Многомасштабное моделирование и методы анализа данных в естественнонаучных исследованиях: магистратура в вузах Москвы

В ходе обучения магистранты осваивают построение сложных физико-математических моделей, учатся работать с большими массивами информации и управлять ими. Особое внимание уделяется разработке многоуровневых информационных систем и баз знаний, предназначенных для решения конкретных задач в области естествознания.

Программа предлагает гибкий подход к формированию индивидуальной образовательной траектории. Студенты могут сфокусироваться на углубленном изучении математического моделирования с применением современных языков программирования или же сделать акцент на промышленном программировании и работе с распределенными системами и базами данных. Такой подход позволяет каждому магистранту собрать оптимальный набор компетенций для построения успешной карьеры в научно-исследовательской или IT-сфере.

Профессиональные дисциплины:

• Многомасштабное моделирование в задачах естествознания
• Нейросетевое моделирование
• Методы создания нейроморфных систем
• Интервальный анализ и его приложения
• Платформы для проектирования баз знаний
• Разработка распределенных приложений в научных исследованиях
• Современные подходы к обработке и анализу данных
• Теоретические основы машинного обучения
• Параллельная обработка данных в научных исследованиях
• Машинное обучение на больших массивах данных
• Спецсеминар «Многомасштабное моделирование и методы анализа данных в задачах естествознания».

Дисциплины по выбору:

• Многомасштабное моделирование в задачах материаловедения
• Хранилища данных и OLAP
• Математические методы обработки изображений
• Программирование графических процессоров
• Хранение и обработка больших данных
• Математические модели полимерных композиционных материалов.