Национальный исследовательский университет «высшая школа экономики»
Содержание:
Преподаватели и ассистенты
Пилотный поток
Лекции: Владимир Подольский
Семинары:
Алексей Леонидович Таламбуца, Владимир Владимирович Подольский, Артем Максимович Максаев
Основной поток
Лекции: Михаил Николаевич Вялый
Семинары: Никита Сергеевич Лукьяненко, Илья Глебович Райко, Михаил Николаевич Вялый, Артем Максимович Максаев, Алина Эдуардовна Хузиева
Учебные ассистенты: Арсений Алексеевич Абрамов, Аъзам Бехруз Хусан угли, Станислав Сергеевич Динер, Анна Тиграновна Енгоян, Александр Александрович Соколихин, Юлия Александровна Василевская, Даниэль Рустамович Хабиров, Елизавета Игоревна Шатская, Фома Александрович Шипилов, Владимир Сахатович Якшимамедов, Александр Всеволодович Крупецков, Даниил Иванович Иваник, Даниил Юрьевич Трошин
Распределение по группам
Официальная система наименования с этого года имеет вид ДМ_Б2020_ПМИИ_<номер группы>#Г#Дискретная математика. В наших материалах мы будем придерживаться более простого наименования 20<номер группы>
| Группа | 201 | 202 | 204 | 203 | 205 | 206 (online) | 207 | 208 | 209 | 2010 | 2011 | 2012 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Лектор | Владимир Владимирович Подольский | Михаил Николаевич Вялый | ||||||||||
| Семинарист | Алексей Леонидович Таламбуца | Владимир Владимирович Подольский | Артем Максимович Максаев | Никита Сергеевич Лукьяненко | Илья Глебович Райко | Никита Сергеевич Лукьяненко | Михаил Николаевич Вялый | Илья Глебович Райко | Артем Максимович Максаев | Алина Эдуардовна Хузиева | Алина Эдуардовна Хузиева | Артем Максимович Максаев |
| Ассистент | Даниил Иванович Иваник | Павел Александрович Захаров | Владимир Сахатович Якшимамедов | Аъзам Бехруз Хусан угли | Даниэль Рустамович Хабиров | Александр Александрович Соколихин, Юлия Александровна Василевская | Анна Тиграновна Енгоян | Елизавета Игоревна Шатская | Даниил Юрьевич Трошин | Арсений Алексеевич Абрамов | Фома Александрович Шипилов | Станислав Сергеевич Динер |
Преподаватели
Лекции ведут:
Бурова Маргарита Борисовна
- telegram: @burritas
Курмуков Анвар Илдарович
- email: kurmukovai@gmail.com
- telegram: @anvarki
Семинары ведут:
| Группа | Семинарист | Ассистент |
|---|---|---|
| K1, K2 | Степанов Артём Алексеевич, @arstep, stepartm@gmail.com | Турсунходжаев Агзамходжа Махсудхужаевич, @agzamg, amtursunkhodzhaev@edu.hse.ru |
| К3, К4, К5 | Волосникова Марина Сергеевна, @marinamarina123, mvolosnikova@gmail.com | Черных Татьяна Олеговна, @tanicher, tochernykh@edu.hse.ru |
| Я1, Я2 | Кириллов Алексей Павлович, @KirillovAP, KirillovAl@yandex.ru | Орлов Александр Викторович, @TheLordOfSiberia, alexander.orlov98@gmail.com |
| Р2, А2 | Саломатин Юрий Владимирович, @Drizir, yuvsalomatin@edu.hse.ru | |
| Р1, А1 | Вельдяйкин Николай Олегович, @NickVeld, noveldyaykin@edu.hse.ru , nickveldhw@gmail.com | |
| Я3, Я4 | Кротова Елена Борисовна, @Lena_Kr, kroelebor@gmail.com |
Материалы курса
Видео лекций и семинаров (основного потока) выкладывается по этой ссылке (с задержкой).
