Прикладная математика и информатика вшэ: Образовательная программа «Прикладная математика и информатика» — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Содержание

Образовательная программа «Прикладная математика и информатика» — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Детализированная информация по оценкам доступна каждому студенту и преподавателям НИУ ВШЭ через систему LMS

Студент

Позиция в рейтинге

Средний балл

Минимальный балл

Перцентиль

GPA

Савкин Семён Дмитриевич19.8880%9.91
Егоров Егор Александрович29.8890.31%9.85
Куянов Фёдор Алексеевич39.7580.63%9.76
Казадаев Максим Сергеевич49.6380.94%9.68
Бойков Алексей Дмитриевич5 — 89.571.25%9.53
Васильев Максим Евгеньевич5 — 89.581.25%9.53
Жукова Дарья Андреевна5 — 89.581.25%9.53
Зиманов Алихан5 — 89.591.25%9.53
Карнаухов Арсений Викторович9 — 109.572.5%9.50
Сафарова Элина Ильнуровна9 — 109.592.5%9.50
Людвиг Николай Андреевич11 — 129.573.13%9.44
Хамидуллин Булат Ринатович11 — 129.3863.13%9.44
Гуськов Павел Максимович13 — 149.3883.75%9.38
Иванова Алеся Александровна13 — 149.3873.75%9.38
Слизков Алексей Алексеевич15 — 169.3894.38%9.35
Хамитов Тагир Наилевич15 — 169.3874.38%9.35
Дмитриев Иван Юрьевич17 — 189.3875%9.29
Куцаков Александр Сергеевич17 — 189.2565%9.29
Сафонова Елизавета Тарасовна199.2585.63%9.24
Макогон Артём Аркадьевич209.2575.94%9.21
Багишов Микаил Видадиевич219.1376.25%9.18
Горбунов Михаил Андреевич229.1386.56%9.12
Кульдюшева Лия Александровна23 — 249.1376.88%9.06
Петренко Ксения Евгеньевна23 — 249.1376.88%9.06
Немов Дмитрий Максимович25957.5%9.03
Зарипова Алия Габтельфартовна26 — 27997.81%9.00
Миннахметов Булат Раифович26 — 27987.81%9.00
Ахматова Анна Увайсовна28 — 308.8878.44%8.94
Рябых Альберт Русланович28 — 308.8858.44%8.94
Шукалов Георгий Олегович28 — 30988.44%8.94
Рыбаков Лев Игоревич318.8889.38%8.91
Осташов Денис Леонидович328.7549.69%8.82
Федоров Никита Максимович338.75710%8.79
Глинник Александра Максимовна348.75410.31%8.76
Малютин Михаил Павлович35 — 378.75710.63%8.74
Осетров Фёдор Ильич35 — 378.75710.63%8.74
Сазонов Михаил Олегович35 — 378.75710.63%8.74
Ершов Иван Петрович388.63711.56%8.71
Арунова Маргарита Дмитриевна39 — 418.63611.88%8.68
Громов Артём Андреевич39 — 418.63611.88%8.68
Юдин Николай Евгеньевич39 — 418.63811.88%8.68
Бочаров Егор Николаевич42 — 438.5612.81%8.62
Лемешко Андрей Андреевич42 — 438.5412.81%8.62
Петелин Александр Сергеевич448.5613.44%8.59
Енцов Семен Евгеньевич45 — 468.5713.75%8.56
Потапов Юрий Алексеевич45 — 468.63613.75%8.56
Амрин Айдар47 — 498.38614.38%8.53
Бондырев Иван Юрьевич47 — 498.5514.38%8.53
Карачик Эмиль Ибраимович47 — 498.38614.38%8.53
Гимранов Артур Маратович50 — 538.38515.31%8.50
Дрофа Полина Александровна50 — 538.5715.31%8.50
Писцов Георгий Константинович50 — 538.5615.31%8.50
Эрдман Владимир Андреевич50 — 538.38715.31%8.50
Максюта Юрий Алексеевич54 — 578.5616.56%8.47
Разин Арслан Дмитриевич54 — 578.38616.56%8.47
Чеканов Арсений Михайлович54 — 578.5816.56%8.47
Шеховцов Александр Васильевич54 — 578.5716.56%8.47
Артеменко Михаил Дмитриевич58 — 608.38617.81%8.44
Воробьев Дмитрий Игоревич58 — 608.38617.81%8.44
Горелый Михаил Константинович58 — 608.25517.81%8.44
Газиев Саидакбар Исламбекович61 — 638.25518.75%8.41
Олигер Никита Александрович61 — 638.25618.75%8.41
Седов Сергей Алексеевич61 — 638.38718.75%8.41
Брусенин Дмитрий Александрович64 — 658.38619.69%8.38
Кузьмин Максим Антонович64 — 658.38719.69%8.38
Зиманов Темирхан66 — 678.38720.31%8.35
Семенова-Звенигородская София Андреевна66 — 678.25620.31%8.35
Ельников Владислав Сергеевич68 — 738.25620.94%8.32
Иевлева Александра Сергеевна68 — 738.5620.94%8.32
Кауркин Владимир Владиславович68 — 738.38720.94%8.32
Кочергина Елизавета Валерьевна68 — 738.25720.94%8.32
Толкачев Александр Владимирович68 — 738.25520.94%8.32
Шапрунов Кирилл Сергеевич68 — 738.25620.94%8.32
Звонков Никита Сергеевич748.25622.81%8.29
Гончаров Фёдор Михайлович758.13623.13%8.26
Волков Анатолий Дмитриевич76 — 788.25723.44%8.24
Жухлистов Станислав Борисович76 — 788.38723.44%8.24
Черников Кирилл Александрович76 — 788.25723.44%8.24
Кирьянова Ольга Алексеевна79 — 818.13624.38%8.21
Никитин Артём Владимирович79 — 818.25724.38%8.21
Савинский Всеволод Сергеевич79 — 818.25624.38%8.21
Афанасьева Анастасия Сергеевна82 — 838.13725.31%8.18
Копылов Олег Иванович82 — 838.13625.31%8.18
Желтовская Юлия Дмитриевна848.13725.94%8.15
Дмитриева Екатерина Владимировна85 — 868.13726.25%8.12
Чернов Вячеслав Вадимович85 — 868.13726.25%8.12
Бабак Артём Юрьевич87 — 948726.88%8.09
Беляков Сергей Александрович87 — 948.13626.88%8.09
Киселев Максим Евгеньевич87 — 948.13526.88%8.09
Королев Кирилл Андреевич87 — 947.88426.88%8.09
Марченко Мария Максимовна87 — 948.13726.88%8.09
Палеев Даниил Алексеевич87 — 947.88426.88%8.09
Феафанов Вениамин Васильевич87 — 948.13726.88%8.09
Филиппова Надежда Владимировна87 — 948.13426.88%8.09
Быков Фёдор Игнатьевич95 — 998.13729.38%8.06
Васин Андрей Валерьевич95 — 998.13729.38%8.06
Исмагилов Азат Ильгизович95 — 998.13629.38%8.06
Рудаковский Максим Денисович95 — 998.13729.38%8.06
Сковородников Пётр Олегович95 — 998629.38%8.06
Бельский Антон Александрович100 — 1028.13330.94%8.03
Дистлер Марина Алексеевна100 — 1028430.94%8.03
Маркелов Игорь Сергеевич100 — 1028630.94%8.03
Казанцева Анна Владимировна103 — 1048731.88%8.00
Струнков Степан Тимофеевич103 — 1047.88531.88%8.00
Борзыкин Валерий Алексеевич105 — 1078632.5%7.94
Данилюк Алексей Антонович105 — 1077.88732.5%7.94
Теплова Анна Сергеевна105 — 1077.88632.5%7.94
Горбунова Кристина Олеговна108 — 1107.88533.44%7.91
Даниэль Юлий Михайлович108 — 1108633.44%7.91
Семаков Андрей Игоревич108 — 1107.75533.44%7.91
Григорьев Илья Денисович1117.75634.38%7.88
Лозовская Алина Николаевна1127.63334.69%7.85
Мэн Сыфэй113 — 1147.75635%7.82
Штакин Дмитрий Константинович113 — 1147.75635%7.82
Листратов Илья Константинович1157.75635.63%7.79
Гусев Михаил Сергеевич116 — 1177.88635.94%7.76
Снигирев Егор Сергеевич116 — 1177.75635.94%7.76
Андрущенко Антон Александрович118 — 1197.75536.56%7.74
Курилов Олег Юрьевич118 — 1197.63436.56%7.74
Бекян Артём Сергеевич120 — 1217.63537.19%7.71
Шынтас Нуртас120 — 1217.75637.19%7.71
Козлова Екатерина Александровна1227.63537.81%7.68
Джунковский Кирилл Петрович123 — 1247.63738.13%7.65
Полохов Марк Юрьевич123 — 1247.63638.13%7.65
Дашкевич Анжелика Александровна125 — 1267.5638.75%7.62
Парфеев Андрей Михайлович125 — 1267.63738.75%7.62
Селянин Денис Андреевич1277.63739.38%7.59
Джилавян Рафаэль Каренович1287.43439.69%7.57
Савченко Михаил Юрьевич1297.5740%7.53
Груздева Марина Евгеньевна130 — 1327.63540.31%7.50
Неудачина Ева Константиновна130 — 1327.38540.31%7.50
Романова Анастасия Александровна130 — 1327.5540.31%7.50
Каиров Матвей Вадимович133 — 1357.5541.25%7.47
Прокопчук Леонид Васильевич133 — 1357.38541.25%7.47
Чайчук Михаил Викторович133 — 1357.38641.25%7.47
Иванов Никита Константинович136 — 1387.38442.19%7.44
Лутан Максим Олегович136 — 1387.5542.19%7.44
Полежаев Игорь Васильевич136 — 1387.38542.19%7.44
Красник Вадим Игоревич139 — 1407.38643.13%7.38
Садуллаев Музаффар Тимурович139 — 1407.25443.13%7.38
Адильханова Салив Руслановна141 — 1427.38543.75%7.35
Сармин Павел Федорович141 — 1427.25543.75%7.35
Грицаев Тимофей Григорьевич143 — 1447.38544.38%7.32
Попов Павел143 — 1447.38544.38%7.32
Захаров Давид Исаевич1457.25545%7.29
Косса Николай Евгеньевич1467.38645.31%7.26
Гадалов Григорий Александрович147 — 1497.13445.63%7.18
Тихановский Дмитрий Александрович147 — 1497.13545.63%7.18
Чуканов Тимофей Вячеславович147 — 1497.25545.63%7.18
Богачева Анна Андреевна150 — 1527546.56%7.12
Краснов Евгений Михайлович150 — 1527446.56%7.12
Пискалов Дмитрий Германович150 — 1527.13446.56%7.12
Силенин Максим Сергеевич1536.88447.5%7.09
Пырко Алексей Михайлович1547447.81%7.06
