Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Телефон:
+7 (831) 4320089
6403
email: memelyanova@hse.ru
170 бюджетных мест
105 платных мест
6 платных мест для иностранцев
30 платных мест
10 бюджетных мест
50 платных мест
2 платных места для иностранцев
40 бюджетных мест
20 платных мест
1 платное место для иностранцев
22 бюджетных места
20 платных мест
1 платное место для иностранцев
38 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
60 платных мест
10 платных мест для иностранцев
12 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
Математические заметки. 2025. Т. 117. № 6. С. 861-878.
Malyzhenkov P. V., Rossi F., Masi M.
In bk.: Information Systems for Intelligent Systems. Proceedings of ISBM 2024, Volume 2. (SIST, volume 431). Vol. 2. Springer, 2025. P. 27-37.
Телефон:
+7 (831) 4320089
6403
email: memelyanova@hse.ru
Программа направлена на подготовку специалистов в области проектирования, внедрения, анализа и сопровождения информационных систем управления бизнесом, обладающих знаниями в сфере экономики, менеджмента, права и инфокоммуникационных технологий. Студенты имеют возможность выбрать траекторию обучения: бизнес-моделирование; разработка, настройка, внедрение и эксплуатация корпоративных информационных систем; технологическое предпринимательство в ИТ. Программа поддержана многочисленными грантами Европейского союза.
4 года
Очная форма обучения
50/20
50 бюджетных мест 20 платных мест
Вступительные испытания в 2014 году
1. Математика (минимальный балл: 50 )
2. Русский язык (минимальный балл: 50 )
3. Иностранный язык (минимальный балл: 45 )
Стоимость обучения на платных местах в 2014 году
145 000 руб. в год
РАСПИСАНИЕ ЗАНЯТИЙ
http://nnov.hse.ru/bipm/schedules
Уважаемые студенты, обратите внимание на график выдачи учебной литературы!
для нашего факультета: 03 сентября, среда, ул.Б.Печерская,25/12, библиотека
14 БИ1 - 14:30-15:30
14 БИ2 - 14:30-15:30
Уважаемые первокурсники!
Необходимо срочно оформить электронные пропуска для прохода в корпуса НИУ ВШЭ - Нижний Новгород.
Электронные пропуска выдаются в корпусе на ул Б. Печерская, 25/12 с 9.00 до 17.00 на 1 этаже у охраны, при себе иметь паспорт.
Пропуска необходимо оформить до 1 СЕНТЯБРЯ 2014 ГОДА!(чтобы присутствовать на вручении студенческих билетов)
Уважаемые первокурсники!
В понедельник, 1 сентября, с 12:00 до 13:00 в актовом зале корпуса на ул. Львовская, 1В, состоится торжественное мероприятие, посвященное Дню знаний для первокурсников Высшей Школы Экономики!
В 13:10 в ауд. 225 корпуса на ул. Львовская, 1В, состоится вручение студенческих билетов!
Лекция профессора Пардалоса для магистров ф-та БИ и ПМ
заслуженный профессор университета Флориды, научный руководитель лаборатории ЛАТАС профессор Пардалос П.М. прочтет 4 сентября лекцию для студентов магистратуры факультета БИ и ПМ
Knowledge discovery and Optimization Heuristics for Massive Networks
Panos M. Pardalos Center for Applied Optimization, Department of Industrial and Systems Engineering, University of Florida Gainesville, FL USA pardalos@ufl.edu and Laboratory of Algorithms and Technologies for Networks Analysis (LATNA) National Research University, Higher School of Economics, Moscow, Russia http://nnov.hse.ru/en/latna/
In recent years, data mining and optimization heuristics have been used to analyze many large (and massive) data-sets that can be represented as a network. In these networks, certain attributes are associated with vertices and edges. This analysis often provides useful information about the internal structure of the datasets they represent. We are going to discuss our work on several networks from telecommunications (call graph), financial networks (market graph), social networks, and neuroscience.
In addition, we are going to present recent results on critical element selection. In network analysis, the problem of detecting subsets of elements important to the connectivity of a network (i.e., critical elements) has become a fundamental task over the last few years. Identifying the nodes, arcs, paths, clusters, cliques, etc., that are responsible for network cohesion can be crucial for studying many fundamental properties of a network.
Лекция состоится в четверг, 4 сентября, в 18:00, в ауд. 302