Описания и записи лекций пилотного потока
Черновик учебника. В этой книге излагается почти всё, что будет в курсе (за исключением задач — те меняются чаще, чем пишутся книги). Как нетрудно догадаться, мы рекомендуем читать эту книгу (окончательный вариант есть на бумаге — издан издательством ВШЭ).
Конспекты лекций основного потока. В этом файле будут собираться конспекты лекций основного потока
Обратите внимание: файл будет обновляться по мере чтения лекций, ссылка останется той же самой
Ещё одно важное указание: в конце лекции приводятся контрольные вопросы. Это простые вопросы, решение которых позволяет проверить понимание материала лекции
Настоятельно рекомендуется просмотреть их и решить перед семинаром на данную тему: разбор этих упражнений на семинарах не планируется, а если вы не можете решить их, то пользы от семинара по данной теме для вас скорее всего не будет. Как обычно, контрольные вопросы к лекции предполагают также, что вы помните содержание предыдущих лекций.
Это простые вопросы, решение которых позволяет проверить понимание материала лекции. Настоятельно рекомендуется просмотреть их и решить перед семинаром на данную тему: разбор этих упражнений на семинарах не планируется, а если вы не можете решить их, то пользы от семинара по данной теме для вас скорее всего не будет. Как обычно, контрольные вопросы к лекции предполагают также, что вы помните содержание предыдущих лекций.
Ниже приводится списки задачи для разбора в классе и домашние задания. В файле «Занятие » содержатся и задачи для разбора в классе, и задачи домашнего задания. Для основного потока: задачи со звёздочкой в классных листках не обязательно очень трудные. Так отмечены задачи, решение которых желательно, но необязательно, для успешного освоения курса. Кроме того, для основного потока приводятся ссылки на буквальный конспект лекций — то, что было написано на доске.
О курсе
Проводится с 2016 года.
Полезные ссылки
Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.cs.ml+<номер группы>@gmail.com (например, hse.cs.ml+171@gmail.com)
Семинары
| Группа | Преподаватель |
|---|---|
| 191 (МОП) | Хрушков Павел Вадимович |
| 192 (МОП) | |
| 193 (МОП) | |
| 194 (АДИС) | |
| 195 (РС) | Каюмов Эмиль Марселевич |
| 196 (РС) | Шабалин Александр Михайлович |
| 197 (АПР) | |
| 198 (ТИ) | |
| 199 (МИ) | |
| 1910 (ПР) | |
| ФЭН | |
| Пермь (БИ) | |
| Пермь (ПИ) |
Правила выставления оценок
В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
- Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров
- Практические домашние работы на Python
- Письменная контрольная работа
- Письменный экзамен
Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:
Итог = Округление(0.15 * ПР + 0.4 * ДЗ + 0.15 * КР + 0.3 * Э)
ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах
ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python
КР — оценка за контрольную работу
Э — оценка за экзамен
Округление арифметическое.
Правила сдачи заданий
За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее. Есть исключение: в течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки продолжает вычитаться по одному баллу (если не оговорено иное).
При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.
При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.
Соревнования
Правила участия и оценивания
В соревновании по анализу данных вам предлагается по имеющимся данным решить некоторую задачу, оптимизируя указанную метрику, и отправить ответы для заданного тестового множества. Максимальное количество посылок в сутки ограничено (как правило, разрешается сделать 2 посылки), ближе к концу соревнования вам будем необходимо выбрать 2 посылки, которые вы считаете лучшими. Тестовые данные делятся на публичные и приватные в некотором соотношении, на основе которых строятся публичный и приватный лидерборды соответственно, при этом публичный лидерборд доступен в течение всего соревнования, а приватный строится после его окончания для выбранных вами посылок.
В лидербордах каждого из соревнований присутствуют несколько базовых решений (бейзлайнов), каждое из которых соответствует определённой оценке. Например, для получения оценки не ниже 8 баллов необходимо, чтобы ваше решение на приватном лидерборде оказалось лучше соответствующего бейзлайна. Далее для студента, преодолевшего бейзлайн на N_1 баллов, но не преодолевшего бейзлайн на N_2 балла, итоговая оценка за соревнование рассчитывается по равномерной сетке среди всех таких студентов в зависимости от места в приватном лидерборде среди них; если быть точными, то по следующей формуле:
N_2 — (N_2 — N_1) * i / M,
где M — количество студентов (из всех студентов, изучающих курс), преодолевших бейзлайн на N_1 баллов, но не преодолевших бейзлайн на N_2 балла;
i — место (начиная с 1) студента в приватном лидерборде среди всех таких студентов.
