Научное программирование
Старт нового потока сентябрь 2024
Стоимость обучения
232 000 руб.
Программа профессиональной переподготовки
Рассрочка 0% без участия банка
Институт напрямую, без посредничества банка, предоставляет рассрочку на 3, 5 или 10 месяцев на программу.
Подробнее
Завершение обучения в любой момент
Если почувствуете, что нагрузка слишком велика, то вы можете перенести сроки обучения на следующий поток или поменять курс обучения.
Если обучение не подходит, вы сможете сделать возврат средств за ту часть обучения, которую не прошли.
Гарантия возврата денег
У вас есть два занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, напишите об этом менеджеру — и мы вернём всю сумму или переведём на другой курс или программу.
Скидки
15% на программу для слушателей, ранее проходивших курсы и программы Лаборатории инноватики
Гарантируем вернуть деньги

У вас есть два занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, напишите об этом менеджеру — и мы вернём всю сумму или переведём на другой курс или программу.
Дополнительное профессиональное образование ФПМИ МФТИ — это возможность выбора необходимого для вас направления обучения в ведущем вузе страны, входящим в рейтинг лучших университетов мира без вступительных экзаменов.

Программа создана с целью объединить усилия ученых и программистов для разработки лучших компьютерных решений и применения этих решений в области фундаментальной и прикладной науки и инженерии.

  • Системы сбора, хранения и анализа данных: инструменты сбора, визуализации и анализа данных, really Big Data.
  • Моделирование в физике и биологии: инструменты для моделирования, новые методы моделирования.
  • Интеллектуальный анализ данных и оптимизация: поиск аномалий и утечек, оптимальное планирование.
  • Разработка научных библиотек и пакетов. Архитектура научного ПО.



Чем вы будете заниматься

Учим онлайн из любой точки мира
Формат
Поддержка
Записи занятий
Диплом
Чат поддержки студентов 24 часа в сутки
Смотрите запись занятия в удобное время
Пройдите программу и получите диплом о профессиональной переподготовке
Для успешного освоения необходимы базовые знания любого языка программирования, линейной алгебры, аналитической геометрии и теории вероятности.
Не уверены, что готовы к прохождению программы? Пройдите тест и проверьте свои знания
Необходимый уровень навыков и знаний
Программа
Обучение проводится совместно с магистерской программой ФПМИ МФТИ Научное программное обеспечение
● Векторные и матричные нормы. Унитарные матрицы. SVD разложение. Проекторы. Задача о наименьших квадратах. QR факторизация.
● Вычисления с плавающей точкой. Вычислительная устойчивость.
● Матричный ранг. Приближение низкого ранга и приложения SVD.
● Системы линейных уравнений. Число обусловленности.
● Собственные вектора и собственные значения. Методы решения симметричной задачи на собственные значения.
● Разреженные матрицы. Библиотеки numpy и scipy. Итеративные методы линейной алгебры.
● Решение систем нелинейных уравнений. Введение в методы оптимизации
КУРС ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ
1 семестр
Старт: сентябрь
Длительность: 4 месяца
Занятия 1 раз в неделю
● Численное интегрирование и дифференцирование. Методы интерполяции. Решение линейных интегральных уравнений.
● Основные численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений и уравнений в частных производных.
● Введение в методы Монте-Карло. Методы сэмплирования.
● Марковские цепи Монте-Марло. Алгоритм Метрополиса — Гастингса. Сэмплирование по Гиббсу. Гамильтонов Монте-Карло.
● Модели пространства состояний. Линейные динамические системы. Фильтр Калмана.
2 семестр
Старт: февраль
Длительность: 4 месяца
Занятия 1 раз в неделю
Чему вы научитесь:
Понимать, как работают стандартные алгоритмы численных методов. Самостоятельно строить эффективные в смыслах алгоритмов и производительности реализации методов, используемых в вычислительных приложениях.

Теория принятия статистических решений.
    ● Решения в детерминированных задачах.
    ● Решения в недетерминированных задачах, функция риска.
    ● Условная вероятность, стратегии принятия решений.

Основные понятия теории вероятности.
    ● Определения вероятности.
    ● Функция правдоподобия.
    ● Точечные и интервальные оценки параметров распределений.
    ● Доверительные интервалы.

Погрешности в физическом эксперименте.
    ● Статистические и систематические погрешности.
    ● Свойства распределений при замене переменных.
    ● Сложение погрешностей.
    ● Сложение результатов различных экспериментов.

Свойства распределений.
    ● Биномиальное распределение и распределение Пуассона.
    ● Нормальное распределение и его свойства.
    ● Средние значения, моменты распределений.

