Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Tính toán Nâng cao

Khoa học và kỹ thuật hiện đại chủ yếu dựa vào các kỹ thuật và mô hình tính toán hiệu quả và nhanh chóng. Chương trình ACS đạt được sức mạnh tổng hợp của các phương pháp mô hình toán học hiện đại (ODE số và PDE, mô hình ngẫu nhiên, học máy và phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu lớn) và việc triển khai chúng với các phương tiện tính toán song song hiệu suất cao hiện đại được trang bị phần mềm cập nhật. Dự án khoa học tiên tiến của ThS củng cố kiến thức lý thuyết thu được trong các khóa học.

Chương trình MSc kéo dài 2 năm: năm đầu tiên là củng cố nền tảng lý thuyết của bạn, và năm thứ hai là tập trung vào nghiên cứu. Sinh viên có quyền tự do lựa chọn các khóa học và hoạt động ngoại khóa để định hình quỹ đạo cá nhân, có được các kỹ năng mềm và có được kỹ năng kinh doanh để chuẩn bị cho việc làm.

Một sinh viên tốt nghiệp chương trình thành công sẽ có khả năng:

• xử lý thông tin có sẵn về các nhiệm vụ trong thế giới thực và định hình nó thành một dạng mô hình toán học có thể giải được một cách hiệu quả
• phát triển các cách tiếp cận và thuật toán tính toán mới cho các vấn đề sử dụng nhiều dữ liệu
• sử dụng các kỹ thuật Máy tính Hiệu suất cao trong Python và C / C ++ để phát triển và / hoặc tối ưu hóa các mã máy tính song song hàng loạt
• sử dụng các khuôn khổ hiện đại để trực quan hóa dữ liệu

<img class = " image-element img-responsive " src = " https://keystoneacademic-res.cloudinary.com/image/upload/q_auto,f_auto,w_743,c_limit/element/11/111169_TSL_1139.jpg " alt = " 111169_TSL_1139.jpg " data-json = " {"author":"© ", "author_url ":" "," nguồn ":" "}" />

Mục tiêu và mục tiêu

Theo dõi Mô hình và Mô phỏng Toán học Chuyên sâu về Dữ liệu (DIMMS)

Chương trình này nhằm mục đích bồi dưỡng thế hệ các nhà khoa học và kỹ sư tính toán mới, có thể kết hợp các phương pháp tiếp cận theo nguyên tắc thứ nhất và hướng dữ liệu trong mô hình toán học về các hiện tượng tự nhiên, công nghiệp và xã hội. Chương trình giảng dạy cân bằng cẩn thận giữa tính toán tiên tiến, học máy và vật lý tính toán để thực hiện các mô hình quy mô lớn trong môi trường tính toán hiện đại.

Người tốt nghiệp thành công bài hát này sẽ có thể:

• Xây dựng các mô hình toán học về các quá trình công nghiệp, hiện tượng tự nhiên và xã hội dựa trên các nguyên tắc cơ bản và dữ liệu có sẵn
• Đóng góp vào sự phát triển của các thuật toán và mã hiệu quả cho các mô hình và mô phỏng đòi hỏi nhiều tính toán, đòi hỏi nhiều dữ liệu
• Áp dụng các phương pháp tính toán liên quan, cấu trúc dữ liệu, phần cứng và phần mềm cho các vấn đề phức tạp trong thế giới thực.

Máy tính hiệu suất cao (HPC) và Theo dõi dữ liệu lớn

Thế giới máy tính hiện đại về cơ bản là song song vì CPU và GPU chứa nhiều lõi. Các tập dữ liệu và các vấn đề tính toán đang trở nên không thể được xử lý bằng cách sử dụng một nút máy tính duy nhất.

Bên cạnh việc theo đuổi sự nghiệp học tập, HPC theo dõi những sinh viên có kiến thức về kiến trúc máy tính hiện đại, lập trình, tối ưu hóa mã và học sâu phân tán sẽ dễ dàng tìm được các vị trí Nhà khoa học dữ liệu, Kỹ sư phần mềm hoặc chuyên gia CNTT trong các ngành khác nhau, bao gồm CNTT, Dầu khí, Tài chính & Ngân hàng, R & D công nghiệp, Sản xuất và hơn thế nữa.

Người tốt nghiệp thành công bài hát này sẽ có thể:

• Giải quyết hiệu quả các thách thức của thế giới điện toán hiện đại bằng cách sử dụng các khung HPC và Dữ liệu lớn hiện có và hiện đại trong nhiều ứng dụng (học sâu, phân tích dữ liệu, mô hình toán học của các sự kiện phức tạp)
• Giải quyết mô hình toán học và các nhiệm vụ đòi hỏi nhiều dữ liệu bằng cách sử dụng tính toán song song
• Phát triển và tối ưu hóa mã máy tính song song hàng loạt
• Tạo cơ sở hạ tầng hiệu quả cho các cụm HPC, Dữ liệu lớn và Trung tâm dữ liệu

Cấu trúc chương trình

Chương trình 2 năm bao gồm các khóa học tự chọn bắt buộc và được khuyến nghị về các chủ đề quan trọng nhất, một loạt các khóa học tự chọn (tùy thuộc vào nhu cầu nghiên cứu và nghề nghiệp của sinh viên), các thành phần của khởi nghiệp và đổi mới, hoạt động nghiên cứu và 8 tuần của ngành công nghiệp. sự ngâm mình.

Tìm kiếm

Sinh viên tích cực tham gia vào các hoạt động nghiên cứu bắt đầu từ Học kỳ 3.

Lĩnh vực nghiên cứu chính:

• Lập mô hình toán học và siêu máy tính
• Dữ liệu lớn và học sâu phân tán
• Công nghệ và kiến trúc máy tính hiện đại
• Các thuật toán số hiệu quả
• Vật chất mềm và các quy trình ngẫu nhiên
• Vật lý cho máy học và máy học cho vật lý
• Vật lý cho khoa học xã hội
• Mô hình toán học của các hiện tượng phức tạp quy mô lớn (plasmas, chất lỏng và khí nhiều thành phần, đa pha)
• Thiết kế thuốc và thiết kế tính toán của dược phẩm mới
• Học tập củng cố để tìm kiếm mục tiêu, hình thành đàn
• Phân tích đồ thị phân tán trên các kiến trúc siêu máy tính hiện đại
• Mô hình hóa địa cơ cho ngành công nghiệp dầu mỏ
• Quang học Femtosecond
• Mô hình hóa phân tử quy mô lớn và tối ưu hóa các đặc tính của hóa chất mới

Cơ hội và con đường nghề nghiệp

Ngành công nghiệp

Đích thân các vị trí chuyên gia như Nhà phân tích dữ liệu, Nhà khoa học dữ liệu, Nhà khoa học nghiên cứu công nghiệp, Nhà tư vấn trong các lĩnh vực ngành khác nhau (ngành hóa chất và dược phẩm, Dầu khí, CNTT, Tài chính và các ngành khác).

Khoa học

Tiến sĩ hạ cánh vị trí và tiếp tục nghiên cứu tại các cơ quan nghiên cứu hàng đầu của Nga và quốc tế.

Khởi động

Tự mình khởi nghiệp hoặc thông qua hệ sinh thái đổi mới Skolkovo với đội ngũ chuyên gia, nhà tư vấn và nhà đầu tư phong phú.

Yêu cầu đầu vào

Bằng cử nhân hoặc tương đương về Toán học, Khoa học Máy tính, Vật lý, Hóa học hoặc Kỹ thuật.

Kiến thức và kỹ năng:

Giải tích, Phương trình vi phân, Đại số tuyến tính, Lý thuyết xác suất và thống kê toán học, Phương pháp số.

Yêu cầu tiếng Anh:

Nếu việc học của bạn không được thực hiện bằng tiếng Anh, bạn sẽ phải chứng minh bằng chứng về trình độ thông thạo tiếng Anh phù hợp.

Yêu cầu ứng dụng

Ứng dụng trực tuyến giúp quá trình này dễ dàng hơn cho các sinh viên tiềm năng. Chúng tôi khuyên bạn nên đọc kỹ hướng dẫn đăng ký, yêu cầu và thời hạn cho chương trình học đã chọn.

Đơn xin học bao gồm các tài liệu sau: CV, hai thư giới thiệu, báo cáo điểm TOEFL / IELTS và một thư động viên. Những ứng viên không có bằng chứng về trình độ tiếng Anh có thể thi TOEFL ITP trong Kỳ tuyển chọn cuối tuần tại Skoltech.

Tiến trình lựa chọn

1. Chuẩn bị danh mục đầu tư của bạn
   Chuẩn bị tài liệu ứng dụng lựa chọn cạnh tranh của bạn.
2. Gửi đơn đăng ký của bạn
   Tải tài liệu của bạn lên hệ thống ứng dụng và gửi đơn đăng ký của bạn.
3. Kiểm tra trực tuyến
   Mọi ứng viên đều phải làm bài kiểm tra hồ sơ trực tuyến. Bạn sẽ được thông báo qua email về ngày và giờ cụ thể của bài kiểm tra của bạn.
4. Phỏng vấn trực tiếp (trực tuyến)
   Giai đoạn tuyển chọn cuối cùng diễn ra tại Moscow. Bạn phải vượt qua kỳ thi TOEFL ITP tại chỗ, hoặc xuất trình chứng chỉ TOEFL hợp lệ và vượt qua cuộc phỏng vấn trực tiếp. Một số chương trình nhất định có thể phải kiểm tra thêm trong thời gian này (bạn sẽ được thông báo trước).

<img class = " image-element img-responsive " src = " https://keystoneacademic-res.cloudinary.com/image/upload/q_auto,f_auto,w_743,c_limit/element/11/111168_TSL_3334.jpg " alt = " 111168_TSL_3334.jpg " data-json = " {"author":"© ", "author_url ":" "," nguồn ":" "}" />

Sinh viên của chúng tôi nói gì

Dilyara Baymurzina
BSc, Viện Vật lý và Công nghệ Moscow → MSc, Skoltech → Mạng thần kinh và Phòng thí nghiệm học sâu, MIPT

"Trong chương trình ACS, tôi chắc chắn đã học được rất nhiều ứng dụng khác nhau của kiến thức thường chỉ được dạy về mặt lý thuyết ở các trường đại học khác. Tôi tin rằng việc học trong một chương trình thạc sĩ cường độ cao như vậy sẽ hữu ích hơn nhiều cho tương lai của sinh viên so với việc học một số môn lý thuyết và làm việc song song. "

Mahmud Allahverdiyev
BSc, Đại học Qafqaz → MSc, Skoltech → Snowflake

"Trong khóa học HPC, chúng tôi đã hiểu cặn kẽ về cách các ứng dụng Dữ liệu lớn & AI quy mô lớn được giải quyết trong các môi trường khoa học và công nghiệp. Các bài tập thực hành trên các khuôn khổ như OpenMP, MPI, CUDA sẽ hữu ích cho bạn trong khi làm việc với các cụm & siêu máy tính HPC cho các dự án nghiên cứu của bạn và sự nghiệp tiềm năng trong tương lai tại HPC. Nếu bạn đặc biệt quan tâm đến lập trình song song, HPC và hệ thống phân tán, đừng bỏ lỡ cơ hội tham gia khóa học. "