• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФКН
Контакты

194100, Санкт-Петербург,
ул. Кантемировская д. 3, корп. 1, лит. А, каб.331
Тел. (812) 644-59-11 доб. 61578

Руководство
Заместитель декана по учебной работе Кузнецов Антон Михайлович
Заместитель декана по научной работе Жуков Алексей Евгеньевич
Заместитель декана по административной работе Мухин Михаил Сергеевич
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Анализ данных в финансах

4 года
Очная форма обучения
20/1
20 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
60/40
60 бюджетных мест
40 платных мест
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Бакалаврская программа

Физика

4 года
Очная форма обучения
20/5/1
20 мест за счет средств ВШЭ
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе

2 года
Очная форма обучения
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Вычислительная биология и биоинформатика

2 года
Очная форма обучения
15/1
15 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Информационные системы и взаимодействие человек-компьютер

2 года
Очная форма обучения
15/5/1
15 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Машинное обучение и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
15/10/2
15 бюджетных мест
10 платных мест
2 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Программирование и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
17/5
17 бюджетных мест
5 платных мест
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Промышленное программирование

2 года
Очная форма обучения
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Физика

2 года
Очная форма обучения
15/5/1
15 мест за счет средств ВШЭ
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Книга
PostgreSQL Query Optimization The Ultimate Guide to Building Efficient Queries

Dombrovskaya H., Boris Novikov, Bailliekova A.

Berkeley: Apress, 2021.

Статья
Enumeration of Unsensed r-regular Maps on the Projective Plane and the Klein Bottle

Krasko E., Omelchenko A.

Discrete Mathematics. 2021. Vol. 334. No. 11.

Глава в книге
Testing Users’ Ability to Recognize Fake News in Three Countries. An Experimental Perspective

Vziatysheva V., Sinyavskaya Y., Porshnev A. et al.

In bk.: Social Computing and Social Media: Experience Design and Social Network Analysis. HCII 2021. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 12774. Springer, Cham, 2021. P. 370-390.

Препринт
Clustering of check-in sequences using the mixture Markov chain process

Shmileva E., Саржан В. А.

math. arxive. Cornell University, 2021

«Школа по практическому программированию и анализу данных – это тест-драйв будущей профессии»

С 5 по 10 мая в Кочубей-центре Питерской Вышки прошел второй, очный этап школы по практическому программированию и анализу данных. На него приехали 50 старшеклассников из 20 городов, которые показали лучшие результаты по итогам онлайн-этапа. Участники школы работали над групповыми проектами по машинному обучению, NLP, мобильной и web-разработке, а в минувший понедельник представили свои результаты членам жюри.

Первый этап школы по практическому программированию и анализу данных проходил с 22 по 27 марта 2021 года в онлайн-формате. Участники прослушали курс по алгоритмам и несколько обзорных лекций по разным направлениям разработки. Полученные знания они отработали на практических занятиях и продемонстрировали на финальном контесте. По итогам организаторы отобрали 50 самых талантливых и мотивированных и пригласили их на офлайн-этап.

Во время второго этапа школы по практическому программированию и анализу данных  участники разделились на команды и работали над большими групповыми проектами. По словам декана Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук Александра Владимировича Омельченко, цель школы — погрузить ребят в проектную деятельность. Ведь реальные задачи разработчиков — это не решение олимпиадных заданий, а слаженная командная работа над проектом, которая должна завершиться практическим результатом. «Мы надеемся, что участие в школе поможет ребятам в будущем успешно проходить отборы на стажировки. Во-первых, у них уже будет опыт разработки, приближенной к реальности. А во-вторых, готовый проект в портфолио и на github, чем может похвастаться далеко не каждый студент-младшекурсник».   

Участники школы работали над одним из восьми проектов:

  • Messenger Aggregator — приложение для агрегации разных мессенджеров. В полной версии приложения можно общаться, переключаясь между WhatsApp, Telegram, VK, Facebook.

  • Deep Q-Mario — обучении DQN (deep q-network) агента играть в Mario.

  • Чат-бот для генерации поэзии — проект направлен на создание модели генерации текста на примере чат-бота для Telegram. Работа чат-бота будет заключаться в том, что пользователь пишет словосочетание, а бот генерирует текст стихотворения, начинающийся с заданной фразы.