Аксёнов Ярослав Олегович155 — 1587548.13%7.03
Антрушин Евгений Вячеславович155 — 1587548.13%7.03
Беляев Артём Русланович155 — 1586.88448.13%7.03
Илюшин Валентин Дмитриевич155 — 1587548.13%7.03
Шубников Кирилл Сергеевич1597449.38%7.00
Мухин Елисей Александрович1606.75449.69%6.97
Лапокин Данила Сергеевич161 — 1646.88450%6.94
Носов Алексей Михайлович161 — 1647350%6.94
Флейшман Александр Евгеньевич161 — 1647550%6.94
Шитов Даниил Сергеевич161 — 1647550%6.94
Киселев Леонид Сергеевич165 — 1666.88451.25%6.91
Пичушкин Антон Викторович165 — 1666.88551.25%6.91
Ларина Дарья Юрьевна1676.86551.88%6.90
Баранов Андрей Вадимович168 — 1706.75352.19%6.88
Кирдяшова Алиса Дмитриевна168 — 1706.88552.19%6.88
Максимов Евгений Владимирович168 — 1706.88552.19%6.88
Дегтяр Арсений Ильич171 — 1726.88553.13%6.82
Мартинсон Елена Дмитриевна171 — 1727653.13%6.82
Алашеев Иван Юрьевич173 — 1746.88553.75%6.76
Подлесский Пётр Сергеевич173 — 1746.88553.75%6.76
Биктимиров Данила Рустемович175 — 1766.88454.38%6.74
Ишутин Андрей Евгеньевич175 — 1766.75554.38%6.74
Айтхаджаев Каримжан177 — 1796.63455%6.71
Дидур Максим Сергеевич177 — 1796.5455%6.71
Максимов Ян Викторович177 — 1796.63455%6.71
Бурков Иосиф Львович180 — 1836.75055.94%6.68
Дроздов Александр Владимирович180 — 1836.75455.94%6.68
Швецов Артемий Романович180 — 1836.63455.94%6.68
Шишкина Ольга Сергеевна180 — 1836.63455.94%6.68
Камалов Амир Рустемович184 — 1856.63457.19%6.65
Неброев Кирилл Вячеславович184 — 1856.5457.19%6.65
Малько Артем Денисович1866.63457.81%6.62
Графов Сергей Юрьевич187 — 1886.75458.13%6.59
Мельников Иван Вадимович187 — 1886.63558.13%6.59
Есипов Иван Михайлович1896.75458.75%6.56
Иванов Роман Валерьевич190 — 1916.63559.06%6.53
Карпышев Сергей Вадимович190 — 1916.5459.06%6.53
Жумлякова Светлана Дмитриевна1926.25259.69%6.47
Канищев Илья Андреевич1936.38460%6.44
Ханина Людмила Константиновна1946.38560.31%6.41
Донской Станислав Владиславович195 — 1976.38460.63%6.35
Петрайтис Даниил Михайлович195 — 1976.38460.63%6.35
Худяков Иван Валерьевич195 — 1976.38460.63%6.35
Константинов Андрей Андреевич198 — 1996.25561.56%6.29
Стёпкин Степан Максимович198 — 1996.38561.56%6.29
Челышева Нина Юрьевна2006.25462.19%6.26
Агеев Артем Андреевич2016.13262.5%6.24
Копыловский Илья Семенович2026.25362.81%6.21
Безруков Илья Владимирович203 — 2056.13463.13%6.18
Евзман Ян Львович203 — 2056363.13%6.18
Прохоров Артём Александрович203 — 2056.25363.13%6.18
Иванов Александр Константинович206 — 2076.25464.06%6.12
Одинцов Андрей Ильич206 — 2076.13464.06%6.12
Абрамов Андрей Владимирович208 — 2116464.69%6.09
Ахметшин Ильяс Ильдарович208 — 2116.13464.69%6.09
Мамилов Ибрагим Мусаевич208 — 2116.13464.69%6.09
Ройтерштейн Антон Дмитриевич208 — 2116.13464.69%6.09
Зиновьев Павел Дмитриевич212 — 2156465.94%6.06
Маковский Виктор Сергеевич212 — 2156365.94%6.06
Максутова Айза Абдилнабиевна212 — 2156465.94%6.06
Шакир Дария212 — 2155.88265.94%6.06
Буланова Валерия Валерьевна216 — 2186467.19%6.03
Крылова Мария Владимировна216 — 2186467.19%6.03
Нарджиев Никита Андреевич216 — 2185.88467.19%6.03
Кириенко Данил Дмитриевич219 — 2216468.13%6.00
Мальков Дмитрий Олегович219 — 2215.88368.13%6.00
Фан Фу Хао219 — 2215.88468.13%6.00
Захаров Игорь Александрович222 — 2246369.06%5.97
Исаев Михаил Валерьевич222 — 2245.88469.06%5.97
Прокопова Полина Андреевна222 — 2245.88469.06%5.97
Абрамович Владислав Денисович225 — 2275.88470%5.94
Дыбнов Никита Сергеевич225 — 2276470%5.94
Шарушинский Георгий Александрович225 — 2275.88470%5.94
Драганов Александр Андреевич2285.88470.94%5.88
Гудебский Данил229 — 2325.75471.25%5.85
Носов Глеб Валерьевич229 — 2325.88371.25%5.85
Стасенко Дмитрий Сергеевич229 — 2325.88471.25%5.85
Успенский Дмитрий Александрович229 — 2325.75471.25%5.85
Бурмашев Григорий Артемович2335.75472.5%5.82
Тимофеева Юлия Владиславовна2345.63172.81%5.79
Пелевин Федор Евгеньевич2355.75373.13%5.74
Карбаев Саруар236 — 2385.63473.44%5.68
Косимов Аюбджон Анварджонович236 — 2385.63473.44%5.68
Михайлова Юлия Глебовна236 — 2385.75373.44%5.68
Кислов Максим Алексеевич2395.75474.38%5.65
Волков Олег Вадимович2405.63474.69%5.56
Сорокин Дмитрий Васильевич2415.5475%5.53
Лапко Егор Сергеевич2425.5275.31%5.50
Исхакова Эмилия Рустемовна243 — 2445.5375.63%5.47
Корнев Андрей Александрович243 — 2445.5475.63%5.47
Медведева Екатерина Андреевна245 — 2465.5476.25%5.44
Островская Кристина245 — 2465.5276.25%5.44
Гвоздева Дарья Александровна247 — 2485.38376.88%5.38
Стрекаловская Наталья Андреевна247 — 2485.5476.88%5.38
Гришин Лаврентий Викторович249 — 2505.38477.5%5.35
Царева Вероника Викторовна249 — 2505.38477.5%5.35
Парошин Егор Олегович2515.25278.13%5.32
Кемал Азамат252 — 2535.25378.44%5.29
Хайруллин Инсаф Марселевич252 — 2535.38478.44%5.29
Малов Богдан Александрович2545.25379.06%5.24
Крагин Александр Федорович2555.25379.38%5.21
Антонова Евгения2565.13379.69%5.18
Сафонов Антон Евгеньевич2575280%5.12
Доброхотов Артём Андреевич258 — 2615.13480.31%5.09
Ковинский Руслан258 — 2615280.31%5.09
Ленский Матвей Дмитриевич258 — 2615.13380.31%5.09
Светлицкий Александр Александрович258 — 2615.13380.31%5.09
Саркисян Роберт Рафаелович2625.13481.56%5.06
Копцева Александра Олеговна263 — 2645381.88%5.03
Манукян Айк Арменович263 — 2645481.88%5.03
Голубицкий Юрий Олегович2655282.5%5.00
Андреева Юлия Витальевна266 — 2675482.81%4.97
Шумский Пётр Иванович266 — 2675282.81%4.97
Асирова Алтана Саналовна2684.88283.44%4.91
Цесарев Даниил Игоревич2694.88283.75%4.88
Пролеев Георгий Николаевич2704.63284.06%4.79
Британишский Станислав Олегович271 — 2734.88184.38%4.76
Власова София Юрьевна271 — 2734.75384.38%4.76
Галеев Алиби271 — 2734.75384.38%4.76
Королёв Фёдор Сергеевич274 — 2754.88185.31%4.71
Сынгаевская Наталья Васильевна274 — 2754.75185.31%4.71
Кезина Александра Андреевна2764.75285.94%4.68
Бусурманкулов Алтай Жунусалиевич277 — 2784.5086.25%4.65
Рябчук Роман Игоревич277 — 2784.75086.25%4.65
Наумова Евгения Ильинична2794.71286.88%4.57
Никитаев Михаил Олегович2804.63187.19%4.56
Осипов Кирилл Дмитриевич2814.5387.5%4.53
Ларин Данила Юрьевич282 — 2834.5187.81%4.50
Яганова Маргарита Максимовна282 — 2834.75087.81%4.50
Морозов Ярослав Михайлович2844.5088.44%4.47
Кабаков Иван Сергеевич2854.38088.75%4.24
Гомбожапов Алексей Александрович2864.13289.06%4.21
Белозерова Влада Николаевна2874.25289.38%4.15
Зубцов Алексей Дмитриевич2884.13189.69%4.03
Балакшин Артур Вячеславович2893.88190%3.97
Кондранина Александра2904190.31%3.91
Бельденко Алексей2913.88190.63%3.82
Корбашов Дмитрий Ильич2923.75290.94%3.76
Волкова Екатерина Александровна293 — 2943.75191.25%3.74
Кожаринов Сергей Игоревич293 — 2943.63091.25%3.74
Елагина Екатерина Романовна2953.75191.88%3.71
Кубышин Алексей Евгеньевич2963.63192.19%3.59
Балашова Анна Васильевна2973.25092.5%3.26
Ким Ольга298 — 3003.13192.81%3.15
Сазонов Валерий Витальевич298 — 3003.5092.81%3.15
Самарский Анатолий Алексеевич298 — 3003092.81%3.15
Церенов Адьян Баатрович3013093.75%3.03
Бельченко Алиса Дмитриевна302 — 3042.88094.06%2.88
Герман Никита Русланович302 — 3042.88094.06%2.88
Паншин Игорь Сергеевич302 — 3042.88194.06%2.88
Евстратовский Алексей Иванович3052.75095%2.82
Антошкин Алексей Александрович3062.63095.31%2.65
Авраменко Роман Алексеевич3072.63095.63%2.62
Плотникова Анастасия Ивановна3082.57095.94%2.50
Котков Дмитрий Павлович3092.13096.25%2.29
Шевченко Мария Дмитриевна3102.25096.56%2.26
Попов Илья Андреевич3112.25096.88%2.21
Музыко Данила Николаевич3122.13097.19%2.12
Сагайдако Александра Михайловна3132.13097.5%2.06
Менаджиев Максим Михайлович3142097.81%2.03
Смагулов Динмухаммед3152.63098.13%1.95
Сидоров Алексей Михайлович3161.63098.44%1.71
Мошкин Олег Игоревич3171098.75%1.06
Бакулин Артём Юрьевич3180.88099.06%0.91
Неделько Лев3190.75099.38%0.82
Че Динь Вьет Хоанг3200.75099.69%0.76

