1. Бакалавриат
  2. Бакалавриат в Долгопрудном

Программная инженерия (09.03.04)

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

  • от 1 187 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2026 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 19 бюджет. мест
  • 12 платных мест
  • 4 года обучения

Проходные баллы в вузах Долгопрудного на программу "Разработка программно-информационных систем. Системная разработка программного обеспечения"

Бюджет Платно

Статистика за 2025 год

Проходной балл
Средний проходной балл
Проверить шансы

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Информатика 

Русский язык 

1 вариант

Детали

Вуз
Город
Долгопрудный
Язык
Русский
Уровень образования
Бакалавриат
Формат обучения
Форма обучения
Квалификация
Бакалавр

О программе

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.