Студент | Позиция в рейтинге | Средний балл | Минимальный балл | Перцентиль | GPA |
Савкин Семён Дмитриевич | 1 | 9.88 | 8 | 0% | 9.91 |
Егоров Егор Александрович | 2 | 9.88 | 9 | 0.31% | 9.85 |
Куянов Фёдор Алексеевич | 3 | 9.75 | 8 | 0.63% | 9.76 |
Казадаев Максим Сергеевич | 4 | 9.63 | 8 | 0.94% | 9.68 |
Бойков Алексей Дмитриевич | 5 — 8 | 9.5 | 7 | 1.25% | 9.53 |
Васильев Максим Евгеньевич | 5 — 8 | 9.5 | 8 | 1.25% | 9.53 |
Жукова Дарья Андреевна | 5 — 8 | 9.5 | 8 | 1.25% | 9.53 |
Зиманов Алихан | 5 — 8 | 9.5 | 9 | 1.25% | 9.53 |
Карнаухов Арсений Викторович | 9 — 10 | 9.5 | 7 | 2.5% | 9.50 |
Сафарова Элина Ильнуровна | 9 — 10 | 9.5 | 9 | 2.5% | 9.50 |
Людвиг Николай Андреевич | 11 — 12 | 9.5 | 7 | 3.13% | 9.44 |
Хамидуллин Булат Ринатович | 11 — 12 | 9.38 | 6 | 3.13% | 9.44 |
Гуськов Павел Максимович | 13 — 14 | 9.38 | 8 | 3.75% | 9.38 |
Иванова Алеся Александровна | 13 — 14 | 9.38 | 7 | 3.75% | 9.38 |
Слизков Алексей Алексеевич | 15 — 16 | 9.38 | 9 | 4.38% | 9.35 |
Хамитов Тагир Наилевич | 15 — 16 | 9.38 | 7 | 4.38% | 9.35 |
Дмитриев Иван Юрьевич | 17 — 18 | 9.38 | 7 | 5% | 9.29 |
Куцаков Александр Сергеевич | 17 — 18 | 9.25 | 6 | 5% | 9.29 |
Сафонова Елизавета Тарасовна | 19 | 9.25 | 8 | 5.63% | 9.24 |
Макогон Артём Аркадьевич | 20 | 9.25 | 7 | 5.94% | 9.21 |
Багишов Микаил Видадиевич | 21 | 9.13 | 7 | 6.25% | 9.18 |
Горбунов Михаил Андреевич | 22 | 9.13 | 8 | 6.56% | 9.12 |
Кульдюшева Лия Александровна | 23 — 24 | 9.13 | 7 | 6.88% | 9.06 |
Петренко Ксения Евгеньевна | 23 — 24 | 9.13 | 7 | 6.88% | 9.06 |
Немов Дмитрий Максимович | 25 | 9 | 5 | 7.5% | 9.03 |
Зарипова Алия Габтельфартовна | 26 — 27 | 9 | 9 | 7.81% | 9.00 |
Миннахметов Булат Раифович | 26 — 27 | 9 | 8 | 7.81% | 9.00 |
Ахматова Анна Увайсовна | 28 — 30 | 8.88 | 7 | 8.44% | 8.94 |
Рябых Альберт Русланович | 28 — 30 | 8.88 | 5 | 8.44% | 8.94 |
Шукалов Георгий Олегович | 28 — 30 | 9 | 8 | 8.44% | 8.94 |
Рыбаков Лев Игоревич | 31 | 8.88 | 8 | 9.38% | 8.91 |
Осташов Денис Леонидович | 32 | 8.75 | 4 | 9.69% | 8.82 |
Федоров Никита Максимович | 33 | 8.75 | 7 | 10% | 8.79 |
Глинник Александра Максимовна | 34 | 8.75 | 4 | 10.31% | 8.76 |
Малютин Михаил Павлович | 35 — 37 | 8.75 | 7 | 10.63% | 8.74 |
Осетров Фёдор Ильич | 35 — 37 | 8.75 | 7 | 10.63% | 8.74 |
Сазонов Михаил Олегович | 35 — 37 | 8.75 | 7 | 10.63% | 8.74 |
Ершов Иван Петрович | 38 | 8.63 | 7 | 11.56% | 8.71 |
Арунова Маргарита Дмитриевна | 39 — 41 | 8.63 | 6 | 11.88% | 8.68 |
Громов Артём Андреевич | 39 — 41 | 8.63 | 6 | 11.88% | 8.68 |
Юдин Николай Евгеньевич | 39 — 41 | 8.63 | 8 | 11.88% | 8.68 |
Бочаров Егор Николаевич | 42 — 43 | 8.5 | 6 | 12.81% | 8.62 |
Лемешко Андрей Андреевич | 42 — 43 | 8.5 | 4 | 12.81% | 8.62 |
