Maestría en Ciencias en Ciencias Computacionales Avanzadas

La ciencia y la ingeniería modernas dependen de manera crítica de técnicas y modelos computacionales eficientes y rápidos. El programa ACS logra la sinergia de métodos de modelado matemático de última generación (ODE y PDE numéricos, modelado estocástico, aprendizaje automático y enfoques basados en Big Data) y su implementación con modernas instalaciones de cómputo paralelo de alto rendimiento equipadas con up- software actualizado. El proyecto de maestría científica de vanguardia solidifica el conocimiento teórico obtenido en los cursos.

El programa de maestría tiene una duración de 2 años: el primer año es para fortalecer su formación teórica y el segundo año es para enfocarse en la investigación. Los estudiantes tienen la libertad de elegir cursos y actividades extracurriculares para dar forma a su trayectoria individual, adquirir habilidades blandas y adquirir habilidades empresariales para prepararse para el empleo.

Un graduado exitoso del programa será capaz de:

• manejar la información disponible sobre tareas del mundo real y darle forma en una forma de modelos matemáticos resolubles de manera eficiente
• desarrollar nuevos enfoques computacionales y algoritmos para problemas de uso intensivo de datos
• utilizando técnicas informáticas de alto rendimiento en Python y C/C++ para desarrollar y/u optimizar códigos informáticos paralelos masivos
• utilizando marcos modernos para la visualización de datos

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Finalidad y objetivos

Pista de modelado y simulaciones matemáticas intensivas en datos (DIMMS)

Esta pista tiene como objetivo fomentar una nueva generación de científicos e ingenieros computacionales, capaces de combinar enfoques basados en principios y basados en datos en el modelado matemático de fenómenos naturales, industriales y sociales. El plan de estudios equilibra cuidadosamente la computación avanzada, el aprendizaje automático y la física computacional para implementar modelos a gran escala en entornos computacionales modernos.

Un graduado exitoso de esta pista podrá:

• Construir modelos matemáticos de procesos industriales, fenómenos naturales y sociales basados en principios fundamentales y datos disponibles.
• Contribuir al desarrollo de algoritmos y códigos eficientes para modelado y simulaciones computacionalmente exigentes y con uso intensivo de datos.
• Aplicar enfoques computacionales relevantes, estructuras de datos, hardware y software a problemas complejos del mundo real.

Informática de alto rendimiento (HPC) y Big Data Track

El mundo computacional moderno es esencialmente paralelo ya que las CPU y las GPU contienen múltiples núcleos. Los conjuntos de datos y los problemas computacionales se están volviendo imposibles de procesar usando un solo nodo de cómputo.

Además de seguir una carrera académica, los estudiantes de seguimiento de HPC con conocimiento de arquitecturas informáticas modernas, programación, optimización de código y aprendizaje profundo distribuido encontrarán fácilmente puestos de científico de datos, ingeniero de software o especialista en TI en varias industrias, incluidas TI, petróleo y gas, Finanzas y banca, I+D industrial, fabricación y más.

Un graduado exitoso de esta pista podrá:

• Aborde de manera efectiva los desafíos del mundo de la computación moderna utilizando marcos de HPC y Big Data existentes y de última generación en una variedad de aplicaciones (aprendizaje profundo, análisis de datos, modelado matemático de eventos complejos)
• Resuelva tareas de modelado matemático y uso intensivo de datos mediante computación paralela
• Desarrolle y optimice códigos informáticos masivamente paralelos
• Cree infraestructuras eficientes para clústeres de HPC, Big Data y Data Centers

Estructura del programa

El programa de 2 años comprende cursos electivos obligatorios y recomendados sobre los temas más importantes, un amplio conjunto de cursos electivos (dependiendo de las necesidades de investigación y profesionales del estudiante), componentes de emprendimiento e innovación, actividad de investigación y 8 semanas de industria. inmersión.

Investigar

Los estudiantes participan activamente en actividades de investigación a partir del Término 3.