Единственное исключение из формулы — студенты, преодолевшие самый сильный бейзлайн, получают прибавку 1/M к своей оценке.
Чтобы вас не пропустили при проверке решений соревнования, необходимо использовать следующий формат для имени команды (вкладка Team):
« Имя Фамилия номер_группы»
В течение 3 суток после окончания соревнования в соответствующее задание на anytask необходимо прислать код, воспроизводящий ответы для посылки, фигурирующей в приватном лидерборде. При оформлении кода предполагайте, что данные лежат рядом с ним в папке data, а в результате выполнения кода ответы должны быть записаны в файл solution-N-Username.csv, где N — номер соревнования, Username — ваша фамилия. У нас должна быть возможность запустить код и получить те же ответы, что и в вашей посылке, — в частности, это означает, что:
1. Если вы отправляете файл *.py, мы будем запускать его при помощи команды python *.py в вышеуказанном предположении о местонахождении данных.
2. Если вы отправляете ноутбук *.ipynb, мы последовательно запустим все ячейки ноутбука и будем ожидать в результате его работы формирование файла с ответами.
3. Если вы отправляете код с использованием другого языка программирования, в том же письме направьте нам инструкцию по его запуску с тем, чтобы получить тот же файл с ответами.
В случае отсутствия кода, воспроизводящего результат, в установленный срок студенту выставляется 0 в качестве оценки за соревнование. Студенты, попавшие в топ-3 согласно приватному лидерборду, смогут получить бонусные баллы, если в течение недели после окончания соревнования сдадут в anytask отчет о получении решения, фигурирующего в приватном лидерборде. Если не оговорено иное, использовать любые внешние данные в соревнованиях запрещено. Под внешними данными понимаются размеченные данные, где разметка имеет прямое отношение к решаемой задаче. Грубо говоря, сборник текстов с википедии не считается внешними данными.
В некоторых соревнованиях данные взяты из завершившегося соревнования на Kaggle.
Категорически запрещено использовать данные из оригинального соревнования для восстановления целевой переменной на тестовой выборке.
Соревнование 1
Задача: выявление мошеннических тразнакций
Это соревнование на бонусные баллы, оно не является обязательным.
Дедлайн: 15.12.2020 23:59MSK
В задании всего один бейзлайн (lightgbm), ненулевые баллы получают решения, преодолевшие его на приватном лидерборде.
Все решения выше этого бейзлайна оцениваются по равномерной шкале от 0 до 5.
Обратите внимание на раздел Baselines на Kaggle — там можно найти много полезного.
О курсе
Вычислительные мощности в облаке Azure для курса предоставила компания Microsoft.
Полезные ссылки
Самостоятельные задачи cдаются в Dropbox. Дедлайны жесткие. Для каждого семинара своя отдельная ссылка на прием заданий:
| Задание | Ссылка для сдачи | Ссылка на домашнее задание | Дата выдачи | Дедлайн |
|---|---|---|---|---|
| Мини домашнее задание 1. Azure & Bash | 20 января | 3 февраля 23:59 | ||
| Мини домашнее задание 2. Hadoop & Spark | 10 февраля | 7 марта 23:59 | ||
| Мини домашнее задание 3. Classic models | 24 февраля | 17 марта 23:59 | ||
| Мини домашнее задание 4. Neural netowrks | 18 марта | 28 марта 23:59 | ||
| Мини домашнее задание 5 (бонусное). KNN & Streaming | Ищите в ноутбуках с последних семинаров | 17 марта | 28 марта 23:59 | |
| Основное домашнее задание | 24 февраля | 28 марта 23:59 |
Ошибки в материалах лекций/семинаров/заданий лучше всего оформлять в виде issue на github.