Петелин Александр Сергеевич | 44 | 8.5 | 6 | 13.44% | 8.59 |
Енцов Семен Евгеньевич | 45 — 46 | 8.5 | 7 | 13.75% | 8.56 |
Потапов Юрий Алексеевич | 45 — 46 | 8.63 | 6 | 13.75% | 8.56 |
Амрин Айдар | 47 — 49 | 8.38 | 6 | 14.38% | 8.53 |
Бондырев Иван Юрьевич | 47 — 49 | 8.5 | 5 | 14.38% | 8.53 |
Карачик Эмиль Ибраимович | 47 — 49 | 8.38 | 6 | 14.38% | 8.53 |
Гимранов Артур Маратович | 50 — 53 | 8.38 | 5 | 15.31% | 8.50 |
Дрофа Полина Александровна | 50 — 53 | 8.5 | 7 | 15.31% | 8.50 |
Писцов Георгий Константинович | 50 — 53 | 8.5 | 6 | 15.31% | 8.50 |
Эрдман Владимир Андреевич | 50 — 53 | 8.38 | 7 | 15.31% | 8.50 |
Максюта Юрий Алексеевич | 54 — 57 | 8.5 | 6 | 16.56% | 8.47 |
Разин Арслан Дмитриевич | 54 — 57 | 8.38 | 6 | 16.56% | 8.47 |
Чеканов Арсений Михайлович | 54 — 57 | 8.5 | 8 | 16.56% | 8.47 |
Шеховцов Александр Васильевич | 54 — 57 | 8.5 | 7 | 16.56% | 8.47 |
Артеменко Михаил Дмитриевич | 58 — 60 | 8.38 | 6 | 17.81% | 8.44 |
Воробьев Дмитрий Игоревич | 58 — 60 | 8.38 | 6 | 17.81% | 8.44 |
Горелый Михаил Константинович | 58 — 60 | 8.25 | 5 | 17.81% | 8.44 |
Газиев Саидакбар Исламбекович | 61 — 63 | 8.25 | 5 | 18.75% | 8.41 |
Олигер Никита Александрович | 61 — 63 | 8.25 | 6 | 18.75% | 8.41 |
Седов Сергей Алексеевич | 61 — 63 | 8.38 | 7 | 18.75% | 8.41 |
Брусенин Дмитрий Александрович | 64 — 65 | 8.38 | 6 | 19.69% | 8.38 |
Кузьмин Максим Антонович | 64 — 65 | 8.38 | 7 | 19.69% | 8.38 |
Зиманов Темирхан | 66 — 67 | 8.38 | 7 | 20.31% | 8.35 |
Семенова-Звенигородская София Андреевна | 66 — 67 | 8.25 | 6 | 20.31% | 8.35 |
Ельников Владислав Сергеевич | 68 — 73 | 8.25 | 6 | 20.94% | 8.32 |
Иевлева Александра Сергеевна | 68 — 73 | 8.5 | 6 | 20.94% | 8.32 |
Кауркин Владимир Владиславович | 68 — 73 | 8.38 | 7 | 20.94% | 8.32 |
Кочергина Елизавета Валерьевна | 68 — 73 | 8.25 | 7 | 20.94% | 8.32 |
Толкачев Александр Владимирович | 68 — 73 | 8.25 | 5 | 20.94% | 8.32 |
Шапрунов Кирилл Сергеевич | 68 — 73 | 8.25 | 6 | 20.94% | 8.32 |
Звонков Никита Сергеевич | 74 | 8.25 | 6 | 22.81% | 8.29 |
Гончаров Фёдор Михайлович | 75 | 8.13 | 6 | 23.13% | 8.26 |
Волков Анатолий Дмитриевич | 76 — 78 | 8.25 | 7 | 23.44% | 8.24 |
Жухлистов Станислав Борисович | 76 — 78 | 8.38 | 7 | 23.44% | 8.24 |
Черников Кирилл Александрович | 76 — 78 | 8.25 | 7 | 23.44% | 8.24 |
Кирьянова Ольга Алексеевна | 79 — 81 | 8.13 | 6 | 24.38% | 8.21 |
Никитин Артём Владимирович | 79 — 81 | 8.25 | 7 | 24.38% | 8.21 |
Савинский Всеволод Сергеевич | 79 — 81 | 8.25 | 6 | 24.38% | 8.21 |
Афанасьева Анастасия Сергеевна | 82 — 83 | 8.13 | 7 | 25.31% | 8.18 |
Копылов Олег Иванович | 82 — 83 | 8.13 | 6 | 25.31% | 8.18 |
Желтовская Юлия Дмитриевна | 84 | 8.13 | 7 | 25.94% | 8.15 |
