1. Бакалавриат и специалитет

Прикладная математика и информатика (01.03.02)

Математическая инженерия в науке и бизнесе: программа бакалавриата

  • от 760 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2024 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 20 бюджет. мест
  • 12 платных мест
  • 4 года обучения
В избранноеБуду поступать Проверить шансы Помочь выбрать обучение

Проходные баллы в вузах на программу "Математическая инженерия в науке и бизнесе"

Бюджет Платно

Статистика за год

Проходной балл
Проверить шансы

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Информатика и ИКТ 

Русский язык 

1 вариант

Детали

Вуз
Город
Москва
Язык
Русский и английский
Уровень образования
Бакалавриат
Формат обучения
Форма обучения
Квалификация
Бакалавр

О программе

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.

2 варианта обучения по программе в  1 вузе России

Посмотреть