Математика
и компьютерные науки
и компьютерные науки
профили:
Методы математического и алгоритмического моделирования общенаучных и прикладных задач;
Статистические методы науки о данных
Методы математического и алгоритмического моделирования общенаучных и прикладных задач;
Статистические методы науки о данных
Магистратура по математике и компьютерным наукам главным образом сконцентрирована на теории сложности алгоритмов и её приложениях.
Магистратура будет полезна тем, кто хочет заниматься разработкой криптографических методов, вычислительной математикой, статистикой, временными рядами, компьютерной графикой и компьютерным зрением, а также квантовыми вычислениями.
Подробнее о направлении
Срок обучения
2 года
Вступительные испытания
письменный экзамен по профилю магистерской программы
Квалификация по диплому
магистр по направлению подготовки Математика и компьютерные науки
Профили подготовки
Методы математического и алгоритмического моделирования общенаучных и прикладных задач
- Машинное обучение
- Алгоритмы и структуры данных
- Теория сложности вычислений
- Статистический анализ данных
- Методы мат. мод. социально-экономических процессов
- Компьютерные технологии
- Иностранный язык в профессиональной сфере деятельности
- Разработка приложений для мобильных устройств
- Дисперсионный анализ
- Программирование в Maple и Maplet
- Элементы вычислительной геометрии
- Компьютерная алгебра
- Компьютерная графика
- Современные модели математической статистики
- Компьютерное мод. механических и электродинамических систем
- Компьютерная безопасность и защита информации
- Введение в робототехнику
- Web-программирование
- Эконометрика
Статистические методы науки о данных
- Машинное обучение
- Алгоритмы и структуры данных
- Теория сложности вычислений
- Компьютерные технологии
- Иностранный язык в профессиональной сфере деятельности
- Методы мат. мод. социально-экономических процессов
- Статистический анализ данных
- Статистический анализ линейных моделей
- Математические основы теории вероятностей и статистики
- Статистическое машинное обучение
- Современные модели математической статистики
- Случайные процессы и временные ряды
- Дисперсионный анализ в науке о данных
- Проверка гипотез и множественное тестирование
- Методы статистического моделирования и их приложения
- Метод статистического бутстрепа
- Квантовая теория меры
- Оптимальные статистические решения
- Теория статистических выводов
Языки программирования и программное обеспечение