Дмитриева Екатерина Владимировна | 85 — 86 | 8.13 | 7 | 26.25% | 8.12 |
Чернов Вячеслав Вадимович | 85 — 86 | 8.13 | 7 | 26.25% | 8.12 |
Бабак Артём Юрьевич | 87 — 94 | 8 | 7 | 26.88% | 8.09 |
Беляков Сергей Александрович | 87 — 94 | 8.13 | 6 | 26.88% | 8.09 |
Киселев Максим Евгеньевич | 87 — 94 | 8.13 | 5 | 26.88% | 8.09 |
Королев Кирилл Андреевич | 87 — 94 | 7.88 | 4 | 26.88% | 8.09 |
Марченко Мария Максимовна | 87 — 94 | 8.13 | 7 | 26.88% | 8.09 |
Палеев Даниил Алексеевич | 87 — 94 | 7.88 | 4 | 26.88% | 8.09 |
Феафанов Вениамин Васильевич | 87 — 94 | 8.13 | 7 | 26.88% | 8.09 |
Филиппова Надежда Владимировна | 87 — 94 | 8.13 | 4 | 26.88% | 8.09 |
Быков Фёдор Игнатьевич | 95 — 99 | 8.13 | 7 | 29.38% | 8.06 |
Васин Андрей Валерьевич | 95 — 99 | 8.13 | 7 | 29.38% | 8.06 |
Исмагилов Азат Ильгизович | 95 — 99 | 8.13 | 6 | 29.38% | 8.06 |
Рудаковский Максим Денисович | 95 — 99 | 8.13 | 7 | 29.38% | 8.06 |
Сковородников Пётр Олегович | 95 — 99 | 8 | 6 | 29.38% | 8.06 |
Бельский Антон Александрович | 100 — 102 | 8.13 | 3 | 30.94% | 8.03 |
Дистлер Марина Алексеевна | 100 — 102 | 8 | 4 | 30.94% | 8.03 |
Маркелов Игорь Сергеевич | 100 — 102 | 8 | 6 | 30.94% | 8.03 |
Казанцева Анна Владимировна | 103 — 104 | 8 | 7 | 31.88% | 8.00 |
Струнков Степан Тимофеевич | 103 — 104 | 7.88 | 5 | 31.88% | 8.00 |
Борзыкин Валерий Алексеевич | 105 — 107 | 8 | 6 | 32.5% | 7.94 |
Данилюк Алексей Антонович | 105 — 107 | 7.88 | 7 | 32.5% | 7.94 |
Теплова Анна Сергеевна | 105 — 107 | 7.88 | 6 | 32.5% | 7.94 |
Горбунова Кристина Олеговна | 108 — 110 | 7.88 | 5 | 33.44% | 7.91 |
Даниэль Юлий Михайлович | 108 — 110 | 8 | 6 | 33.44% | 7.91 |
Семаков Андрей Игоревич | 108 — 110 | 7.75 | 5 | 33.44% | 7.91 |
Григорьев Илья Денисович | 111 | 7.75 | 6 | 34.38% | 7.88 |
Лозовская Алина Николаевна | 112 | 7.63 | 3 | 34.69% | 7.85 |
Мэн Сыфэй | 113 — 114 | 7.75 | 6 | 35% | 7.82 |
Штакин Дмитрий Константинович | 113 — 114 | 7.75 | 6 | 35% | 7.82 |
Листратов Илья Константинович | 115 | 7.75 | 6 | 35.63% | 7.79 |
Гусев Михаил Сергеевич | 116 — 117 | 7.88 | 6 | 35.94% | 7.76 |
Снигирев Егор Сергеевич | 116 — 117 | 7.75 | 6 | 35.94% | 7.76 |
Андрущенко Антон Александрович | 118 — 119 | 7.75 | 5 | 36.56% | 7.74 |
Курилов Олег Юрьевич | 118 — 119 | 7.63 | 4 | 36.56% | 7.74 |
Бекян Артём Сергеевич | 120 — 121 | 7.63 | 5 | 37.19% | 7.71 |
Шынтас Нуртас | 120 — 121 | 7.75 | 6 | 37.19% | 7.71 |
Козлова Екатерина Александровна | 122 | 7.63 | 5 | 37.81% | 7.68 |
Джунковский Кирилл Петрович | 123 — 124 | 7.63 | 7 | 38.13% | 7.65 |
Полохов Марк Юрьевич | 123 — 124 | 7.63 | 6 | 38.13% | 7.65 |
Дашкевич Анжелика Александровна | 125 — 126 | 7.5 | 6 | 38.75% | 7.62 |
Парфеев Андрей Михайлович | 125 — 126 | 7.63 | 7 | 38.75% | 7.62 |
