Магистратура "Системный анализ и математические технологии" НИУ ВШЭ, Москва

Программа предлагает две траектории. Первая посвящена крупномасштабному математическому моделированию с интеграцией методов машинного обучения, где ключевой инструмент — суперкомпьютерные и квантовые вычисления. Вторая траектория смещает фокус в сторону количественного анализа, адаптируя мощный математический аппарат для решения задач финансового сектора, включая современные децентрализованные технологии. Обучающиеся осваивают науку о данных и системный анализ как универсальный язык для описания, расчета и оптимизации процессов любой природы: от создания новых материалов до прогнозирования поведения биологических систем и финансовых рынков.

Ключевая особенность — погружение в реальную работу с высокопроизводительной вычислительной техникой. Участники программы получают прямой доступ к суперкомпьютеру и проходят интенсивный практикум по параллельным архитектурам, включая работу с SIMD, CUDA и распределенными вычислениями. Те, кто выбирает трек математического моделирования, дополнительно изучают основы квантовых вычислений. В рамках второй траектории акцент делается на применении статистики и анализа временных рядов в управлении портфелями и криптоэкономике. 

Основные дисциплины:

• Высокопроизводительные вычисления и параллельное программирование
• Методы машинного обучения и анализа больших данных
• Статистические методы и анализ сложных сетей
• Системный анализ и математическое моделирование
• Стохастические методы в инженерных приложениях.

Дисциплины трека "Математическое моделирование и машинное обучение":

• Инструменты анализа данных
• Машинное обучение для построения моделей
• Суперкомьютерный практикум
• Моделирование статистических и нелинейных систем
• Избранные главы квантовой механики
• Анализ нелинейных и многофазных процессов.

Дисциплины трека "Математические методы и технологии количественного анализа":

• Математические основы количественного анализа
• Финансовые технологии
• Прикладная статистика и моделирование временных рядов
• Современный портфельный анализ и управление
• Децентрализованные финансовые технологии (блокчейн, цифровая валюта и криптоэкономика)
• Численные методы и математическое моделирование в финансах
• Методы и алгоритмы оптимизации.