Полезные материалы
Книги
- Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. The Elements of Statistical Learning (2nd edition). Springer, 2009.
- Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
- Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.
- Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.
- Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
- Willi Richert, Luis Pedro Coelho. Building Machine Learning Systems with Python. Packt Publishing, 2013.
Мероприятия
5
октября
13:00
Семинар НУГ «Академическая этика в образовательном контексте»: «Академическая этика и механизмы поиска и борьбы с фальсификацией»
5
октября
13:00
Научный семинар департамента теоретической экономики: доклад Ильи Красикова «Behavioral epidemiology: An economic model to evaluate optimal policy in the midst of a pandemic»
5
октября
15:00
Семинар «Запад и Восток: универсализм культуры»: доклад Леонида Люкса «Почему большевики остались у власти? К столетию гражданской войны в России»
5
октября
15:00
Семинар IOS, IZA и ВШЭ по экономике труда: «Import Competition and Informal Employment: Empirical Evidence from China»
5
октября
16:00
Семинар НУЛ исследований в области защиты государственных интересов в условиях экономических санкций: «Санкционный комплаенс в нефтегазовой сфере»
5
октября
16:30
Открытый семинар НИУ ВШЭ по образованию: «Из лаборатории в школу и обратно: взаимодействие нейронауки и практики (на примере обучения чтению)»
Описание учебного заведения Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Высшая школа экономики — это отличный старт для карьеры в науке, бизнесе и на государственной службе. Сочетание фундаментальности образовательных программ с возможностью уже с первого курса участвовать в научных проектах и исследованиях рядом с авторитетными российскими и зарубежными учеными позволяет выпускникам Вышки добиться профессионального успеха. Сегодня Высшая школа экономики -это: 4 кампуса (Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Пермь)
3 500 преподавателей 29 400 студентов 57 500 выпускников Этапы развития НИУ ВШЭ 1992 — создание Высшей школы экономики 1993 — первый прием в университет: 65 бакалавров и 92 магистра 1996 — открытие кампуса в Нижнем Новгороде 1997 — открытие совместно с Лондонским университетом Международного института экономики и финансов (МИЭФ) 1998 — открытие кампусов в Санкт-Петербурге и Перми 2000 — проведение первой Международной Апрельской конференции ВШЭ 2010 — ВШЭ получает статус национального исследовательского университета (НИУ). Создан Международный консультативный комитет ВШЭ, его возглавил лауреат Нобелевской премии по экономике Эрик Маскин 2011 — к НИУ ВШЭ присоединяется Московский институт электроники и математики (МИЭМ) 2013 — победа в конкурсе «5/100» по повышению между¬народной конкурентоспособности российских вузов 2014 — реорганизация внутренней структуры университета: создание «больших» факультетов. ВШЭ и Яндекс открывают факультет компьютерных наук Бакалавриат 64 образовательные программы самостоятельная работа с 1 курса под контролем курирующего преподавателя возможность получать несколько стипендий сразу за высокие оценки и активное участие в жизни университета; возможность заниматься исследованиями в научно-учебных и проектно-учебных лабораториях и группах; обязательное получение международного сертификата об уровне владения английским языком; ·участие в международных научных конференциях наравне с ведущими мировыми учеными; ·участие в программах обмена с университетами-партнерами ВШЭ в Австрии, Бельгии, Бразилии, Великобритании, Венгрии, Германии, Канаде, Китае, США, Южной Корее, Франции, Японии и других странах; возможность стать оплачиваемым учебным ассистентом; доступ к одной из крупнейших университетских библиотек России. Магистратура 29 направлений подготовки 129 магистерских программ