Селянин Денис Андреевич | 127 | 7.63 | 7 | 39.38% | 7.59 |
Джилавян Рафаэль Каренович | 128 | 7.43 | 4 | 39.69% | 7.57 |
Савченко Михаил Юрьевич | 129 | 7.5 | 7 | 40% | 7.53 |
Груздева Марина Евгеньевна | 130 — 132 | 7.63 | 5 | 40.31% | 7.50 |
Неудачина Ева Константиновна | 130 — 132 | 7.38 | 5 | 40.31% | 7.50 |
Романова Анастасия Александровна | 130 — 132 | 7.5 | 5 | 40.31% | 7.50 |
Каиров Матвей Вадимович | 133 — 135 | 7.5 | 5 | 41.25% | 7.47 |
Прокопчук Леонид Васильевич | 133 — 135 | 7.38 | 5 | 41.25% | 7.47 |
Чайчук Михаил Викторович | 133 — 135 | 7.38 | 6 | 41.25% | 7.47 |
Иванов Никита Константинович | 136 — 138 | 7.38 | 4 | 42.19% | 7.44 |
Лутан Максим Олегович | 136 — 138 | 7.5 | 5 | 42.19% | 7.44 |
Полежаев Игорь Васильевич | 136 — 138 | 7.38 | 5 | 42.19% | 7.44 |
Красник Вадим Игоревич | 139 — 140 | 7.38 | 6 | 43.13% | 7.38 |
Садуллаев Музаффар Тимурович | 139 — 140 | 7.25 | 4 | 43.13% | 7.38 |
Адильханова Салив Руслановна | 141 — 142 | 7.38 | 5 | 43.75% | 7.35 |
Сармин Павел Федорович | 141 — 142 | 7.25 | 5 | 43.75% | 7.35 |
Грицаев Тимофей Григорьевич | 143 — 144 | 7.38 | 5 | 44.38% | 7.32 |
Попов Павел | 143 — 144 | 7.38 | 5 | 44.38% | 7.32 |
Захаров Давид Исаевич | 145 | 7.25 | 5 | 45% | 7.29 |
Косса Николай Евгеньевич | 146 | 7.38 | 6 | 45.31% | 7.26 |
Гадалов Григорий Александрович | 147 — 149 | 7.13 | 4 | 45.63% | 7.18 |
Тихановский Дмитрий Александрович | 147 — 149 | 7.13 | 5 | 45.63% | 7.18 |
Чуканов Тимофей Вячеславович | 147 — 149 | 7.25 | 5 | 45.63% | 7.18 |
Богачева Анна Андреевна | 150 — 152 | 7 | 5 | 46.56% | 7.12 |
Краснов Евгений Михайлович | 150 — 152 | 7 | 4 | 46.56% | 7.12 |
Пискалов Дмитрий Германович | 150 — 152 | 7.13 | 4 | 46.56% | 7.12 |
Силенин Максим Сергеевич | 153 | 6.88 | 4 | 47.5% | 7.09 |
Пырко Алексей Михайлович | 154 | 7 | 4 | 47.81% | 7.06 |
Аксёнов Ярослав Олегович | 155 — 158 | 7 | 5 | 48.13% | 7.03 |
Антрушин Евгений Вячеславович | 155 — 158 | 7 | 5 | 48.13% | 7.03 |
Беляев Артём Русланович | 155 — 158 | 6.88 | 4 | 48.13% | 7.03 |
Илюшин Валентин Дмитриевич | 155 — 158 | 7 | 5 | 48.13% | 7.03 |
Шубников Кирилл Сергеевич | 159 | 7 | 4 | 49.38% | 7.00 |
Мухин Елисей Александрович | 160 | 6.75 | 4 | 49.69% | 6.97 |
Лапокин Данила Сергеевич | 161 — 164 | 6.88 | 4 | 50% | 6.94 |
Носов Алексей Михайлович | 161 — 164 | 7 | 3 | 50% | 6.94 |
Флейшман Александр Евгеньевич | 161 — 164 | 7 | 5 | 50% | 6.94 |
Шитов Даниил Сергеевич | 161 — 164 | 7 | 5 | 50% | 6.94 |
Киселев Леонид Сергеевич | 165 — 166 | 6.88 | 4 | 51.25% | 6.91 |
Пичушкин Антон Викторович | 165 — 166 | 6.88 | 5 | 51.25% | 6.91 |
Ларина Дарья Юрьевна | 167 | 6.86 | 5 | 51.88% | 6.90 |
Баранов Андрей Вадимович | 168 — 170 | 6.75 | 3 | 52.19% | 6.88 |
