Научное программное обеспечение: программа магистратуры

В рамках данного направления осваивается создание эффективных и оптимизированных вычислительных алгоритмов, включая параллельные и распределённые вычисления. Особое внимание уделяется не только технической реализации, но и развитию исследовательского мышления: умению готовить научные публикации, вести профессиональную дискуссию на семинарах и применять современные IT-инструменты в полном цикле научной работы. Таким образом, это образование нацелено на формирование компетенции, позволяющей создавать сложный научный софт для передовых экспериментов.

Основные дисциплины:

• Вычислительные методы (годовой курс).
• Статистические методы и анализ данных (годовой курс).
• Научная этика и подготовка научных публикаций (семестр).
• Научный семинар
• Прохождение частиц через вещество
• Введение в физику частиц
• Параллельные и распределенные вычисления
• Алгоритмы и структуры данных
• Методы Монте-Карло в ядерной физике
• Инструменты IT
• Неускорительные эксперименты в физике частиц
• Введение в научное программирование на языке Kotlin
• Методы многомерной оптимизации
• Продвинутое программирование на языке Python
• Программирование на С++
• Байесовские методы в анализе данных
• Машинное обучение в астрофизике.