| [[Econ_probability_2023-24|Теория вероятностей и математическая статистика 2023-24]] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль
|-
| [[dse_2023-24|Data Science for Economists, fall 2023]] || icef, 3-4 year || 1-2 modules
|-
|
|}

= Архив =

== Курсы за 2022/23 учебный год ==

{| class="wikitable courses"
|-

! width="21%" | 1 курс !! width="21%" | 2 курс !! width="21%" | 3 курс !! width="21%" | 4 курс !! rowspan="2" | майноры и факультативы
|-
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''ПМИ'''
|-
|
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2022/2023_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]

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

[[Алгебра_на_ПМИ_2022/2023_(пилотный_поток) | Алгебра (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2022/2023_(основной_поток) | Алгебра (основной поток)]]

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

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

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

[[Дискретная математика на ПМИ 2022/23 (пилотный поток)]]

[[Язык программирования Python 2022/2023 (основной поток) ]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2022/2023 | Алгоритмы и структуры данных (пилотный поток)]]

[[Теория чисел (пилотный поток) 2022/23 | Теория чисел (пилотный поток)]]

[[Теория чисел (основной поток) 2022/23 | Теория чисел (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_1_(основной_поток)_(4_модуль) | Алгоритмы и структуры данных 1 (основной поток) (4 модуль) 2022/2023]]

||

[[Математическая_статистика_2022/2023_(пилотный_поток)| Математическая статистика (пилотный поток)]]

[[Математическая_статистика_2022/2023_(основной_поток)| Математическая статистика (основной поток)]]

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

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

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

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

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

[[Математическая_логика_ПМИ_22/23 | Математическая логика ]]

[[Продвинутый_Python_2022/2023 | Продвинутый Python ]]

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

[[Инструменты_промышленной_разработки_2022/2023 | Инструменты промышленной разработки 2022/2023 ]]

[[CAOS-2022 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Дифференциальные уравнения (ПМИ) 2022/23]]

[[Основы_матричных_вычислений_2022/2023 | Основы матричных вычислений ]]

||

[[Машинное_обучение_1/2022_2023 | Машинное обучение 1]]

[[Компьютерные_сети_2022/2023 | Компьютерные сети 2022/2023]]

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

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

[[ Функциональное_программирование_22-23 | Функциональное программирование ]]

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

[[Глубинное обучение 1 22/23 | Введение в глубинное обучение 22/23]]

[[Математическое_моделирование_2022 | Математическое моделирование 2022]]

[[time_series_modelling_22_23 | Моделирование временных рядов 22/23]]

[[Теория_чисел_и_криптография | Теория чисел и криптография]]

[[Методы_оптимизации_22/23 | Методы оптимизации]]

[[Уравнения с частными производными (2022-2023)|Уравнения с частными производными (2022-2023)]]

'''ПМИ / МОП'''

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2]]

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

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

[[Глубинное обучение 1 22/23 | Глубинное обучение 1 22/23]]

[[Методы оптимизации в машинном обучении 2023]]

'''ПМИ / РС'''

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

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

[[Database Systems 2023]]

'''ПМИ / ТИ'''

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

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

[[KKTI-22-23 | Комбинаторные конструкции в теоретической информатике]]

||

[https://www.notion.so/2022-2023-12475421ada6400c8bd5bf24a2a30c01 ВКР]

[[ Случайные_процессы_(зима_2023) | Случайные процессы (зима 2023)]]

[[ Функциональное_программирование_22-23 | Функциональное программирование ]]

[[ Haskell_23 | Промышленное программирование на Haskell ]]

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

[[ Глубинное_обучение_в_обработке_звука_22/23 | Глубинное обучение в обработке звука ]]

[[ Методы_предобучения_без_учителя_22/23 | Методы предобучения без учителя ]]

[[ Символьные_вычисления_22/23 | Символьные вычисления ]]

[[Эффективные системы глубинного обучения 22/23|Эффективные системы глубинного обучения]]

[[Теория_и_практика_онлайн-экспериментов_22/23 | Теория и практика онлайн-экспериментов]]

[[Децентрализованные_системы | Децентрализованные системы ]]

[[Введение_в_дифференциальную_геометрию_22/23 | Введение в дифференциальную геометрию ]]

'''ПМИ / МОП'''

