Máster en teoría del aprendizaje estadístico

General

Descripción del programa

Descripción general del programa

Este programa se encuentra en la encrucijada de varias disciplinas de las matemáticas modernas y la informática, incluidas las estadísticas, la optimización, la teoría del aprendizaje, la teoría de la información, la teoría de la complejidad, así como en la intersección de la ciencia y la innovación en el campo de la tecnología de la información moderna. Los principales expertos de HSE y Skoltech brindan conjuntamente instrucción en este programa único basado en la investigación.

Los estudiantes participan en uno o más grupos de trabajo (seminarios de investigación), donde determinan las áreas de enfoque para un informe de encuesta inicial y luego resuelven desafíos en la intersección de la investigación y la tecnología de punta en la teoría del aprendizaje estadístico. Estos seminarios se basan en el trabajo en equipo, ya que las tareas realizadas son tan complejas que no pueden ser resueltas por una sola persona. Los estudiantes aprenden a colaborar de manera efectiva, reuniendo sus diversas habilidades, competencias y experiencias colectivas para determinar soluciones exitosas para problemas complicados.

Los cursos del programa son impartidos por destacados expertos en HSE , incluidos académicos de renombre mundial como el Dr. Yurii Nesterov, el Dr. Denis Belomestny, el Dr. Dmitry Vetrov, el Dr. Andrei Sobolevski, el Dr. Alexey Naumov y el Dr. Quentin Paris. Las conferencias también son impartidas por profesores de Skoltech, incluidos el Dr. Ivan Oseledets, el Dr. Viktor Lempitsky, el Dr. Evgeny Burnaev y el Dr. Yury Maximov. Este equipo es bastante joven, pero sus miembros ya han logrado importantes logros de investigación.

El programa coopera activamente con el Instituto de Problemas de Transmisión de Información de la Academia Rusa de Ciencias, así como con las facultades relevantes de la Universidad Estatal de Moscú y el Instituto de Física y Tecnología de Moscú. Los graduados continúan trabajando para las principales compañías rusas e internacionales y tienen una gran demanda por sus habilidades matemáticas excepcionales.

Oportunidades profesionales

El programa tiene como objetivo preparar investigadores en los campos más dinámicos y de mayor demanda relacionados con las matemáticas y la informática. Los graduados del programa de maestría pueden seguir una carrera práctica u orientada a la investigación, los cuales son populares en una de las siguientes áreas:

  • realizando análisis en la industria, consultoría, diversos tipos de asociaciones y fundaciones, agencias gubernamentales, bancos, fondos de inversión, etc .;
  • actividades de expertos relacionadas con el desarrollo metodológico, el modelado probabilístico, las estimaciones estadísticas, la planificación del transporte, la optimización y las tareas de pronóstico, así como la elaboración de métodos eficientes, tecnologías de control y análisis de datos en una variedad de especializaciones profesionales;
  • Prestación de asistencia técnica para grupos analíticos y de consultoría dedicados al aprendizaje automático, diseño de ingeniería, análisis financiero, modelado y optimización de redes de transporte;
  • participando en equipos de gestión de departamentos analíticos, de investigación y administrativos.

Los graduados del programa de Maestría en Teoría del Aprendizaje Estadístico recibirán instrucción suficiente para continuar con estudios e investigaciones en los principales centros mundiales y rusos de matemática aplicada, modelado matemático y ciencias de la computación, como el Laboratorio de Algoritmos Estocásticos y el Instituto de Estadística No Paramétrica para el Análisis Aplicado de Weierstrass y Estocástico y Facultad de Matemáticas, Universidad Humboldt (Berlín), Universidad Católica de Lovaina (Bélgica), Universidad Joseph Fourier (Grenoble), Instituto Max Planck de Matemáticas (Bonn), Universidad de Mannheim, ENSAE ParisTech (París) y Steklov Mathematical Instituto (Moscú). Además, muchas empresas líderes, como Yandex, Google, Microsoft, Bosch, Huawei y Siemens, están muy interesadas en expertos con tales antecedentes.

Requisitos

Los estudiantes se seleccionan en función de su cartera, que incluye componentes obligatorios y opcionales. El Comité de Admisión puede invitar al solicitante a una entrevista.

Necesario:

  • Formulario de aplicación.
  • Diploma de bachiller (especialista o maestría) y transcripciones oficiales de estudios educativos anteriores. (si aún no ha recibido su diploma de Licenciatura, incluya una copia oficial de su transcripción académica más reciente).
  • Debe tener un título en Informática o Matemáticas e Informática Aplicadas o al menos tener cursos en Algoritmos y Estructuras de Datos, Programación, Teoría de Bases de Datos y Matemáticas Avanzadas (Cálculo, Álgebra Lineal, Teoría de Probabilidad y Estadística Matemática) en su diploma o certificados
  • El Comité de Admisión toma en consideración la cantidad de horas, las evaluaciones finales y el ranking de su universidad.
  • CV, que confirma su experiencia profesional (indique su posición y la lista de deberes) o actividad científica en el campo de estudio de Matemática Aplicada e Informática, incluidas las prácticas educativas.
  • Carta de motivación (~ 500 palabras, no más de una página de texto impreso), que describe sus razones para postularse en el contexto de sus objetivos y antecedentes profesionales a largo plazo. También se evalúa la calidad de tu inglés.
  • Al menos una carta de recomendación. Proporcione a sus recomendadores las pautas de la carta de recomendación de HSE .
  • Resultados del examen que confirman el dominio del idioma. Certificado IELTS válido (

Opcional:

  • Lista de artículos en revistas científicas y profesionales, conferencias, colecciones de trabajos de estudiantes, etc., indicando el nombre del autor y el título de la publicación.
  • Desarrollo profesional, formación, cursos especializados en línea, etc. La lista de cursos en los que participó, con una indicación del documento / certificado recibido.
  • Cualquier evidencia académica adicional que pueda ayudar al comité de selección a evaluar al candidato de manera positiva, como certificados de logros académicos anteriores, publicaciones y presentaciones en conferencias, participación en olimpiadas académicas.
Última actualización Nov 2019

Acerca del centro educativo

Consistently ranked as one of Russia’s top three universities, the Higher School of Economics (HSE University) sets itself apart by its internationally-minded, research-driven approach to higher educa ... Leer más

Consistently ranked as one of Russia’s top three universities, the Higher School of Economics (HSE University) sets itself apart by its internationally-minded, research-driven approach to higher education. Based in the vibrant center of Moscow, with campuses in St. Petersburg, Nizhny Novgorod and Perm, HSE offers outstanding academics at all levels and includes more than 25 English-taught Master’s programmes and 8 English-taught Bachelor's degree programmes. Leer menos
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