Кирдяшова Алиса Дмитриевна | 168 — 170 | 6.88 | 5 | 52.19% | 6.88 |
Максимов Евгений Владимирович | 168 — 170 | 6.88 | 5 | 52.19% | 6.88 |
Дегтяр Арсений Ильич | 171 — 172 | 6.88 | 5 | 53.13% | 6.82 |
Мартинсон Елена Дмитриевна | 171 — 172 | 7 | 6 | 53.13% | 6.82 |
Алашеев Иван Юрьевич | 173 — 174 | 6.88 | 5 | 53.75% | 6.76 |
Подлесский Пётр Сергеевич | 173 — 174 | 6.88 | 5 | 53.75% | 6.76 |
Биктимиров Данила Рустемович | 175 — 176 | 6.88 | 4 | 54.38% | 6.74 |
Ишутин Андрей Евгеньевич | 175 — 176 | 6.75 | 5 | 54.38% | 6.74 |
Айтхаджаев Каримжан | 177 — 179 | 6.63 | 4 | 55% | 6.71 |
Дидур Максим Сергеевич | 177 — 179 | 6.5 | 4 | 55% | 6.71 |
Максимов Ян Викторович | 177 — 179 | 6.63 | 4 | 55% | 6.71 |
Бурков Иосиф Львович | 180 — 183 | 6.75 | 0 | 55.94% | 6.68 |
Дроздов Александр Владимирович | 180 — 183 | 6.75 | 4 | 55.94% | 6.68 |
Швецов Артемий Романович | 180 — 183 | 6.63 | 4 | 55.94% | 6.68 |
Шишкина Ольга Сергеевна | 180 — 183 | 6.63 | 4 | 55.94% | 6.68 |
Камалов Амир Рустемович | 184 — 185 | 6.63 | 4 | 57.19% | 6.65 |
Неброев Кирилл Вячеславович | 184 — 185 | 6.5 | 4 | 57.19% | 6.65 |
Малько Артем Денисович | 186 | 6.63 | 4 | 57.81% | 6.62 |
Графов Сергей Юрьевич | 187 — 188 | 6.75 | 4 | 58.13% | 6.59 |
Мельников Иван Вадимович | 187 — 188 | 6.63 | 5 | 58.13% | 6.59 |
Есипов Иван Михайлович | 189 | 6.75 | 4 | 58.75% | 6.56 |
Иванов Роман Валерьевич | 190 — 191 | 6.63 | 5 | 59.06% | 6.53 |
Карпышев Сергей Вадимович | 190 — 191 | 6.5 | 4 | 59.06% | 6.53 |
Жумлякова Светлана Дмитриевна | 192 | 6.25 | 2 | 59.69% | 6.47 |
Канищев Илья Андреевич | 193 | 6.38 | 4 | 60% | 6.44 |
Ханина Людмила Константиновна | 194 | 6.38 | 5 | 60.31% | 6.41 |
Донской Станислав Владиславович | 195 — 197 | 6.38 | 4 | 60.63% | 6.35 |
Петрайтис Даниил Михайлович | 195 — 197 | 6.38 | 4 | 60.63% | 6.35 |
Худяков Иван Валерьевич | 195 — 197 | 6.38 | 4 | 60.63% | 6.35 |
Константинов Андрей Андреевич | 198 — 199 | 6.25 | 5 | 61.56% | 6.29 |
Стёпкин Степан Максимович | 198 — 199 | 6.38 | 5 | 61.56% | 6.29 |
Челышева Нина Юрьевна | 200 | 6.25 | 4 | 62.19% | 6.26 |
Агеев Артем Андреевич | 201 | 6.13 | 2 | 62.5% | 6.24 |
Копыловский Илья Семенович | 202 | 6.25 | 3 | 62.81% | 6.21 |
Безруков Илья Владимирович | 203 — 205 | 6.13 | 4 | 63.13% | 6.18 |
Евзман Ян Львович | 203 — 205 | 6 | 3 | 63.13% | 6.18 |
Прохоров Артём Александрович | 203 — 205 | 6.25 | 3 | 63.13% | 6.18 |
Иванов Александр Константинович | 206 — 207 | 6.25 | 4 | 64.06% | 6.12 |
Одинцов Андрей Ильич | 206 — 207 | 6.13 | 4 | 64.06% | 6.12 |
Абрамов Андрей Владимирович | 208 — 211 | 6 | 4 | 64.69% | 6.09 |
Ахметшин Ильяс Ильдарович | 208 — 211 | 6.13 | 4 | 64.69% | 6.09 |
