उन्नत कम्प्यूटेशनल विज्ञान में मास्टर ऑफ साइंस
The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)
महत्वपूर्ण जानकारी
परिसर स्थान
Moscow, रशिया
भाषविद्र
अंग्रेज़ी
अध्ययन प्रारूप
परिसर में
अवधि
2 वर्षों
गति
पुरा समय
ट्यूशन शुल्क
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आवेदन की आखरी तारीक
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सबसे पहले वाली तारिक
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* चयन प्रक्रिया पास करने वाले आवेदकों के लिए कोई शिक्षण शुल्क नहीं। छात्र पैक: 40000 आरयूबी का मासिक वजीफा, चिकित्सा बीमा
छात्रवृत्ति
अपनी पढ़ाई को निधि देने में सहायता के लिए छात्रवृत्ति के अवसरों का अन्वेषण करें
परिचय
आधुनिक विज्ञान और इंजीनियरिंग गंभीर रूप से कुशल और तेज कम्प्यूटेशनल तकनीकों और मॉडलों पर भरोसा करते हैं। ACS कार्यक्रम अत्याधुनिक गणितीय मॉडलिंग विधियों (संख्यात्मक ODE और PDE, स्टोकेस्टिक मॉडलिंग, मशीन लर्निंग, और बिग डेटा-आधारित दृष्टिकोण) के तालमेल को प्राप्त करता है और आधुनिक उच्च-प्रदर्शन समानांतर कम्प्यूटेशनल सुविधाओं के साथ उनके कार्यान्वयन को सुसज्जित करता है- आज तक का सॉफ्टवेयर। अत्याधुनिक वैज्ञानिक एमएससी परियोजना पाठ्यक्रमों में प्राप्त सैद्धांतिक ज्ञान को मजबूत करती है।
एमएससी कार्यक्रम 2 साल लंबा है: पहला साल आपकी सैद्धांतिक पृष्ठभूमि को मजबूत करने के लिए है, और दूसरा साल शोध पर ध्यान केंद्रित करना है। छात्रों को अपने व्यक्तिगत प्रक्षेपवक्र को आकार देने, सॉफ्ट स्किल हासिल करने और रोजगार की तैयारी के लिए उद्यमिता कौशल हासिल करने के लिए पाठ्यक्रम और पाठ्येतर गतिविधियों को चुनने की स्वतंत्रता है।
विश्व प्रसिद्ध प्रोफेसरों और विशेषज्ञों द्वारा आयोजित व्याख्यान और व्यावहारिक कक्षाएं। | स्कोल्टेक प्रयोगशालाओं में किए गए छात्रों की व्यक्तिगत शोध परियोजनाएं। | ज्ञान और कौशल को क्रिया में बदलने वाली अग्रणी कंपनियों में 8 सप्ताह का ग्रीष्मकालीन उद्योग विसर्जन कार्यक्रम। | उद्यमिता और नवाचार पर पाठ्यक्रम जो विचारों और शोध निष्कर्षों के व्यावसायीकरण के लिए कौशल, साथ ही ज्ञान प्रदान करते हैं। |
कार्यक्रम का एक सफल स्नातक सक्षम होगा:
- वास्तविक दुनिया के कार्यों के बारे में उपलब्ध जानकारी को संभालना और इसे कुशलतापूर्वक हल करने योग्य गणितीय मॉडल के रूप में आकार देना
- डेटा-गहन समस्याओं के लिए नए कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण और एल्गोरिदम विकसित करना
- बड़े पैमाने पर समानांतर कंप्यूटर कोड विकसित और/या अनुकूलित करने के लिए पायथन और सी/सी++ में उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग तकनीकों का उपयोग करना
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए आधुनिक ढांचे का उपयोग करना
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उद्देश्य और उद्देश्य
डेटा-गहन गणितीय मॉडलिंग और सिमुलेशन (डीआईएमएमएस) ट्रैक
इस ट्रैक का उद्देश्य नई पीढ़ी के कम्प्यूटेशनल वैज्ञानिकों और इंजीनियरों को बढ़ावा देना है, जो प्राकृतिक, औद्योगिक और सामाजिक घटनाओं के गणितीय मॉडलिंग में पहले सिद्धांत और डेटा-संचालित दृष्टिकोणों को संयोजित करने में सक्षम हैं। आधुनिक कम्प्यूटेशनल वातावरण में बड़े पैमाने के मॉडल को लागू करने के लिए पाठ्यक्रम उन्नत कंप्यूटिंग, मशीन लर्निंग और कम्प्यूटेशनल भौतिकी को सावधानीपूर्वक संतुलित करता है।
इस ट्रैक का एक सफल स्नातक निम्न में सक्षम होगा:
- मौलिक सिद्धांतों और उपलब्ध आंकड़ों के आधार पर औद्योगिक प्रक्रियाओं, प्राकृतिक और सामाजिक घटनाओं के गणितीय मॉडल का निर्माण करें
- कम्प्यूटेशनल रूप से मांग, डेटा-गहन मॉडलिंग और सिमुलेशन के लिए कुशल एल्गोरिदम और कोड के विकास में योगदान करें
- जटिल वास्तविक दुनिया की समस्याओं के लिए प्रासंगिक कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण, डेटा संरचनाएं, हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर लागू करें।
हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग (HPC) और बिग डेटा ट्रैक
आधुनिक कम्प्यूटेशनल दुनिया अनिवार्य रूप से समानांतर है क्योंकि सीपीयू और जीपीयू में कई कोर होते हैं। एकल कंप्यूट नोड का उपयोग करके डेटासेट और कम्प्यूटेशनल समस्याओं को संसाधित करना असंभव होता जा रहा है।
एक अकादमिक कैरियर का पीछा करने के अलावा, एचपीसी आधुनिक कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर, प्रोग्रामिंग, कोड ऑप्टिमाइज़ेशन और वितरित गहन शिक्षा के ज्ञान के साथ छात्रों को आसानी से आईटी, तेल और गैस, वित्त और बैंकिंग, औद्योगिक अनुसंधान एवं विकास, विनिर्माण और बहुत कुछ।
इस ट्रैक का एक सफल स्नातक निम्न में सक्षम होगा:
- विभिन्न अनुप्रयोगों (गहरी शिक्षा, डेटा विश्लेषण, जटिल घटनाओं के गणितीय मॉडलिंग) में मौजूदा और अत्याधुनिक एचपीसी और बिग डेटा फ्रेमवर्क का उपयोग करके आधुनिक कंप्यूटिंग दुनिया की चुनौतियों का प्रभावी ढंग से समाधान करें।
- समानांतर कंप्यूटिंग का उपयोग करके गणितीय मॉडलिंग और डेटा-गहन कार्यों को हल करें
- बड़े पैमाने पर समानांतर कंप्यूटर कोड विकसित और अनुकूलित करें
- एचपीसी क्लस्टर्स, बिग डेटा और डेटा सेंटर्स के लिए कुशल इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाएं
कार्यक्रम संरचना
2-वर्षीय कार्यक्रम में सबसे महत्वपूर्ण विषयों पर अनिवार्य और अनुशंसित वैकल्पिक पाठ्यक्रम, वैकल्पिक पाठ्यक्रमों का एक विस्तृत सेट (छात्र की अनुसंधान और व्यावसायिक आवश्यकताओं के आधार पर), उद्यमिता और नवाचार के घटक, अनुसंधान गतिविधि और उद्योग के 8 सप्ताह शामिल हैं। विसर्जन
36 क्रेडिट अनिवार्य और अनुशंसित वैकल्पिक पाठ्यक्रम | 36 क्रेडिट अनुसंधान और एमएससी थीसिस परियोजना | 24 क्रेडिट वैकल्पिक पाठ्यक्रम और परियोजनाएं |
12 क्रेडिट उद्यमिता और नवाचार | 12 क्रेडिट औद्योगिक विसर्जन |
अनुसंधान
छात्र टर्म 3 से शुरू होने वाली शोध गतिविधियों में सक्रिय रूप से शामिल हैं।
मुख्य अनुसंधान क्षेत्र:
- गणितीय और सुपरकंप्यूटर मॉडलिंग
- बिग डेटा और डिस्ट्रीब्यूटेड डीप लर्निंग
- आधुनिक कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर और प्रौद्योगिकियां
- कुशल संख्यात्मक एल्गोरिदम
- नरम पदार्थ और स्टोकेस्टिक प्रक्रियाएं
- मशीन लर्निंग के लिए फिजिक्स और फिजिक्स के लिए मशीन लर्निंग
- सामाजिक विज्ञान के लिए भौतिकी
- बड़े पैमाने पर जटिल घटना (प्लाज्मा, बहु-घटक, और बहु-चरण तरल पदार्थ और गैसों) का गणितीय मॉडलिंग
- नई फार्मास्यूटिकल्स की दवा डिजाइन और कम्प्यूटेशनल डिजाइन
- लक्ष्य खोज, झुंड संरचनाओं के लिए सुदृढीकरण सीखना
- आधुनिक सुपरकंप्यूटिंग आर्किटेक्चर पर वितरित ग्राफ विश्लेषण
- तेल उद्योग के लिए भू-यांत्रिकी का मॉडलिंग
- फेमटोसेकंड ऑप्टिक्स
- बड़े पैमाने पर आणविक मॉडलिंग और नए रसायनों के गुणों का अनुकूलन
करियर के अवसर और रास्ते
उद्योग
डेटा एनालिस्ट, डेटा साइंटिस्ट, इंडस्ट्रियल रिसर्च साइंटिस्ट, कंसल्टेंट जैसे विभिन्न उद्योग क्षेत्रों (हेमिकल और फार्मास्युटिकल इंडस्ट्री, ऑयल एंड गैस, आईटी, फाइनेंस, और अन्य) में लैंडिंग विशेषज्ञ पद।