Траектории поступления — Образовательная программа «Прикладная математика и информатика» — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Бакалаврская программа Прикладная математика и информатика реализуется на факультете компьютерных наук и предлагает абитуриентам 125 бюджетных, 60 платных мест и 30 платных мест для иностранных студентов.

Для поступления необходимо представить сертификат о прохождении Единого государственного экзамена по следующим предметам:

  •  Математика (минимальный балл: 75)
  •  Русский язык (минимальный балл: 60)
  •  Информатика и информационно-коммуникационные технологии (минимальный балл: 75)

Поступление на бюджетные места

Поступить на бюджетное место больше шансов у абитуриентов, которые помимо достаточного балла ЕГЭ имеют дополнительные преимущества, такие как аттестат с отличием, статус победителя или призера одной из ключевых Олимпиад или иные индивидуальные достижения из перечня, приведенного по ссылке.

Часть абитуриентов имеет право поступления минуя вступительные испытания полностью (БВИ — без вступительных испытаний) или же со значимыми льготами. 

График поступления на бюджетные места

Поступление на платные места

Главным мотиватором решения в пользу обучения на ПМИ на платном месте является широкая линейка скидок большому кругу абитуриентов ВШЭ. Больше половины студентов, поступивших на места с оплатой стоимости, пользуются значительными скидками, размер которых варьируется от 25 до 70%. В конце первого года обучения у мотивированных и успешных студентов появляется возможность занять освободившееся вакантное бюджетное место. Далее возможность перехода на бюджетное место есть у коммерческого студента 4 раза в год. 

Значительное число студентов НИУ ВШЭ, поступающих на места с оплатой стоимости обучения, пользуются значительными скидками, размер которых варьируется от 25 до 70%.
График поступления на платные места

Поступление иностранных абитуриентов

Иностранных абитуриентов приглашаем пользоваться специальным сайтом, где описаны механизмы поступления по общему и отдельному конкурсам. 

Необходимо принять во внимание, что в рамках отдельного конкурса на бюджетные (квотные места) могут претендовать иностранные граждане и лица без гражданства, в том числе соотечественники, проживающие за рубежом. Согласно Правилам приема в НИУ ВШЭ на коммерческие места в рамках отдельного конкурса могут быть зачислены только иностранные граждане, не имеющие российского гражданства.

В случае, если вы являетесь обладателем сертификата международного экзамена по английскому языку и/или математике, результаты данных экзаменов могут быть перезачтены в соответствии со шкалой оценивания при поступлении на платное место. 

Скидки и стипендии для иностранных абитуриентов

Самый очевидный способ получить стипендию/ грант — набрать хорошие баллы по результатам отборочных мероприятий, проводимых НИУ ВШЭ. Другой способ — участие в олимпиадах ВШЭ. Стипендии предоставляются выпускникам подготовительного отделения для иностранных граждан ВШЭ и подготовительных факультетов других российских вузов, а также выпускникам школ-партнеров ВШЭ.

В зависимости от суммы баллов по двум испытаниям размер скидки может составить 70%, 50% или 25%. С точки зрения периода действия скидки — иностранные студенты имеют преимущество, так как все без иключения скидки, полученные при поступлении в рамках отдельного конкурса, сохраняются на весь период обучения в ВШЭ при условии соответствия иностранных студентов критериям успешного обучения. Критерии успешного обучения применяются к иностранным студентам начиная со 2го курса и до завершения обучения по образовательной программе.


Часто задаваемые вопросы абитуриентов
  • Где можно посмотреть данные о приеме на ПМИ по годам — средний балл, число победителей и призеров олимпиад, число обучающихся на бюджете и по договорам?
    В Цифрах и фактах на сайте факультета
  • Я поступаю по ЕГЭ. Есть ли у меня шансы на зачисление на бюджетное место, если почти все места будут заняты олимпиадниками, поступающими без вступительных испытаний? 

    Да. В таком случае ВШЭ может добавить бесплатные места за свой счет с расчетом, чтобы студенты, поступающие по ЕГЭ, могли занять примерно 25% от числа выделенных бюджетных мест
  • Если я — иностранный абитуриент с достижением в соревновании международного уровня, но интерес к поступлению на ПМИ у меня появился после основного срока подачи документов на квотные бюджетные места, могу ли я еще претендовать на бюджетное место? 
    Такая вероятность остается. Необходимо связаться с менеджером программы Татьяной Пак по email [email protected] — прислать мотивационное письмо об обучении на ПМИ и приложить к письму фото-копии документов, подтверждающих Ваши достижения, либо указать ссылки на них
  • По каким программам подготовки обучают в военном учебном центре ВШЭ? 
    Сейчас в ВУЦ ВШЭ готовят офицеров, сержантов и солдат запаса. Основное отличие заключается в длительности обучения. Еще больше о самой кафедре, отборе и об обучении можно узнать здесь

↑  вернуться

Прикладная математика и информатика в НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург, профиль бакалавриата 

Экзамены, минимальные баллы, бюджетные места, проходные баллы, стоимость обучения на программе Прикладная математика и информатика, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» — Санкт-Петербург

Сводная информация

20212020

Проходной балл 2020: от 297   arrow_upward 1

Мест: 60   arrow_upward 18

в тч квота: 6

Комбинация ЕГЭ 1

ЕГЭ — мин. баллы 2021

Математика (профиль) — 0

Русский язык — 0

Информатика — 0


Посмотрите варианты

Сводная информация

20212020

Минимальный балл 2021: от 210   arrow_downward 32

Мест: 50   arrow_upward 30

Стоимость: от 420000 ⃏

arrow_upward 130000 ⃏

Комбинация ЕГЭ 1

ЕГЭ — мин. баллы 2021

Математика (профиль) — 75

Русский язык — 60

Информатика — 75


Посмотрите варианты

Параметры программы

Квалификация:  Бакалавриат;

Форма обучения:   Очная;

Язык обучения:  Русский; Английский;

На базе:  11 классов;

Срок обучения:  4 года;

Курс:  Полный курс;

Военная кафедра:  есть;

Общежитие:  есть;

По учредителю:  государственный;

Город:  Санкт-Петербург;

Варианты программы

Статистика изменения проходного балла по годам

Проходные баллы на бюджет

2019: 296

2020: 297

Проходные баллы на платное

2019: 242

2020: 210

Особенность программы в этом вузе

Стать профессиональным программистом студентам помогает тесное сотрудничество образовательной программы с ведущими российскими программистскими компаниями. Основными партнерами являются компании JetBrains, Yandex, Parallels, Acronis. Кроме того, ведется работа и с другими российскими и зарубежными компаниями, заинтересованными в подготовке качественных программистов.

По окончании обучения выпускники-бакалавры трудоустраиваются в ведущих российских и зарубежных IT-компаниях (Google, Яндекс, JetBrains, Parallels, Acronis, Facebook) или продолжают свое обучение в аспирантуре как в России (ВШЭ, ПОМИ РАН), так и за рубежом в лучших университетах Америки и Европы.