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

[[Глубинное_обучение_2022 | Глубинное обучение]]

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

[[LSML_2022/2023 | Машинное обучение для больших данных]]

'''ПМИ / РС'''

[https://osukhoroslov-hse.notion.site/2-b1c2d4487ac8478f89cd4fa427da3e27 НИС Распределенные системы]

'''ПМИ / ТИ'''

[[A_Theorist's_Toolkit_2022_2023 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[OWF2022 | Односторонние функции и их применения]]

[[InfTheory2022 | Теория информации]]

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

| rowspan="7" |

[[Дополнительные_главы_теории_чисел|Дополнительные главы теории чисел]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_2023|ДГТВ]]

[[Теория_вычислений_2023|Теория вычислений]]

[[Случайные_графы_2022 | Случайные графы]]

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

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

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

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

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

[[Введение_в_программирование_22/23_(майнор_ИАД) | Введение в программирование 22/23 (майнор ИАД)]]

[[Базы данных 22/23 (майнор ИАД)| Базы данных 22/23 (майнор ИАД)]]

[[Adaptation course in Discrete Math (факультатив)]]

[[Уравнения с частными производными (2022-2023)|Уравнения с частными производными (2022-2023)]]

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

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

[[Алгебра ПИ 2022-2023 | Алгебра]]

[[Математический анализ 2022-2023 | Математический анализ]]

||

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПИ_2022/2023 | Алгоритмы и структуры данных на ПИ]]

[[Теория вероятностей и математическая статистика 2022-2023 | Теория вероятностей и математическая статистика]]

[[НИС_Методы_и_алгоритмы_защиты_информации_2022/2023 | НИС Методы и алгоритмы защиты информации ]]

||

[[ SPA_2022 |Принципы статического анализа исходного кода ]]

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

[[DSBA_Algebra_2022_2023 | Algebra (DSBA)]]

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

[[English_DSBA_2022/2023 | English DSBA (DSBA)]]

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

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

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

[[Introduction to Programming 2 DSBA 2022/2023 | Introduction to Programming on C++ (DSBA)]]

[[Foundations_of_Law_DSBA_2022/2023 | Foundations of Law (DSBA)]]

[[Introduction to Economics DSBA 2022/2023]]

||

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

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

[[Calculus-2]]

[[Algorithms and Data Structures DSBA 2022/2023 | Algorithms and Data Structures]]

[[Probability and Statistics (DSBA)]]

[[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2022/2023]]

[[Differential_Equations_2023 | Differential Equations ]]

[[ACOS_DSBA_2022/2023 | Computer Architecture and Operating Systems]]

||

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

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

[[BAFE-2022-23 | Business Analytics and Financial Engineering 2022-2023]]

[[Machine learning 1 DSBA 2022/2023]]

[[Databases]]

[[Optimisation methods]]

[[ MACE1_DSBA_22-23 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 1"]]

[[ DAF1_DSBA_22-23 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 1"]]

||

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

[[ Strategy_22-23_DSBA | Decision Making Strategy 2022-2023]]

[[ APFM_22-23 | Asset Pricing and Financial Markets 2022-2023]]

[[ CMC_DSBA_22-23 | Core management concepts ]]

[[Machine learning 2 DSBA 2022/2023]]

[[ MACE2_DSBA_22-23 | Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 2"]]

[[ DAF2_DSBA_22-23 | Research Seminar "Data Analysis in Finance 2"]]

[[ DANS_DSBA_22-23 | Research Seminar "Data Analysis in the Natural Sciences" ]]

[[Risk-Management_DSBA_22-23 | Research Seminar "Risk-Management" ]]

[[Quantitative finance DSBA]]

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

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

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

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

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

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2022/2023 2 модуль (ЭАД КНАД ВСН) | Алгоритмы и структуры данных 2022/2023 2 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2022/2023 4 модуль (ЭАД КНАД ВСН) | Алгоритмы и структуры данных 2022/2023 4 модуль (ЭАД КНАД ВСН)]]

[[Python_для_сбора_и_анализа_данных_КНАД_22/23 | Python для сбора и анализа данных (КНАД)]]

[[Программирование_на_С++_КНАД_22/23 | Программирование на С++]]

