• 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

Новости

Личное или социальное? Как добиться кооперации в мультиагентной среде

Личное или социальное? Как добиться кооперации в мультиагентной среде
Аспирант Дмитрий Иванов, магистрант Владимир Егоров и заведующий Центром анализа данных и машинного обучения Алексей Шпильман недавно опубликовали препринт статьи “Balancing Rational and Other-Regarding Preferences in Cooperative-Competitive Environments”. В ней авторы исследуют, как можно обучить группу агентов достигать собственные цели в смешанных средах, при этом не мешая или даже помогая друг другу. В блоге факультета на Хабре Дмитрий разобрал несколько существующих алгоритмов и рассказал о решении, которое предложили они с соавторами.

Все о поступлении по олимпиадам

Все о поступлении по олимпиадам
Более 50% студентов поступают на программы  Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук по результатам олимпиад. Мы собрали полный список олимпиад, по результатам которых можно поступить без вступительных испытаний или получить максимальные 100 баллов по предмету в 2021 году.

Магистрант программы «Физика» стал победителем престижного конкурса для математиков Петербурга

Магистрант программы «Физика» стал победителем престижного конкурса для математиков Петербурга
Аркадий Полухин, студент первого курса магистерской программы «Физика» Питерской Вышки, вошел в число победителей объединенного конкурса поддержки молодых математиков Санкт-Петербурга. Победители этого конкурса устраиваются на работу в Лабораторию им. П. Л. Чебышева СПбГУ или Международный математический институт им. Эйлера, где в течение года проводят свои научные математические исследования. Также студентам выплачивают ежемесячную стипендию в размере 30 или 45 тысяч рублей.

Что изучают студенты на специализации «Анализ данных и машинное обучение»?

Что изучают студенты на специализации «Анализ данных и машинное обучение»?
На втором курсе студенты программы «Прикладная математика и информатика» выбирают для себя специализацию — направление, которое они будут углубленно изучать на протяжении последующих двух лет. Всего ребятам предлагается пять специализаций: «Анализ данных и машинное обучение», «Биоинформатика», «Разработка программного обеспечения», «Теория языков программирования» и «Теоретическая информатика». Что изучают и над какими проектами работают студенты на первой специализации — «Анализ данных и машинное обучение» — рассказывает ее руководитель, заведующий центром анализа данных и машинного обучения НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Алексей Шпильман.

С 29 марта Питерская Вышка частично вернётся в офлайн

С 29 марта Питерская Вышка частично вернётся в офлайн
С 29 марта 2021 года НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург вернётся к офлайн-обучению в гибридном формате. Соответствующий приказ подписал директор петербургского кампуса Сергей Михайлович Кадочников.

Топ-5 востребованных профессий в финтех-индустрии

Топ-5 востребованных профессий в финтех-индустрии
В последние несколько лет мы наблюдаем кардинальную трансформацию финансового и банковского секторов. Развитие и внедрение анализа данных, машинного обучения, искусственного интеллекта, криптовалюты рождают новую область — финансовые технологии, или финтех. Рассказываем, в каких самых востребованных направлениях новой индустрии могут работать выпускники новой бакалаврской программы «Анализ данных в финансах».

Еще одна победа: магистранты Питерской Вышки стали призерами престижного соревнования по машинному обучению

Еще одна победа: магистранты Питерской Вышки стали призерами престижного соревнования по машинному обучению
Студенты и преподаватель Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук заняли третье место в соревновании NeurIPS 2020: Black-Box Optimization Challenge. Решение разрабатывалось совместно с лабораториями JetBrains Research.

«Анализ данных в финансах»: новая бакалаврская программа для мечтающих работать в финтехе

«Анализ данных в финансах»: новая бакалаврская программа для мечтающих работать в финтехе
В 2021 году на факультете Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук откроется новая бакалаврская программа. На ней студенты будут изучать математику, программирование, машинное обучение, экономику и финансы. Рассказываем, каким компаниям нужны специалисты нового формата, как будет устроено проектное обучение и где студенты смогут стажироваться по время учебы.

В Питерской Вышке прошли тренировочные сборы перед региональным этапом Всероса по физике

В Питерской Вышке прошли тренировочные сборы перед региональным этапом Всероса по физике
Со 2 по 10 января на базе НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург прошли традиционные зимние сборы для подготовки школьников 8-11 классов к региональному этапу Всероссийской олимпиады школьников по физике. Занятия были организованы преподавателями департамента физики Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук Питерской Вышки и Городского центра физического образования лицея ФТШ. Сборы включали в себя решения задач по возможным темам туров региональной олимпиады, решение псевдоэкспериментальных задач, а также тренировочный тур в последний день.

Студенты Питерской Вышки заняли первое место в соревновании NeurIPS 2020: Flatland

Студенты Питерской Вышки заняли первое место в соревновании NeurIPS 2020: Flatland
Команда JBR_HSE, состоящая из студентов и преподавателей Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук, заняла первое место в соревновании NeurIPS 2020: Flatland, трек «обучение с подкреплением». Участие происходило в сотрудничестве с лабораторией Агентных систем и обучения с подкреплением JetBrains Research.