Преимущества образовательной программы

Гибкость и нацеленность программы на индивидуальный подход;

содержание читаемых дисциплин, количество часов, набор курсов и спецкурсов ежегодно корректируется в зависимости от отзывов студентов, мнения преподавателей и представителей IT-индустрии.

Участие ведущих специалистов в создании образовательной программы;

бакалаврская программа подготовки студентов “Прикладная математика и информатика” создавалась при активном участии как ведущих IT-компаний Санкт-Петербурга, так и ведущих ученых и преподавателей в области информационных технологий.

Сотрудничество с ведущими российскими программистскими компаниями;

в список компаний-партнеров входят JetBrains, Yandex, Parallels, Acronis. Совместная работа с компаниями позволяет подготовить студентов в соответствие с современными требованиями ведущих компаний.

Возможность обучения за рубежом.

Студенты программы могут участвовать в академической мобильности – выезжать на семестр в один из партнерских университетов мира. Наши партнеры: университеты Нидерландов (Эразмус, Тилбург, Гронинген, Маастрихт, Неймеген), Германии (Кельн, Берлин, Мюнхен, Киль), Франции (Париж), Италии.

Дополнительные баллы к ЕГЭ от вуза

Золотой значок ГТО — 2

Аттестат с отличием — 3

Диплом СПО с отличием — 3

Портфолио/олимпиады — до 5

Прикладная математика и информатика в НИУ ВШЭ

Экзамены, минимальные баллы, бюджетные места, проходные баллы, стоимость обучения на программе Прикладная математика и информатика, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» в Нижнем Новгороде

Сводная информация

2021

Проходной балл 2020: от 260

Мест: 55

Комбинация ЕГЭ 1

ЕГЭ — мин. баллы 2021

Математика (профиль) — 65

Русский язык — 50

Информатика — 55


Посмотрите варианты

Сводная информация

2021

Проходной балл 2020: от 220

Мест: 25

Стоимость: от 190000 ⃏

Комбинация ЕГЭ 1

ЕГЭ — мин. баллы 2021

Математика (профиль) — 65

Русский язык — 50

Информатика — 55


Посмотрите варианты

Параметры программы

Квалификация:  Бакалавриат;

Форма обучения:   Очная;

Язык обучения:  Русский;

На базе:  11 классов;

Срок обучения:  4 года;

Курс:  Полный курс;

Военная кафедра:  есть;

Общежитие:  есть;

По учредителю:  государственный;

Город:  Нижний Новгород;

Варианты программы

Статистика изменения проходного балла по годам

Проходные баллы на бюджет

2020: 260

Проходные баллы на платное

2020: 220

Особенность программы в этом вузе

Программа успешно сочетает фундаментальную подготовку по математике и компьютерным наукам с прикладными задачами экономики и бизнеса. Студенты участвуют в работе научных лабораторий ТАПРАДЕСС и ЛАТАС, сотрудники которых проводят исследования мирового уровня. Полученные знания выпускники смогут применить в научно-исследовательских центрах, государственных органах управления, образовательных учреждениях и коммерческих организациях.

Дополнительные баллы к ЕГЭ от вуза

Золотой значок ГТО — 2

Аттестат с отличием — 3

Диплом СПО с отличием — 3

Портфолио/олимпиады — до 8

Прикладная математика и информатика – специализация программы в ВШЭ

Уровень образования

ВсеБакалавриатМагистратураСпециалитетАспирантураОрдинатура

Направление обучения

ВсеАвиационная и ракетно-космическая техникаАрхитектураАэронавигация и эксплуатация авиационной и ракетно-космической техникиБиологические наукиВетеринария и зоотехнияВостоковедение и африканистикаИзобразительное и прикладные виды искусствИнформатика и вычислительная техникаИнформационная безопасностьИскусствознаниеИстория и археологияКлиническая медицинаКомпьютерные и информационные наукиКультуроведение и социокультурные проектыМатематика и механикаМашиностроениеМузыкальное искусствоНанотехнологии и наноматериалыНауки о здоровье и профилактическая медицинаНауки о землеОбразование и педагогические наукиПолитические науки и регионоведениеПрикладная геология, горное дело, нефтегазовое дело и геодезияПромышленная экология и биотехнологииПсихологические наукиСельское, лесное и рыбное хозяйствоСервис и туризмСестринское делоСоциология и социальная работаСредства массовой информации и информационно-библиотечное делоСценические искусства и литературное творчествоТеологияТехника и технологии кораблестроения и водного транспортаТехника и технологии наземного транспортаТехника и технологии строительстваТехнологии легкой промышленностиТехнологии материаловТехносферная безопасность и природообустройствоУправление в технических системахФармацияФизика и астрономияФизико-технические науки и технологииФизическая культура и спортФилософия, этика и религиоведениеФотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологииФундаментальная медицинаХимические наукиХимические технологииХимияЭкономика и управлениеЭлектро- и теплоэнергетикаЭлектроника, радиотехника и системы связиЮриспруденцияЯдерная энергетика и технологииЯзыкознание и литературоведение

Предмет

ВсеАвиастроениеАвиационная и космическая медицинаАвиационная и ракетно-космическая техникаАвтоматизация технологических процессов и производствАгроинженерияАгрономияАкушерство и гинекологияАллергология и иммунологияАнестезиология-реаниматологияАнтропология и этнологияАрхитектураАстрономияАтомные станции: проектирование, эксплуатация и инжинирингАэронавигацияБактериологияБаллистика и гидроаэродинамикаБиблиотечно-информационная деятельностьБизнес-информатикаБиоинженерия и биоинформатикаБиологические наукиБиологияБиотехнические системы и технологииБиотехнологияВетеринарияВетеринария и зоотехнияВирусологияВодные биоресурсы и аквакультураВодолазная медицинаВостоковедение и африканистикаВысокотехнологические плазменные и энергетические установкиВысокотехнологичные производства пищевых продуктов функционального и специализированного назначенияГастроэнтерологияГематологияГенетикаГеографияГеодезия и дистанционное зондированиеГеологияГеология, разведка и разработка полезных ископаемыхГериатрияГигиена питанияГидрометеорологияГорное делоГостиничное делоГосударственное и муниципальное управлениеГосударственный аудитГрадостроительствоГрафикаДвигатели летательных аппаратовДерматовенерологияДетская урология-андрологияДетская хирургияДетская эндокринологияДиетологияДизайнДизайн архитектурной средыДокументоведение и архивоведениеЖурналистикаЗарубежное регионоведениеЗемлеустройство и кадастрыЗоотехнияИздательское делоИзящные искусстваИнноватикаИнтеллектуальные системы в гуманитарной средеИнтеллектуальные системы в гуманитарной сфереИнфекционные болезниИнфокоммуникационные технологии и системы связиИнформатика и вычислительная техникаИнформационная безопасностьИнформационная безопасность автоматизированных системИнформационная безопасность телекоммуникационных системИнформационно-аналитические системы безопасностиИнформационные системы и технологииИскусства и гуманитарные наукиИскусство концертного исполнительстваИскусствоведениеИсторические науки и археологияИсторияИстория искусствКардиологияКартография и геоинформатикаКлиническая лабораторная диагностикаКлиническая медицинаКлиническая психологияКлиническая фармакологияКолопроктологияКомпьютерная безопасностьКомпьютерные и информационные наукиКонструирование и технология электронных средствКонструкторско-технологическое обеспечение машиностроительных производствКонфликтологияКораблестроение, океанотехника и системотехника объектов морской инфраструктурыКосметологияКультурологияЛазерная техника и лазерные технологииЛандшафтная архитектураЛесное делоЛесное хозяйствоЛечебная физкультура и спортивная медицинаЛечебное делоЛингвистикаЛитературное творчествоМануальная терапияМатематикаМатематика и компьютерные наукиМатематика и механикаМатематическое обеспечение и администрирование информационных системМатериаловедение и технологии материаловМашиностроениеМедиакоммуникацииМедико-профилактическое делоМедико-социальная экспертизаМедицинская биофизикаМедицинская биохимияМедицинская кибернетикаМеждународные отношенияМенеджментМеталлургияМеханика и математическое моделированиеМехатроника и робототехникаМузеология и охрана объектов культурного и природного наследияМузыкально-театральное искусствоНаземные транспортно-технологические комплексыНаноинженерияНаноматериалыНанотехнологии и микросистемная техникаНанотехнологии и наноматериалыНауки о ЗемлеНаукоемкие технологии и экономика инновацийНеврологияНейрохирургияНеонатологияНефрологияНефтегазовое делоНефтегазовые техника и технологииОбразование и педагогические наукиОбщая врачебная практика (семейная медицина)Общественное здравоохранениеОнкологияОптотехникаОрганизация здравоохранения и общественное здоровьеОрганизация работы с молодежьюОртодонтияОториноларингологияОфтальмологияПатологическая анатомияПедагогика и психология девиантного поведенияПедагогическое образованиеПедагогическое образование (с двумя профилями подготовки)ПедиатрияПеревод и переводоведениеПластическая хирургияПожарная безопасностьПолитические науки и регионоведениеПолитологияПочвоведениеПравовое обеспечение национальной безопасностиПриборостроениеПрикладная геодезияПрикладная геологияПрикладная информатикаПрикладная математикаПрикладная математика и информатикаПрикладная механикаПрикладная этикаПрикладные математика и физикаПриродообустройство и водопользованиеПрограммная инженерияПродукты питания животного происхожденияПродукты питания из растительного сырьяПроектирование авиационных и ракетных двигателейПроектирование технологических машин и комплексовПроектирование, производство и эксплуатация ракет и ракетно-космических комплексовПромышленная экология и биотехнологииПрофессиональное обучение (по отраслям)ПрофпатологияПсихиатрияПсихиатрия-наркологияПсихологические наукиПсихологияПсихология служебной деятельностиПсихолого-педагогическое образованиеПсихотерапияПубличная политика и социальные наукиПульмонологияРадиационная гигиенаРадиологияРадиотерапияРадиотехникаРадиофизикаРадиоэлектронные системы и комплексыРакетные комплексы и космонавтикаРевматологияРегионоведение РоссииРеклама и связи с общественностьюРеконструкция и реставрация архитектурного наследияРекреация и спортивно-оздоровительный туризмРелигиоведениеРентгенологияРентгенэндоваскулярные диагностика и лечениеРефлексотерапияСамолето- и вертолетостроениеСервисСердечно-сосудистая хирургияСестринское делоСистемный анализ и управлениеСистемы управления движением и навигацияСкорая медицинская помощьСоциальная работаСоциально-культурная деятельностьСоциологические наукиСоциологияСпециальное (дефектологическое) образованиеСпортСредства массовой информации и информационно-библиотечное делоСтандартизация и метрологияСтоматологияСтоматология детскаяСтоматология общей практикиСтоматология ортопедическаяСтоматология терапевтическаяСтоматология хирургическаяСтроительствоСтроительство уникальных зданий и сооруженийСудебная и прокурорская деятельностьСудебная экспертизаСудебно-медицинская экспертизаТаможенное делоТелевидениеТеологияТеплоэнергетика и теплотехникаТерапияТехника и технологии кораблестроения и водного транспортаТехника и технологии наземного транспортаТехника и технологии строительстваТехническая физикаТехническая эксплуатация авиационных электросистем и пилотажно-навигационных комплексовТехническая эксплуатация летательных аппаратов и двигателейТехнологии материаловТехнологии разделения изотопов и ядерное топливоТехнологические машины и оборудованиеТехнология геологической разведкиТехнология лесозаготовительных и деревоперерабатывающих производствТехнология полиграфического и упаковочного производстваТехнология продукции и организация общественного питанияТехнология транспортных процессовТехнология художественной обработки материаловТехносферная безопасностьТовароведениеТоракальная хирургияТорговое делоТравматология и ортопедияТранспортные средства специального назначенияТрансфузиологияТуризмУльтразвуковая диагностикаУправление в технических системахУправление интеллектуальной собственностьюУправление качествомУправление персоналомУрологияФармацияФизикаФизика и астрономияФизико-технические науки и технологииФизиотерапияФизическая культураФизическая культура для лиц с отклонениями в состоянии здоровья (адаптивная физическая культура)Физическая культура и спортФизические процессы горного или нефтегазового производстваФилологияФилософияФилософия, этика и религиоведениеФинансы и кредитФотоника и оптоинформатикаФотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологииФтизиатрияФундаментальная и прикладная лингвистикаФундаментальная и прикладная химияФундаментальная информатика и информационные технологииФундаментальная медицинаФундаментальные математика и механикаФункциональная диагностикаХимическая технологияХимическая технология материалов современной энергетикиХимические наукиХимияХимия, физика и механика материаловХирургияХолодильная, криогенная техника и системы жизнеобеспеченияХудожественное руководство оперно-симфоническим оркестром и академическим хоромЧелюстно-лицевая хирургияЭкология и природопользованиеЭкономикаЭкономическая безопасностьЭксплуатация транспортно-технологических машин и комплексовЭлектро- и теплотехникаЭлектроника и наноэлектроникаЭлектроника, радиотехника и системы связиЭлектронные и оптико-электронные приборы и системы специального назначенияЭлектроэнергетика и электротехникаЭндокринологияЭндоскопияЭнергетическое машиностроениеЭнерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологииЭпидемиологияЮриспруденцияЯдерная энергетика и теплофизикаЯдерная, тепловая и возобновляемая энергетика и сопутствующие технологииЯдерные реакторы и материалыЯдерные физика и технологииЯзыкознание и литературоведение

