Продвинутые методы
современной комбинаторики

Первая в России онлайн-магистратура
 

О магистратуре

«Сейчас — как раз то самое время, когда настоящее прямо на наших глазах превращается в будущее.»

По прогнозу Агентства стратегических инициатив, выпустившего в 2015 году Атлас новых профессий, ожидается, что более 90% профессий будут требовать системного мышления, а также знаний и навыков, связанных с математикой. Кроме того, уже сейчас знания в математике являются обязательным “пропуском” во многие карьерные треки ИТ-сферы, от анализа бизнес-данных до проектирования нейроинтерфейсов.

Физтех приглашает пройти онлайн-обучение по обновленной программе «Продвинутые методы современной комбинаторики», на которой с 2021 года реализуются два трека: Современная комбинаторика (“теоретический”) и Data Science (“практический”).

Современная комбинаторика – классический, научный трек, который позволит создать прочный фундамент знаний современной дискретной математики и её приложений в информатике и при анализе сложных сетей. Выпускники этого трека смогут уверенно развить научно-исследовательскую карьеру в академическом и корпоративном секторе.

Data Science – трек, посвященный, в первую очередь, анализу больших данных, применению машинного обучения в задачах индустрии. Выпускники трека смогут создавать и улучшать продукты в бизнесе, промышленности и науке, не лишая себя при этом и знаний многих красивых математических идей.

Сочетание двух, казалось бы, неблизких треков внутри одной программы основано на положительном опыте МФТИ, выпускники которого всегда отличались как уверенными знаниями фундаментальной науки, так и умением эти знания применять. Наука и практика для выпускников МФТИ не противопоставлены друг другу, а идут рука об руку.

 

Уникальность

 

Обучение онлайн в гибридном формате. Каждый студент осваивает курс в удобном режиме и при этом участвует в регулярных синхронных консультациях с преподавателями. Студент может проходить магистерскую программу из любой точки мира, сохраняя те же права и возможности, что и обычные студенты.

Персонализированный подход. Каждому студенту, помимо обязательных предметов, преподаватели помогают сформировать дополнительную программу с учетом его личных особенностей и предпочтений и сопровождают его в процессе всего обучения.

Доступный для широкого круга уровень изложения. От слушателей в начале обучения требуется знание основ математического анализа и линейной алгебры.

Лучшие курсы от лучших преподавателей. Каждый курс читается специалистом в данной области с мировым именем. Часть курсов была спроектирована исключительно для этой программы и не имеет аналогов.

 

Диплом

 

После успешной защиты квалификационной работы магистра выдается диплом МФТИ государственного образца.

 

Трудоустройство

 

Студенты МФТИ, чаще всего, трудоустраиваются уже в процессе обучения. Не является исключением и онлайн-магистратура. Основные области, в которых применимы полученные знания и навыки — IT сектор, банковская сфера, страхование. После прохождения данной магистратуры вы сможете работать в крупнейших компаниях мирового уровня.

Программа предлагает два направления:

Современная комбинаторика

Трек Современная комбинаторика образован курсами по дисциплинам, относящимся к дискретной математике и ее приложениям в информатике и теории сложных сетей. В трек включены темы, которые активно развиваются в мире в настоящее время, и в то же время по которым ведутся успешные исследования в МФТИ, а, значит, у студентов, обучающихся на треке, есть возможность работать с научными руководителями, которые работают в своей области на действительно мировом уровне.

В силу разнообразия бэкграунда абитуриентов программы, в первом семестре обучение начинается с «адаптационных» курсов, необходимых, для выравнивания базовых знаний студентов по алгебре, теории вероятностей и основам дискретной математики. Эти курсы, с одной стороны, читаются в темпе, при котором у подзабывших некоторые основы студентов есть возможность повторить материал, а с другой стороны, уже здесь даётся материал, часто остающийся за рамками курсов бакалавриата с подобными названиями. Так что скучно, как мы надеемся, не будет!

В основной части программы упор сделан на изучении важнейших разделов теории графов, случайных графов, комбинаторной геометрии, аддитивной комбинаторики и сложных сетей. В совокупности программа даёт выпускникам адекватное представление о современной комбинаторной математике.

Data Science

Трек Data Science посвящён одной из самых популярных областей исследований и приложений в современном мире ИТ — анализу данных и машинному обучению. Несмотря на изобилие готовых инструментов для машинного обучения, эффективность их использования определяется опытом практической работы и пониманием принципов работы алгоритмов, умением выделять и формализовывать ключевые аспекты данных. Математическое мышление даёт несомненное преимущество специалисту-практику.

