Математика для магистратуры

Бандл «Математика для магистратуры» состоит из шести математических курсов. Данный бандл подходит тем, кто собирается поступать в магистратуру по направлениям анализа данных, финансовым технологиям, прикладной математике. Программа наших курсов на 75-100% покрывает требования для для поступающих в ШАД, AIMasters, магистратуры ВШЭ, МГУ, ФизТех, Сколтех (ссылка на список магистратур). На семинарах мы будем решать много задач, их уровень разнится от простых до сложных, уровня вступительных испытаний в ШАД и математических олимпиад. Это не должно останавливать тех, кто нацелен на более простые (по уровню вступительных испытаний) магистерские программы. Ведь чем выше цель мы ставим, тем выше наши достижения.

Курс уже начался, но ты ещё успеваешь присоединиться

Математика для магистратуры

Математический анализ
Алгебра
Теория вероятностей
Дискретная математика
Закрепляющий блок
Математический анализ функций многих переменных
Математическая статистика

6190₽ в неделю

Купить

6190₽ в неделю

Первоначальный взнос 49900₽, далее 8 еженедельных оплат.
Первоначальный взнос является оплатой за прошедшие занятия и текущую неделю обучения.

Если в какой-то момент вы захотите отказаться от обучения, то можете просто не платить еженедельный платеж дальше.

Можно с нуля

Для понимания 90% материала будет достаточно хорошего школьного уровня математики

6 Предметов

Алгебра
Математический анализ
Теория вероятностей
Дискретная математика
Математический анализ функций многих переменных
Математическая статистика
Закрепляющий блок

20 недель

Программа длится 20 недель и включает в себя 192 академических часа лекций и семинаров.

В пике нагрузки у вас будет 3 курса в неделю.

Курс уже начался.
Первые 75% курса будет в записи

Описание курсов

Алгебра

Изучая алгебру, вы приобретаете умение работать с многочленами, с системами линейных уравнений и матрицами. Данные навыки являются обязательным для любого человека, так или иначе связывающего себя с анализом данных или финансами.

В связи с этим во вступительных экзаменах в магистратуру всегда есть задачи по алгебре.

Математический анализ

Математический анализ является одним из основных предметов математической подготовки в любом направлении. Вычисление пределов, поиск и анализ экстремумов, приближение функций, оперирование с бесконечно малыми величинами. Все эти навыки абсолютно необходимы всем, кто собирается использовать математику в приложениях. В связи с этим в требованиях к поступающим в магистратуру из нашего списка всегда присутствует математический анализ.

Дискретная математика

Большая часть курса посвящена методам решения задач на графы, наиболее часто встречающихся на экзаменах в магистратуру. Также обсуждаются такие базовые темы, как делимость, комбинаторика, индукция, игры, информация. Часть теории носит характер ликбеза и необходима любому изучающему математику, в частности, для полноценного освоения других курсов Школы.

Теория вероятностей

Теория вероятностей в настоящее время лежит в основе почти всех моделей машинного обучения, финансовых и эконометрических моделей. По важности она уже вполне может составить конкуренцию математическому анализу. Математическое ожидание, дисперсия, знание свойств классических распределений, понимание предельных теорем необходимы для освоения программ магистратур из нашего списка. Поэтому везде в требования к поступающим включена теория вероятностей в большем или меньшем виде. Отметим, что комбинаторика включена в нашу программу по теории вероятностей и частично присутствует в курсе по дискретной математике.

Математический анализ функций многих переменных

Данный курс является естественным продолжение нашего курса «Математический анализ» и содержит темы по математическому анализу, связанные с многомерным анализом: предел и непрерывность, дифференциальное и интегральное исчисления. Указанные темы присутствуют в любой современной программе для поступающих в магистратуру по анализу данных или финтеху (ШАД, aimasters, ВШЭ, МГУ, ФИЗТЕХ, СКОЛТЕХ). Современные приложения математического анализа (анализ данных, финтех, физика) базируются на функциях многих переменных и для хорошего владениям прикладными областями абсолютно необходимо свободное владение основой – математическим анализом функций многих переменных.

Математическая статистика

Математическая статистика является базовой дисциплиной во многих прикладных областях. Часто её рассматривают как прикладную часть теории вероятностей. Анализ многих реальных данных начинается с применения методов математической статистики, и затем (если в этом остаётся необходимость) продолжается методами машинного обучения. Поэтому математическая статистика входит в требования к поступающим многих магистерских программ по анализу данных, финансовым технологиям. В курсе мы пройдём базовые темы математической статистики: оценки, доверительные интервалы, проверка гипотез, регрессионный анализ, покрыв тем самым требования по статистике многих магистерских программ (см. на нашем сайте примерный список). Кроме того, данный курс будет полезен также тем, кто хочет глубже разобраться в анализе данных и применять математические методы для поиска статистических закономерностей.

Закрепляющий блок

Короткий двухнедельный курс «Закрепляющий блок» расположен на дистанции 2/3 от начала бандла «Математика для магистратуры». В этом курсе почти нет дополнительной теории, будем решать большое количество задач разного уровня сложности, разбирать задачи с файналов других предметов бандла. Цель курса - вспомнить пройденный материал и «набить» руку на решении сложных задач.

Лыков Александр

Академический руководитель

Кандидат физико-математических наук. Преподаватель на мехмате МГУ с 2015 года. Автор более 30 научных работ.

Александр ответственный за учебный процесс, автор курса по математическому анализу.