21 программа на английском языке возможность сменить направление обучения и овладеть новой специальностью · участие в международных стажировках и студенческих обменах · участие в программах двойных дипломов · возможность стать оплачиваемым учебным ассистентом или преподавателем · участие в исследовательской и проектной работе в лабораториях и научных институтах ВШЭ. Обучение за рубежом и двойные дипломы Высшая школа экономики тесно сотрудничает с ведущими зарубежными университетами, бизнес-школами и исследовательскими центрами. Каждый факультет НИУ ВШЭ предлагает студентам возможность пройти стажировку и участвовать в программах обмена с вузами-партнерами. Основные образовательные партнеры НИУ ВШЭ за рубежом: Университет Эразмус (Нидерланды) Университет им. Дж. Мэйсона (США) Сорбонна (Франция) Университет Болоньи (Италия) Университет Гумбольдта (Германия) Университет Поля Сезанна Вестфальский университет имени Вильгельма (Германия) Технический университет Эйндховена (Нидерланды) и др/ Аспирантура Высшая школа экономики первой из российских университетов перешла к системе аспирантских школ по отдельным отраслям науки, которые должны задать общие внутри каждой школы стандарты исследований и подготовки диссертаций. Особенности программы академической аспирантуры: полная занятость и участие в исследовательских проектах университета; руководитель из числа зарубежных исследователей; обязательная стажировка в зарубежном университете-партнере НИУ ВШЭ. В НИУ ВШЭ 120 научно-исследовательских институтов и центров, 27 научно-учебных и проектно-учебных лабораторий, 21 международных лабораторий под руководством ведущих зарубежных ученых. НИУ ВШЭ имеет собственный Издательский дом, который специализируется на выпуске научной, учебной и справочной литературы по профильным дисциплинам университета: экономике, менеджменту, бизнес-информатике, социологии, политологии, психологии, праву, философии и другим.
Математические основы информатики
Идентификатор конференции: 581 195 5118
Код доступа: pE6Umj
Расписание
- Группа 1 — 11:10 — 12:30
- Группа 2 — 12:40 — 14:00
Занятия будут проходить следующим образом: половина занятия лекционная, т.е. введение в тему, обсуждение общих принципов и подходов решения предлагаемых задач. Вторая половина семинарская, т.е. непосредственное решение задач в рамках пройденных тем и, исходя из решения, формулирование обобщающих принципов, которые позволяют использовать полученные знания в приложениях. Домашние задания планируется давать по результатам пройденных на занятиях тем почти после каждого занятия для обеспечения текущего контроля успеваемости; периодически обучающимся будут предлагаться аудиторные контрольные работы с задачами схожими с задачами домашних заданий. Все темы и задачи будут разбираться детально, поэтому у каждого будет школьника будет возможность задать все интересующие его вопросы как преподавателю, так и ассистенту. Требования к подготовке: необходима хорошая успеваемость по алгебре и информатике, умение логически мыслить и рассуждать.
— для получения положительных оценок необходимо, во-первых, посещать занятия и проявлять на них активность; под активностью понимается вовлеченность в процесс обсуждения и решения задач, в частности постановка вопросов для группы, преподавателя и ассистента. Во-вторых, необходимо решать домашние задания и в первую очередь именно производить попытки решения. В-третьих, решать аудиторные контрольные работы. При подведении итогов будет возможно повысить свой балл посредством решения дополнительных задач.
Темы курса
Раздел №1 Комбинаторика
- Множества и операции с ними. Геометрия комбинаторных задач;
- комбинаторное правило суммы и произведения событий (дерево решений);
- общая схема решения комбинаторных задач, урновая схема шаров и урн (случаи различимых и неразличимых объектов);
- формула включений-исключений;
- перестановки, размещения с повторениями и без повторений;
- сочетания, доказательство Эйлера для формулы сочетаний без повторений;
- свойства биномиальных коэффициентов;
- бином Ньютона;
- разбиения на упорядоченные группы;
- разбиения на неупорядоченные группы, задача о разбиении натурального числа на сумму натуральных;
- принцип отражения и лемма о баллотировке;
- задача о разборчивой невесте;
- принцип Дирихле;
- инверсии, игра в 15.
- перечисление цветов, группы симметрии.
Раздел №2 Рекурсия и производящие функции
- рекуррентные отношения
- конечные разности;
- факториальные многочлены;
- числа Стирлинга первого рода и числа Стирлинга второго рода;
- суммирование разностей;
- производящие функции, сущность подхода;
- производящие функции, рекуррентные отношения и комбинаторные подсчеты.
