Об образовательной программе
Направление: 01.04.02 Прикладная математика и информатика
Профиль: Компьютерное моделирование и наукоемкое программное обеспечение
Факультет пpикладной математики и информатики
Документы образовательной программы: развернуть свернуть
Количество мест для приема:
Бюджетных: 57Контрактных: 10
Cтоимость обучения в 2021 году: не указана
Экзамены:
Иностранный языкИнформатика
Математика
Проходной балл 2020:
На бюджет: 146,99Обращаем внимание, что проходные баллы определяются по итогам зачисления, и каждый год могут меняться как в большую, так и в меньшую сторону.
Актуальность программы:
Передовые IT-технологии и их применение в науке и производстве.Кафедра прикладной математики ФПМИ НГТУ приглашает в магистратуру:
• выпускников технических специальностей, желающих изучить компьютерные технологии решения реальных прикладных задач и получить опыт разработки передового ПО,
• выпускников геолого-геофизических и нефтегазовых специальностей для получения квалификации в сфере передового компьютерного моделирования в геологоразведке и нефтедобыче.
Магистерская программа включает в себя расширенные курсы компьютерного моделирования и статистического анализа, которые строго ориентированы на реальные прикладные задачи. Рассчитана на выпускников бакалавриата с базовым уровнем программирования для получения опыта в разработке промышленного наукоемкого ПО, а также опыта в решении задач средствами машинного обучения. Кроме этого, программа ориентирована на получение опыта решения задач поиска полезных ископаемых электромагнитными методами и моделирования разработки нефтяных месторождений на реальных практических моделях на базе Научно-исследовательской лаборатории моделирования и обработки данных наукоемких технологий (руководитель д.т.н., проф. М.Г. Персова).
Готовим квалифицированный специалистов в сферах:
• геолого-гидродинамического моделирования нефтегазовых коллекторов и моделирования технологий геологоразведки,
• Data Science и Machine Learning,
• разработки наукоемкого ПО для численного моделирования сложных физических процессов и обработки данных в технологиях геологоразведки, нефтедобычи, моделирования ускорителей заряженных частиц, роста кристаллов и др.
Обновленная программа в себя включает курсы:
• Data Science и Machine Learning
o посвящен решению актуальных задач Data Science,
o включает базовые методы и самые востребованные на рынке технологии машинного обучения (Artificial neural networks, Deep Learning),
o Python, библиотеки PyTorch, TensorFlow и другие,
o подходит для студентов с любым уровнем владения Python и ML,
o ведут специалисты, реализующие на практике ML в IT-компаниях.
• Web-разработка
o современные принципы и технологии разработки web-приложений,
o языки: PHP и 1C-Битрикс,
o опыт создания сайтов и клиент-серверных решений,
o подходит для студентов с любым уровнем владения web-технологиями,
o ведут специалисты, работающие на реальном рынке создания web-приложений.
• Компьютерные технологии моделирования и анализа данных
o посвящен современным технологиям геолого-гидродинамического моделирования нефтегазовых коллекторов,
o посвящен современным технологиям моделирования сложных геофизических процессов,
o базовые принципы математического моделирования преподаются на примерах реальных прикладных задач,
o баланс теории и практики,
o практика проходит с использованием реальных практических данных в современных программных комплексах: моделирования разработки нефтяных месторождений, 3D-инверсий данных геоэлектромагнитных зондирований.
• Методы конечноэлементного анализа
o посвящен углубленному изучению инструментов численного моделирования сложных физических процессов и разработке программного обеспечения,
o практические задания на примерах реальных прикладных задач,
o подходит для студентов с базовым уровнем программирования и владения численными методами.
Презентация: https://drive.google.com/file/d/1VRd8nxkVy4G9qdjNLs53K4RdbFN_K7Ay/view?usp=sharing
Трудоустройство:
По окончании магистерской программы студент будет иметь опыт решения следующих задач:• обработка данных с помощью технологий машинного обучения: анализ изображений, речевые технологии, рекомендательные системы, NLP;
язык Python
• компьютерное моделирование в задачах геологоразведки и разработки нефтяных месторождений;
• владение современными программными комплексами;
• разработка web-приложений;
язык PHP, 1С-Битрикс
• разработка наукоемкого программного обеспечения;
языки С++, С#
Основные дисциплины: развернуть свернуть
- Дискретные математические модели
- История и методология математики и программирования
- Компьютерные технологии моделирования и анализа данных
- Методология представления научно-технических результатов
- Моделирование стохастических динамических систем
- Непрерывные математические модели
- Объектно-ориентированный подход при разработке наукоемкого программного обеспечения
- Программные системы компьютерного моделирования
- Программные средства обеспечения научных исследований
- Прямые и итерационные методы решения больших разреженных систем уравнений
- Разработка графических интерфейсов наукоемкого программного обеспечения
- Разработка мобильных приложений
- Сетевые информационные технологии
- Современные компьютерные технологии
- Современные проблемы прикладной математики и наукоемкого программного обеспечения
- Специальные программные системы
Преподаватели с наибольшей публикационной активностью:
- Бердников Владимир Степанович
- Вагин Денис Владимирович
- Ильин Валерий Павлович
- Кошкина Юлия Игоревна
- Персова Марина Геннадьевна
Остались вопросы о направлении?
На них ответит:Патрушев И. И.