ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА
Направление подготовки 02.04.01 Математика и компьютерные науки
Сведения об образовательной организации
→
Образование
→
Образовательные программы
→
Направление подготовки 02.04.01 Математика и компьютерные науки
2024 год
2025 год
2024 год
2025 год
Машинное обучение
Общая характеристика образовательной программы
Учебный план
Календарный график
Рабочая программа воспитания
Календарный план воспитательной работы
Рабочие программы дисциплин и практик:
Soft Skills Lab (Лаборатория гибких навыков)
Основы Python
Machine Learning (Машинное обучение)
Математика в DS
Основы статистики
SQL и базы данных
Продуктовая студия
Deep Learning (Глубокое обучение)
Рекомендательные системы
Computer vision (Компьютерное зрение)
Natural Language Processing (Обработка естественного языка)
Методы оптимизации
Алгоритмы
Production ML (Машинное обучение в продакшене)
Advanced Deep Learning (Продвинутое глубокое обучение)
Временные ряды
ML System Design (Проектирование систем машинного обучения)
AI Beyond Fit-Predict (Искусственный интеллект в действии)
Избранные темы исследований в ИИ
Основы промышленной разработки
Case Evenings (Кейс-вечера)
Data Engineering (Инженерия данных)
Mock interview (Управление карьерой)
Алгоритмы и структуры данных
Взаимодействие с командой разработки
Инструменты разработчика
Исследование, генерация и приоритизация гипотез
Лидерство и управление
Многопоточное программирование
Переговоры
Публичные выступления
Продвинутые методы A/B тестирования
Аналитическая культура
Python для анализа данных
Основы разработки на языке Java
Разработка веб-приложений на Java с использованием Spring
Разработка на языке программирования Kotlin
UX/UI проектирование и разработка пользовательских интерфейсов
Алгоритмы Java
Алгоритмы Advanced
Архитектура программных систем: паттерны, микросервисы, интеграции
Базы данных
Базы данных Advanced
Визуализация
Маркетинг
Предпринимательство
Промышленная разработка
Распределенные системы
Сети и основы безопасности
Системный анализ
Тестирование
Управление ML-продуктами
Управление продуктом и бизнес-метрики
Технологическая (проектно-технологическая) практика (У)
Технологическая (проектно-технологическая) практика (П)
Научно-исследовательская работа (У)
Научно-исследовательская работа (П)
Программа Государственной итоговой аттестации
Факультативные дисциплины:
Курс по подготовке у промежуточному тестированию по 1 курсу
Академия Backend
Парсинг данных
Продуктовая аналитика
Backend-разработка
Общая характеристика образовательной программы
Учебный план
Календарный график
Рабочая программа воспитания
Календарный план воспитательной работы
Рабочие программы дисциплин и практик:
Soft Skills Lab (Лаборатория гибких навыков)
Java Core (Основы разработки на языке Java)
Алгоритмы Java
Инструменты разработчика
Java Spring (Разработка веб-приложений на Java с использованием Spring)
SQL и базы данных
Промышленная разработка
Алгоритмы и структуры данных
Архитектура программных систем
Сетевые технологии
Многопоточное программирование
Системы управления базами данных
Распределенные системы
Тестирование
Разработка на языке программирования Kotlin
Разработка на языке программирования Go
Case Evenings (Кейс-вечера)
Computer vision (Компьютерное зрение)
Data Engineering (Инженерия данных)
Deep Learning (Глубокое обучение)
Продвинутые методы A/B тестирования
AI Beyond Fit-Predict (Искусственный интеллект в действии)
Machine Learning (Машинное обучение)
ML System Design (Проектирование систем машинного обучения)
Mock interview (Управление карьерой)
Natural Language Processing (Обработка естественного языка)
Production ML (Машинное обучение в продакшене)
Python для анализа данных
Базы данных
Аналитическая культура
Взаимодействие с командой разработки
Временные ряды
Лидерство и управление
Математика в DS
Маркетинг
Методы оптимизации
Основы статистики
Переговоры
Публичные выступления
Advanced Deep Learning (Продвинутое глубокое обучение)
UX/UI проектирование и разработка пользовательских интерфейсов
Алгоритмы
Алгоритмы Advanced
Базы данных Advanced
Визуализация
Избранные темы исследований в ИИ
Информационная безопасность
Исследование, генерация и приоритизация гипотез
Основы Python
Основы промышленной разработки
Предпринимательство
Продуктовая студия
Рекомендательные системы
Системный анализ
Управление ML-продуктами
Управление продуктом и бизнес-метрики
Технологическая (проектно-технологическая) практика (У)
Технологическая (проектно-технологическая) практика (П)
Научно-исследовательская работа (У)
Научно-исследовательская работа (П)
Программа Государственной итоговой аттестации
Факультативные дисциплины:
Курс по подготовке к промежуточному тестированию по 1 курсу
Академия Backend
Парсинг данных
Продуктовая аналитика
Продуктовая аналитика
Общая характеристика образовательной программы
Учебный план
Календарный график
Рабочая программа воспитания
Календарный план воспитательной работы
Рабочие программы дисциплин и практик:
Soft Skills Lab (Лаборатория гибких навыков)
Основы Python
Основы статистики
SQL и базы данных
Python для анализа данных
Продуктовая студия
Machine Learning (Машинное обучение)
Метрики бизнеса и продукта
Визуализация
Продвинутые методы A/B тестирования
Data Engineering (Инженерия данных)
