eng

საქართველოს უნივერსიტეტი
პროგრამა: წმინდა და გამოყენებითი მათემატიკა
განათლების საფეხური: მაგისტრატურა
ხელმძღვანელი: გიორგი ტეფნაძე
სწავლების ენა: ქართული
მისანიჭებელი კვალიფიკაცია: მათემატიკის მაგისტრი
პროგრამის მოცულობა: 120
პროგრამაზე დაშვების წინაპირობა: აკადემიური უმაღლესი განათლების მეორე საფეხურზე (სამაგისტრო პროგრამებზე) სტუდენტთა ჩარიცხვა ხორციელდება საერთო სამაგისტრო გამოცდების შედეგების საფუძველზე ან საქართველოს განათლებისა და მეცნიერების მინისტრის №224/ნ (2011 წლის 29 დეკემბერი) ბრძანების შესაბამისად, ინგლისურ ენაში (წერითი) და სპეციალობაში (ზეპირი) გამოცდის წარმატებით გავლის, ადმინისტრაციული რეგისტრაციის და პრეზიდენტების ბრძანების საფუძველზე.
პროგრამის მიზანი:

პროგრამის მიზანია:

·         კურსდამთავრებულებმა შეძლონ სხვადასხვა მიდგომებზე დაფუძნებული მათემატიკური მეთოდების და მოდელების შესწავლა და ანალიზი და მათი გამოყენება სხვადასხვა დარგის თეორიული და პრაქტიკული პრობლემების გადაწყვეტაში.

·         კონკურენტუნარიანი, მაღალკვალიფიციური სპეციალისტების მომზადება, რომლებსაც შეიძლევათ დასაქმდნენ ბიზნესის სფეროში,  მარკეტინგულ, კერძო ორგანიზაციებსა და სახელმწიფო სტრუქტურებში, სადაც მოთხოვნადია ანალიტიკური აზროვნება და სხვადასხვა მათემატიკური მეთოდების გამოყენება.

·         გამოუშვას კონტიგენტი, რომელსაც მყარი საფუძველი ექნება სადოქტორო საფეხურზე სწავლის გასაგრძელებლად.

სწავლის შედეგების მიღწევის მეთოდები/აქტივობები:

·         წიგნზე მუშაობის მეთოდი

·         კრიტიკული ანალიზი

·         პრაქტიკული მუშაობა

·         ახსნა-განმარტებითი მეთოდი

·         ლექცია-სემინარი

·         ინტერაქტიული ლექციები

·         შესაბამისი მასალის მოძიება ელექტრონულ ფორმატში ან ბიბლიოთეკაში.

·         დისკუსიები/დებატები

·         წერითი მუშაობის მეთოდი

·         ვერბალური, ანუ ზეპირსიტყვიერი მეთოდი

·         პრეზენტაციების წარდგენა

·         დემონსტირების მეთოდი

·         ლიტერატურის მიმოხილვა

·         გუნდური მუშაობა

·         სიახლეთა გარჩევა

·         პრობლემის გადაჭრაზე ორიენტირებული სავარჯიშოები

·         შემთხვევის შესწავლა და ანალიზი

·         ინდუქცია, დედუქცია, ანალიზი და სინთეზი

პრობლემაზე დაფუძვნებული სწავლება

სწავლის შედეგი:
  • პროგრამის დასრულების შემდეგ კურსდამთავრებული:

    • საფუძვლიანად და სისტემურად იცნობს ნამდვილი და კომპლექსური ანალიზის საკითხებს და იყენებს მათ  მათემატიკის სხვადასხვა დარგებში.
    • ახასიათებს სიმრავლის ბუნებას ორი განსხვავებული კუთხით, ზომის თეორიის და ტოპოლოგიური თვალსაზრით, იყენებს მათ სტატისტიკაში და მათემატიკის ზოგიერთ სხვა მიმართულებაში.
    • შეისწავლის ალბათური სივრცისა და სტატისტიკური ექსპერიმენტის, შემთხვევითი სიდიდეების, განაწილების რიცხვით მახასიათებლებს, სხვადასხვა ალბათური განაწილებების პარამეტრების სტატისტიკურ შეფასებებს და კონკრეტულ შემთხვევაში იყენებს შესაფერის შეფასებას.
    • იცნობს და განმარტავს ოპერატორების თეორიის და ოპერატორთა ალგებრების საკითხებს და მეთოდებს,  ფუნქციათა თეორიის და ფუნქციონალური ანალიზის ფუნდამენტურ მეთოდებს და მათი გამოყენებით შეისწავლის სხვადასხვა პრობლემებს, როგორც საკუთრივ ამ დარგებში, ასევე დიფერენციალურ განტოლებებსა და მათემატიკის სხვა დარგებში;
    • ფლობს ცოდნას სხვადასხვა დიფერენციალური განტოლებების შესწავლისა და რიცხვითი მიახლოების მეთოდების შესახებ და ქმნის ალგორითმებს MATLAB-ის ენაზე შესაბამისი პროგრამული კოდის გაოყენებით;
    • განმარტავს და აყალიბებს აბსტრაქტული ალგებრის და ზოგადი და ალგებრული ტოპოლოგიის ძირითად მეთოდებსა და ალგებრულ სტრუქტურებს და იყენებს მათ სხვადასხვა პრაქტიკული და თეორიული ამოცანის გადაწყვეტაში.
    • სამაგისტრო ნაშრომის ფარგლებში შეისწავლის დარგის მნიშვნელოვან მეთოდებს და მათი გამოყენებით გეგმავს და ატარებს კვლევებს.
    •  გუნდური  და ინდივიდუალური მუშაობისას აანალიზებს დარგის მნიშვნელოვან საკითხების და ასაბუთებს საკუთარ დასკვნებს შესაბამისი ცოდნითა და ლოგიკით;
    • გუნდური  და ინდივიდუალური მუშაობის საფუძველზე აანალიზებს პრაქტიკული და გამოყენებითი ამოცანების საწყის მონაცემებს, აჯერებს მიღებულ შედეგებს და აყალიბებს მათემატიკის ენაზე;
    • თანამედროვე ტექნოლოგიების გამოყენებით, დარგის საკითხებზე აკეთებს საკუთარ დასკვნებს, ეფექტურად წარმოაჩებს წერითი და ზეპირი კომუნიკაციისას, თანმიმდევრულად და ნათლად აყალიბებს და  წარმოადგენს, როგორც სპეციალისტებთან, ისე არასპეციალისტებთან, აკადემიური ეთიკის სტანდარტების დაცვით.
  • პროგრამის დამტკიცების თარიღი: 01-01-1900
    პროგრამის დამტკიცების ოქმის ნომერი:
    პროგრამის განახლების თარიღი:
    პროგრამის განახლების ოქმის ნომერი:
    პროგრამის დეტალები:

    პროგრამაზე ჩარიცხვის შემთხვევაში სამი სემესტრის განმავლობაში სტუდენტი ირჩევს სავალდებულო და არჩევით საგნებს, რომლებიც 6 კრედიტიანია და გულისხმობს კვირაში ორ ან სამ საათიან შეხვედრას, საგნების სპეციფიკიდან გამომდინარე. მეოთხე სემესტრში სტუდენტი ასრულებს სამაგისტრო ნაშრომს არჩეული სპეციალობის მიმართულებით, რომელიც 30 კრედიტიანია. კურსი ძირითადად შედგება ლექცია და სემინარისაგან.

    სწავლების ორგანიზების თავისებურებები:

    პროგრამის 120 კრედიტი შედგება: მათემატიკის სპეციალობის ძირითადი საგნები 78 ECTS, სპეციალობის არჩევით საგნები 42 ECTS. პროგრამის ძირითად ნაწილში სტუდენტი ვალდებულია შეასრულოს სამაგისტრო ნაშრომი (30 ECTS). პროგრამის პირველ სემესტრში სტუდენტს შეეძლება ერთი არჩევითი საგნის, მეორე სემესტრში ორი არჩევითი საგნის, ხოლო მესამე სემესტრში სამი არჩევითი საგნის გავლა, რაც სტუდენტს  კონკრეტული მიმართულებით სურვილის შესაბამისად  მეტად განვითარების შესაძლებლობას მისცემს პირველივე სემესტრიდან.

    პროგრამის ასარჩევი

    კოდი საგანი კრედიტი
    MATH1102შესავალი მანქანურ სწავლებაში6

    კრედიტების ჯამი:

    6

    სპეციალობის ძირითადი

    კოდი საგანი კრედიტი სემესტრი
    MATH5001აბსტრაქტული ალგებრა6 1
    MATH5006პროგრამული პაკეტები მათემატიკაში (MATLAB)6 1
    MATH5030ნამდვილი ცვლადის ფუნქციათა თეორია6 1
    MATH5002ოპერატორების თეორია და ოპერატორთა ალგებრები6 1
    MATH5007მათემატიკური სტატისტიკა6 2
    MATH5003კერძოწარმოებულიანი დიფერენციალური განტოლებები6 2
    MATH5032კომპლექსური ცვლადის ფუნქციათა თეორია6 2
    MATH5004ზოგადი და ალგებრული ტოპოლოგია6 3
    MATH5005რიცხვითი მეთოდები6 3
    MATH5400სამაგისტრო ნაშრომი30 4

    კრედიტების ჯამი:

    84

    სპეციალობის ასარჩევი

    კოდი საგანი კრედიტი
    INFO7855R (სტატისტიკური გამოთვლები)6
    MATH5009მათემატიკის რჩეული თავები6
    MATH5010ჰარმონიული ანალიზი6
    INFO5112დაპროგრამების ინსტრუმენტები მონაცემთა ბაზებისათვის6
    INFO6270ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული მანქანური სწავლების ალგორითმიზაცია6
    MATH5016ლის ჯგუფები და ლის ალგებრები6
    MATH5017მარტინგალები და მათი გამოყენება მათემატიკურ ანალიზში6
    MATH5018ინტეგრალური განტოლებები6
    MATH5019ზომისა და ინტეგრალის ზოგადი თეორიის საფუძვლები6
    INFO7854Python6
    INFO6271მონაცემთა ბაზების სისტემები6
    INFO5120ArcGIS სისტემები6
    MATH5020არაწრფივი კერძოწარმოებულიანი დიფერენციალური განტოლებები6
    MATH5020არაწრფივი კერძოწარმოებულიანი დიფერენციალური განტოლებები6
    MATH5021ფურიეს ანალიზი6
    MATH5022ვეივლეტ ანალიზის საფუძვლები6
    MATH5031ფინანსური მათემატიკა 6
    MATH5029ალგორითმები და ანალიზი6
    MATH5026მათემატიკური გამოყენებები ანალიზურ მექანიკაში6
    MATH5027კრიპტოგრაფია6
    MATH5024ჰომოლოგიური ალგებრა6
    MATH5028რისკის შეფასების მეთოდები ინოვაციური ფინანსური ინსტრუმენტებისათვის6
    INFO6340სისტემების სტრუქტურული ანალიზი6
    INFO6263დიდ მონაცემთა სისტემები6

    კრედიტების ჯამი:

    144









    პრერეკვიზიტების მატრიცა


    შედეგების საშუალო შედეგების საშუალოს კოეფიციენტი (GPA) საუნივერსიტეტო შეფასება   საქართველოში მოქმედი ზოგადი შეფასება
    97-100 4,00 A+ A ფრიადი
    94-96 3,75 A
    91-93 3,50 A-
    87-90 3,25 B+   ძალიან კარგი
    84-86 3,00 B B
    81-83 2,75 B-  
    77-80 2,50 C+   C კარგი
    74-76 2,25 C
    71-73 2,00 C-
    67-70 1,75 D+   D დამაკმაყოფილებელი
    64-66 1,50 D
    61-63 1,25 D-
    51-60 1,00 E E საკმარისი
    უარყოფითი შეფასება
    41-50   FX FX ვერ ჩააბარა
    <40   F F ჩაიჭრა



    ყველა უფლება დაცულია.Copyright © 2024 საქართველოს უნივერსიტეტი