Программа прикладная математика и информатика. ВШЭ/ИТМО? — Хабр Q&A

Учусь в ИТМО. 1-й курс. Специальность — «Прикладная математика и информатика». Кафедра КТ — ФиТиП. Да, в этом году проходной балл был 294, но это с учетом того, что мест было 120. Не было бы этих 20 мест (которых обычно, кстати, и не бывало до 2016 года), проходной был бы 300+ или поступили бы вообще лишь одни олимпиадники. В этом году не знаю, какая ситуация будет, советую узнать потом в приемной комиссии или на сайте.
В ИТМО специальность «Прикладная математика и информатика» преподается в двух местах: на факультете ЕНФ, который сейчас расформировывают (он вливается в какой-то другой факультет, на сколько я понял), и на вышеупомянутой кафедре КТ. Пары по Алгему, Матану и Физике ЕНФ и КТ посещают вместе. Во всем остальном — разница ОЧЕНЬ существенная. В то время как ЕНФ больше углубляется в чистую математику, КТ действительно занимается вещами очень близкими к программированию и к математике одновременно, однако ни в коем случае не нужно думать, что в плане математики на КТ легче. Во всех планах на КТ сложнее. У ЕНФ учеба легче, сессии сдавать проще. В доказательство приведу факт: на ЕНФ обычно переводят студентов с долгами, не осиливших учебу на КТ.
Развлечения. В ИТМО вцелом движухи очень много. Очень много спортивных клубов и секций под брэндом ИТМО. Все, что душе угодно, можешь найти. Даже всякие экзотические вещи. В общем, широкий простор. Видно, что всем этим действительно очень хорошо занимаются. Я сделал вывод об этом еще до поступления — на сайте ИТМО об этом много чего есть. В пабликах ВК тоже пишут. ОДНАКО совмещение всех этих вещей и возможностей с учебой на КТ — случай очень редкий, из ряда вон выходящий. Если поступишь, сама поймешь, будешь ты успевать или нет, но я не советую тебе акцентировать на этом внимание сейчас и надеяться на то, что будет свободное время. На КТ до конца доживают лишь люди чрезвычайно одаренные/безмерно увлеченные предметными областями/безумно трудолюбивые и целеустремленные (а цель должна быть, желательно, одна — закончить КТ). Чтобы не быть голословным, приведу цифры. По имеющимся у нас, у первокурсников, сведениям, на втором курсе из первоначально набранных 110 человек осталось 45. Остальные перевелись/отчислились. Тут очень сложно выживать, поэтому сомневаться в том, что это не твое, прокрастинировать никак нельзя — времени нет. Нужно идти сюда с целью.
Программа. Программа с точки зрения содержания — уау. На практике же освоить, понять и закрепить в своей голове хотя бы большую часть тех знаний, которые, мы тут в идеале должны знать — это героический подвиг и каждодневный труд, не знающий слова «развлечения» и «безделье».
Преподаватели. Преподаватели, конечно, мирового уровня, профессионалы своего дела. Особенно это касается программирования и алгоритмов. Однако это совсем не означает то, что тебе будут объяснять сложные вещи простым языком. Я бы прежде всего относился к ним как к кандидатам и докторам физико-математических наук, а не как к педагогам, ибо они будут говорить с тобой сложным или непонятным языком о сложных вещах. Мне на большинстве лекций большая часть изложенного материала не понятна — я довольно быстро теряю нить рассуждений лектора и удивляюсь тому, как за полтора часа пары можно уложить в голове студента такую информацию. Для меня учеба здесь — одно сплошное самообразование. Ничему не научат, если сама не захочешь. К парам лучше готовиться, но на это не хватает времени вообще. У других, возможно, с восприятием и мыслительными способностями лучше. Говорю за себя. Приведу некоторые факты. На физику к концу семестра ходит лишь 1/3 часть потока. У людей здесь нет времени даже на некоторые пары. Не успевают/не высыпаются. На Алгебру с геометрией тоже чуть больше половины перестает ходить, но это связано в основном с тем, что информация туго воспринимается. Проще дома сидеть и читать учебник. По матанализу такая же ситуация. Мало чего потеряешь, если будешь сидеть дома и читать учебник, пользуясь лекциями одногруппников. Самообразование. И только.
Профессия. Если ты дойдешь до конца — ты будешь востребованной там, где захочешь. Кафедра котируется. Приходят рекрутеры из Яндексов, Мэйлов, Одноклассников итд, набирают стажеров. Кстати, приходят они не зря. Каждый работодатель ценит в человеке трудолюбие. Здесь каждый первый с 3-его/4-его курса удовлетворяет этому критерию на 150%.
Общежития.Я там не живу. Знаю, что много тараканов (на Вязьме точно), есть определенные проблемы с этим. Зато близко. В 15-20 минутах ходьбы, вроде, если на Вязьме будешь. Если в МСГ поселят — то на метро придется кататься, а это уже порядочно. Большинство КТшников селят на Вязьму.
Главное.
И, наконец, мой главный тезис. Для успешной и плодотворной учебы у тебя должны присутствовать определенные личностные качества, которые, я надеюсь, ты можешь назвать по именам, прочитав мое ревью. Я бы тебе мог еще много всего написать, но это уже детали. Здесь нужно выживать и верить в то, что тебе это действительно надо.

Факультет компьютерных наук ВШЭ — Академия Яндекса

Анализ данных, Разработка

Факультет компьютерных наук был создан в 2014 году. Яндекс разработал концепцию факультета и вместе с ВШЭ формирует образовательную программу. Сейчас на ФКН действует восемь научных лабораторий, около десяти крупных компаний из России и других стран входят в число индустриальных партнеров. На факультете действует стипендиальная программа имени сооснователя Яндекса Ильи Сегаловича. Также для первокурсников, отличившихся на Всероссийских олимпиадах школьников по математике, информатике и физике, ждет стипендия от Яндекса. 

