• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
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
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
40/30/6
40 бюджетных мест
30 платных мест
6 платных мест для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Прикладной анализ данных и искусственный интеллект

4 года
Очная форма обучения
20/30/1
20 бюджетных мест
30 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Физика

4 года
Очная форма обучения
20/5/1
20 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

UX-аналитика и проектирование информационных систем

2 года
Очная форма обучения
22/10/1
22 бюджетных места
10 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Вычислительная биология и биоинформатика

2 года
Очная форма обучения
6/10
6 бюджетных мест
10 платных мест
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Машинное обучение и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
22/15/1
22 бюджетных места
15 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Программирование и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Физика

2 года
Очная форма обучения
15/5
15 бюджетных мест
5 платных мест
RUS
Обучение ведётся полностью на русском языке
Статья
Динамика приспособления в сетевой игре со стохастическими параметрами

Волкова О. Н., Вологина Д. -., Королев А. В.

Математическая теория игр и ее приложения. 2022. Т. 14. № 1. С. 21-48.

Глава в книге
On Nash Equilibrium in Repeated Hierarchical Games

Pankratova Y., Petrosyan L.

In bk.: Stability and Control Processes: Proceedings of the 4th International Conference Dedicated to the Memory of Professor Vladimir Zubov. Springer, 2022. Ch. 65. P. 447-455.

Препринт
Do Data-based Curricula Work?

Сурков М. К., Мосин В. Д., Yamshchikov I. P.

arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2021

ПМИ или ПАДиИИ? Отвечаем на вопросы абитуриентов

В этом году на нашем факультете открывается новая программа бакалавриата «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект». Теперь многие абитуриенты задаются вопросом: «Что выбрать: ПМИ или ПАДиИИ?». Чтобы помочь поступающим сделать правильный выбор, рассказываем об основных аспектах обучения на обеих программах.

ПМИ или ПАДиИИ? Отвечаем на вопросы абитуриентов

© НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург

Чем отличаются программы «Прикладная математика и информатика» и «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект»?

«Прикладная математика и информатика» – это очень широкая и сильная база по математике и программированию, на которую после второго курса студенты надстраивают различные предметы согласно своим индивидуальным предпочтениям. На выбор студентам предлагается четыре основные специализации: промышленное программирование, теория языков программирования, теоретическая информатика или машинное обучение. Также есть возможность выбирать предметы и из других специализаций - биоинформатика, робототехника. 

Выпускники ПМИ – очень сильные программисты, которые сразу после получения диплома могут работать middle software engineer на языках C++, Kotlin, Java и Python, однако  в области машинного обучения их навыков будет хватать на позицию junior. 

«Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» имеет более узкую направленность. Студенты с первого курса концентрируются на изучении дисциплин, связанных исключительно с анализом данных и машинным обучением. На этой программе также существует три специализации: прикладной анализ данных, архитектура машинного обучения, анализ данных в финансах. После выпуска студенты могут уверенно работать на таких позициях как: middle Data Scientist и Data Analyst, Machine Learning Engineer. Поскольку на ПАДиИИ изучается меньше предметов, связанных с программированием, то у студентов этой программы существенно меньше знаний в разработке, языках программирования и прикладных технологиях, промышленных фреймворках и т.д, следовательно по этим направлениям они могут претендовать только на стартовые позиции. 


«Прикладная математика
и информатика»

«Прикладной анализ данных
и искусственный интеллект»

  • Изучение всех направлений математики и программирования

  • Сильная теоретическая и практическая подготовка

  • Изучение основных языков программирования

  • Специализации по различным направлениям программирования (машинное обучение и анализ данных, промышленное программирование, теория языков программирования, теоретическая информатика)

  • Карьерные возможности: аналитик, middle backend и frontend developer (Java, C++, Python, Kotlin, .Net,Haskell), middle mobile developer (iOS и Android), junior Machine Learning Engineer, архитектор ПО, junior Data Scientist и др.

 

  • Изучение отдельных направлений математики и программирования

  • Освоение прикладных знаний и навыков в области машинного обучения и анализа данных

  • Изучение  Python и основ С++

  • Специализации в рамках машинного обучения и анализа данных (прикладной анализ данных, архитектура машинного обучения, анализ данных в финансах)

  • Карьерные возможности:middle Data Scientist, middle Data Analyst, middle Machine Learning Engineer, Quantitative Analyst, Quantitative Developer


Есть ли смысл поступать на ПМИ, если планируешь заниматься машинным обучением? 

