+7 (800) 234-92-75 (РФ)

+7 (843) 206-50-90 (для ин. граждан)

01.04.02 Прикладная математика и информатика (профиль: Математическое моделирование физических процессов; Искусственный интеллект и суперкомпьютерные вычисления; Анализ данных и его приложения; Математические методы и информационные технологии в экономике и финансах)

Казанский (Приволжский) федеральный университет Институт вычислительной математики и информационных технологий

О программе

Программа направлена на подготовку специалистов в области прикладной математики и информатики, владеющих глубокими знаниями теории вероятностей и математической статистики и навыками практического применения этих знаний при решении различных прикладных задач

Язык обучения Русский

Форма обучения Очная

Срок обучения 2 года

Вступительные испытания Вступительное испытание по профилю

Бюджетных мест 28

Платных мест 5

Стоимость обучения,
рублей в год
179 100

Узнать больше

Проходной балл 2023

На бюджет 80

На контракт 40

Профили

Магистерская программа предлагает студентам углубленное изучение математических методов и моделей, применяемых в физике для моделирования и анализа различных физических процессов. В рамках программы студенты изучат основные принципы математического моделирования, численные методы решения дифференциальных и интегральных уравнений и другие дисциплины, необходимые для построения и решения точных и надежных математических моделей физических явлений. Выпускники программы будут готовы к работе в научных и инженерных областях, где требуется применение математического моделирования для решения сложных задач в физике. Занятия проводят сотрудники кафедры прикладной математики и ведущие программисты СберХаб.
Магистерская программа "Искусственный интеллект и суперкомпьютерные вычисления" предлагает студентам изучение передовых технологий в области искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. В рамках программы студенты познакомятся с основами искусственного интеллекта, машинным обучением, глубоким обучением, нейронными сетями, а также с методами оптимизации и параллельных алгоритмов для суперкомпьютерных вычислений. Выпускники программы будут обладать углубленными знаниями в области разработки и применения искусственного интеллекта, а также смогут решать сложные задачи с использованием суперкомпьютеров. Программа открывает возможности для карьеры в сферах исследований, разработки программного обеспечения, аналитики данных и других областях, где востребованы специалисты по искусственному интеллекту и суперкомпьютерным вычислениям. Занятия проводят как специалисты кафедры прикладной математики и искусственного интеллекта, так и ведущие программисты реального сектора от СберХаб.
Целью магистерской программы «Анализ данных и его приложения» является подготовка высококвалифицированных специалистов, обладающих теоретическими знаниями и практическими навыками в области современных наук о данных и их приложений. Образовательным ядром этой специализации является машинное обучение, выдающиеся достижение современной прикладной математики и информатики. Стремительное расширение сферы приложений искусственного интеллекта во всех областях человеческой деятельности объясняется развитием методов машинного обучения и увеличением вычислительных возможностей программно-аппаратных комплексов. Методы интеллектуального анализа данных (Data Mining) и машинного обучения (Machine Learning) широко используются в распознавании и анализе сигналов и изображений, в обработке естественных языков, в поисковых машинах Интернета, робототехнике, электронной торговле, в экономике и управлении, транспорте, медицине, военном деле и пр. Занятия проводят как специалисты кафедры анализа данных и технологий программирования, так и ведущие разработчики реального сектора от СберХаб.
Магистерская программа "Математические методы и информационные технологии в экономике и финансах" представляет собой углубленное изучение математических методов, статистики, эконометрики и информационных технологий в контексте их применения в экономике и финансах. Студенты изучают современные подходы к анализу экономических данных, разработке финансовых моделей, прогнозированию рыночных тенденций и оптимизации финансовых операций с использованием современных информационных технологий. Программа позволяет выпускникам приобрести углубленные знания в области экономики и финансов, развить навыки математического моделирования и анализа данных, что делает их востребованными специалистами для работы в финансовых институтах, банковском секторе, консалтинге и других областях, где требуются высокие математические навыки и экономическое мышление. Помимо высококвалифицированных преподавателей кафедры анализа данных и технологий программирования, занятия проводят и ведущие специалисты СберХаб.

Вы получите

  • Фокус на STEM-образовании. Мы создаем междисциплинарные и проектные образовательные программы, основой для которых становится интеграция естественных наук в технологии, инженерное творчество и математику.

  • Научные интеграции. Наши преподаватели – ученые и востребованные специалисты в своих профессиональных областях.