Бакалавриат

«Прикладная математика и информатика»

Программа нацелена на подготовку исследователей, инженеров-исследователей и инженеров-разработчиков в области теоретической и прикладной информатики.

«Прикладная математика и информатика» была разработана в 2014 году с учётом опыта ведущих факультетов компьютерных наук университетов EPFL в Швейцарии и Стэнфорда в США, а также Школы анализа данных Яндекса. Кроме профессионального цикла (major) студент может пройти обучение по дополнительному профилю (minor). На старших курсах студенты выбирают в качестве специализации «Машинное обучение и приложения», «Распределённые системы», «Анализ и принятие решений» и «Анализ данных и интеллектуальные системы».

«Программная инженерия»

Программа готовит ведущих разработчиков и архитекторов программного обеспечения, менеджеров проектов, менеджеров по качеству программного обеспечения и менеджеров процессов его разработки. Договоры более чем со 100 компаниями открывают перед студентами возможности получения практического опыта в работе над реальными IT-проектами.  

Программа полностью соответствует международным рекомендациям по преподаванию программной инженерии в высших учебных заведениях в областях Computing, Computer Science и Software Engineering и международному профессиональному стандарту SWEBOK. В 2011 году программа получила престижную награду IBM Faculty Award.

«Прикладной анализ данных»

Совместная программа Высшей школы экономики и Лондонского университета. Всё обучение проходит на английском языке, а выпускники получают два диплома: диплом бакалавра по направлению «Прикладная математика и информатика» НИУ ВШЭ и диплом Bachelor of Science (BSc) in Data Science and Business Analytics, University of London. Программа готовит аналитиков и специалистов в области Data Science, понимающих задачи экономики и финансовой сферы. Выпускник сможет стать ведущим специалистом в современных финансовых организациях, в консалтинге, в IT-компаниях и в стартапах. 

Разработчиком и куратором британской части программы является London School of Economics and Political Science (LSE), один из ведущих университетов мира. ФКН дополняет программу традиционно сильными математикой, программированием и машинным обучением. В процессе обучения студенты получают возможность принять участие в летних школах LSE, познакомиться с жизнью британских студентов. 

Магистратура

«Анализ данных в биологии и медицине» 

Программа направлена на подготовку специалистов в области вычислительной биологии, способных применять математический аппарат для решения биологических и медицинских задач. 

«Науки о данных» 

Программа посвящена подготовке специалистов в области современных методов анализа данных, математических методов моделирования и прогнозирования. В рамках этой программы действует совместная специализация Школы анализа данных и ФКН «Анализ интернет-данных» где студенты изучают современные методы работы с большими данными, машинное обучение, анализ изображений и текстов. В ходе обучения они посещают часть занятий и участвуют в научных семинарах ШАДа. 

«Системная и программная инженерия» 

Программа готовит специалистов в области разработки программного обеспечения и информационно-коммуникационных технологий, в том числе облачных и мобильных приложений.

«Системное программирование» 

Программа направлена на подготовку разработчиков и исследователей, способных развивать новейшие технологии создания системного программного обеспечения. 

«Статистическая теория обучения» 

Программа выпускает специалистов на стыке математики и компьютерных наук, математической статистики, машинного обучения, оптимизации, теории информации и теории сложности. 

 «Финансовые технологии и анализ данных» 

Созданная ФКН и Сбербанком программа готовит профессионалов в области анализа данных и предиктивной аналитики, готовых создавать стоимость для бизнеса с помощью математических моделей. 

Пятерка лучших программ НИУ ВШЭ 2020 — последние новости в сфере российского образования

Высшая школа экономики — престижный российский вуз. Изначально она специализировалась на экономике, но впоследствии Вышка резко расширила перечень направлений подготовки. Взгляните на пятерку самых популярных программ разного уровня.

  • Бакалавриат «Экономика »

  • Одна из самых востребованных программ НИУ ВШЭ «Экономика» в этом году принимает 1300 студентов, в том числе более 200 иностранных граждан.Его преподают 50 профессоров. Язык обучения — русский; некоторые курсы читаются на английском языке. Срок обучения: четыре года. За это время студенты получают качественную подготовку по математике, экономике и финансам, а также приобретают опыт исследований, планирования и совместной работы. Более 25% студентов проходят стажировку в вузах-партнерах ВШЭ в Европе. Многие выпускники Вышки для продолжения учебы поступают в престижные международные университеты, такие как Стэнфордский университет, Нью-Йоркский университет, Брауновский университет, Лондонская школа бизнеса и т. Д.

    Направление обучения:

    Экономика и менеджмент.

    Вступительные экзамены:

    Математика, русский язык.

    Стоимость обучения:

    580 000 руб. В год.

    Степень:

    Бакалавр экономики.

  • Бакалавриат «Программная инженерия »
  • Эта программа объединяет теорию и практику и направлена ​​на обучение разработчиков программного обеспечения и архитекторов для удовлетворения постоянно растущих потребностей мировой интернет-индустрии. Студенты сосредоточены на математическом анализе, дискретной математике, теории вероятностей и т. Д., Одновременно изучая дисциплины программирования и выполняя проекты под руководством ведущих специалистов факультета.Основной язык обучения — русский; некоторые курсы читаются на английском языке. Срок обучения: четыре года. Выпускники работают разработчиками и архитекторами программного обеспечения в ведущих российских и международных компаниях, таких как Яндекс, Лаборатория Касперского, Google, Microsoft, Bing и др., А также в ИТ-отделах банков и государственных органов.

    Направление обучения:

    Информатика и компьютерные технологии.

    Вступительные экзамены:

    Математика, русский язык, английский язык.

    Стоимость обучения:

    550 000 руб. В год.

    Степень:

    Степень бакалавра программной инженерии.

  • Магистерская программа «Наука о данных »
  • Эта программа на английском языке уникальна тем, что она ориентирована на существующие технологии интеллектуального анализа данных и машинного обучения, предлагая управляемое изучение анализа и проектирования математических моделей, алгоритмов и программ анализа данных.Лекции читают преподаватели Школы анализа данных и искусственного интеллекта, Школы больших данных и информационного поиска, Совместной кафедры с Яндексом и Департамента технологий моделирования сложных систем. Срок обучения: два года. Выпускники обладают такими навыками, как поиск, сбор, хранение, подготовка, анализ и интерпретация данных.

    Направление обучения:

    Математика и механика.

    Вступительные экзамены:

    Кандидаты должны подготовить портфолио и иметь базовые знания математики и информатики.

    Стоимость обучения:

    390 000 руб. В год.

    Степень:

    Степень магистра прикладной математики и информатики.

  • Магистратура «Российские исследования »
  • В 2019 году Вышка запустила магистерскую программу на английском языке. Ее цель — дать всесторонние теоретические и практические знания о современной России. Он предназначен для тех, кто планирует работать с российскими компаниями и стремится понять Россию. Программа сочетает в себе основные политические дисциплины и набор курсов, посвященных российской политике, экономике, бизнесу и культуре.Срок обучения: два года.

    Направление обучения:

    Политология и регионоведение.

    Вступительные экзамены:

    Иностранным студентам необходимо подготовить портфолио.

    Стоимость обучения:

    390 000 руб. В год.

    Степень:

    Степень магистра политологии.

  • Подготовительная программа по английскому языку по экономике
  • Программа готовит студентов к изучению экономики на английском языке. Он дает базовые знания в области экономики и финансов и развивает аналитические навыки. Учебная программа курса сочетает в себе обучение английскому языку и предметные модули. Все студенты, окончившие эту подготовительную программу, имеют право на скидку на программу обучения на уровне НИУ ВШЭ. Продолжительность обучения: февраль — август.Вы можете подать заявку на 2021 год.

    Английский язык, математика.

    Сертификат об окончании.

    150 000 рублей (доплата: виза, проживание в общежитии, медицинская страховка и учебные материалы).

    Посмотреть список документов, необходимых для поступающих на бакалавриат НИУ ВШЭ здесь. Консультационный центр НИУ ВШЭ помогает иностранным абитуриентам подготовить документы, которые необходимо разместить на сайте вуза до 14 августа 2020 года.Вступительные экзамены и собеседование проходят онлайн; расписание экзаменов доступно на сайте НИУ ВШЭ. Гранты, покрывающие от 25 до 100 процентов платы за обучение, доступны для потенциальных иностранных студентов.

    Создайте личный кабинет на нашем сайте, чтобы написать представителям НИУ ВШЭ или отправить заявку. Вы получите ответ в течение десяти рабочих дней.

    Обеспечение революции данных с помощью новых алгоритмов и математики

    Ученые из НИУ ВШЭ объединяют математику и информатику для создания новых алгоритмов, которые помогают снизить неопределенность в цифровом мире

    Мы живем в век информации, когда данные собираются с беспрецедентной скоростью.Однако такие огромные объемы информации полезны только в том случае, если их можно эффективно интерпретировать, создавая новые знания для решения мировых проблем.

    Мало кто понимает эту проблему лучше, чем Алексей Наумов (на фото внизу), руководитель Международной лаборатории стохастических алгоритмов и многомерного вывода НИУ ВШЭ в России. «В современном мире мы можем видеть информацию повсюду, накопленную всеми возможными способами: изображения, датчики, речевые данные, большие интернет-сети.

    «В большинстве случаев данные имеют стохастический характер. Это может быть вызвано допущениями модели, ошибками измерения и т. Д. Наша лаборатория нацелена на разработку математических методов и алгоритмов для анализа подобных сложных структурированных данных », — говорит он.

