לימודי תואר שני במתמטיקה ומדעי המחשב

החוג למתמטיקה מציע תוכנית לימודית ייחודית לתואר שני במתמטיקה ומדעי המחשב המשלבת ומעמיקה בתיאוריות מתקדמות ויישומים פרקטיים בשני התחומים. מטרת התוכנית היא להכשיר אנשי ונשות מקצוע עם מיומנות גבוהה במתמטיקה לעולם המחשב.

התוכנית מקיפה ומתעמקת במגוון תחומים מתקדמים, ובהם: תורת המספרים, אלגברה מופשטת, אנליזה פונקציונלית, אלגוריתמים מתקדמים, למידת מכונה ואבטחת מידע. בחוג למתמטיקה אנו מטפחים את היכולת לחשוב באופן אנליטי ויצירתי, תוך שילוב בין התיאוריה המתמטית המופשטת לבין היישום המעשי בעולם המחשוב.

תוכנית הלימודים מתמקדת בפיתוח חשיבה מתמטית מעמיקה לצד מיומנויות מעשיות במדעי המחשב, תוך שימת דגש על פתרון בעיות מורכבות, פיתוח אלגוריתמים יעילים, ויישום שיטות מתמטיות בפתרון אתגרים חישוביים. התוכנית מיועדת לבוגרים ובוגרות עם השכלה מתמטית המעוניינים בלימודי מחשב.

ללמוד בראש שקט! מלגות במיוחד בשבילך 

אנחנו רוצים להפנות את תשומת ליבך לשתי מלגות ייחודיות לאוניברסיטת חיפה:

מלגת אהבת עולם המעניקה 2,000$ לכל שנת לימודים.
מלגת ג’ויס לסטודנטיות, המעניקה גם היא 2,000$ בשנה א’.

תוכלו למצוא עוד מגוון מלגות המפורטות כאן >>

לקבלה למסלול ללא תזה (מסלול ב’)

תואר ראשון ממוסד מוכר להשכלה גבוהה בארץ ובעולם, בציון ממוצע של 80 ומעלה עם ציון של 76 ומעלה בחוג השני (במידה ולמדתם במתכונת דו-חוגית). 
*הקבלה לתואר שני בחוג למתמטיקה היא קודם כל למסלול ב’. לאחר שני סמסטרים ובאישור הוועדה ללימודים מתקדמים של החוג יוחלט על קבלה למסלול א’.

 מסמכים נדרשים:
∙ גיליון ציונים רשמי
∙ אישור זכאות לתואר ראשון

מועמדים שטרם קיבלו אישור זכאות לתואר ראשון:
קבלה על תנאי – יש להציג אישור זכאות לתואר עד סוף סמסטר א’ של השנה הראשונה.

לימודי השלמות:
מועמדים ומועמדות עם תואר ראשון בדיסציפלינות אחרות ממוסד מוכר להשכלה גבוהה או שממוצע הציונים שלהם נמוך מהנדרש (אך גבוה מ-76) עשויים להידרש, לפי שיקול דעת הוועדה, ללימודי השלמות לצורך קבלה לתואר. למידע נוסף יש לפנות למזכירות החוג.

מועמדים ומועמדות ממוסדות להשכלה גבוהה ששפה ההוראה בהם אינה עברית או מאוניברסיטאות מוכרות מחו”ל וכן אוניברסיטאות בעלות שלוחות בישראל, אשר פועלות באישור המועצה להשכלה גבוהה, מחויבים בתנאי קבלה נוספים >> תקנון הרשות ללימודים מתקדמים (עמ’ 13).

 למעבר או לקבלה למסלול עם תזה (מסלול א’)

מועמדים שיתקבלו ללימודי תואר שני ללא תנאים מוקדמים, לאחר שסיימו לימודי תואר ראשון במתמטיקה בציון 85 ומעלה, יתקבלו בחלק מהמקרים מיד עם הרשמתם כסטודנטים מן המניין למסלול א׳. יהיה עליהם למצוא מנחה לעבודת הגמר תוך שנה מתחילת הלימודים לתואר (ולקבל מהמנחה הסכמה בכתב להנחיה).

על מנת לעבור למסלול א׳ בתוכניות אלו חייבים הסטודנטים להשיג ציון ממוצע של 85 ומעלה ב-18 שעות שבועיות סמסטריאליות בלימודים ולקבל הסכמה בכתב של מנחה לעבודת הגמר המחקרית. המעבר כרוך גם באישור הוועדה ללימודים מתקדמים של החוג.

*קבלה ללימודים כפופה להחלטת הוועדה ללימודים מתקדמים של החוג.

לימודי השלמות:
מועמדים ומועמדות עם תואר ראשון בדיסציפלינות אחרות ממוסד מוכר להשכלה גבוהה או שממוצע הציונים שלהם נמוך מהנדרש (אך גבוה מ-76) עשויים להידרש, לפי שיקול דעת הוועדה, ללימודי השלמות לצורך קבלה לתואר. למידע נוסף יש לפנות למזכירות החוג.

מועמדים ומועמדות ממוסדות להשכלה גבוהה ששפה ההוראה בהם אינה עברית או מאוניברסיטאות מוכרות מחו”ל וכן אוניברסיטאות בעלות שלוחות בישראל, אשר פועלות באישור המועצה להשכלה גבוהה, מחויבים בתנאי קבלה נוספים >> תקנון הרשות ללימודים מתקדמים (עמ’ 13).

*מאחר ומספר המקומות מוגבל, גם אם התמלאו תנאי המינימום הנדרשים, הקבלה מותנית באישור סופי של הוועדה ללימודי תואר שני. עמידה בכל תנאי הקבלה אין משמעותה קבלה אוטומטית.

**אוניברסיטת חיפה שומרת לעצמה את הזכות לשנות את האמור בתנאי הקבלה, אם תתגלה טעות.

מסלול א’ עם עבודת גמר מחקרית (תזה): היקף הלימודים במסלול זה הוא 36 שעות שבועיות סמסטריאליות.

מסלול ב’ עם בחינת גמר/פרויקט גמר (ללא תזה): היקף הלימודים במסלול זה הוא 36 שעות שבועיות סמסטריאליות. 

תוכניות נוספות שיכולות לעניין אותך:
תואר שני במתמטיקה
תואר שני במדע המחשב
תואר ראשון במתמטיקה

עם סיום הלימודים, תצעדו בדרכם של הבוגרים והבוגרות שלנו אל עבר תפקידים בחברות טכנולוגיה מובילות – תובילו מחקר, תנהלו פיתוח אלגוריתמים, ותעסקו בחקר בינה מלאכותית. במכוני מחקר ומוסדות אקדמיים תוכלו להשתלב במחקר מתקדם ואולי ללמוד תארים מתקדמים ולעסוק בהוראה אקדמית בתחומי המתמטיקה והמחשבים.

במערכות הביטחוניות ובמוסדות הפיננסיים תוכלו לעסוק בפיתוח מודלים מתמטיים, בניתוח כמותי ובהובלת פרויקטים מורכבים. בחברות סטארט-אפ ובתעשיית ההייטק תשתלבו בהובלת מחקר, בניהול צוותי פיתוח ובקידום טכנולוגיות חדשניות בתחומים כמו למידת מכונה ועיבוד נתונים.