Computational Modeling in Technology and Finance (Компьютерное моделирование в технологиях и финансах)

• The master's program offers the student extensive knowledge in areas such as: mathematical modeling in nanomechanics and biomechanics; modeling of financial processes; modern computer technologies and data analysis; machine learning
• (Магистерская программа предлагает студенту обширные знания в таких областях, как: математическое моделирование в наномеханике и биомеханике; моделирование финансовых процессов; современные компьютерные технологии и анализ данных; машинное обучение)
• Two-flow-program (Две специализации)
• It is possible to get a PhD position (Имеется возможность поступления в аспирантуру)
• Совершенствование знания английского языка (Improving the knowledge of English language)
• Employment not only in Russia, but also in other countries (Трудоустройство не только в России, но и в других странах)

The courses offered in the master's program cover a wide range of areas. Students will gain fundamental knowledge and skills in mathematical modeling and software (using Python, C++, R, JavaScript programming languages). They can apply this knowledge in their future careers in science or industry to solve real-world problems. Modern methods of data analysis and decision making require the use of methods from the fields of probability, statistics, optimization, machine learning, and scientific calculations. The program will present these tools in an accessible way through numerous examples. (Курсы, предлагаемые в рамках магистерской программы, охватывают широкий спектр направлений. Студенты получат фундаментальные знания и навыки в области математического моделирования и программного обеспечения (с использованием языков программирования Python, C++, R, JavaScript). Эти знания они смогут применить в своей будущей карьере в науке или промышленности для решения реальных проблем. Современные методы анализа данных и принятия решений требуют использования методов из области вероятностей, статистики, оптимизации, машинного обучения, научных расчетов. В программе эти методы будут представлены в доступной форме и продемонстрированы на многочисленных примерах.)

Typical employment opportunities are research institutions, universities, IT-companies, R&D departments of industrial companies. The future graduates of the program will be in demand analytical departments of banks, financial companies, insurance companies, consulting companies, providing services in the field of data analysis. Master’s graduation work may be a good starting point for Ph.D. studies. (Типичными возможностями трудоустройства являются исследовательские институты, университеты, ИТ-компании, научно-исследовательские отделы промышленных компаний. Будущие выпускники программы будут востребованы в аналитических подразделениях банков, финансовых компаний, страховых компаний, консалтинговых компаний, предоставляющих услуги в сфере анализа данных. Магистерская работа может стать хорошей отправной точкой для получения работы над кандидатской диссертацией.)