Разработка программно-информационных систем. Системная разработка программного обеспечения: программа бакалавриата

Студенты погружаются в классические математические дисциплины — от линейной алгебры и математического анализа до теории вероятностей и дискретной математики, что формирует необходимый аппарат для работы со сложными алгоритмами и структурами данных. Параллельно с изучением теории алгоритмов, формальных языков и вычислительной математики происходит интенсивная практическая подготовка, охватывающая широкий спектр языков программирования (Python, Java, C++, Go, Rust) и технологических стеков. Особое внимание уделяется системной разработке: здесь изучают низкоуровневое программирование, многопоточную синхронизацию, вычисления на GPU (C++/CUDA), архитектуру и дизайн систем, а также современные методы DevOps и инфраструктуру машинного обучения.

Завершающий этап обучения ориентирован на освоение сквозных технологий индустрии 4.0. Программа включает в себя углубленные курсы по разработке распределенных и высоконагруженных систем, технологиям Big Data, криптографии и информационной безопасности. Значительная часть времени отводится на прикладные аспекты искусственного интеллекта: от компьютерного зрения и обработки естественного языка до построения рекомендательных систем. Помимо технических компетенций, в учебном плане заложено развитие гибких навыков, управление ИТ-проектами и продуктовое мышление, что позволяет выпускникам эффективно работать в кросс-функциональных командах и участвовать в полном жизненном цикле создания программных продуктов.

Профессиональные дисциплины:

• Аналитическая геометрия
• Линейная алгебра
• Теория вероятностей
• Математическая статистика
• Дискретная математика
• Математическая логика и теория алгоритмов
• Формальные языки и сложность вычислений
• Вычислительная математика
• Элементы дифференциальных уравнений
• Введение в программирование и алгоритмы
• Практикум по программированию и алгоритмам
• Алгоритмы и структуры данных
• Практикум по алгоритмам и структурам данных
• Введение в математический анализ
• Многомерный анализ, интегралы и ряды
• Гармонический анализ
• Безопасность жизнедеятельности
• Цифровизация физических процессов
• Экономика
• Инструменты разработчика
• Программирование на Python
• Фронтенд-разработка
• Базы данных
• Теория информации
• Сетевые технологии
• Основы машинного обучения
• Введение в технологии DevOps
• Архитектура и дизайн
• Информационная безопасность
• Развитие гибких навыков
• Методология научных исследований
• Управление ИТ-проектами и продуктами
• Программирование на языке Java
• Программирование на языке С++
• Низкоуровневое программирование
• Веб-разработка
• Многопоточная синхронизация
• Вычисления на графических процессорах при помощи C++/CUDA
• Мобильная разработка. Часть 1
• Технологии баз данных. Часть 1
• Основы дизайна и UX/UI проектирование 5
• Программирование на языке Go
• Программирование на Rust
• Прикладная статистика и анализ временных рядов
• Мобильная разработка. Часть 2
• Разработка распределенных систем
• Инфраструктура машинного обучения
• Современные методы DevOps
• Мобильная разработка. Часть 3
• Разработка на GPU
• Обработка естественного языка
• Разработка на Flutter
• Технологии баз данных. Часть 2
• Рекомендательные системы
• Компьютерное зрение
• Алгоритмы во внешней памяти
• Криптография. Часть 1
• Технологии Big Data
• Символьный ИИ
• Прикладные задачи машинного обучения
• Криптография. Часть 2
• Логика и критическое мышление
• Компьютерная графика.