Продвинутые методы современной комбинаторики

Онлайн-магистратура по математике №1 (с 2016 г.)
 

О магистратуре

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

МФТИ.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”).

Подробнее про онлайн-программы, реализуемые Кафедрой дискретной математики МФТИ можно прочитать по ссылке по ссылке.

Современная комбинаторика – классический трек, первый запуск которого состоялся в 2016 глду, 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 обучении. 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 [https://t.me/online_mipt] 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 подготовительный трек подготовки для поступающих на наши программы! Записываться можно тут [https://boosty.to/math_online] 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

Дисциплины (модули)
Иностранные языки
Гуманитарный и социальный цикл (огромный выбор, выбрать 1 из 10 )
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
Выпуклая оптимизация
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
Разработка ПО и облачные вычисления
Практика:
Производственная практика
Научно-исследовательская работа
Дисциплины (модули)
Практика:
Научно-исследовательская работа
Легенда:
— Современная комбинаторика (классический / теоретический)
— Data Science (практический)

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 15 августа 2024

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 чате 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..

 

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. Записаться на него можно по ссылке .
2. Сколько стоит обучение?

Стоимость обучения составляет 45 600 рублей в месяц *.

Варианты оплаты:

  • обучение за свой счёт,
  • обучение за счёт работодателя,
  • образовательный кредит.

* Стоимость обучения за один год составляет 456 000 рублей

Возможны скидки для абитуриентов, лучше остальных сдавшие вступительные испытания

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?
Программа вступительных испытаний по математике и комбинаторике Пробный вариант экзамена по математике и комбинаторике

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)
Яндекс