Машинное обучение – очень модная и востребованная область. Многие изначально  хотят ей заниматься, но после спецкурсов и проекта на третьем курсе, часто меняют свои интересы и переходят, например, в биоинформатику. Бывает и обратная ситуация, ребята, которые оканчивают бакалавриат по направлению «теория языков программирования», поступают в магистратуру с желанием заниматься машинным обучением. Для таких студентов мы составляем индивидуальный план обучения. Так что тут нет однозначного ответа. Решать только вам. 

Где легче учиться на ПМИ или ПАДИИ? 

Тут нет однозначного ответа. С одной стороны, обучение на ПМИ предполагает одновременное развитие в большем количестве областей, что влечет за собой как минимум больший объем заданий. С другой стороны, ПАДИИ по направлению машинного обучения предлагает к освоению на старших существенно более продвинутые темы. Мы предполагаем, что на ПМИ в среднем учиться будет несколько тяжелее, но это все очень индивидуально  


Можно ли, обучаясь на старших курсах ПМИ, выбирать предметы с программы ПАДиИИ?

Каждому студенту наших программ мы предоставляем возможность набрать тот пул курсов, который ему наиболее интересен, в том числе и из программ всех кампусов Вышки, включая Москву, а также и других вузов. Такие возможности обсуждаются с кураторами курса, что позволяет для каждого студента построить индивидуальную образовательную траекторию.

Есть ли возможность изучать дополнительные языки программирования, обучаясь на ПАДиИИ? 

Как мы уже писали ранее, на ПАДиИИ изучают Python и основы C++. При желании студент может взять дополнительные курсы по другим языкам, но их изучение пойдет уже в ущерб или специализации, или личному времени.

Возможен ли перевод с одной программы на другую? 

Перевод с программы на программу возможен. Если вы захотите перевестись, то лучше это делать на первом курсе. Многие предметы на программах совпадают, но чем дальше от старта, тем больше появляется различий в дисциплинах и объемах их изучения. Для перевода в любом случае нужно пройти собеседование с кураторами – продемонстрировать необходимые знания для обучения на желаемой программе.

Возможен ли перевод из другого вуза на программы ПМИ и ПАДиИИ? 

Любой перевод проходит через собеседование. Мы хотим, чтобы студенты, которые переводятся на наши программы, обладали знаниями, соответствующим знаниям наших студентов. В этом смысле, к сожалению, во многих вузах нагрузка меньше, чем на наших программах – достаточно часто студенты переводятся с потерей года. То, что человек выучил за три года, наши студенты изучают за два. Легче всего переводиться, конечно, с программ по программированию. 

Кто преподает на программах?

Преподавателей можно разделить на две группы. Первая – преподаватели общих дисциплин, которые читаются на младших курсах.  Так, «математический анализ и теорию вероятностей» читаетАлександр Игоревич Храбров, «дискретную математику» –Александр Владимирович Омельченко, Unix и скриптовые языки -Антон Михайлович Кузнецов.  

Если говорить про старшие курсы, то подавляющее большинство преподавателей – это специалисты, которые работают в IT-компаниях или научных лабораториях. Мы стремимся привлекать на наши программы практиков из индустрии, ведь только так наши студенты смогут получить наиболее актуальные знания.  

Как лучше подготовиться к обучению? 

Мы всегда рекомендуем повторить и изучить: математику, информатику и алгоритмы. По математике вы можете пройти  курсы «Введение в математический анализ» и«Ликбез по дискретной математике». Если вы поступаете на ПМИ, то обязательно посмотрите курсы«Введение в программирование (C++)»,«Программирование на языке C++» и«Основы программирования на Python», поступающим на ПАДиИИ можно ограничиться Python. И, конечно, курсы по алгоритмам, так как алгоритмы – краеугольный камень программирования:«Алгоритмы: теория и практика. Методы» и«Алгоритмы: теория и практика. Структуры данных». Курсы достаточно объемные, состоящие из нескольких частей, скучно вам точно не будет.