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.

Старт программы 13 февраля 2023. Вы можете присоединиться к группе после старта, пройденные лекции и семинары получите в записи.

Математика для магистратуры

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

3900₽ в неделю
3900₽ в неделю
Первый платеж 14900₽, далее оплата обучения еженедельная. Всего 20 недель.

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.
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.
Отзывы
Заполнив форму, вы можете посмотреть как проходят занятия!
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
Университет
Направление подготовки
Покрытие программы
Сайт
Высшая школа экономики
Финансовые технологии и анализ данных
5/7 (из 7 разделов программы у нас есть 5)
Высшая школа экономики
Машинное обучение и высоконагруженные системы
4/6
Высшая школа экономики
Науки о данных
5/6
Высшая школа экономики
Master of data science
100%
МГУ
Анализ данных в экономике
2/5 Программа состоит из двух частей - экономика и математика. По математике мы покрываем 2 из 3.
Сколтех
Advanced computational science
3/4
Сколтех
Dats Science
5/7
Сколтех
Internet of things and wireless technologies
5/6
Физтех
Прикладная математика и информационные технологии (ПМФ)
3/4
Физтех
Математика, информатика и компьютерные технологии (ИВТ)
3/4
Физтех
Технологическое лидерство (ТЛ)
3/4
Физтех
Технологии искусственного интеллекта (ТИИ)
3/4
Физтех
Дискретная математика и информатика (ПМИ)
3/4
Физтех
Бизнес-информатика (БИ)
3/4
Физтех
Технологии программирования игр (ИВТ)
3/4
Физтех
Современная комбинаторика
100%
Физтех
Цифровая экономика
100%
Физтех
Modern state of Artificial Intelligence
100%
Физтех
Advanced Combinatorics
100%
Решение задачи из экзамена в ШАД
Решение задачи из экзамена в ШАД
FAQ
  • Вопрос
    Где будут проходить занятия?
    Ответ
    Занятия будут проходить онлайн, на платформе Zoom.
    График занятий расположен выше.
  • Вопрос
    Будут ли записи лекций и семинаров?
    Ответ
    Записи лекций и семинаров будут доступны в вашем личном аккаунте на нашей платформе.
  • Вопрос
    Какой уровень знаний необходимо иметь для курса?
    Ответ
    Минимум: Хороший уровень владения школьной программой.
  • Вопрос
    Будет ли проверка домашних работ?
    Ответ
    Да, проверка работ будет.
  • Вопрос
    Почему разные предметы начинаются в разное время?
    Ответ
    Мы адаптировали программу так, чтобы в процессе не было пробелов, так как знания различных дисциплин пересекаются.
Click to order
Ваш заказ:
Total: 
14900₽ первый платёж, далее 3900₽ в неделю (20 недель)
Имя
Почта
Телефон
Телеграм
Промокод
Нажимая на кнопку оплатить, вы принимаете условия обработки персональных данных и договора-оферты.
Остались вопросы
Пишите вопросы нам в ВК или в чат Телеграм
ШАД HELPER
Мы не связаны с Яндекс или с ШАД и являемся разными юридическими лицами и должны считаться, как разные, самостоятельные, не связанные с друг другом организации.

Пользовательское соглашение

Политика конфиденциальности

Публичная оферта

Способы оплаты

Возврат
КОНТАКТЫ
Время работы: 10:00-18:00 понедельник - пятница по московскому времени
Суббота и воскресенье - выходной.

Электронная почта: shadhelper@yandex.ru


Реквизиты:
ИП Лыков Александр Андреевич
ИНН 772791947906 / ОГРНИП 320774600076041

Юридический адрес:
117209, Россия,
г. Москва, ул. Болотниковская 43

Made on
Tilda