    Профессор Наумов признает, что процесс использования таких данных для обеспечения научного понимания часто бывает трудным. «Статистическая наука обеспечивает принципиальную основу для этого процесса», — говорит он. «Однако по мере того, как размер и сложность современных наборов данных продолжает расти, а понимание, к которому стремятся данные, также расширяется, возникают новые проблемы для реализации формальных статистических подходов.Многие классические статистические методы не работают с такими сложными данными. Итак, для этого нам нужно разработать новые алгоритмы и новую математику ».

    Большая часть работы лаборатории — это то, что профессор Наумов называет «математикой машинного обучения», с потенциальными приложениями во всем, от финансовых рынков до разработки беспилотных автомобилей. «Ключевое предположение, лежащее в основе современных подходов к анализу данных, заключается в том, что даже очень сложные данные имеют определенную структуру», — объясняет он.«Знание этих структур помогает [нам] создавать эффективные алгоритмы и понимать их статистические свойства. Для извлечения структурной информации из данных и ее эффективного использования мы применяем современные методы чистой и прикладной математики, такие как статистика, теория вероятностей и теория оптимизации ».

    Недавнее исследование лаборатории включает проект по оптимальному переносу вычислений — области, которая приобретает все большее значение в машинном обучении. «Неформально речь идет об очень быстром вычислении транспортных расстояний между распределениями вероятностей», — говорит профессор Наумов.«Поиск изображений — хороший пример. Если вы введете в Google «красная машина на желтом поле», вы получите Ferrari на пшеничном поле и аналогичные картинки.

    «Как найти похожие картинки? Один из способов — сопоставить изображения с цветовыми гистограммами, т. Е. Вероятностным распределением цветов в изображении, вычислить расстояние между гистограммами и отобразить близкие.

    «Вы можете думать о распределении вероятностей как о груде земли. И вы хотите переложить одну стопку в другую. Общие усилия или затраты покажут вам расстояние.С вычислительной точки зрения такие задачи сложны. Чтобы сделать это быстро, вам нужно разработать быстрые алгоритмы ».

    Результаты лаборатории — эффективный вычислительный алгоритм для расчета таких расстояний с теоретическими гарантиями — были представлены на Международной конференции по машинному обучению 2018 года.

    Его другие проекты включают уменьшение неопределенности в алгоритмах машинного обучения, эффективное уменьшение размерности огромных наборов данных и реконструкцию геометрии данных.

    Эти результаты публикуются в ведущих журналах по вероятности, статистике, машинному обучению и финансам.

    Узнайте больше о НИУ ВШЭ

    Яндекс НВ: и Факультет открытых компьютерных наук ВШЭ

    Интернет, 2 апреля 2014 года. Высшая школа экономики и Яндекс открывают факультет компьютерных наук. Он будет готовить специалистов по двум направлениям — теоретическая и прикладная информатика и программная инженерия. Деканом факультета станет доктор физико-математических наук Иван Аржанцев, возглавлявший академические программы Яндекса.

    «Информатика развивается так быстро, что традиционное образование не успевает за ней, — сказал генеральный директор Яндекса Аркадий Волож. «В то же время существует огромный спрос на специалистов по информатике. Вместе с ВШЭ мы хотим создать факультет, на котором люди смогут получить полноценное образование в этой области. Мы уверены, что они будут востребованы и в академических кругах. как в ИТ-компаниях ».

    «Идея факультета компьютерных наук органично вписывается в развитие нашего университета, но именно предложение Яндекса дало толчок к созданию факультета, — сказал ректор НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов.«Сегодня ВШЭ занимает четвертое место среди российских исследовательских и высших учебных заведений по количеству публикаций по информационным технологиям. Мы надеемся, что вместе с Яндексом мы сможем привлечь ведущих специалистов ведущих российских и зарубежных ИТ-компаний для обучения и проведения исследований. . »

    В состав факультета входят существующие кафедры программной инженерии и прикладной математики и информатики НИУ ВШЭ, к которым добавится новая кафедра — большие данные и информационный поиск, которая будет создана на базе действующей школы Яндекса. в НИУ ВШЭ с 2008 года.Учебные программы факультета будут создаваться совместно преподавателями НИУ ВШЭ и специалистами Яндекса и будут включать курсы по машинному обучению, компьютерному зрению, Big Data и другим направлениям информатики. Лекции и семинары будут вести ученые НИУ ВШЭ, сотрудники Яндекса и преподаватели Школы анализа данных.

    Факультет будет предлагать курсы бакалавриата, магистратуры и докторантуры, начиная с сентября. В 2014 году помимо платных мест будет 180 мест, субсидируемых государством.Претенденты будут отбираться на основе результатов ЕГЭ по математике, информатике и русскому языку, а также результатов олимпиад по математике, информатике и лингвистике.

    Академические программы Яндекса включают образовательные курсы, а также стажировки для разработчиков, менеджеров и других ИТ-специалистов, начинающих свою карьеру. В 2007 году Яндекс открыл Школу анализа данных, которая дает дополнительное образование в области анализа данных и информатики.Яндекс также реализует магистерские программы в Московском физико-техническом институте и Санкт-Петербургском государственном университете. Малая школа анализа данных открылась в прошлом году для школьников, интересующихся математикой и информатикой.

    ОБЛАСТЬ ПРОГРАММЫ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ И ЭКОНОМИКИ — Universiti Teknologi Brunei

    Бакалавр наук (с отличием) в области прикладной математики и экономики

    Введение

    Программа прикладной математики и экономики (AME) представляет собой смесь математики и экономики. количественные инструменты, необходимые для современного экономического анализа и математических приложений.Сочетание того и другого обеспечивает множество важных приложений, таких как оптимизация, операционные исследования, прогнозирование и прогнозирование экономического и финансового состояния. Исследование предполагает развитие навыков решения проблем и их применение в финансовом и экономическом секторах для развития. Навыки и знания, полученные в результате исследования, могут быть использованы для решения широкого круга вопросов, связанных с экономическим развитием и финансовым кризисом. Например, статистическое моделирование экономических отношений и эффективное использование методов проверки гипотез на основе данных в реальном времени могут быть решением этих проблем.

    Первый год программы направлен на развитие у студентов знаний основных математических и экономических инструментов. Примеры включают математику для экономистов, статистику и принципы экономики. В последние годы программы эти навыки повышаются на продвинутом уровне за счет применения современных методов решения проблем. Студенты получат диплом с опытом работы с рядом программных пакетов, включая EVIEWS и MATLAB. Таким образом, эта программа будет направлена ​​на то, чтобы подготовить студентов к внесению значительного вклада в трудовые ресурсы.

    После успешного завершения этой программы выпускники могут:

    • Использовать знания, полученные в своей профессии, на различных уровнях управления или в специализированных областях.
    • Эффективно объяснять знания и навыки, полученные в области математики и экономики, с использованием компьютерных технологий.
    • Применяйте полученные знания и навыки в области математики и экономики для содействия экономическому росту.
    • Эффективно сообщать о приложениях математики и экономики для повышения уровня знаний общества.
    • Используйте математические методы в данных, связанных с экономикой, для принятия решений с соблюдением строгих этических стандартов.
    • Используйте математические инструменты и применяйте экономическую теорию для понимания, анализа и решения соответствующих проблем общества.
    • Разработайте эффективный и экономичный план работы для своевременного достижения целей.

    Предлагаемый курс

    Бакалавр наук (с отличием) в области прикладной математики и экономики

    Продолжительность программы: 3 года

    Цели программы

    Цели программы:

    • прочный фундамент на фундаментальных концепциях математики и экономики.
    • Обеспечить глубокие знания в текущих областях прикладной математики и экономики для положительного реагирования на будущие изменения в технологиях.
    • Для передачи аналитических и вычислительных навыков через несколько видов учебной среды для развития самосознания и способностей к анализу.
    • Для повышения осведомленности об ожидаемых этических стандартах и ​​социальной ответственности за развитие личных качеств, которые необходимы на мировой арене.

    Карьера и дальнейшее обучение

    Выпускники этой программы могут найти работу в широком спектре коммерческих секторов.Их можно использовать в качестве системных аналитиков, экономических аналитиков или компьютерных программистов. Выпускники могут работать в государственном или частном секторе, например, в казначействе, банках, страховых компаниях или любых других отделах, где требуются математические и экономические навыки. Эта степень также обеспечивает платформу для предпринимательства и / или дальнейшего обучения в аспирантуре. Навыки и знания в области прикладной математики имеют высокую социальную ценность и могут также использоваться в других приложениях, например информатика, актуарная наука, городское планирование, климатология и так далее.

    Минимальные требования для поступления

    Кандидаты для поступления на программы первой степени должны соответствовать следующим минимальным требованиям для поступления:

    • По крайней мере, шестой зачетный балл по малайскому языку на обычном уровне GCE (применимо только для брунейцев, подающих заявку на Государственная стипендия).
    • По крайней мере, шестой зачет по математике на обычном уровне GCE или его эквивалент.
    • По крайней мере, шесть баллов по английскому языку на обычном уровне GCE или 6 баллов по IELTS.0 или минимум 550 баллов TOEFL или его эквивалент.
    • Требования к поступающим на программу

    Требования к поступающим в программу

    Минимальные требования к поступающим для этой программы:

    • Минимум 180 баллов уровня «А» для трех проходов уровня «А» по ​​предметам, включая математику и два соответствующих предметы (обычно включают дополнительную математику, экономику, бухгалтерский учет, бизнес, информатику, физику, химию, навыки мышления, социологию, информационные технологии)

      ИЛИ

    • Минимум 160 баллов уровня «А» для уровня 2 «А» успешно сдал экзамен по предметам, включая математику и один соответствующий предмет (обычно включают дополнительную математику, экономику, бухгалтерский учет, бизнес, информатику, физику, химию, навыки мышления, социологию, информационные технологии)

      OR

    • Диплом международного бакалавриата с результатом 24 баллы по соответствующим предметам на стандартном уровне, включая математику и один соответствующий предмет (обычно включает Экономика, бизнес и менеджмент, информатика, физика и химия)

      OR

    • Соответствующий диплом BDQF Level 5 или его эквивалент с минимальным CGPA 1.6 из 3 и оценка заслуг или выше по крайней мере по 60% модулей, включая математику.