Мамилов Ибрагим Мусаевич | 208 — 211 | 6.13 | 4 | 64.69% | 6.09 |
Ройтерштейн Антон Дмитриевич | 208 — 211 | 6.13 | 4 | 64.69% | 6.09 |
Зиновьев Павел Дмитриевич | 212 — 215 | 6 | 4 | 65.94% | 6.06 |
Маковский Виктор Сергеевич | 212 — 215 | 6 | 3 | 65.94% | 6.06 |
Максутова Айза Абдилнабиевна | 212 — 215 | 6 | 4 | 65.94% | 6.06 |
Шакир Дария | 212 — 215 | 5.88 | 2 | 65.94% | 6.06 |
Буланова Валерия Валерьевна | 216 — 218 | 6 | 4 | 67.19% | 6.03 |
Крылова Мария Владимировна | 216 — 218 | 6 | 4 | 67.19% | 6.03 |
Нарджиев Никита Андреевич | 216 — 218 | 5.88 | 4 | 67.19% | 6.03 |
Кириенко Данил Дмитриевич | 219 — 221 | 6 | 4 | 68.13% | 6.00 |
Мальков Дмитрий Олегович | 219 — 221 | 5.88 | 3 | 68.13% | 6.00 |
Фан Фу Хао | 219 — 221 | 5.88 | 4 | 68.13% | 6.00 |
Захаров Игорь Александрович | 222 — 224 | 6 | 3 | 69.06% | 5.97 |
Исаев Михаил Валерьевич | 222 — 224 | 5.88 | 4 | 69.06% | 5.97 |
Прокопова Полина Андреевна | 222 — 224 | 5.88 | 4 | 69.06% | 5.97 |
Абрамович Владислав Денисович | 225 — 227 | 5.88 | 4 | 70% | 5.94 |
Дыбнов Никита Сергеевич | 225 — 227 | 6 | 4 | 70% | 5.94 |
Шарушинский Георгий Александрович | 225 — 227 | 5.88 | 4 | 70% | 5.94 |
Драганов Александр Андреевич | 228 | 5.88 | 4 | 70.94% | 5.88 |
Гудебский Данил | 229 — 232 | 5.75 | 4 | 71.25% | 5.85 |
Носов Глеб Валерьевич | 229 — 232 | 5.88 | 3 | 71.25% | 5.85 |
Стасенко Дмитрий Сергеевич | 229 — 232 | 5.88 | 4 | 71.25% | 5.85 |
Успенский Дмитрий Александрович | 229 — 232 | 5.75 | 4 | 71.25% | 5.85 |
Бурмашев Григорий Артемович | 233 | 5.75 | 4 | 72.5% | 5.82 |
Тимофеева Юлия Владиславовна | 234 | 5.63 | 1 | 72.81% | 5.79 |
Пелевин Федор Евгеньевич | 235 | 5.75 | 3 | 73.13% | 5.74 |
Карбаев Саруар | 236 — 238 | 5.63 | 4 | 73.44% | 5.68 |
Косимов Аюбджон Анварджонович | 236 — 238 | 5.63 | 4 | 73.44% | 5.68 |
Михайлова Юлия Глебовна | 236 — 238 | 5.75 | 3 | 73.44% | 5.68 |
Кислов Максим Алексеевич | 239 | 5.75 | 4 | 74.38% | 5.65 |
Волков Олег Вадимович | 240 | 5.63 | 4 | 74.69% | 5.56 |
Сорокин Дмитрий Васильевич | 241 | 5.5 | 4 | 75% | 5.53 |
Лапко Егор Сергеевич | 242 | 5.5 | 2 | 75.31% | 5.50 |
Исхакова Эмилия Рустемовна | 243 — 244 | 5.5 | 3 | 75.63% | 5.47 |
Корнев Андрей Александрович | 243 — 244 | 5.5 | 4 | 75.63% | 5.47 |
Медведева Екатерина Андреевна | 245 — 246 | 5.5 | 4 | 76.25% | 5.44 |
Островская Кристина | 245 — 246 | 5.5 | 2 | 76.25% | 5.44 |
Гвоздева Дарья Александровна | 247 — 248 | 5.38 | 3 | 76.88% | 5.38 |
Стрекаловская Наталья Андреевна | 247 — 248 | 5.5 | 4 | 76.88% | 5.38 |
Гришин Лаврентий Викторович | 249 — 250 | 5.38 | 4 | 77.5% | 5.35 |
Царева Вероника Викторовна | 249 — 250 | 5.38 | 4 | 77.5% | 5.35 |
Парошин Егор Олегович | 251 | 5.25 | 2 | 78.13% | 5.32 |