В соответствующем треке нашей программы мы включаем курсы по актуальным практическим вопросам математического моделирования, машинного обучения, разработке программного обеспечения и облачным вычислениям. Фундаментальную базу для этого составляют математическая статистика, оптимизация, линейная алгебра. Программа позволит изучить науку о данных и её применение в реальных задачах, ознакомиться с направлениями создания новых подходов к моделированию и вычислениям для самых сложных реальных проблем.

Программа

Дисциплины (модули)
Иностранные языки
История, философия и методология естествознания
Комбинаторика и Теория графов
Введение в теорию вероятностей
Программирование на языке Python
Теория игр
Практика:
Научно-исследовательская работа
Дисциплины (модули)
Иностранные языки
Прикладная статистика
Дополнительные главы теории графов
Блок по выбору 1:
Введение в теорию случайных графов
Прикладное математическое моделирование
Блок по выбору 2:
Гиперграфы
Разработка ПО и облачные вычисления
Практика:
Научно-исследовательская работа
Дисциплины (модули)
Дополнительные главы теории графов
Блок по выбору 3:
Прикладные задачи теори грфов. Алгоритмы на графах
Теория кодирования
Блок по выбору 4:
Дополнительные главы теории случайных графов
Машинное обучение
Блок по выбору 5:
Аддитивная комбинаторика
Выпуклая оптимизация
Практика:
Производственная практика
Научно-исследовательская работа
Дисциплины (модули)
Практика:
Научно-исследовательская работа

Наши преподаватели

Райгородский Андрей Михайлович
Райгородский Андрей Михайлович
Директор Физтех-школы прикладной математики и информатики, профессор, доктор физико-математических наук

Главный научный сотрудник - заведующий лабораторией продвинутой комбинаторики и сетевых приложений, заведующий лабораторией прикладных исследований МФТИ - Сбербанк, заведующий кафедрой дискретной математики, главный редактор журнала Moscow Journal of Combinatorics and Number Theory. Лауреат премии Президента Российской Федерации 2011 года в области науки и инноваций для молодых ученых.

Сфера научных интересов: теория графов и гиперграфов, экстремальные и алгоритмические задачи комбинаторики, теория вероятностей и математическая статистика, вероятностные методы в дискретной математике, различные вопросы комбинаторной геометрии и алгебраической топологии, а также комбинаторные методы применительно к задачам анализа данных в интернете.

Савватеев Алексей Владимирович
Савватеев Алексей Владимирович
Ректор Университета Дмитрия Пожарского, профессор, доктор физико-математических наук

Руководитель Лаборатории социального анализа Университета Дмитрия Пожарского. Профессор Московского физико-технического института и Института математики экономики и информатики Иркутского государственного университета. Ведущий научный сотрудник Лаборатории исследований социальных отношений и многообразия общества Российской экономической школы и Центрального экономико-математического института РАН. Популяризатор математики среди детей и взрослых.

Сфера научных интересов: теория игр, микроэкономика, экономика общественного сектора, пространственная экономика, теория международной торговли.

Дайняк Александр Борисович
Дайняк Александр Борисович
Доцент кафедры дискретной математики МФТИ, кандидат физико-математических наук

Окончил Школу Анализа Данных Яндекс. Соавтор онлайн - курсов на крупнейших образовательных платформах Coursera и Национальная Платформа Открытого Образования.

Сфера научных интересов: комбинаторика, теория графов, алгоритмы и сложность вычислений.

Жуковский Максим Евгеньевич
Жуковский Максим Евгеньевич
Доцент кафедры дискретной математики МФТИ, доктор физико-математических наук

Исследователь в компании Яндекс. Соавтор онлайн - курсов на крупнейших образовательных платформах Coursera и Национальная Платформа Открытого Образования.

Сфера научных интересов: теория случайных графов, теория вероятностей, математическая логика, комбинаторика, машинное обучение, изучение свойств веб-графа.

Шкредов Илья Дмитриевич
Шкредов Илья Дмитриевич
Член-корреспондент РАН, профессор РАН, ведущий научный сотрудник МИАН, доктор физико-математических наук

Профессор МГУ, лауреат премии им. Пьера Делиня (фонд Бальзана 2004), неоднократный победитель грантов Президента РФ по поддержке молодых ученых, а также грантов РФФИ, Intas и НШ. В 2007 году приглашен на семестр “Арифметическая комбинаторика” в Институт продвинутых исследований (IAS, Princeton, USA), а в 2008 году на семестр “Динамические системы и аддитивная комбинаторика” (MSRI, Berkeley, USA).

