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

Востоковедение

5 лет
Очная форма обучения
25/70/4
25 бюджетных мест
70 платных мест
4 платных места для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

История

4 года
Очная форма обучения
35/30
35 бюджетных мест
30 платных мест
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Политология и мировая политика

4 года
Очная форма обучения
40/50/10
40 бюджетных мест
50 платных мест
10 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Бакалаврская программа

Социология и социальная информатика

4 года
Очная форма обучения
50/40/5
50 бюджетных мест
40 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Бакалаврская программа

Управление и аналитика в государственном секторе

4 года
Очная форма обучения
35/30/4
35 бюджетных мест
30 платных мест
4 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Бакалаврская программа

Филология

4 года
Очная форма обучения
28/60/3
28 бюджетных мест
60 платных мест
3 платных места для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Бизнес и политика в современной Азии

2 года
Очная форма обучения
20/10/5
20 бюджетных мест
10 платных мест
5 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Городское развитие и управление

2 года
Очная форма обучения
20/10/1
20 бюджетных мест
10 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Прикладная и междисциплинарная история

2 года
Очная форма обучения
15/10/5
15 бюджетных мест
10 платных мест
5 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Современный социальный анализ

2 года
Очная форма обучения
25/5/2
25 бюджетных мест
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Сравнительная политика Евразии

2 года
Очная форма обучения
25/10/10
25 бюджетных мест
10 платных мест
10 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Управление образованием

2,5 года
Очно-заочная форма обучения
22/5/1
22 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Статья
Grassroots urban protests in St. Petersburg: (non)participation in decision-making on the futures of city territories
В печати

Tykanova E., Хохлова А. М.

International Journal of Politics, Culture and Society. 2018.

Препринт
Диверсификация сферы социальных услуг в России: факторы региональных различий

Тарасенко А. В.

Серия препринтов Европейского университета в Санкт-Петербурге. Препринт М-58/17. издательство Европейского университета в Санкт-Петербурге, 2017

Система вычислит покупателя

Студенты Питерской Вышки могут помочь магазинам повысить общий уровень продаж и лояльности клиентов. О проекте, разработанном в рамках хакатона AdHack Galaxy (26-27 августа 2017 г.), нам рассказала студентка 2-го курса образовательной программы «Социология и социальная информатика» НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Ольга Силютина.

Сегодня во многих магазинах есть каталоги с рекомендуемыми к покупке товарами, но они совершенно не персонифицированы. Каждый новый покупатель получает одни и те же рекомендованные наборы товаров по акции. Система, которую в рамках хакатона AdHack Galaxy (26-27 августа 2017 г.) разработала студентка 2-го курса образовательной программы «Социология и социальная информатика» НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Ольга Силютина и программист Ильдар Белялов, позволяет магазину быть ближе к покупателю и знать о нем такое количество информации, которое позволит давать персональные рекомендации. Для этого лицо каждого пользователя распознается при помощи технологии компьютерного зрения, которая сравнивает увиденное с фотографиями подписчиков группы магазина ВКонтакте, а также с базой фотографий постоянных покупателей. Таким образом, система получает дополнительные данные из социальных сетей и чеков предыдущих покупок.

Первоначальная идея проекта заключалась в выделении четырех условных уровней знакомства магазина с пользователем. Так, нулевой этап характеризует отсутствие какой-либо персональной информации о пользователе. Данный случай сравним с нынешним положением дел в магазинах, которые предлагают общие каталоги для всех покупателей. Первый этап знакомства наступает, если система узнала в пользователе подписчика группы магазина ВКонтакт. Тогда основываясь на данных о его возрасте, уровне образования, указанной половой принадлежности, семейном положении делаются рекомендации товаров, которые чаще всего покупали клиенты с такими же характеристиками. Второй этап заключается в узнавании пользователя в качестве постоянного покупателя, который имеет некую историю покупок. Следовательно, в таком случае будут предлагаться товары, основанные на предыдущих предпочтениях. Последний третий этап совмещает в себе данные из первого и второго этапов. На данном уровне система знает достаточно много информации о пользователе, будучи способной предложить наиболее востребованные им продукты.

Таким образом, данный проект позволит магазинам осуществлять наиболее персонализированный подход к каждому покупателю, что может повлиять на повышение общего уровня продаж и лояльности клиентов.

По итогу разработки и презентации команде, вместе с которой над проектом работала студентка 2-го курса образовательной программы «Социология и социальная информатика» НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Ольга Силютина, было присуждено второе место и вручены ценные призы от организаторов и партнеров хакатона AdHack Galaxy (26-27 августа 2017 г.).

Ольга Силютина

 

 
«Это был второй хакатон, в котором я принимала участие, но при этом он совершенно отличался от предыдущего. Хакатон adhack был сфокусирован на маркетинге и рекламе. Эти темы оказались для меня новыми в сравнении с социальной проблематикой прошлого хакатона. Но знания и умения, полученные в ходе обучения на майноре Data Science помогли добиться результата даже в незнакомой мне сфере. Помимо этого доклады лекторов и других команд позволили больше разобраться с современными задачами, стоящими перед маркетологами. После объявления результатов к нам с Ильдаром подходили участники хакатона и представители компаний с предложениями о сотрудничестве, в том числе и о стажировках. Такая реакция аудитории демонстрирует ценность разработки и мотивирует не бросать начатое».