Principales áreas de investigación:

• Modelado matemático y de supercomputadora
• Big Data y aprendizaje profundo distribuido
• Arquitecturas y tecnologías informáticas modernas
• Algoritmos numéricos eficientes
• Materia blanda y procesos estocásticos
• Física para aprendizaje automático y aprendizaje automático para física
• Física para las ciencias sociales
• Modelado matemático de fenómenos complejos a gran escala (plasmas, fluidos y gases multicomponentes y multifásicos)
• Diseño de fármacos y diseño computacional de nuevos fármacos
• Aprendizaje de refuerzo para la búsqueda de objetivos, formaciones de bandadas
• Análisis de gráficos distribuidos en arquitecturas modernas de supercomputación
• Modelado de geomecánica para la industria petrolera
• Óptica de femtosegundos
• Modelado molecular a gran escala y optimización de propiedades de nuevos productos químicos

Oportunidades y caminos profesionales

Industria

Aterrizaje de puestos de especialistas como analista de datos, científico de datos, científico de investigación industrial, consultor en varios sectores industriales (industria química y farmacéutica, petróleo y gas, TI, finanzas y otros).

Ciencia

doctorado en aterrizaje puestos e investigación continua en los principales organismos de investigación rusos e internacionales.

Puesta en marcha

Comenzar un negocio por su cuenta o a través del ecosistema de innovación de Skolkovo con su amplio grupo de expertos, consultores e inversores.

Requisitos de entrada

Licenciatura o equivalente en Matemáticas, Informática, Física, Química o Ingeniería.

Conocimientos y habilidades:

Cálculo, Ecuaciones Diferenciales, Álgebra Lineal, Teoría de la Probabilidad y Estadística Matemática, Métodos Numéricos.

Requisitos del idioma inglés:

Si su educación no se ha llevado a cabo en el idioma inglés, se espera que demuestre evidencia de un nivel adecuado de dominio del inglés.

Requerimientos de aplicacion

La solicitud en línea facilita el proceso para los estudiantes potenciales. Le recomendamos que lea atentamente las instrucciones de aplicación, los requisitos y los plazos para el programa académico elegido.

La solicitud incluye los siguientes documentos: un CV, dos cartas de recomendación, un informe de puntaje TOEFL/IELTS y una carta de motivación. Los solicitantes que no tengan prueba de dominio del inglés pueden tomar el TOEFL ITP durante un fin de semana de selección en Skoltech.

Proceso de selección

1. Prepara tu portafolio
   Prepare sus materiales de solicitud de selección competitiva.
2. Envíe su solicitud
   Cargue sus materiales en el sistema de solicitud y envíe su solicitud.
3. Pruebas en línea
   Cada candidato debe realizar una prueba de perfil en línea. Se le notificará por correo electrónico sobre la fecha y hora específicas de su prueba.
4. Entrevistas en persona (en línea)
   La etapa de selección final tiene lugar en Moscú. Debe aprobar el examen TOEFL ITP en el sitio, o presentar un certificado TOEFL válido y aprobar una entrevista en persona. Es posible que se requieran exámenes escritos adicionales para ciertos programas durante este tiempo (se le notificará con anticipación).

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Lo que dicen nuestros estudiantes

Dilyara Baymurzina
BSc, Instituto de Física y Tecnología de Moscú → MSc, Skoltech → Laboratorio de Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo, MIPT

"En el programa ACS, definitivamente aprendí muchas aplicaciones diferentes del conocimiento que generalmente se enseña solo teóricamente en otras universidades. Creo que estudiar en un programa de maestría tan intenso es mucho más útil para el futuro de los estudiantes que estudiar algunas materias teóricas y trabajando en paralelo".

Mahmud Allahverdiyev
BSc, Qafqaz University → MSc, Skoltech → Copo de nieve

"Durante el curso de HPC, obtuvimos una comprensión profunda de cómo se abordan las aplicaciones de IA y Big Data a gran escala en entornos científicos e industriales. Las asignaciones de práctica práctica en marcos como OpenMP, MPI, CUDA le serán útiles mientras trabajando con clústeres de HPC y supercomputadoras para sus proyectos de investigación y una futura carrera potencial en HPC. Si está particularmente interesado en la programación paralela, HPC y sistemas distribuidos, no pierda la oportunidad de consultar el curso".