[[ИПР_КНАД_23 | Инструменты промышленной разработки]]

||

[[Алгебра КНАД 2022/2023 | Алгебра]]

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

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

[[Теория_вероятностей_КНАД 22/23 | Теория вероятностей ]]

[[ACOS_COMPDS_2022/2023 | Архитектура Компьютера и Операционные Системы]]

[[Математическая_статистика_КНАД_22/23 | Математическая статистика]]

[[Численные_методы_КНАД_22/23 | Численные методы]]

||

||

|}

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

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

|-
|
[[Цифровая грамотность для международных отношений 22/23]] (1 курс, 1-2 модуль)

[[Основы анализа данных в международных отношениях 22/23]] (2 курс, 1-2 модуль)

[[Основы программирования на Python осень 2022 матфак]] (2-4 курс бакалавриата или 1-2 курс магистратуры, 1-2 модуль)

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

[[Машинное обучение (ФЭН) - 2022-2023]] (3,4 курс, 1-2 модули)
|
[[Прикладное программное обеспечение (основы Python) для социологии 2022/23]] (1 курс, 3 модуль)

[[Программирование на языке Python для ГосМунУпр 2022/23 | Программирование на языке Python для гос. и муницип. управления 2022/23]] (1 курс, 3-4 модуль)

[[Основы программирования в Python для политологии 2022/23]] (2 курс, 3-4 модули)

[[Основы программирования в Python для школы дизайна 2022/23]] (2 курс, 3-4 модули)

[[Основы программирования в Python для ВШБ 2022/23]] (2 курс, 3 модуль)

[[Программирование на Python для МО 22/23]] (1 курс, 3 модуль)

[[Машинное обучение 22/23 Матфак]] (3 курс, 3-4 модули)

[[Анализ Данных 22/23 Политологи]] (3 курс, 3-4 модули)

[[Введение в Data Science для ВШБ 2022/23]] (2 курс, 4 модуль)
|}

== Курсы магистратуры ФКН ==
{| class="wikitable"
|-
| [[Ликбез_разработчика_(2022) | Ликбез разработчика]] || Машинное обучение и высоконагруженные системы|| 1 year
|-
| [[RecSys_2022_2023 | Рекомендательные системы]] || ФТИАД || 2 year
|-
| [[Linear_Algebra_for_Data_Science_(2022) | Linear Algebra for Data Science]] || Data Science || 1 year
|-
| [[Ordered_Sets_in_Data_Analysis_(2022) | Ordered Sets in Data Analysis]] || Data Science || 1 year
|-
| [[ NIS-TCS-22-23 | НИС Теоретическая информатика ]] || Науки о данных, специализация ТИ ||
|-
| [[Mathematical Foundations of Probability theory | Mathematical foundations of probability theory]] || Math of Machine Learning || 1 year
|-
| [[Markov Chains | Markov Chains]] || Math of Machine Learning || 1 year
|-
| [[Reinforcement_learning_2022_2023 | Математические основы обучения с подкреплением ]] || Math of Machine Learning || 2 year
|-
| [[Theoretical computer science spring 2023 | Theoretical computer science spring 2023]] || PhD || 1 year
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[econ_probability_2022-23|Теория вероятностей и математическая статистика]] || фэн, 2 курс || 1-4 модуль
|-
| [[econ_metrics_2022-23|Эконометрика ип 2022-23]] || фэн, 3 курс || 1-4 модуль
|-
| [[econ_dynamic_opt_2022-23|Динамическая оптимизация в экономике и финансах]] || фэн, 3-4 курс || 1-2 модуль
|-
| [[icef-dse-2022-23|Data Science for Economics 2022-23]] ||icef, 3-4 year || 1-2 module
|-
| [[Лицей ВШЭ. Практикум по программированию 10 класс 2022-23 | Лицей ВШЭ. Практикум по программированию 10 класс]] || Лицей ВШЭ || 10 класс
|-
| [[icef-scalc-2022-fall|Stochastic Calculus Fall 2022]] ||icef, master 1 year || 2 module
|-
| [[econ_metrics_smfe_2022-23|Эконометрика (продвинутый уровень) 2022-23]] || фэн, магистратура, 1 курс || 3-4 модуль
|}

= Архив до 2021/22 учебного года включительно =
[[Wiki ФКН/Архив]]