  • Проектная деятельность. Наши студенты уже в процессе обучения пробуют себя на реальных проектах с нашими индустриальными партнерами.

  • Формирование портфолио работ студента с момента обучения. Наши студенты выпускаются с резюме проектов, на которых они работали и им есть, что показать будущим работодателям.

Ключевые дисциплины

Математическое моделирование физических процессов

  • Промышленная разработка на языке javascript (продвинутый уровень)
  • Специализированные математические пакеты
  • Математические модели процессов переноса
  • Программирование в среде Python
  • Распространение и дифракция электромагнитных волн
  • Программирование графических процессоров
  • Прикладной функциональный анализ
  • Курсы по выбору: Упругие волны в слоистых средах/Теория электромагнитных волн
  • Курсы по выбору: Многопроцессорные вычислительные комплексы/Параллельное и последовательное программирование

Искусственный интеллект и суперкомпьютерные вычисления

  • Программирование на С++
  • Введение в машинное обучение
  • Инженерные практики и инженерная культура
  • Сегментация изображений
  • Математические основы искусственных нейронных сетей
  • Распознавание образов и анализ изображений
  • Курсы по выбору: Вариационное исчисление и оптимальное управление/Дополнительные главы линейной алгебры
  • Курсы по выбору: Параллельное и последовательное программирование/Многопроцессорные вычислительные комплексы
  • Курсы по выбору: Методы глубокого обучения/Анализ данных на Python
  • Курсы по выбору: Технология OpenMP/Технология MPI

Анализ данных и его приложения

  • Академическая коммуникация
  • Алгоритмы и структуры данных поиска
  • Распознавание образов и анализ изображений
  • Python и его библиотеки
  • Статистический анализ данных
  • Программирование графических процессоров
  • Глубокое обучение
  • Блокчейн и его приложения
  • Анализ интернет-данных
  • Курсы по выбору: Имитационное моделирование/Дополнительные главы теории алгоритмов и структур данных поиска
  • Курсы по выбору: Введение в алгоритмический трейдинг/Обработка естественного языка

Математические методы и информационные технологии в экономике и финансах

  • Экономико-математическое моделирование
  • Теория риска и моделирование рисковых ситуаций
  • Статистический анализ данных
  • Алгоритмы и структуры данных поиска
  • Python и его библиотеки
  • Курсы по выбору: Имитационное моделирование/Инструменты бизнес-аналитики
  • Курсы по выбору: Инвестиционный анализ на финансовых рынках/Системы поддержки принятия решений

Научная деятельность

  • Кафедра прикладной математики и искусственного интеллекта: математическое моделирование процессов распространения и дифракции акустических, электромагнитных и упругих волн; применение методов вероятностных моделей к задачам прогнозирования; математическое моделирование процессов тепломассопереноса
  • Кафедра анализа данных и технологий программирования: теория случайных процессов и полей и их приложений в исследовании операций, анализе данных, распознавании образов и математической физике; анализ данных, распознавание образов и анализ изображений, методы компьютерной геометрии в теории динамических систем

Базы практик

Студенческий проектный центр

Наши студенты проходят практику в студенческом проектном центре Института под руководством ведущих разработчиков и аналитиков России. При успешном прохождении практики студент может получить приглашение на стажировку или даже на трудоустройство, и сразу начать свою карьеру!

Треки:

  • Мобильная разработка
  • Веб-разработка
  • Кроссплатформенная разработка и интеллектуальные системы
  • UI/UX дизайн

 

Помимо этого, студенты могут пройти практику на любом предприятии г. Казани, а также Республики Татарстан.

Преподаватели

Тумаков Дмитрий Николаевич Руководитель программ магистратуры "Математическое моделирование физических процессов" и "Искусственный интеллект и суперкомпьютерные вычисления"

Плещинский Николай Борисович Профессор

Бандеров Виктор Викторович Руководитель программ магистратуры "Анализ данных и его приложения" и "Математические методы и информационные технологии в экономике и финансах"

Миссаров Мукадас Дмухтасибович Профессор

Работодатели

Регистрация в системе абитуриента

Оставь заявку и поступи в лучший университет

Инструкция по регистрации: РФ или СНГ

Шаг 1
Шаг 2
пароль должен состоять из латинских букв, минимум 1 строчной и прописной буквы, содержать цифры и быть не меньше 8 символов

Вход в личный кабинет

Регистрация

Забыли пароль?

Восстановить пароль