Солдатов Михаил Александрович

+7(863) 218-40-00 доб. 11078; +7(8634) 68-08-90 доб. 11078

Степень: Кандидат физико-математических наук

Международный исследовательский институт интеллектуальных материалов - Доцент

ул. Сладкова 178, оф. 233

E-mail:

Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Персональная страница:

https://sfedu.ru/person/mikhailsoldatov

Персональная страница на английском:

https://sfedu.ru/en/person/mikhailsoldatov

Сайт:

http://nano.sfedu.ru/structure/staff/msoldatov/

Образование и повышение квалификации:

• повышение квалификации: ООО "Системы для микроскопии и анализа" (30.11.2016 - 02.12.2016)
  использование росвечивающего электронного микроскопа FEI Tecnai G2 F20S-TWIN + GIF

Дата начала общего стажа: 01.03.2007

Стаж по специальности (в годах): 9

Преподаваемые дисциплины:

• Методы диагностики материалов
  Целью освоения дисциплины "Методы диагностики материалов" является получение студентами систематизированного представления о методах диагностики материалов, преимущественно, в наноразмерном состоянии. Развитие навыков и приобретение опыта работы на лабораторном диагностическом оборудовании. Задачи курса: - дать студентам теоретические основы методов изучения физико-химиеских характеристик материалов, физические основы работы оборудования для диагностики материалов. - сформировать у студентов навыки практической работы с лабораторным оборудованием, вычислительными программными комплексами для обработки массивов экспериментальных данных, их визуализации, обработки и анализа - ознакомить студентов с методами диагностики структуры и свойств металлоорганических каркасных соединений, исследуемых в рамках мега-гранта Правительства РФ для государственной поддержки научных исследований, проводимых под руководством ведущих ученых N 14.Y26.31.0001.
• Современные суперкомпьютерные технологии и анализ данных
  Целью освоения дисциплины "Современные суперкомпьютерные технологии и анализ данных" является формирование у студентов знаний и теоретических основ в области применения современных суперкомпьютерных технологий для систематизации, анализа и представления данных, навыков практической работы применительно к решению научных и прикладных задач. Задачи курса: - дать студентам теоретические знания в области современных суперкомпьютерных технологий и анализа данных; - дать студентам теоретические знания в области анализа больших объемов данных с помощью компьютерных методов; - сформировать у студентов навыки практической работы на суперкомпьютерных вычислительных кластерах; - на основе полученных знаний и навыков решить конкретные, актуальные физические задачи.