      OR

    • Соответствующий опыт работы и / или квалификация, эквивалентные одному из вышеперечисленных, должны приниматься школой в индивидуальном порядке.

    Спецификация программы

    Прикладная математика и информатика — Санкт-Петербургский университет

    Уровень образования : Бакалавриат

    Тип обучения : Очное

    Продолжительность: 4 года

    Язык обучения: Английский, Русский

    Основные учебные курсы

    • Алгебра и теория чисел
    • Геометрия и топология
    • Дифференциальные уравнения
    • Компьютерные науки
    • Численные методы
    • Теория управления
    • Анализ данных на компьютере
    • Управление ИТ-проектами
    • Операционные системы и оболочки
    • Системное программирование
    • Функциональный анализ
    • Экстремальные проблемы
    • Теория вероятностей
    • Математическое моделирование и обработка данных
    • Классическая структура операционных систем и компьютерная архитектура
    • Объектно-ориентированное программирование
    • Методы дискретного программирования
    • Алгоритмы распараллеливания
    • Основы технологии распараллеливания вычислений
    • Численные методы нелинейного программирования
    • Аппроксимация функционалов и операторов
    • Устойчивость разностных методов
    • Технологии Java
    • Векторная оптимизация
    • Финансовое моделирование
    • Распределения для моделирования
    • Аппроксимации минимальными сплайнами
    • Кодирование с исправлением ошибок
    • Динамические системы
    • Статистическое моделирование
    • Модельно-ориентированный анализ данных
    • Прикладная кибернетика (на английском языке)
    • Бизнес-программирование на J2EE
    • Microsoft.Платформа .NET и C #
    • Контроль колебаний
    • Прикладная теория динамических систем  Локализация аттрактора
    • Современные методы хаотической динамики
    • Сравнительные характеристики языков программирования
    • Радиофизика
    • Веб-программирование
    • Качественная теория кибернетических систем
    • Научно-исследовательский проект
    • Нейронные сети и машинное обучение
    • Адаптивные системы и роботы
    • Управление движением робота

    Международные отношения

    • Европейский институт встроенного управления (EECI) (Франция)
    • Норвежский университет науки и технологий (Тронхейм, Норвегия)
    • Технологический университет Эйндховена (Нидерланды)
    • Институт теоретической физики Берлинского технического университета (Германия)
    • Университет Ювяскюля (Финляндия)

    Наши преимущества

    • Программа предназначена для подготовки специалистов, готовых к: постановке и решению теоретических и практических задач в области прикладной математики и информатики; применение передовых математических методов и программного обеспечения; с использованием программных пакетов; а также анализ и комбинирование классических и передовых математических методов;
    • Основные направления исследований: методы высокопроизводительных вычислений; нелинейная динамика, информатика и управление; управление и обработка информации в кибернетических и роботизированных системах; исследование операций и принятие решений в области оптимизации, управления и экономики; и вычислительная стохастика и статистические модели;
    • Программа является междисциплинарной и продолжает лучшие традиции Санкт-Петербургской математической школы.Углубленный анализ различных проблем в области техники, физики, экономики, экологии и медицины проводится наряду с разработкой сильного математического подхода к решению прикладных задач;
    • Студенты могут пройти производственную практику в IT-клинике;
    • Программа реализуется при содействии Совета образовательной программы.

    Карьера

    Программа готовит специалистов, которые проводят практическую работу по применению методов прикладной математики и компьютерных технологий при создании, анализе и использовании математических моделей процессов и объектов для решения задач науки, техники, экономики и управления.

    Профессии

    • Разработчик программного обеспечения
    • Научный сотрудник
    • Аналитик
    • Статист
    • Программист-аналитик
    • Учитель (педагогическая деятельность в начальном общем, основном общем, среднем общем образовании)
    • Преподаватель дополнительного образования детей и взрослых

    Заинтересованы в этой программе — настройте личную учетную запись, чтобы продолжить работу.

    Информатика Европа — Факультет математики и информатики

    Введение

    Факультет математики и информатики (FMI) был основан 24 ноября 1889 года как физико-математический факультет первого и самого престижного университета Болгарии — Софийского университета Св. Климента Охридского. На протяжении своей долгой истории FMI был духовным центром высшего образования и исследований. Миссия факультета математики и информатики Софийского университета: сохранять, обогащать и передавать знания в области чистой и прикладной математики, информатики и информатики в качестве Обучение бакалавров, магистров и докторантов по этим направлениям; Научное развитие этих областей; Обучение высокообразованных и ответственных молодых людей — ядро ​​будущего болгарского научного двигателя в области математики и информатики; быть национальным лидером и европейским центром университетского образования в области математики, информатики и компьютерных наук; быть научным центром европейского значения и международного признания.Видение FMI в этом направлении состоит из: утверждение своей роли национального лидера в образовательном и научном плане; стремление образовательных программ в FMI соответствовать европейским стандартам качества и быть ближе к ведущим мировым разработкам; обеспечение условий для получения научных результатов и создания практических приложений, признанных международным научным сообществом; работа по продвижению передового опыта в развитии, управлении и применении науки в интересах общества, образования, бизнеса и человека; Выполняя свою миссию и реализуя свое видение, FMI ставит следующие ключевые цели: качественное образование и исследовательская деятельность; лидирующая позиция по качеству предлагаемого образования за счет своевременного и адекватного реагирования на образовательные потребности; достойное присутствие в научно-исследовательской сфере в соответствии с международными стандартами исследований.Для достижения своих основных целей FMI обеспечивает повышение квалификации студентов в профессиональных областях математики, информатики и информатики и педагогики в области математики, информатики и информационных технологий путем проведения регулярного и заочного обучения по текущим предметам с профессионально разработанными динамическими учебными программами. и программы, адаптированные к потребностям студентов и рынка труда. FMI проводит обучение высокого уровня, готовя квалифицированный персонал для бизнеса и образования — знающий и способный, предприимчивый и творческий.Преподаватели работают активно и целенаправленно для обеспечения качественного обучения, о чем свидетельствуют успехи выпускников факультета на международных олимпиадах и олимпиадах по математике и информатике, особенно хорошая реализация в качестве профессионалов как в Болгарии, так и за рубежом. Выпускников FMI ищут компании, банки и государственные учреждения. Они выиграли конкурс на набор преподавателей университетов и исследователей в исследовательских институтах. Многие из них продолжают обучение в престижных университетах Западной Европы и Северной Америки.Целью обучения, проводимого в FMI, является получение выпускниками факультета прочных знаний и навыков для достижения эффективной профессиональной и социальной реализации. FMI готовит специалистов, способных эффективно и конструктивно рассуждать с мотивацией к постоянному совершенствованию своих знаний и навыков. Благодаря активному общению в академической среде будущие профессионалы формируют свои взгляды и навыки для творческого мышления, непрерывного обучения и работы в динамично меняющихся условиях.Педагогическая деятельность, связанная с образованием, способствует развитию новаторского духа учащихся и их стремления к личному развитию. Во время обучения в FMI они приобретают навыки для успешной адаптации в высококонкурентной среде. FMI поддерживает уровень подготовки, который обеспечивает мобильность студентов в рамках Европейского Союза и программ международного сотрудничества. FMI успешно сочетает обучение в профессиональных областях с исследованиями и привлекает студентов к совместному выполнению научных и образовательных проектов на национальном и международном уровне.Качественная подготовка — это результат высокого уровня научных и прикладных исследований, проводимых в ФМИ, ориентированных на широкий круг проблем современной науки. FMI разрабатывает современную информационную инфраструктуру для обучения и исследований. Библиотека факультета имеет фонд около 80 000 томов, в который входит старейшее собрание математической литературы на Балканском полуострове. Компьютерные классы оснащены современным оборудованием и программным обеспечением, а в здании факультета есть беспроводной Интернет.

    Прикладная математика и информатика в Нижегородском государственном техническом университете имени Р.Е. Алексеева

    НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Р.Е. АЛЕКСЕЕВ

    Кафедра прикладной математики

    Изложение программы. «Прикладная математика и информатика» — одна из самых востребованных программ. Студенты изучают математический анализ, линейную и высшую алгебру, математическую физику, языки и методы программирования, базы данных, математические модели в экономике и многие другие.Спрос работодателей на выпускников Программы растет из года в год.

    Преподавательский состав. Профессорско-преподавательский состав состоит из 16 докторов и 22 кандидатов наук. Сотрудники кафедры неоднократно становились лауреатами престижных национальных и международных конкурсов. В 2005 г. А. Куркин стал обладателем золотой медали в номинации «Лучшая научная работа года» конкурса «100 лучших вузов России». В 2011 году учителями О. Полухина и И. Диденкулова получили гранты Президента РФ.

    В 2011-2013 гг. Защищены три докторские и шесть кандидатских диссертаций. Кафедра издает журнал «Новости Академии инженерных наук РФ» — серия «Прикладная математика и механика». Доступны программы последипломного образования; есть диссертационный совет. Преподаватели кафедры сформировали совместные исследовательские группы с университетами Франции, Австралии, Канады, Великобритании, Турции и Эстонии. Работа спонсируется Российским фондом фундаментальных исследований.Международные контакты поддерживаются стипендиями Президента РФ.

    Конкурентоспособность студентов. Студенческий коллектив кафедры участвует в республиканских олимпиадах по информатике.

    Author: alexxlab

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *