Магістр наук із передових обчислювальних наук

Сучасна наука та інженерія критично покладаються на ефективні та швидкі обчислювальні методи та моделі. Програма ACS досягає синергії найсучасніших методів математичного моделювання (числовий ODE і PDE, стохастичне моделювання, машинне навчання та підходи на основі великих даних) та їх реалізацію за допомогою сучасних високопродуктивних паралельних обчислювальних засобів, оснащених сучасними засобами. сучасне програмне забезпечення. Передовий науковий проект магістра закріплює теоретичні знання, отримані на курсах.

Програма магістра розрахована на 2 роки: перший рік – зміцнити теоретичні знання, а другий – зосередитися на дослідженнях. Студенти мають свободу вибирати курси та позакласні заходи, щоб сформувати свою індивідуальну траєкторію, набути soft skills та отримати підприємницькі навички для підготовки до роботи.

Успішний випускник програми зможе:

• обробляти доступну інформацію про реальні задачі та формувати її у форму ефективно розв’язуваних математичних моделей
• розробка нових обчислювальних підходів і алгоритмів для задач з великим обсягом даних
• використання методів високопродуктивних обчислень на Python і C/C++ для розробки та/або оптимізації масивно паралельних комп’ютерних кодів
• використання сучасних фреймворків для візуалізації даних

<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 ":"","source":""}" />

Мета і завдання

Математичне моделювання та інтенсивне моделювання даних (DIMMS).

Цей напрямок спрямований на виховання нового покоління вчених та інженерів у галузі обчислювальної техніки, здатних поєднувати першоосновні та керовані даними підходи в математичному моделюванні природних, промислових та соціальних явищ. Навчальна програма ретельно балансує передові обчислення, машинне навчання та обчислювальну фізику для реалізації великомасштабних моделей у сучасних обчислювальних середовищах.

Успішний випускник цього напряму зможе:

• Побудувати математичні моделі виробничих процесів, природних і соціальних явищ на основі фундаментальних принципів і наявних даних
• Сприяти розробці ефективних алгоритмів і кодів для обчислювального моделювання та моделювання з інтенсивним використанням даних
• Застосовуйте відповідні обчислювальні підходи, структури даних, обладнання та програмне забезпечення до складних реальних проблем.

Високопродуктивні обчислення (HPC) і відстеження великих даних

Сучасний обчислювальний світ по суті паралельний, оскільки CPU і GPU містять кілька ядер. Набори даних і обчислювальні проблеми стає неможливим для обробки за допомогою одного обчислювального вузла.

Окрім академічної кар’єри, HPC відстежує студентів із знаннями сучасних обчислювальних архітектур, програмування, оптимізації коду та розподіленого глибокого навчання, щоб легко знайти посади Data Scientist, Software Engineer або IT-спеціаліст у різних галузях, включаючи IT, нафту та газ, Фінанси та банківська справа, промислові дослідження та розробки, виробництво тощо.

Успішний випускник цього напряму зможе:

• Ефективно вирішуйте сучасні обчислювальні проблеми, використовуючи існуючі та найсучасніші системи HPC та великих даних у різноманітних додатках (глибоке навчання, аналіз даних, математичне моделювання складних подій)
• Розв’язуйте задачі математичного моделювання та інтенсивних даних за допомогою паралельних обчислень
• Розробляйте та оптимізуйте масово паралельні комп’ютерні коди
• Створюйте ефективну інфраструктуру для кластерів HPC, великих даних і центрів обробки даних

Структура програми

2-річна програма включає обов’язкові та рекомендовані курси за вибором з найважливіших тем, широкий набір курсів за вибором (залежно від наукових та професійних потреб студента), складові підприємництва та інновацій, науково-дослідницьку діяльність та 8 тижнів промисловості. занурення.

Дослідження

Починаючи з 3 семестру студенти активно залучаються до наукової діяльності.

Основні напрямки досліджень:

• Математичне та суперкомп'ютерне моделювання
• Великі дані та розподілене глибоке навчання
• Сучасні обчислювальні архітектури та технології
• Ефективні числові алгоритми
• М'яка матерія та випадкові процеси
• Фізика для машинного навчання та машинне навчання для фізики
• Фізика для суспільних наук
• Математичне моделювання великомасштабних складних явищ (плазма, багатокомпонентні та багатофазні рідини та гази)
• Розробка лікарських засобів та обчислювальний дизайн нових лікарських засобів
• Навчання з підкріпленням для пошуку цілі, формування зграй
• Аналітика розподілених графів на сучасних архітектурах суперкомп’ютерів
• Моделювання геомеханіки для нафтової промисловості
• Фемтосекундна оптика
• Крупномасштабне молекулярне моделювання та оптимізація властивостей нових хімічних речовин

Кар'єрні можливості та шляхи

промисловість

Посади спеціалістів, таких як Data Analyst, Data Scientist, Scientist з промислових досліджень, консультант у різних галузях промисловості (хімічна та фармацевтична промисловість, нафта і газ, IT, фінанси та інші).

наук

Посадка к.т.н. посади та постійні дослідження у провідних російських та міжнародних наукових організаціях.

Стартап

Початок бізнесу самостійно або через інноваційну екосистему «Сколково» з великим пулом експертів, консультантів та інвесторів.

Вимоги до вступу

Ступінь бакалавра або еквівалент у галузі математики, інформатики, фізики, хімії чи техніки.

Знання та вміння:

Обчислення, Диференціальні рівняння, Лінійна алгебра, Теорія ймовірностей і математична статистика, Чисельні методи.

Вимоги до англійської мови:

Якщо ваша освіта здійснювалася не англійською мовою, ви повинні продемонструвати докази належного рівня володіння англійською мовою.

Вимоги до застосування

Онлайн-додаток полегшує процес для потенційних студентів. Радимо уважно ознайомитися з інструкціями, вимогами та дедлайнами для обраної академічної програми.

Заявка містить такі документи: резюме, два рекомендаційні листи, звіт про результати TOEFL/IELTS та мотиваційний лист. Кандидати, які не мають підтвердження знання англійської мови, можуть скласти TOEFL ITP під час відбіркових вихідних у Сколтеху.

Процес відбору

1. Підготуйте своє портфоліо
   Підготуйте матеріали конкурсного відбору.
2. Подайте заявку
   Завантажте свої матеріали в систему подання заявок та подайте заявку.
3. Онлайн-тестування
   Кожен кандидат повинен пройти онлайн-тест на профіль. Ви будете повідомлені електронною поштою про конкретну дату та час вашого тесту.
4. Особисті співбесіди (онлайн)
   Останній етап відбору проходить в Москві. Ви повинні скласти іспит TOEFL ITP на місці або надати дійсний сертифікат TOEFL та пройти особисте співбесіду. Для певних програм протягом цього часу можуть знадобитися додаткові письмові іспити (ви будете повідомлені заздалегідь).

<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 ":"","source":""}" />

Що кажуть наші студенти

Діляра Баймурзіна
Бакалавр, Московський фізико-технічний інститут → MSc, Сколтех → Лабораторія нейронних мереж і глибокого навчання МФТИ

«У програмі ACS я, безперечно, навчився багато різних застосувань знань, які зазвичай викладаються лише теоретично в інших університетах. Я вважаю, що навчання на такій насиченій магістерській програмі набагато корисніше для майбутнього студентів, ніж вивчення деяких теоретичних предметів та працюють паралельно».

Махмуд Аллахвердієв
Бакалавр, Університет Кафказ → MSc, Сколтех → Сніжинка

«Під час курсу HPC ми добре зрозуміли, як широкомасштабні додатки великих даних та штучного інтелекту вирішуються в наукових та промислових умовах. Практичні практичні завдання на таких фреймворках, як OpenMP, MPI, CUDA, будуть корисними для вас, поки робота з кластерами і суперкомп'ютерами HPC для ваших дослідницьких проектів і потенційної майбутньої кар'єри в HPC. Якщо ви особливо зацікавлені в паралельному програмуванні, HPC і розподілених системах, не пропустіть можливість ознайомитися з курсом."