  • Предсказание молекулярных свойств при помощи глубокого обучения — проект направлен на применение методов глубокого обучения (нейронных сетей) к работе с химическими данными. Целью проекта является получение модели, предсказывающей растворимость молекулы.  

  • Pix2pix — результат реализации проекта – возможность по «карандашному наброску» генерировать фотореалистичное изображение.

  • Телеграм-бот для разделения чеков — с помощью QR-кода можно будет разделить чек на несколько человек. 

  • Бот-собеседник — создание чат-бота в Telegram для имитации беседы с человеком.

  • Password Sharing — создание web-приложения для безопасной передачи паролей.

У каждого проекта был куратор — магистрант факультета или сотрудник одной из исследовательских лабораторий JetBrains Research. Кураторы читали лекции и вели практические занятия, координировали работу команд и помогали участникам в работе над проектом

Арсений Хлытчиев, ученик 10 класса Лицея №4 г. Краснодар:

До этого практически никто из нас не делал проекты по машинному обучению. Перед началом школы нам сказали тему проекта, и мы командой сразу, еще дома, начали готовиться. Мы читали статьи, смотрели видео по машинному обучению и нейронным сетям, изучали математику, которая нам может потребоваться в проекте. Также я сам с нуля написал нейронную сеть на С++. Можно сказать, мы приехали уже подготовленными. Конечно, мы не знали нюансов, но во время школы наш куратор Дмитрий Иванов каждый день давал нам задания, благодаря которым мы смогли их изучить и, в том числе, использовать возможности Python.  Было довольно сложно за короткое время сделать серьезно проработанный проект, учитывая то, что все члены команды до этого писали на C++ и Python – новый для нас язык, но мы старались.

Проект Deep Q-Mario, над которым работал Арсений вместе с Владиславом и Дмитрием Артюховыми, Артемом Брежневым и Егором Юхневичем был признан сильнейшим на школе по практическому программированию и анализу данных. 

Второе место завоевал проект по предсказанию молекулярных свойств при помощи глубокого обучения команды СУНЦ МГУ в составе: Артем Власов, Захар Кравчук, Владимир Свердлов и Андрей Шандыбин. 

Третье место жюри присудило проекту по созданию web-приложения для безопасной передачи паролей. Над ним работала сборная команда из разных городов: Илья Изиланов (Екатеринбург), Михаил Лунев (Калуга) и Анастасия Медведникова (Петергоф). 

Илья Изиланов, ученик 10 класса СУНЦ УРФУ так оценил свой опыт участия в школе:

Несмотря на то, что я не особо занимаюсь олимпиадным программированием, мне очень понравился курс по алгоритмам от Сергея Копелиовича в первом этапе, он был очень интересно подан, на мой взгляд. Как на первом, так и на втором этапе школы мне особенно были полезны лекции по Software engineering, в частности Владислава Танкова, так как я развиваюсь именно в этом направлении. Я участвовал и в других проектных школах, и эта школа очень с ними контрастирует. Основное отличие в том, что она именно по программированию, и жюри тоже программисты, а значит, презентуя проект, можно использовать более привычную для программирования лексику и вдаваться в сложные детали. Отдельный большой плюс – это работа в команде и неформальное общение. Я вообще старался участвовать во всех активностях: играть в настольные игры по вечерам, ходить на экскурсии, знакомиться с новыми людьми.

Школа по практическому программированию и анализу данных прошла при поддержке компании JetBrains. Андрей Иванов, старший вице-президент по инвестициям, исследованиям и образовательным проектам JetBrains, выступая перед участниками проекта подчеркнул: «Школа – это тест-драйв будущей профессии. Работа над проектами позволяет понять, действительно ли интересно то или иное направление программирования, утвердиться в своем выборе или изменить его. Также это знакомство с людьми, с которыми и у которых, возможно, в дальнейшем предстоит учиться в университете. Этот новый опыт и знакомства помогают старшеклассникам не ошибиться и правильно выбрать программу и университет для поступления. Надеюсь, участники школы прониклись атмосферой Питерской Вышки, познакомились с преподавателями, подружились с ее студентами и выпускниками. И мы встретимся с ними на стажировках, исследовательских проектах уже как со студентами этого университета».

Планируется, что Школа по практическому программированию и анализу данных станет ежегодной.