Cовременная комбинаторика

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 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 IT-сферы, от анализа бизнес-данных до проектирования нейроинтерфейсов.

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

Современная комбинаторика – классический трек, который позволит создать прочный фундамент знаний современной математики и её приложений в информатике и при анализе сложных сетей. Выпускники этого трека смогут уверенно развить научно-исследовательскую карьеру не только в академическом, но и корпоративном секторе. Если вам всегда нравилась математика, но по ряду причин у вас не получилось изучить ее достаточно глубоко - это ваш шанс! Второй настолько фундаментальной математической программы онлайн просто нет.

Data Science – трек, посвященный, в первую очередь, анализу больших данных и практическому применению математики в машинном обучения. Выпускники этого 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 противопоставляются друг другу, а идут рука об руку.

Если вы сомневаетесь, какой же трек выбрать - смело пишите нам и мы постараемся вам помочь разобраться в тонкостях и выбрать наилучший вариант именно для вас!

 

Уникальность

 

Обучение исключительно онлайн в удобном для вас формате. Каждый студент осваивает курс в удобном режиме и при этом участвует в регулярных синхронных консультациях - вебинарах 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 индивидуальный план с учетом 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. И мы как раз запустили бесплатный подготовительный трек подготовки для поступающих на наши программы! Записываться можно тут или написав на почту This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

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 очной формы обучения по направлению подготовки 01.04.02 “Прикладная математика и информатика”. Точно такой же, как у выпускников наших очных программ.

 

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. Лучших студентов ждут стажировки в лаборатории машинного интеллекта и других исследовательских лабораториях МФТИ, Яндекса, Сбербанка, 1С, Тинькофф, ABBYY, Huawei.

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)
Веб-графы
Блок по выбору 3:
Прикладные задачи теории графов. 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 10 апреля по 18 сентября 2023

Обучение на программе ведется на платной основе.

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

Шаг 1. Подать заявление на обучение в магистратуре МФТИ.

Шаг 2. Сдать экзамен и пройти собеседование.

Все подробности о программе (примеры вступительных экзаменов, разбор демо-варианта, учебные планы, записи дней открытых дверей и многое другое) вы можете найти тут: https://stepik.org/course/111298/.

Задать абсолютно любой вопрос можно в нашем канале Telegram. Там будут все новости, связанные с программой. Мы работаем для вас 24/7. Также вопросы принимаем на почте: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it..

График вступительных испытаний 2023 г.
 

FAQ

 
1. Я переживаю, что моей подготовки будет недостаточно, проводите ли вы какие-то дополнительные курсы по подготовке к экзаменам?
Да! В этом году мы разработали специальный трек подготовки к вступительным экзаменам для наших абитуриентов. Он бесплатен. Записаться на него можно по ссылке .
2. Сколько стоит обучение?

Стоимость обучения составляет 38 000 рублей в месяц *.

Варианты оплаты:

  • обучение за свой счёт,
  • образовательный кредит.

* Стоимость обучения за один год составляет 380 000 рублей

3. Могу ли я получить налоговый вычет в 13% при оплате программы?
Да, можете.
4. Как выполняется научная работа и будет ли она?
Да, будет, как обычно - вы работаете под руководством научного руководителя на базе одного из исследовательских институтов.
5. Как будет отличаться диплом, полученный по этой программе онлайн обучения и диплом, полученный после прохождения “обычной” магистратуры?
Дипломы абсолютно идентичны. На выходе вы получаете магистерский диплом очной формы обучения.
6. Как происходят пересдачи?
Пересдачи происходят в стандартном режиме согласно общим правилам в МФТИ.
7. Что мне необходимо, чтобы учиться?
Стабильный интернет, ноутбук или PC и огромное желание учиться.
8. Как происходит сдача вступительных экзаменов, промежуточные экзаменов и выпускных работ?
Сдача экзаменов происходит полностью онлайн с системой прокторинга.
9. Даётся ли на время обучения отсрочка на службу в армии?
Дается при условии, что вы еще не проходили обучения в магистратуре.
10. 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

В целом, все нравится, думаю, ещё лучше удаленное обучение сделать и не получится.

Отзыв студента

- Очень сильный уровень обучения в МФТИ. Даже по сравнению с ведущими московскими техническими ВУЗами уровень математики, преподаваемой в МФТИ, выше на один-два порядка. Для меня такой уровень программы - это огромный плюс, поскольку уже работая в отрасли (Data science) не так легко находить время и возможности для улучшения своих математические знаний. Учеба в МФТИ помогает вывести их на новый уровень.

- Отличный преподавательский состав. Здорово, что люди которые здесь преподают, сами добились весомых результатов в своих научных темах, что естественно, повышает уровень материала и сложность вопросов, которые можно задать.

- Огромное спасибо поддержке курса (в особенности, Екатерине Машириной) за постоянный мониторинг и быстрое решение всех возникающих вопросов. Постоянно наблюдаются шаги навстречу студенту и это сильно помогает в построении учебного процесса, что является на мой взгляд важным, когда учишься удаленно. На все вопросы дается обратная связь и, в случае необходимости, объясняются все интересующие детали.

- Очень здорово, что существует личный кабинет и множество сервисов, которыми может воспользоваться студент. Понятно, что люди учащиеся «оффлайн» получают больше возможностей, но и для онлайн студентов можно найти полезные вещи. К примеру, за данный учебный год мне удалось пройти несколько курсов на Coursera - они были бесплатны благодаря учебе в МФТИ.

- Насколько мне известно, после завершения магистратуры, имеется возможность написания и защиты диссертации в таком же онлайн режиме. Здорово, что виднеется перспектива дальнейшего роста в научной сфере.

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)