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

Магистратура, Институт математики, механики и компьютерных наук им. И.И. Воровича
01.04.02 Прикладная математика и информатика
  • коммерческих мест по очной форме: 20
  • 2 года; Есть возможность дистанционного обучения
  • Обучение на английском
  • г.Ростов-на-Дону

Кого и зачем учат по данной программе?

The graduates of master's program get a Master of Science degree in applied mathematics and computer science. They will be equipped with up-to-date research methods and tools, which help them solving R&D problems in IT companies and industry individually or as a part of an international scientific group

The goal of the program is to prepare students for modern problems of modeling of new materials, financial mathematics and machine learning, as well as to give them the knowledge and tools to solve these problem

(Выпускники магистратуры получают степень магистра наук в области прикладной математики и информатики. Они будут оснащены современными исследовательскими методами и инструментами, которые помогут им решать задачи НИОКР в ИТ-компаниях и промышленности индивидуально или в составе международной научной группы

Цель программы — подготовить студентов к современным проблемам моделирования новых материалов, финансовой математики и машинного обучения, а также дать им знания и инструменты для решения этих задач.)

Подготовка к вступительным экзаменам

Не проводится

Набор базовых дисциплин

  • Stochastic Modeling and Statistical Data Processing (Стохастическое моделирование и статистическая обработка данных)
  • Modern Computer Technology (Современные компьютерные технологии)
  • Modern Problems of Applied Mathematics аnd Informatics (Современные проблемы прикладной математики и информатики)
  • Mathematical Models of Processes and Systems (Математические модели процессов и систем)
  • Research Seminar (Научно-исследовательский семинар)
  • Pattern Recognition and Machine Learning. The Mathematical Basis (Математические основы распознавания образов и машинного обучения)
  • Modern optimization methods (Современные методы оптимизации)
  • Numerical Methods of Linear Algebra (Численные методы линейной алгебры)
  • Modeling of unmanned devices and processes (Моделирование беспилотных устройств и процессов)

Набор базовых профильных дисциплин

  • Web Applications for Data Visualization (Разработка веб-приложений для визуализации данных)
  • Effective Problem Solving & Decision Making (Эффективные методы принятия решений)
  • Project Management (advanced level) (Управление проектами (продвинутый уровень))
  • Mathematical modelling in finance (Математическое моделирование в финансах)
  • Modern Numerical Methods in Mathematical Modeling (Современные численные методы в математическом моделировании)
  • Parallel and Distributed Programming (Параллельное и распределенное программирование)
  • Mathematical Models in Biology (Математические модели в биологии)
  • Computational finance (Вычислительная финансовая математика)
  • Modern Computer Technologies in Modelling (Современные компьютерные технологии в моделировании)
Преимущества программы
  • 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)
Что будет во время обучения?
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.)
Перспективы после выпуска?
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.)

Партнеры программы и работодатели

Достижения студентов