Аналитическая культура и управление ML-продуктами
Исследование, генерация и приоритизация гипотез
Production ML (Машинное обучение в продакшене)
Deep Learning (Глубокое обучение)
Взаимодействие с командой разработки
Переговоры
ML System Design (Проектирование систем машинного обучения)
AI Beyond Fit-Predict (Искусственный интеллект в действии)
Системный анализ
Case Evenings (Кейс-вечера)
Computer vision (Компьютерное зрение)
Mock interview (Управление карьерой)
Natural Language Processing (Обработка естественного языка)
Алгоритмы и структуры данных
Архитектура программных систем: паттерны, микросервисы, интеграции
Временные ряды
Инструменты разработчика
Лидерство и управление
Методы оптимизации
Многопоточное программирование
UX/UI проектирование и разработка пользовательских интерфейсов
Алгоритмы Java
Алгоритмы
Алгоритмы Advanced
Базы данных
Базы данных Advanced
Избранные темы исследований в ИИ
Маркетинг
Advanced Deep Learning (Продвинутое глубокое обучение)
Основы промышленной разработки
Основы разработки на языке Java
Предпринимательство
Промышленная разработка
Публичные выступления
Разработка веб-приложений на Java с использованием Spring
Разработка на языке программирования Kotlin
Распределенные системы
Рекомендательные системы
Сети и основы безопасности
Тестирование
Математика в DS
Технологическая (проектно-технологическая) практика (У)
Технологическая (проектно-технологическая) практика (П)
Научно-исследовательская работа (У)
Научно-исследовательская работа (П)
Программа Государственной итоговой аттестации
Факультативные дисциплины:
Курс по подготовке к промежуточному тестированию по 1 курсу
Академия Backend
Парсинг данных
Продуктовая аналитика
Продуктовый менеджмент
Общая характеристика образовательной программы
Учебный план
Календарный график
Рабочая программа воспитания
Календарный план воспитательной работы
Рабочие программы дисциплин и практик:
Soft Skills Lab (Лаборатория гибких навыков)
Основы Python
Основы статистики
SQL и базы данных
Python для анализа данных
Продуктовая студия
Machine Learning (Машинное обучение)
Метрики бизнеса и продукта
Case Evenings (Кейс-вечера)
Взаимодействие с командой разработки
UX/UI проектирование и разработка пользовательских интерфейсов
Аналитическая культура и управление ML-продуктами
Исследование, генерация и приоритизация гипотез
Публичные выступления
Лидерство и управление
Переговоры
Маркетинг
Предпринимательство
AI Beyond Fit-Predict (Искусственный интеллект в действии)
Системный анализ
Computer vision (Компьютерное зрение)
Data Engineering (Инженерия данных)
Deep Learning (Глубокое обучение)
Mock interview (Управление карьерой)
Natural Language Processing (Обработка естественного языка)
Production ML (Машинное обучение в продакшене)
Алгоритмы и структуры данных
Временные ряды
Инструменты разработчика
Математика в DS
Методы оптимизации
Многопоточное программирование
Продвинутые методы A/B тестирования
Алгоритмы
Advanced Deep Learning (Продвинутое глубокое обучение)
Основы разработки на языке Java
Разработка веб-приложений на Java с использованием Spring
Разработка на языке программирования Kotlin
ML System Design (Проектирование систем машинного обучения)
Алгоритмы Java
Алгоритмы Advanced
Архитектура программных систем: паттерны, микросервисы, интеграции
Базы данных
Базы данных Advanced
Визуализация
Избранные темы исследований в ИИ
Основы промышленной разработки
Промышленная разработка
Распределенные системы
Рекомендательные системы
Сети и основы безопасности
Тестирование
Технологическая (проектно-технологическая) практика (У)
Технологическая (проектно-технологическая) практика (П)
Научно-исследовательская работа (У)
Научно-исследовательская работа (П)
Программа Государственной итоговой аттестации
Факультативные дисциплины:
Курс по подготовке к промежуточному тестированию по 1 курсу
Академия Backend
Парсинг данных
Продуктовая аналитика
Машинное обучение
Общая характеристика образовательной программы
Учебный план
Календарный график
Рабочая программа воспитания
Календарный план воспитательной работы
Рабочие программы дисциплин и практик
Программа Государственной итоговой аттестации
Факультативные дисциплины
Машинное обучение (онлайн)
Общая характеристика образовательной программы
Учебный план
Календарный график
Рабочая программа воспитания
Календарный план воспитательной работы
Рабочие программы дисциплин и практик
Программа Государственной итоговой аттестации
Факультативные дисциплины
Backend-разработка
Общая характеристика образовательной программы
Учебный план
Календарный график
Рабочая программа воспитания
Календарный план воспитательной работы
Рабочие программы дисциплин и практик
Программа Государственной итоговой аттестации
Факультативные дисциплины
Продуктовая аналитика
Общая характеристика образовательной программы
Учебный план
Календарный график
Рабочая программа воспитания
Календарный план воспитательной работы
Рабочие программы дисциплин и практик
Программа Государственной итоговой аттестации
Факультативные дисциплины
Продуктовый менеджмент
Общая характеристика образовательной программы
Учебный план
Календарный график
Рабочая программа воспитания
Календарный план воспитательной работы
Рабочие программы дисциплин и практик
Программа Государственной итоговой аттестации
Факультативные дисциплины