Кемал Азамат | 252 — 253 | 5.25 | 3 | 78.44% | 5.29 |
Хайруллин Инсаф Марселевич | 252 — 253 | 5.38 | 4 | 78.44% | 5.29 |
Малов Богдан Александрович | 254 | 5.25 | 3 | 79.06% | 5.24 |
Крагин Александр Федорович | 255 | 5.25 | 3 | 79.38% | 5.21 |
Антонова Евгения | 256 | 5.13 | 3 | 79.69% | 5.18 |
Сафонов Антон Евгеньевич | 257 | 5 | 2 | 80% | 5.12 |
Доброхотов Артём Андреевич | 258 — 261 | 5.13 | 4 | 80.31% | 5.09 |
Ковинский Руслан | 258 — 261 | 5 | 2 | 80.31% | 5.09 |
Ленский Матвей Дмитриевич | 258 — 261 | 5.13 | 3 | 80.31% | 5.09 |
Светлицкий Александр Александрович | 258 — 261 | 5.13 | 3 | 80.31% | 5.09 |
Саркисян Роберт Рафаелович | 262 | 5.13 | 4 | 81.56% | 5.06 |
Копцева Александра Олеговна | 263 — 264 | 5 | 3 | 81.88% | 5.03 |
Манукян Айк Арменович | 263 — 264 | 5 | 4 | 81.88% | 5.03 |
Голубицкий Юрий Олегович | 265 | 5 | 2 | 82.5% | 5.00 |
Андреева Юлия Витальевна | 266 — 267 | 5 | 4 | 82.81% | 4.97 |
Шумский Пётр Иванович | 266 — 267 | 5 | 2 | 82.81% | 4.97 |
Асирова Алтана Саналовна | 268 | 4.88 | 2 | 83.44% | 4.91 |
Цесарев Даниил Игоревич | 269 | 4.88 | 2 | 83.75% | 4.88 |
Пролеев Георгий Николаевич | 270 | 4.63 | 2 | 84.06% | 4.79 |
Британишский Станислав Олегович | 271 — 273 | 4.88 | 1 | 84.38% | 4.76 |
Власова София Юрьевна | 271 — 273 | 4.75 | 3 | 84.38% | 4.76 |
Галеев Алиби | 271 — 273 | 4.75 | 3 | 84.38% | 4.76 |
Королёв Фёдор Сергеевич | 274 — 275 | 4.88 | 1 | 85.31% | 4.71 |
Сынгаевская Наталья Васильевна | 274 — 275 | 4.75 | 1 | 85.31% | 4.71 |
Кезина Александра Андреевна | 276 | 4.75 | 2 | 85.94% | 4.68 |
Бусурманкулов Алтай Жунусалиевич | 277 — 278 | 4.5 | 0 | 86.25% | 4.65 |
Рябчук Роман Игоревич | 277 — 278 | 4.75 | 0 | 86.25% | 4.65 |
Наумова Евгения Ильинична | 279 | 4.71 | 2 | 86.88% | 4.57 |
Никитаев Михаил Олегович | 280 | 4.63 | 1 | 87.19% | 4.56 |
Осипов Кирилл Дмитриевич | 281 | 4.5 | 3 | 87.5% | 4.53 |
Ларин Данила Юрьевич | 282 — 283 | 4.5 | 1 | 87.81% | 4.50 |
Яганова Маргарита Максимовна | 282 — 283 | 4.75 | 0 | 87.81% | 4.50 |
Морозов Ярослав Михайлович | 284 | 4.5 | 0 | 88.44% | 4.47 |
Кабаков Иван Сергеевич | 285 | 4.38 | 0 | 88.75% | 4.24 |
Гомбожапов Алексей Александрович | 286 | 4.13 | 2 | 89.06% | 4.21 |
Белозерова Влада Николаевна | 287 | 4.25 | 2 | 89.38% | 4.15 |
Зубцов Алексей Дмитриевич | 288 | 4.13 | 1 | 89.69% | 4.03 |
Балакшин Артур Вячеславович | 289 | 3.88 | 1 | 90% | 3.97 |
Кондранина Александра | 290 | 4 | 1 | 90.31% | 3.91 |
Бельденко Алексей | 291 | 3.88 | 1 | 90.63% | 3.82 |
Корбашов Дмитрий Ильич | 292 | 3.75 | 2 | 90.94% | 3.76 |
Волкова Екатерина Александровна | 293 — 294 | 3.75 | 1 | 91.25% | 3.74 |
Кожаринов Сергей Игоревич | 293 — 294 | 3.63 | 0 | 91.25% | 3.74 |