Раздел №3 Теория графов
- основные определения теории графов;
- ориентированные графы
- деревья;
- пути и циклы Эйлера;
- игра “Мгновенное безумие”;
- алгебраические свойства графов;
- планарные графы;
- пути и циклы Гамильтона;
- алгоритм поиска кратчайшего пути.
Раздел №4 Логика
- исчисление предикатов;
- основные положения теории доказательств;
- математическая индукция;
- сравнения.
Администрация
Первый ректор Ярослав Кузьминов , 2010 г.
Вышка была создана 27 ноября 1992 года постановлением правительства РФ. С тех пор университетом руководит бессменный ректор Ярослав Кузьминов , который также участвовал в создании университета.
В июле 2021 года Ярослав Кузьминов подал в отставку. Новым ректором стал Никита Анисимов . Кузьминов был избран на должность научного руководителя, которую Евгений Ясин оставил по состоянию здоровья.
До этого бывший министр экономики Евгений Ясин занимал должность научного руководителя и представлял университет в других академических организациях, а президент университета Александр Шохин представлял его во взаимодействии с государственными органами. Посты проректоров НИУ ВШЭ заняли экономисты Вадим Радаев , Лев Якобсон и Александр Шамрин.
В состав советов университета входят российский политик Сергей Кириенко , бывший помощник президента Владимира Путина Вячеслав Володин , основатель « Сбербанка » Герман Греф , президент Группы « Ренова» Виктор Вексельберг , российский миллиардер, технологический предприниматель Аркадий Волож , председатель правления банка «ФК Открытие» Михаил Михайлович Задорнов , Леонид Михельсон, крупный акционер российской газовой компании « Новатэк» , меценат Вадим Мошкович , а также бизнесмен и политический деятель Михаил Прохоров .
Состав
- Лицей НИУ ВШЭ
- Факультет математики НИУ ВШЭ
- Факультет физики НИУ ВШЭ
-
НИУ ВШЭ Московский институт электроники и математики им. Тихонова (МИЭМ НИУ ВШЭ)
- Школа электронной инженерии
- Школа компьютерной инженерии
- Школа прикладной математики
-
Факультет компьютерных наук
- Школа программной инженерии
- Школа анализа данных и искусственного интеллекта
- Школа больших данных и информационного поиска
- Факультет бизнеса и менеджмента
- Школа делового администрирования
- Школа логистики
- Школа бизнес-информатики
- Высшая школа бизнес-информатики
- Институт инновационного менеджмента
- Международный центр обучения логистике
- Высшая школа проектного менеджмента
- Высшая школа маркетинга и развития бизнеса
- Факультет права
- Кафедра гражданского права
- Кафедра конституционного и административного права
- Кафедра международного публичного и частного права
- Кафедра практического права
- Департамент судебной власти
- Кафедра теории права и сравнительного правоведения
- Департамент права труда и социальной защиты населения
- Кафедра уголовного права
- Совместное управление с Федеральной антимонопольной службой
- Кафедра финансового, налогового и таможенного права
-
Факультет гуманитарных наук
- Школа истории
- Школа Культурологии
- Школа лингвистики
- Школа истории и теории литературы
- Школа философии
- Школа иностранных языков
- Факультет социальных наук
- Школа политики и управления
- Школа социологии
- Школа Психологии
- Институт Образования
- Институт демографии
- Департамент общественной политики
- Факультет коммуникаций, медиа и дизайна
- Школа СМИ
- Школа интегрированных коммуникаций
- Школа Искусства и Дизайна
-
Факультет мировой экономики и мировой политики
- Школа Мировой Экономики
- Школа международных отношений
- Школа международных региональных исследований
- Школа востоковедения
- Факультет экономических исследований
- Кафедра теоретической экономики
- Кафедра прикладной экономики
- Школа Финансов
- Кафедра математики
- Департамент статистики и анализа данных
- Международный колледж экономики и финансов
- Факультет городского и регионального развития
- Химический факультет
- Факультет биологии и биотехнологии
- Факультет географии и геоинформационных технологий
- Независимые отделы
- Кафедра высшей математики
- Совместный отдел с Музеем современного искусства «Гараж»
- Кафедра физического воспитания
- Департамент инновационного менеджмента
- Департамент исследований безопасности
- Кафедра военной подготовки
Последние годы
Начиная с 2010-х годов Минобразования инициировало процесс слияния университетов. В результате Московский институт электроники и математики был включен в административную структуру Высшей школы экономики. Кроме того, в 2011 году для старшеклассников создан лицей НИУ ВШЭ. В дальнейшем в университете откроется еще несколько факультетов, в том числе: факультет коммуникации, медиа и дизайна, филологический, а в 2014 году (при поддержке группы « Яндекс ») — факультет компьютерных наук. Первый прием на физический факультет состоялся в 2017 году. В 2018 году в университете открылись факультеты химии, биологии и биотехнологии.