Проверка статистических гипотез.
    ● Функции случайных переменных.
    ● Статистические критерии и их свойства.
    ● Методики построения критериев.
    ● Критерии согласия данных с теорией.

Оценка параметров.
    ● Параметрические критерии.
    ● Метод максимума правдоподобия и хи-квадрат.
    ● Использование функции правдоподобия для построения интервальных оценок.
    ● Интервальные оценки в случае нормального распределения.

Современные методы анализа данных (дополнительно).
    ● Фитирование экспериментальных кривых. Критерии качества фита. Компьютерные методы решения задач оптимизации.
    ● Многопараметрический анализ. Анализ корреляций.
    ● Информация Фишера и ее применение. Максимальная информация и граница Рао — Крамера.
    ● Два подхода к вероятности: частотный подход и субъективная вероятность. Проблема уникальных событий.
    ● Использование компьютера для анализа данных эксперимента.
КУРС СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ
1 семестр
Старт: сентябрь
Длительность: 4 месяца
Занятия 1 раз в неделю
Посвящен работе над проектом.
Примеры тем проектов:
● Байесовское глубокое обучение
● Информация Фишера и активное обучение
● Машинное обучение на Котлине, KotlinDL
● Глубокое обучение в кино
● Байесовская оптимизация
● MCMC на Джулии

По итогам работы возможна публикация статьи.
На лекциях приглашаются специалисты из разных областей и рассматриваются продвинутые темы. Их список меняется ежегодно.

2 семестр
Старт: февраль
Длительность: 4 месяца
Занятия 1 раз в неделю
Чему вы научитесь:
Изучите фундаментальные понятия и методы, используемые в анализе данных. Освоите основную методологию, используемую при построении точечных и интервальных оценок, а также проверке гипотез. Кроме того, в курс входят основы теории принятия решений и ряд дополнительных лекций по специфическим плохо описанным в литературе разделам (например, систематические погрешности и байесовский анализ).
Курс содержит примеры реализации методов на разных языках программирования. Второй семестр курса полностью посвящен разработке собственного проекта.

Преподаватели

Как проходит обучение

Онлайн и очно
1−2 раза в неделю, 2−4 ак. часа.
В некоторых программах возможно очное обучение. Наш менеджер подробно расскажет вам о способах посещения занятий.
Запись занятий и доступ на время обучения
Вы сможете пересмотреть занятие в записи, чтобы лучше усвоить пройденную тему.
Лекции и семинары с преподавателем МФТИ
Все преподаватели — признанные профессионалы в своей области. Занятия совмещают теорию и практику. Вы видите экран преподавателя, задаете вопросы, получаете обратную связь.
Поддержка от преподавателей в чате курса
Вы будете добавлены в чат, где сможете общаться со своими сокурсниками, куратором школы и преподавателем: задавать вопросы, делиться опытом.
После прохождения программы Вы получите
Диплом МФТИ о профессиональной переподготовке
Возможность пройти любой курс Лаборатории инноватики ФПМИ МФТИ со скидкой 35%

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Почему стоит выбрать МФТИ
1 место
в рейтинге Superjob в сфере
ТОП 3
в рейтинге Forbes
лучших вузов России
10 нобелевских лауреатов
среди выпускников и преподавателей
Более 80
академиков и членов-корреспондентов РАН
Почему Вам стоит выбрать МФТИ
1 место
в рейтинге Superjob в сфере
ТОП 3
в рейтинге Forbes
лучших вузов России
10 нобелевских лауреатов
среди выпускников и преподавателей
Более 80
академиков и членов-корреспондентов РАН
Андрей Райгородский о ФПМИ МФТИ
Доктор физико-математических наук, профессор, директор Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ)
“Физтех-школа прикладной математики и информатики (ФПМИ) МФТИ – безусловно ведущий мировой центр науки и образования в области математики и информатики. Особенность нашей школы заключается в том, что она сочетает в себе активную научную деятельность и тесную связь с индустрией. На сегодняшний день школа включает в себя 28 кафедр и 22 лаборатории от ключевых академических институтов и ключевых представителей IT-индустрии: Яндекс, Тинькофф, Сбербанк, VK, Abbyy, 1C, Huawei и другие.

Наша школа и МФТИ в целом гордимся своими выпускниками, например, мы занимаем первое место в рейтинге вузов России по уровню зарплат занятых в IT-отрасли специалистов ".
Оставить заявку или получить консультацию
Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных
Оплата обучения возможна в рассрочку
(только для физических лиц)
Оплата обучения возможна в рассрочку
(только для физических лиц)