Научные руководители: профессор, д.ф.-м.н. Е.В.Бенинг и профессор, д.ф.-м.н. В.Ю. Королев.
Цель программы – подготовка профессиональных кадров в области математической статистики и теории риска, умеющих качественно обрабатывать реальные данные на компьютерной технике с целью получения научных и практических выводов.
Математическая статистика устанавливает закономерности и делает научно обоснованные выводы по данным наблюдений или экспериментов. Методами математической статистики определяются решающие функции, при помощи которых увеличивается доля правильно принятых решений и снижается риск убытков. Эта наука нашла свое применение практически во всех областях человеческой деятельности – в экономике, медицине, социологии, оборонной промышленности, металлургии, политологии, в космических исследованиях и многих других.
Магистерская программа направлена на реализацию инновационной образовательной программы в области математического и информационного обеспечения человеческой деятельности при наличии случайных и неопределенных факторов.
В программе изучаются вероятностно-статистические методы, предназначенные для сбора, систематизации и обработки статистических данных, в том числе с использованием современных компьютерных технологий. Студенты получают навык работы с реальными данными. Решаются задачи, связанные с изучением и прогнозированием риска катастроф, климата Земли, с физикой плазмы, деятельностью нервных клеток мозга. Изучаются методы регрессионного, корреляционного, дисперсионного, дискриминантного, кластерного и факторного анализа, а также методы анализа временных рядов.
Дисциплина | 1 семестр |
2 семестр |
3 семестр |
4 семестр |
||||
ч/н | ч/н | ч/н | ч/н | |||||
Иностранный язык | 4 | зач | 4 | экз | ||||
Правоведение | 4 | экз | Русский язык, деловое общение | 2 | экз | |||
Суперкомпьютерное моделирование и технологии | 4 | экз | ||||||
История и методология прикладной математики | 2 | зач | ||||||
Современная философия и методология науки | 2 | экз | ||||||
Межфакультетские курсы по выбору | 2 | зач | 2 | зач | ||||
Математическое и статистическое программирование | 4 | экз | ||||||
Прикладной многомерный статистический анализ | 2 | экз | ||||||
Оценки точности асимптотических вероятностных моделей | 2 | экз | ||||||
Асимптотические методы математической статистики | 2 | экз | ||||||
Анализ риска | 2 | зач | ||||||
Анализ временных рядов | 2 | зач | ||||||
Методы интеллектуального анализа данных | 4 | экз | ||||||
Прикладные задачи теории случайных процессов | 2 | зач | ||||||
Статистический практикум на суперкомпьютерах | 2 | зач | ||||||
Современные методы обработки сигналов и изображений | 2 | экз | ||||||
Рекомендательные системы | 2 | зач | ||||||
Дисциплина магистерской программы на английском языке | 2 | зач | ||||||
Дисциплина по выбору из списка | 2 | экз | 2 | экз | 2 | зач | ||
Спецсеминар "Теория риска и смежные вопросы" | 2 | зач | 2 | зач | 2 | зач | 2 | зач |
Научно-исследовательская работа | оценка | |||||||
Курсовая работа | оценка | |||||||
часов | 20 | 20 | 18 | 8 | ||||
зачетов | 3 | 4 | 5 | 3 | ||||
экзаменов | 5 | 4 | 3 | 3 | ||||
Защита магистерской диссертации | оценка | |||||||
Государственный экзамен по направлению | оценка |
Список дисциплин по выбору студента для магистерской программы "Статистический анализ и прогнозирование рисков":
Обработка и распознавание изображений
Сложность алгоритмов
Основы программной инженерии
Методы дискретной оптимизации
Анализ текстовых данных и информационный поиск
Технологии распределенного хранения и обработки данных
Информационная безопасность