विज्ञान
लैंडिंग पीएच.डी. प्रमुख रूसी और अंतरराष्ट्रीय अनुसंधान निकायों में पदों और सतत अनुसंधान।
चालू होना
विशेषज्ञों, सलाहकारों और निवेशकों के अपने व्यापक पूल के साथ अपने दम पर या स्कोल्कोवो इनोवेशन इकोसिस्टम के माध्यम से एक व्यवसाय शुरू करना।
प्रवेश हेतु आवश्यक शर्ते
गणित, कंप्यूटर विज्ञान, भौतिकी, रसायन विज्ञान, या इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री या समकक्ष।
ज्ञान और कौशल:
कलन, विभेदक समीकरण, रैखिक बीजगणित, संभाव्यता सिद्धांत और गणितीय सांख्यिकी, संख्यात्मक विधियाँ।
अंग्रेजी भाषा आवश्यकताएँ:
यदि आपकी शिक्षा अंग्रेजी भाषा में नहीं की गई है, तो आपसे अंग्रेजी दक्षता के पर्याप्त स्तर का प्रमाण प्रदर्शित करने की अपेक्षा की जाएगी।
आवेदन आवश्यकताएं
ऑनलाइन आवेदन संभावित छात्रों के लिए प्रक्रिया को आसान बनाता है। हम आपको सलाह देते हैं कि आप चुने हुए शैक्षणिक कार्यक्रम के लिए आवेदन के निर्देशों, आवश्यकताओं और समय सीमा को ध्यान से पढ़ें।
आवेदन में निम्नलिखित दस्तावेज शामिल हैं: एक सीवी, सिफारिश के दो पत्र, एक टीओईएफएल / आईईएलटीएस स्कोर रिपोर्ट, और एक प्रेरणा पत्र। जिन आवेदकों के पास अंग्रेजी दक्षता का प्रमाण नहीं है, वे स्कोल्टेक में चयन सप्ताहांत के दौरान TOEFL ITP ले सकते हैं।
चयन प्रक्रिया
- अपना पोर्टफोलियो तैयार करें
अपनी प्रतिस्पर्धी चयन आवेदन सामग्री तैयार करें। - अपने आवेदन जमा करें
अपनी सामग्री को एप्लिकेशन सिस्टम में अपलोड करें और अपना आवेदन जमा करें। - ऑनलाइन परीक्षण
प्रत्येक उम्मीदवार को एक ऑनलाइन प्रोफाइल टेस्ट देना होगा। आपको अपने परीक्षण की विशिष्ट तिथि और समय के बारे में ईमेल द्वारा सूचित किया जाएगा। - व्यक्तिगत साक्षात्कार (ऑनलाइन)
अंतिम चयन चरण मास्को में होता है। आपको साइट पर टीओईएफएल आईटीपी परीक्षा पास करनी होगी, या एक वैध टीओईएफएल प्रमाणपत्र प्रस्तुत करना होगा और एक व्यक्तिगत साक्षात्कार पास करना होगा। इस दौरान कुछ कार्यक्रमों के लिए अतिरिक्त लिखित परीक्षाओं की आवश्यकता हो सकती है (आपको अग्रिम रूप से सूचित किया जाएगा)।
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हमारे छात्र क्या कहते हैं
डिलियारा बेमुरज़िना
बीएससी, मॉस्को इंस्टीट्यूट ऑफ फिजिक्स एंड टेक्नोलॉजी → एमएससी, स्कोल्टेक → न्यूरल नेटवर्क्स एंड डीप लर्निंग लेबोरेटरी, एमआईपीटी
"एसीएस कार्यक्रम में, मैंने निश्चित रूप से ज्ञान के बहुत से विभिन्न अनुप्रयोगों को सीखा है जो आमतौर पर अन्य विश्वविद्यालयों में केवल सैद्धांतिक रूप से पढ़ाया जाता है। मेरा मानना है कि इस तरह के गहन मास्टर कार्यक्रम में अध्ययन कुछ सैद्धांतिक विषयों का अध्ययन करने से छात्रों के भविष्य के लिए अधिक उपयोगी है और समानांतर में काम कर रहा है।"
महमूद अल्लावरदीयेव
बीएससी, काफ्काज़ विश्वविद्यालय → एमएससी, स्कोल्टेक → स्नोफ्लेक
"एचपीसी पाठ्यक्रम के दौरान, हमें इस बात की पूरी समझ है कि वैज्ञानिक और औद्योगिक सेटिंग्स में बड़े पैमाने पर बिग डेटा और एआई अनुप्रयोगों से कैसे निपटा जाता है। ओपनएमपी, एमपीआई, सीयूडीए जैसे ढांचे पर व्यावहारिक अभ्यास असाइनमेंट आपके लिए सहायक होंगे, जबकि अपनी शोध परियोजनाओं और एचपीसी में संभावित भावी करियर के लिए एचपीसी क्लस्टर और सुपर कंप्यूटर के साथ काम करना। यदि आप विशेष रूप से समानांतर प्रोग्रामिंग, एचपीसी और वितरित सिस्टम में रुचि रखते हैं, तो पाठ्यक्रम को देखने का मौका न चूकें।"
स्कूल के बारे में
प्रशन
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