• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты
Руководство
Киселева Ирина Анатольевна
Заместитель декана факультета по учебной работе Киселева Ирина Анатольевна
Заместитель декана факультета по работе со студентами Шадрина Елена Викторовна
Отдел сопровождения учебного процесса очных программ бакалавриата и магистратуры: Начальник отдела Емельянова Мария Максимовна

Телефон:
+7 (831) 4320089
6403
email: memelyanova@hse.ru

Образовательные программы
Бакалаврская программа

Бизнес-информатика

4 года
Очная форма обучения
РУС+АНГЛ
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Компьютерные науки и технологии

4 года
Очная форма обучения
165/100

165 бюджетных мест

100 платных мест

РУС+АНГЛ
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
РУС+АНГЛ
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия (очно-заочное обучение)

4,5 года
Очно-заочная форма обучения
60

60 платных мест

РУС
Обучение ведётся полностью на русском языке
Бакалаврская программа

Технологии искусственного и дополненного интеллекта

4 года
Очная форма обучения
10/50

10 бюджетных мест

50 платных мест

РУС+АНГЛ
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Фундаментальная и прикладная математика

4 года
Очная форма обучения
45

45 бюджетных мест

РУС+АНГЛ
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Бизнес-информатика

2 года
Очная форма обучения
22/20/2

22 бюджетных места

20 платных мест

2 платных места для иностранцев

РУС+АНГЛ
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Интеллектуальный анализ данных

2 года
Очная форма обучения
35/20

35 бюджетных мест

20 платных мест

РУС+АНГЛ
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Искусственный интеллект и компьютерное зрение

2 года
Очная форма обучения
Онлайн-программа
60/10

60 платных мест

10 платных мест для иностранцев

АНГЛ
Обучение ведётся полностью на английском языке
Магистерская программа

Математика

2 года
Очная форма обучения
15/5/2

15 бюджетных мест

5 платных мест

2 платных места для иностранцев

АНГЛ
Обучение ведётся полностью на английском языке
Статья
Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. et al.

Journal of Optimization Theory and Applications. 2026. Vol. 209.

Глава в книге
Topological Metric for Unsupervised Embedding Quality Evaluation

Shestov A., Klenitskiy A., Denisova D. et al.

In bk.: Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II. (LNCS, volume 16484). Cham: Springer Publishing Company, 2026. P. 596-605.

Препринт
On the minimum number of maximal distance-k independent sets in trees

Taletskii D.

math. arXiv. Cornell University, 2026

БАКАЛАВРИАТ

 

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

НОВОСТИ
Распределение по курсовым работам

Темы курсовых 2014-2015 уч.год:

темы курсовых и вкр

Темы курсовых и ВКР, предлагаемые компанией Лад.
Темы предлагаются на 3 курсе бакалавриата, ВКР бакалавриата,
научные руководители Визгунов Ар.Н., Асеева Н.В.

темы курсовых и вкр

 Нагрузка преподавателей по курсовым работам


ГРАФИК ВЫДАЧИ УЧЕБНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 2014-2015 учебный год

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

Оформление электронных пропусков

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)

ВРУЧЕНИЕ СТУДЕНЧЕСКИХ БИЛЕТОВ ПЕРВОКУРСНИКАМ БАКАЛАВРИАТА

 

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