Елагина Екатерина Романовна | 295 | 3.75 | 1 | 91.88% | 3.71 |
Кубышин Алексей Евгеньевич | 296 | 3.63 | 1 | 92.19% | 3.59 |
Балашова Анна Васильевна | 297 | 3.25 | 0 | 92.5% | 3.26 |
Ким Ольга | 298 — 300 | 3.13 | 1 | 92.81% | 3.15 |
Сазонов Валерий Витальевич | 298 — 300 | 3.5 | 0 | 92.81% | 3.15 |
Самарский Анатолий Алексеевич | 298 — 300 | 3 | 0 | 92.81% | 3.15 |
Церенов Адьян Баатрович | 301 | 3 | 0 | 93.75% | 3.03 |
Бельченко Алиса Дмитриевна | 302 — 304 | 2.88 | 0 | 94.06% | 2.88 |
Герман Никита Русланович | 302 — 304 | 2.88 | 0 | 94.06% | 2.88 |
Паншин Игорь Сергеевич | 302 — 304 | 2.88 | 1 | 94.06% | 2.88 |
Евстратовский Алексей Иванович | 305 | 2.75 | 0 | 95% | 2.82 |
Антошкин Алексей Александрович | 306 | 2.63 | 0 | 95.31% | 2.65 |
Авраменко Роман Алексеевич | 307 | 2.63 | 0 | 95.63% | 2.62 |
Плотникова Анастасия Ивановна | 308 | 2.57 | 0 | 95.94% | 2.50 |
Котков Дмитрий Павлович | 309 | 2.13 | 0 | 96.25% | 2.29 |
Шевченко Мария Дмитриевна | 310 | 2.25 | 0 | 96.56% | 2.26 |
Попов Илья Андреевич | 311 | 2.25 | 0 | 96.88% | 2.21 |
Музыко Данила Николаевич | 312 | 2.13 | 0 | 97.19% | 2.12 |
Сагайдако Александра Михайловна | 313 | 2.13 | 0 | 97.5% | 2.06 |
Менаджиев Максим Михайлович | 314 | 2 | 0 | 97.81% | 2.03 |
Смагулов Динмухаммед | 315 | 2.63 | 0 | 98.13% | 1.95 |
Сидоров Алексей Михайлович | 316 | 1.63 | 0 | 98.44% | 1.71 |
Мошкин Олег Игоревич | 317 | 1 | 0 | 98.75% | 1.06 |
Бакулин Артём Юрьевич | 318 | 0.88 | 0 | 99.06% | 0.91 |
Неделько Лев | 319 | 0.75 | 0 | 99.38% | 0.82 |
Че Динь Вьет Хоанг | 320 | 0.75 | 0 | 99.69% | 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 1ЕГЭ — мин. баллы 2021
Математика (профиль) — 0
Русский язык — 0
Информатика — 0
Посмотрите варианты
Сводная информация
20212020
Мест: 50 arrow_upward 30
Стоимость: от 420000 arrow_upward 130000
Комбинация ЕГЭ 1ЕГЭ — 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: 2962020: 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.
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.
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.
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.
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.
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 экономикиВведение
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.
Бакалавр наук (с отличием) в области прикладной математики и экономики
Продолжительность программы: 3 года
Цели программыЦели 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.
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 поступленияКандидаты 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
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.
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.