
Дорогие друзья!
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает на свои онлайн мероприятия в марте:
14 марта в 13.00 по московскому времени на платформе Zoom пройдет день открытых дверей бакалаврской программы двух дипломов НИУ ВШЭ и London School of Economics and Political Science «Прикладной анализ данных». Встречу проведет академический руководитель программы Тамара Васильевна Вознесенская.
Программа нацелена на подготовку аналитиков и data scientist’ов, владеющих современными методами машинного обучения, навыками разработки программного обеспечения, работы с большими данными и построения аналитических моделей для бизнеса. Студенты программы «Прикладной анализ данных» получают как фундаментальную математическую подготовку, так и самые современные знания в области программирования и информатики, и учатся применять их на практике. Обучение подразумевает работу в англоязычной среде, что позволяет адаптироваться к международной системе образования и дальнейшей профессиональной реализации в условиях зарубежных компаний. Обучение на программе полностью ведется на английском языке.
У абитуриентов будет возможность познакомиться с концепцией программы двух дипломов, узнать о структуре, стоимости обучения, атмосфере студенческой жизни и задать вопросы руководителю, преподавателям и студентам программы.
Для участия необходима регистрация по ссылке.
21 марта в 13.00 по московскому времени на платформе Zoom пройдет онлайн-день бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика». Встречу проведет академический руководитель программы Евгений Андреевич Соколов.
Целью данной программы является подготовка специалистов по работе с данными (data scientist), аналитиков (analyst), исследователей в области компьютерных наук (researcher and computer scientist), инженеров-разработчиков и инженеров-исследователей по программному обеспечению (software engineer and research software engineer).
Программа рассчитана на молодых людей, готовящихся к развитию существующих и созданию новых компьютерных технологий, работая в ведущих ИТ-компаниях и исследовательских центрах. Учебный план программы разработан с учетом опыта ведущих университетов, таких как Stanford University (США), EPFL (Швейцария), МГУ и МФТИ (Россия), а также Школы анализа данных Яндекса.
Абитуриенты смогут узнать, какими особенностями обладает данная программа и чем она отличается от аналогичных программ других вузов. Участники мероприятия смогут задать вопросы не только академическому руководителю программы, но и преподавателям, работающим на программе, а также услышать из первых уст информацию о том сложно ли учиться на программе и можно ли успевать заниматься чем-нибудь кроме учебы от студентов факультета компьютерных наук.
Для участия необходима регистрация по ссылке.
Приглашаем на вебинар “От TikTok до науки: карьерные пути выпускников ФКН” 27 марта в 19:00 по московскому времени.
Выбирая в каком вузе учиться, мы редко выбираем себе одну фиксированную специальность. Однако, рассказывая про программы "Прикладная математика и информатика" и "Компьютерные науки и анализ данных" на ФКН нам все же хотелось бы очертить круг потенциальных возможностей того, чем можно было бы заниматься по окончании учебы. Мы пригласили двух выпускников ФКН, которые пошли совершенно разными путями после окончания университета.
Вадим Гринберг – PhD student at Toyota Technological Institute at Chicago (TTIC).
Руслан Хайдуров – Machine learning engineer at TikTok. Приглашенный преподаватель ФКН ВШЭ
Ребята расскажут каждый о своем пути после окончания обучения на ФКН. Вадим серьезно занялся наукой, а Руслан ушел в ML индустрию. Ребята расскажут о роли университета и о том, как он повлиял на их выбор. Они обсудят основные отличия индустрии и академии и почему для каждого из путей крайне важно хорошо учиться. Также будут затронуты вопросы о возможностях для студентов: стажировки и практики, о том, полезны они или нет, на какие обратить внимание в первую очередь, и как на них попасть.
Мероприятие пройдет на платформе Zoom, для участия необходима регистрация по опросной форме.
Также для удобства по ссылке: https://docs.google.com/document/d/1tT9kWjamtX9yOKnpNSMmHXVi7rH3cI-JCEdnzRgjsNM/edit