Нечина Елена Николаевна

Приглашённый преподаватель департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. По данным шапки профиля, работает в университете с 2025 года, при этом архив учебных курсов показывает её нагрузку уже в 2024/2025 учебном году. Профессиональная специализация — английский язык для профессиональных и академических целей: именно в этом формате построена дисциплина, которую она ведёт на ФКН.

Читает обязательный курс «Английский язык» для первокурсников бакалаврской программы «Прикладной анализ данных» по направлению 01.03.02 «Прикладная математика и информатика». Дисциплина идёт весь учебный год, все четыре модуля, ведётся на английском языке и рассчитана на 272 контактных часа; в 2025/2026 учебном году её объём составляет 9 кредитов, годом ранее — 10. Курс читает команда из семи преподавателей, в которую входят и носители языка. По итогам студенческой оценки преподавания дисциплина отмечена сразу двумя знаками качества — «Лучший по критерию „Полезность курса для Вашей будущей карьеры“» и «Лучший по критерию „Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития“».

Программа ориентирована на студентов направления Data Science and Business Analytics и развивает все четыре речевых навыка — чтение, аудирование, письмо и говорение, — одновременно расширяя грамматический и лексический запас и готовя студентов к дальнейшей учёбе и исследовательской работе. Отдельные блоки посвящены академическому письму: структуре эссе и отчёта, построению абзацев и написанию вводной части, описанию таблиц, линейных графиков с трендом, схем и диаграмм с корректным употреблением чисел, процентов, предлогов времени, активного и пассивного залога. В разговорной части отрабатывается лексика, связанная с учёбой, исследованиями и экологической проблематикой, обсуждаются учебные привычки и глобальные проблемы. Курс знакомит студентов с форматом экзамена IEE, его дескрипторами и экзаменационными стратегиями: заданиями на True/False/Not Given и множественный выбор в чтении, заполнением таблиц, конспектов и блок-схем в аудировании, работой с картами и планами.

Контроль знаний распределён по всему году: промежуточные тесты, письменные работы, экзамен в конце второго модуля и итоговый экзамен в четвёртом. Такой формат связан с тем, что языковая подготовка на «Прикладном анализе данных» рассчитана на выход студентов к самостоятельному чтению научной литературы и подготовке англоязычных текстов уже на младших курсах, а сама программа ведётся частично на английском языке.

Департамент больших данных и информационного поиска, к которому она приписана, создан в 2014 году одновременно с факультетом компьютерных наук на основе вошедшей в его состав базовой кафедры Яндекса. Сегодня в департаменте работает 222 сотрудника, действуют пять базовых кафедр — Яндекса, Т-Банка, МТС, Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН и Института вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН, — две исследовательские программы и три постоянных научных семинара. Научные группы департамента ведут работы по машинному обучению, теоретической информатике, распределённым вычислениям, масштабируемым алгоритмам обработки больших данных, компьютерному зрению, обработке текстов, информационному поиску и графическим моделям. Департамент отвечает за бакалаврские программы «Прикладная математика и информатика» и «Прикладной анализ данных», майнор «Интеллектуальный анализ данных» и ряд магистерских программ, включая «Аналитику больших данных», «Инженерию данных» и «Искусственный интеллект».