1. Какой уровень подготовки студентов ожидается для поступления в магистратуру в передовую инженерную школу?
Мы рассчитываем на студентов, которые уже получили базовые навыки в механике сплошных сред, методах оптимизации, математическом моделировании и численных методах. Специализация в этих областях — естественное продолжение обучения в нашей магистратуре.
2. Какой практический опыт ценится при поступлении и в процессе работы? Например, опыт работы в компаниях?
Ценится любой опыт, который может выделить вас на фоне других кандидатов. Релевантный образовательной, профессиональной или иной другой деятельности, включая любой опыт работы, научную работу, выступления на конференциях, участие в проектах, в олимпиадах и хакатонах, преподавание, опыт административной работы.
3. Какой уровень академической успеваемости вы ожидаете от студентов?
Мы смотрим на средний балл, но больше ценим реальные навыки и желание работать. Средний балл около 4.1–4.5 — это хороший показатель, но мы также учитываем техническую подготовку.
4. Как оцениваются результаты по профильным дисциплинам, таким как гидродинамика и газовая динамика?
Важно иметь не только проходные оценки, но и реальное понимание предмета. Например, оценки «четыре» по гидродинамике и «три» по газовой динамике допустимы, но лучше стремиться к более глубоким знаниям.
5. С какими задачами работают студенты на начальном этапе?
Обычно студенты начинают с упрощенных тестовых задач, чтобы освоиться с инструментами и методами работы, и далее постановка задачи и цели проекта постепенно уточняются по мере получения результатов.
6. Есть ли возможность разрабатывать инструменты, аналогичные или дополняющие T-навигатор?
Такая возможность есть. Хотя конкурировать с крупными компаниями сложно, студенты могут создавать специализированные решения для отдельных задач, где есть потребность в более узких или оптимизированных инструментах.
7. Насколько глубоко в магистратуре изучаются новые технологии в нефтегазовой отрасли?
Образовательная программа включает в себя ряд ежегодно обновляемых дисциплин, читаемых экспертами из научно-технического центра Газпромнефть. Таким образом, магистратура ориентирована на изучение современных технологий в сфере нефтегазового инжиниринга, включая новейшие подходы к моделированию, цифровизации и автоматизации процессов.
8. Преподаются ли в магистратуре курсы по базам данных и машинному обучению?
На 2 курсе программы магистратуры основной дисциплиной является фундаментальный годовой курс по методам больших данных и машинного обучения, охватывающий вопросы вплоть до генеративных моделей, трансформеров или обучения с подкреплением. Отдельного курса по базам данных не предусмотрено, при необходимости студенты могут освоить это направление с помощью специальных курсов, читаемых специалистами в НГУ.
9. Что предпочтительнее: знание методов конечных разностей или конечных объёмов? Есть ли обучение методам конечных объёмов в рамках вашей специализации? Методы конечных элементов и граничных элементов тоже входят в обучение?
Мы работаем с многими методами вычислительной механики, особенно с такими популярными, как методы конечных разностей или объёмов. Приветствуется знание и опыт работы с любыми методами. В нашей магистратуре вы усилите свою экспертизу в этом направлении. Во 2 семестре 1 курса магистерской программы отдельная дисциплина посвящена вопросам современных подходов в методах конечных разностей и объёмов для решения гиперболических задач. А в 1 семестре 1 курса сразу две дисциплины посвящены методам конечных элементов, включая освоение прикладного численного пакета FreeFEM++ на практике.
10. А есть ли возможность работать с кластером для расчётов в ваших проектах?
Да, при необходимости использования вычислительного кластера для задач проекта студент обязательно получает к нему доступ. Более того, на 1 семестре 2 курса в рамках дисциплины «Параллельное программирование» студенты обучаются работе с ним.
11. Как вы оцениваете необходимый уровень владения Python для работы в проектах? И насколько важно знание языка C или C++ для проектов в вашей команде?
Базовые знания Python обязательны — важно уметь реализовывать вычислительные алгоритмы, обрабатывать данные. Глубокое знание всех библиотек не требуется на старте, но понимание основ программирования и желание учиться очень важны.
Знание C или C++ будет большим плюсом для задач, связанных с оптимизацией расчётов и разработкой ядра программных комплексов. Однако для многих задач достаточно уверенного владения Python. Более того, первые три семестра образовательной программы содержат дисциплины по изучению современного C++, так что здесь можно усилить свои компетенции и пополнить портфолио полученными решениями.
12. Есть ли опыт самостоятельной разработки CFD-кодов у студентов?
Опыт написания собственных кодов сильно приветствуется. Даже простые модели по методам конечных разностей помогают лучше понимать численные методы. Если студент уже решал задачи по моделированию процессов теплопереноса, течению жидкостей или деформации твердого тела, то это отличный старт.
13. Есть ли возможность начать сотрудничество ещё до поступления в магистратуру?
Да, такая возможность есть. Руководители проектов открыты к сотрудничеству со студентами уже на бакалавриате. Можно начинать участвовать в проектах и исследованиях заранее.
14. Как вы отбираете студентов для специализации в ваших проектах?
Обычно всё начинается с учебных занятий — мы замечаем студентов, которые проявляют интерес и способности, а затем предлагаем им специализацию в своих проектах.
15. Где узнать больше?
Переходите на наш сайт!
До встречи в магистратуре, друзья!