В последние годы (2019–2020 гг.) Руководители различных факультетов по согласованию друг с другом приняли решение начать компанию по переименованию своих факультетов. Соответствующее решение принял Ученый совет НИУ ВШЭ в рамках программы развития НИУ ВШЭ на 2030 год, направленной на дальнейшее повышение глобальной конкурентоспособности вуза.
Основная причина этого в том, что изначально Вышка была ориентирована в первую очередь на экономические исследования, но с постоянным стремительным развитием появилось много новых направлений. Таким образом, вместо факультета менеджмента Высшей школы экономики он будет называться «Высшая школа бизнеса». То же самое, вероятно, будет сделано для других узкоспециализированных факультетов, таких как юридический, химический и т. Д.
В 2010 году бронзовый бюст Егора Гайдара был установлен на частные пожертвования факультета в здании университета Дурасовский дворец .
В 2018 году ректор Высшей школы экономики Ярослав Кузьминов объявил, что все лекции будут переведены в онлайн-формат в 2020-х. Кузьминов утверждает, что традиционные занятия малоэффективны — их посещают всего 15-17% студентов. Вместо них профессора создадут собственные дистанционные курсы и будут взаимодействовать с аудиторией в дистанционном формате. В университете считают, что данная мера поможет повысить вовлеченность студентов в учебный процесс.
Резонансные события
Несмотря на активную работу на правительство над различными проектами, университет до недавнего времени позиционировал себя как политически независимый субъект. Следовательно, в истории университета были инциденты, вызвавшие общественный резонанс. Например, во время антиправительственных протестов 2009 года многие студенты и преподаватели университетов участвовали в митингах. После этого в администрацию ВШЭ поступил запрос из полиции Москвы об исключении студентов и уволенных профессоров, принимавших участие в антиправительственной деятельности. Однако университет отказался предпринять запрошенные действия, пояснив свое решение фразой: «им не запрещено участвовать в политике».
В марте 2011 года в университете прошли дебаты по Федеральному закону № 94 между российским оппозиционером Алексеем Навальным и ректором Кузьминовым. На мероприятии также присутствовали представители Минэкономразвития.
В 2018–2019 годах произошло несколько инцидентов, связанных с университетским ток-шоу «В точку». Например, после того, как пресс-секретарь президента России Дмитрий Песков выступил на шоу с докладом, посвященным Навальному и некоторым аспектам современного российского государственного дискурса, запись выступления не была опубликована на сайте, как это обычно бывает с другими переговорами. Однако его полная транскрипция была опубликована на сайте BBC . Департамент СМИ и коммуникаций принес извинения студентам, которые публично протестовали против этого дела, назвав его проявлением цензуры.
В последние годы ВШЭ пыталась дистанцироваться от какой-либо политической принадлежности, что особенно ярко проявилось в резонансном деле Егора Жукова , приговоренного к трем годам условно за несанкционированные бунты против коррупции среди московских властей.
Курсы за 2016/17 учебный год
| 1 курс | 2 курс | 3-4 курс | майноры |
|---|---|---|---|
|
Курсы за 2014/15 учебный год
|
