Программа предлагает уникальное сочетание математических навыков и практической применимости в научных и бизнес-сферах. Студенты этой программы получают фундаментальные знания в области математики, статистики и информатики, а также углубляются в изучение прикладных математических методов и их применение в реальных ситуациях.
Программа включает в себя изучение математического моделирования, анализа данных, оптимизации, теории вероятностей и статистики. Студенты изучают различные численные методы, алгоритмы и компьютерное моделирование, а также получают практические навыки работы с программными инструментами и технологиями для решения реальных проблем.
В рамках программы студенты также изучают основы экономики, финансов и управления проектами, чтобы получить понимание о том, как применять свои математические навыки в бизнес-среде. Они учатся анализировать и интерпретировать данные, прогнозировать тренды, принимать решения на основе статистических моделей и оптимизационных методов.
Программа готовит студентов к работе в различных областях, включая финансы, консалтинг, научные исследования, технологические компании и другие отрасли, где математический анализ и моделирование играют важную роль в принятии решений и оптимизации процессов.
В рамках данной специализации учащимся предоставляется возможность изучать предметы и разделы математической науки, связанные с применение дифференциальных уравнений, машинного обучения, теории вероятностей и математической статистики для моделирования различных процессов и решения широкого спектра теоретических и прикладных задач.
Среди задач специализации: анализ и прогноз временных рядов, автоматическое детектирование изменения трендов, прогноз редких событий, анализ устойчивых конфигураций в обществе. Вычислительные проблемы стандартны для машинного обучения: кластеризация, распознавание образов, понижение размерности.
Профессиональные дисциплины:
- Дискретная математика (углубленный курс)
- Дискретная математика 2 (углубленный курс)
- Линейная алгебра и геометрия (углубленный курс)
- Алгебра
- Математический анализ (углубленный курс)
- Математический анализ 2 (углубленный курс)
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Основы и методология программирования
- Основы и методология программирования (углубленный курс)
- Алгоритмы и структуры данных (углубленный курс)
- Методы оптимизации
- Методы оптимизации в машинном обучении
- Архитектура компьютера и операционные системы
- Дифференциальные уравнения
- Основы матричных вычислений
- Научно-исследовательский семинар "Инструменты промышленной разработки".
Вариативная часть:
- Математическое моделирование
- Научно-исследовательский семинар "Математическая инженерия в науке и бизнесе"
- Введение в глубинное обучение.
Дисциплины по выбору:
- Высокопроизводительные вычисления
- Теория баз данных
- Моделирование временных рядов
- Численные методы
- Анализ данных в бизнесе
- Компьютерные сети
- DevOps
- Соревновательный анализ данных
- Введение в дифференциальную геометрию
- Байесовские методы в машинном обучении
- Теория статистического обучения
- Анализ неструктурированных данных
- Обучение с подкреплением
- Компьютерное зрение
- Генеративные модели в машинном обучении
- Философия науки
- Правовая грамотность
- Английский язык
- Академическое письмо на английском языке
- Машинное обучение
- Независимая оценка компетенции по программированию.
- Независимая оценка компетенции по анализу данных.
- Алгоритмы и структуры данных
- Независимая оценка компетенции по цифровой грамотности.