Учебный план: что и когда изучают
4 года обучения · 240 зач. единиц · ≈ 9 112 академических часов
Классическая программа прикладной математики СФУ (бакалавриат, 4 года) с упором на фундаментальную математику и вычислительные методы. Сначала — мощный матанализ, алгебра, геометрия и программирование, затем ядро прикладника: численные методы, уравнения математической физики, методы оптимизации, теория вероятностей и случайных процессов. На старших курсах — параллельное программирование, вычислительный эксперимент и блок дисциплин по выбору (теория рисков, нейронные сети, компьютерная алгебра). Профиль научно-исследовательский и педагогический: заметная доля приходится на бакалаврский семинар, НИР и подготовку ВКР.
1–2 курс — математический и программистский фундамент
- Математический анализ — Базовый язык всей прикладной математики: пределы, производные, интегралы — без него не строится ни одна модель
- Аналитическая геометрия — Векторы, кривые и поверхности — геометрический аппарат для физики и вычислительной геометрии
- Алгебра — Линейные пространства и матрицы — основа численных методов и обработки данных
- Дискретная математика — Графы, комбинаторика, логика — фундамент алгоритмики и теоретической информатики
- Информатика и Языки программирования — Учат программировать с нуля — необходимый навык для реализации вычислительных алгоритмов
- Физика и Теоретическая механика — Дают физические задачи, на которых отрабатывается математическое моделирование
2–3 курс — ядро прикладной математики
- Дифференциальные уравнения — Описывают динамику процессов — центральный инструмент моделирования в науке и технике
- Теория вероятностей — Фундамент статистики и анализа данных, ставится перед математической статистикой
- Математическая статистика — Идёт строго после теории вероятностей — студент приходит подготовленным к обработке данных
- Численные методы — Учат приближённо решать задачи, не имеющие точного решения — ядро профессии прикладника
- Теория функций комплексного переменного и Функциональный анализ — Продвинутый матаппарат для уравнений математической физики и теории сигналов
- Операционные системы и сети ЭВМ, Базы данных — Системная IT-подготовка для работы с реальными вычислительными средами
- Python для научных вычислений — Современный инструмент для прикладных расчётов и прототипирования моделей
3–4 курс — специализация, вычислительный эксперимент и НИР
- Уравнения математической физики — Кульминация мат-блока: моделирование тепло-, волновых и диффузионных процессов
- Методы оптимизации — Поиск наилучших решений — востребован в инженерии, экономике и машинном обучении
- Теория случайных процессов и Исследование операций — Стохастические модели и принятие решений в условиях неопределённости
- Параллельное программирование — Учит ускорять вычисления на многоядерных и кластерных системах
- Основы вычислительного эксперимента и Математическое моделирование — Связывают всю программу: строить, реализовывать и проверять численную модель
- Анализ данных — Современный прикладной блок — извлечение закономерностей из данных
- Дисциплины по выбору (теория рисков / численная линейная алгебра, математика сложных процессов / нейронные сети, компьютерная алгебра) — Дают индивидуальную траекторию — от финансовой математики до нейросетей
- Бакалаврский семинар, НИР, преддипломная практика, ВКР — Формируют исследовательские навыки и завершаются защитой выпускной работы
Часы и практика
Практика — 21 зач. единиц (756 ч). Ознакомительная и НИР-практики (3+3 з.е.) на 1–2 курсах, научно-исследовательская работа (6 з.е.) и преддипломная практика (9 з.е.) на 4 курсе
Логика и нестыковки
- ✅Очень серьёзная фундаментальная матподготовка: матанализ, алгебра, ТФКП, функциональный анализ, уравнения математической физики — классическая школа прикладника
- ✅Логичная последовательность: математическая статистика идёт после теории вероятностей, численные методы и моделирование — после освоения матаппарата и программирования
- ℹ️Профиль научно-педагогический: есть методика обучения математике, большой блок НИР и бакалаврского семинара — программа ориентирована на исследования и продолжение в магистратуре/аспирантуре
- ⚠️Современный прикладной IT-трек (анализ данных, нейронные сети) представлен скромно и частично спрятан в дисциплины по выбору — для тех, кто хочет в Data Science, профильной нагрузки маловато
История баллов пока не добавлена
Проходные баллы за прошлые годы появятся позже. Проверьте официальный сайт вуза.
Та же специальность в других вузах
01.03.04 · Прикладная математика
Математическое моделирование, вычислительные технологии и искусственный интеллект в науке и технике · Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)разборМатематические методы искусственного интеллекта и управления · Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)разборИнтеллектуальный анализ, безопасность и управление сложными динамическими системами · Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)Прикладная математика · Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Прикладная математика · Уральский федеральный университетПрикладная математика · Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»
Все учебные планы «Прикладная математика» →