Наши преподаватели

Илларионов Егор
Преподаватель Теории Вероятностей

Доцент кафедры теории вероятностей мехмата МГУ, кандидат физико-математических наук.
Канунников Андрей
Преподаватель курсов по Алгебре и Дискретной математике
Преподаёт высшую алгебру на мехмате МГУ с 2013 года, также является преподавателем на малом мехмате с 2005 года, кандидат физико-математических наук.
Меликян Маргарита
Преподаватель Математического Анализа и Теории Вероятностей

Работает на кафедре высшей математики МФТИ (старший преподаватель) и кафедре теории вероятностей мехмата МГУ с 2019 года.
Родионов Игорь
Преподаватель Математической статистики

Выпускник мехмата МГУ 2010 г., доктор физико-математических наук, профессор МФТИ.

Подробнее

Отзывы

Я очень довольна, что прошла этот курс . Прежде всего я благодарна ШАД ХЕЛПЕР за возможность поучиться у замечательных преподавателей. Я не имею фундаментального технического образования, поэтому было очень важно познакомиться с культурой математических рассуждений и решения задач от преподавателей высочайшего уровня. Программа курса основательно составлена и охватывает объем, который почти с нуля освоить за 12 недель, совмещая с работой, мне не удалось, и я отстала. В настоящее время я продолжаю в своем темпе пересматривать лекции и решать задачи. Поэтому для меня важно, что все видео и конспекты этого курса доступны . Но даже при том, что я отстала от группы, я уже чувствую себя на голову выше, и это уже сказывается на моей работе. Главное достижение после учебы в ШАД ХЕЛПЕР - я довольно легко прохожу ту часть технического интервью, которая касается решения задач, теории ML, вопросов по а\б. А до экзаменов в ШАД еще есть достаточно времени, и я обязательно буду в них участвовать. Большое спасибо всем преподавателям!
Анна Таганова
выпускник потока осень 2022
Курс в целом очень хороший, готовит все как надо. Преподаватели - все понравились, четкость подачи материала и постоянное общение с аудиторией и обратная связь. Задания тоже были интересные.
Руслан Сафаев
выпускник потока осень 2022
В целом курс понравился, хотелось бы, что бы он был растянут на больший промежуток, потому что, когда работаешь, тяжело все успевать, и как ни старайся, какую-нибудь контрольную во время не сдашь.Тяжелее всего был наверное матан последние 2 недели и алгебра, тоже последние 2-4 недели. Было тяжело на тервере, но после нескольких просмотров и разбора задач, все стало в принципе несложно. Ну, и конечно же спасибо преподавателям!
Евгений Непочатых
выпускник потока осень 2022
Курс хорош по содержательной части, преподаватели все опытные и уверенно отвечают на любые вопросы, но курс будет очень сложным для тех, кто не сталкивался с программой выш мата технического вуза, также интенсивность курса очень высока, я не успевал все совмещать, поэтому пришлось отложить курс на время, но обязательно к нему вернусь.
Дмитрий Булгаков
выпускник потока осень 2022
Спойлер:
Во многом благодаря ШАД Helper я не поступил в ШАД,
но поступил в личный ТОП-1 ВУЗ на магистрскую программу.
Поступление в ШАД - задача уровня ниндзя. Из общения с ШАДовцами вынес инсайд, что на экзаменах требования по математике сильно завышены и бОльшая часть не так сильно требуется при решении домашек. Где то на на первой трети курса ШАД Helper мне перестало хватать школьных и университетских знаний и я для решения дз начал нагонять материал другими источниками. Так же на прохождение курса мне требовалось ~50 ч./нед. Очевидно, что с моим бэкграундом совмещать их с работой не получилось. Все курсы хорошо структурированны, а бОльшая часть задачек в домашках - это задачи со вступительных в ШАД. Особенно хочу отметить стиль разъяснения Каннуникова Андрея Леонидовича, он во многом открывает глаза на линейную алгебру. Так же очень доходчиво зашел материал Дискретных разделов математики в изложении Хузиевой Алины.
Резюме - если добросовестно успевать решать дз и внимательно слушать лекции, то поступление в ШАД или на похожую программу вам гарантирован.
Глеб Савельев
выпускник потока вена 2022
Преподаватели компетентные и доступно всё объясняют, нагрузка умеренная. Общие впечатления от курсов хорошие.
Николай Ампилогов
выпускник потока весна 2022

Заполнив форму, вы можете посмотреть как проходят занятия!

Заполнить

Программы

График занятий

Длительность и лекций, и семинаров: 80 минут.
Занятия по Математическому анализу функций многих переменных и Математической статистике начнутся 8 мая 2023.
Максимальная нагрузка на курсе 3 предмета одновременно.
Время начала занятий указано московское.

Понедельник

18:00-19:20 Математический Анализ - Лекция
19:40-21:00 Математический Анализ функций многих переменных - Лекция

Вторник

18:00-19:20 Алгебра - Лекция
19:40-21:00 Дискретная математика - Лекция

Среда

18:00-19:20 Теория вероятностей / Математический анализ функций многих переменных - Семинар
19:40-21:00 Математическая статистика - Лекция

Четверг

18:00-19:20 Алгебра - Семинар
19:40-21:00 Дискретная математика - Семинар

Пятница

18:00-19:20 Математическая статистика - Семинар
19:00-20:20 Теория вероятностей - Лекция

Суббота

11:00-12:20 Математический Анализ - Семинар

Список возможных магистратур для поступления

Высшая школа экономики

Финансовые технологии и анализ данных

5/7 (из 7 разделов программы у нас есть 5)