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.
Записаться
Регистрация на программу
Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных
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
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.
изучал математику в Оксфорде, Кембридже и Имперском Колледже.
работал в финансовой индустрии как Quant developer, выстраивая модели для экзотических финансовых продуктов и оптимизационные алгоритмы для пределов риска.
научные интересы касаются математической физики, методов Монте Карло и нелинейного программирования.
Владимир Пальмин
руководитель аналитического отдела Центра Научного программирования МФТИ ФПМИ
занимается разработкой методик и программ для анализа данных и оптимального дизайна в фундаментальных и промышленных задачах
Константин Тихонов
кандидат физико-математических наук
старший научный сотрудник Международной лаборатории физики конденсированного состояния
Михаил Зеленый
аспирант ИЯИ РАН. Преподаватель МФТИ.
руководитель рабочей группы по моделированию физических процессов в лаборатории методов ядерно-физических экспериментов
Александр Нозик
директор Центра Научного Программирования МФТИ,
(ex) Google Developer Expert по Kotlin
(ex) руководитель направления в JetBrains Research.
cпециалист по разработке на JVM платформах, архитектуре научного программного обеспечения и анализу данных
изучал математику в Оксфорде, Кембридже и Имперском Колледже.
работал в финансовой индустрии как Quant developer, выстраивая модели для экзотических финансовых продуктов и оптимизационные алгоритмы для пределов риска.
научные интересы касаются математической физики, методов Монте Карло и нелинейного программирования.
Владимир Пальмин
руководитель аналитического отдела центра Научного программирования МФТИ ФПМИ
занимается разработкой методик и программ для анализа данных и оптимального дизайна в фундаментальных и промышленных задачах
Константин Тихонов
кандидат физико-математических наук
старший научный сотрудник Международной лаборатории физики конденсированного состояния
Михаил Зеленый
аспирант ИЯИ РАН. Преподаватель МФТИ.
руководитель рабочей группы по моделированию физических процессов в лаборатории методов ядерно-физических экспериментов
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.
Занятия проходят 1-2 раза в неделю по 2-4 академических часа, по предварительно составленному расписанию. Преподаватель проводит практические занятия дистанционно, в форме вебинаров с использованием платформы ZOOM или аналогичной. Самостоятельная работа выполняется слушателем в удобном для слушателя режиме. Параллельно с обучением Вы будете добавлены в чат, где сможете общаться со своими сокурсниками, куратором школы и преподавателем: задавать вопросы, делиться опытом
Вы сможете пересмотреть занятие в записи, если не смогли присоединиться или хотите повторить пройденную тему. Запись будет доступна на следующий день после занятия и далее на весь срок обучения.
Если почувствуете, что нагрузка слишком велика, то вы можете:
Перенести сроки обучения на следующий поток. Перейти на другой курс обучения. Вы сможете сделать возврат средств за ту часть обучения, которую не прошли. К примеру, вы оплатили обучение целиком, но отучились только два месяца — мы вернём деньги за оставшиеся месяцы обучения.
Закончив успешно курсы входящие в профессию вы получите диплом о профессиональной переподготовке МФТИ.
Вы можете оплатить всю стоимость обучения сразу, а также оплатить обучение в рассрочку. Первый платеж должен быть осуществлен до начала обучения.
После подтверждения участия в программе, мы высылаем оферту с графиком платежей и ссылку на оплату. Оплатить можно банковской картой. После оплаты Вам придут: 1. Письмо с ссылками на подключения в чат и страница с актуальной информацией о курсе. 2. Письмо с формой Регистрационной анкеты (необходимо загрузить копии паспорта и диплома о высшем или среднем профессиональном образовании). 3. За три дня до старта курса придет письмо с расписанием лекций.
Мы подбираем преподавателей в соответствии с задачами, опытом и уровнем участников программы.
Для того чтобы начать обучение Вы должны иметь диплом о высшем или среднем профессиональном образовании или справку о том, что обучаетесь сейчас. Возможность уделять время учебе не менее 8 часов в неделю. Иметь базовые знания по содержанию курса.
Занятия проходят 1-2 раза в неделю по 2-4 академических часа, по предварительно составленному расписанию. Преподаватель проводит практические занятия дистанционно, в форме вебинаров с использованием платформы ZOOM или аналогичной. Самостоятельная работа выполняется слушателем в удобном для слушателя режиме. Параллельно с обучением Вы будете добавлены в чат, где сможете общаться со своими сокурсниками, куратором школы и преподавателем: задавать вопросы, делиться опытом
Вы сможете пересмотреть занятие в записи, если не смогли присоединиться или хотите повторить пройденную тему. Запись будет доступна на следующий день после занятия и далее на весь срок обучения.
Если почувствуете, что нагрузка слишком велика, то вы можете:
Перенести сроки обучения на следующий поток. Перейти на другой курс обучения. Вы сможете сделать возврат средств за ту часть обучения, которую не прошли. К примеру, вы оплатили обучение целиком, но отучились только два месяца — мы вернём деньги за оставшиеся месяцы обучения.
Закончив успешно курсы входящие в профессию вы получите диплом о профессиональной переподготовке МФТИ.
Вы можете оплатить всю стоимость обучения сразу, а также оплатить обучение в рассрочку. Первый платеж должен быть осуществлен до начала обучения.
После подтверждения участия в программе, мы высылаем оферту с графиком платежей и ссылку на оплату. Оплатить можно банковской картой. После оплаты Вам придут: 1. Письмо с ссылками на подключения в чат и страница с актуальной информацией о курсе. 2. Письмо с формой Регистрационной анкеты (необходимо загрузить копии паспорта и диплома о высшем или среднем профессиональном образовании). 3. За три дня до старта курса придет письмо с расписанием лекций.
Мы подбираем преподавателей в соответствии с задачами, опытом и уровнем участников программы. Вы получите актуальные знания и навыки на рынке.
Для того чтобы начать обучение Вы должны иметь диплом о высшем или среднем профессиональном образовании или справку о том, что обучаетесь сейчас. Возможность уделять время учебе не менее 8 часов в неделю. Иметь базовые знания по содержанию курса.
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)
ПОДРОБНЕЕ
Оплата обучения возможна в рассрочку (только для физических лиц)
ПОДРОБНЕЕ
Рассрочка на оплату обучения для физических лиц
По каждой из предлагаемых программ/курсов, имеется возможность оплаты обучения в рассрочку.
Условия рассрочки:
Полная стоимость обучения при использовании рассрочки не изменяется. Рассрочка беспроцентна, оформление рассрочки бесплатно.
Детали рассрочки описаны в оферте на каждую соответствующую программу/курс, в Приложении № 1 – График платежей.
В Графике платежей указаны контрольные даты, на которые слушателем суммарно за всё предшествующее такой дате время должна быть перечислена указанная в графике платежей соответствующая сумма, или превышающая её сумма (но не более полной стоимости обучения). Например:
Оплата через равные промежутки времени платежами одинакового размера
Оплата одним платежом в размере стоимости всего обучения
Все описанные варианты допустимы, если на каждую из обозначенных в графике платежей дат внесено платежей на сумму не меньше указанной.