Сфера научных интересов: комбинаторная теория чисел, комбинаторная эргодическая теория и аддитивная комбинаторика, вопросы классической теории чисел.

 
 
 

Как поступить

 

Подать документы можно c 18 июня по 13 сентября 2021

По итогам экзамена будут отобраны 20 студентов.

Обучение на программе ведется на платной основе.

Для участия в конкурсе на поступление в рамках данной экспериментальной программы вам необходимо:

Шаг 1. Подать заявление на обучение в магистратуре МФТИ.

Шаг 2. Сдать экзамен и пройти собеседование.

Все подробности вы можете получить, написав на This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. или задав вопрос в нашем чате Telegram.

График вступительных испытаний 2021 г.
 

FAQ

 
1. Сколько стоит обучение?

Стоимость обучения составляет 29 000 рублей в месяц *.

Варианты оплаты:

  • обучение за свой счёт,
  • образовательный кредит.

* Стоимость обучения за один семестр составяет 145 000 рублей

2. Как выполняется научная работа и будет ли она?
Да, будет, как обычно - вы работаете под руководством научного руководителя на базе одного из исследовательских институтов.
3. Как будет отличаться диплом, полученный по этой программе онлайн обучения и диплом, полученный после прохождения “обычной” магистратуры?
Дипломы абсолютно идентичны. Единственное указание на формат обучения - это название магистерской программы в дипломе.
4. Как происходят пересдачи?
Пересдачи происходят в стандартном режиме согласно общим правилам в МФТИ.
5. Что мне необходимо, чтобы учиться?
Стабильный интернет, ноутбук или PC и огромное желание учиться.
6. Как происходит сдача вступительных экзаменов, промежуточные экзаменов и выпускных работ?
Сдача экзаменов происходит в разнообразных форматах, предусмотренных образовательным процессом. Сдача госэкзаменов и защита диплома проводится очно. Подробную информацию вы получите в информационном письме при отправке заявки на онлайн-магистратуру.
7. Даётся ли на время обучения отсрочка на службу в армии?
Дается при условии, что вы еще не проходили обучения в магистратуре.
8. Где я могу узнать подробности о магистратуре МФТИ?
Вы можете ознакомиться с порядком поступления в магистратуру. С программой экзамена вы можете ознакомиться тут. Примерный вариант здесь.

Отзывы студентов

Отзыв студента

Я работал во время первого семестра полный рабочий день. Онлайн-магистратуру я выбрал из-за удобного онлайн статуса, преподавательского состава и бренда МФТИ. Этот выбор я сделал осознанно, ведь узнаваемость и уровень подготовки в МФТИ позволяют проходить скрининг на вакансии, обеспечивают знаниями для интенсивного интеллектуального труда. Самый запоминающийся момент - харизматическая подача лекций А.М. Райгородским. В целом, одна из немногих программ, сочетающих обучение в топовом институте и возможность работать.

Отзыв студента

Работаю и учусь. Выбрал этот формат, т.к. он позволяет учиться, тратя меньше времени. чем на очной форме обучения. Развиваюсь в интересной мне области, появилась реальная возможность участвовать в исследованиях. Обучение на этой программе - это возможность получить серьезное образование, и попасть в очень интересную научную среду.

Отзыв студента

Совмещаю работу и учебу, потому и выбрал данную магистратуру. Я действительно сильно добавил в математике, могу осваивать более сложные темы. Рекомендую онлайн-магистратуру по современной комбинаторике, потому что это действительно интересная программа, с сильным набором преподавателей, сама наука как по мне очень перспективная.

Отзыв студента

Работаю и учусь. Считаю, что онлайн-магистратура - самый оптимальный способ получать знания + качество МФТИ. Сейчас работаю над проектом, где пригодились знания, полученные за этот год — проект, связанный с распознаванием речи. Самый запоминающийся материал - тервер и комбинаторика — очень прикладные знания, которые очень востребованы. Рекомендую, потому что получаю прикладные знания, высокий уровень преподавания, очень удобный и гибкий формат.

Отзыв студента

Выбрал онлайн-магистратуру, чтобы быть менее привязанным к времени-месту учёбы. Обсуждение материалов на вебинарах было более живым и содержательным, чем на многих семинарах. Все Отлично. Я мог учиться дома и в лесу, в России и в Испании, утром, вечером и даже ночью.

 
 

Партнеры программы

Институт Проблем Передачи Информации РАН (Москва, Россия)
Мировой разработчик решений в области интеллектуальной обработки информации и лингвистики
Renyi Institute of Mathematics (Будапешт, Венгрия)
Институт математики им. В. А. Стеклова (Москва, Россия)