Национальный исследовательский университет МЭИ
Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей
Бакалавриат
Учебный план: что и когда изучают
4 года обучения · 240 зач. единиц · ≈ 8 968 академических часов
Прикладная математика и информатика в МЭИ с уклоном в системное программирование и сети: сильная математическая база (математический анализ, алгебра, численные методы, теория вероятностей) сочетается с глубоким блоком о том, как устроены вычислительные машины — от трансляторов и операционных систем до компьютерных сетей и защиты данных.
1–2 курс — математический и программистский фундамент
- Математический анализ — язык непрерывных моделей, на котором строятся численные методы и теория вероятностей
- Линейная алгебра и аналитическая геометрия — данные и преобразования удобно описывать матрицами и векторами
- Основы программирования — базовый навык, без которого не освоить остальные дисциплины направления
- Структуры данных и методы программирования — выбор правильной структуры данных определяет скорость и память программы
- Дискретная математика и общая алгебра — теоретическая основа алгоритмов, логики и криптографии
2–3 курс — как устроены машины и языки
- Языки и методы программирования — учит выбирать язык под задачу и понимать принципы их устройства
- Архитектура вычислительных систем — понимание железа объясняет, почему программа работает быстро или медленно
- Системное программирование — навык писать код, работающий близко к операционной системе и оборудованию
- Операционные системы — знание управления процессами и памятью нужно любому системному разработчику
- Основы построения трансляторов — объясняет, как исходный код превращается в исполняемую программу
- Базы данных — почти любое приложение хранит и запрашивает данные
3–4 курс — сети, защита и специализация
- Компьютерные сети — основа работы распределённых и сетевых систем
- Криптографические методы защиты информации — позволяет защищать передачу и хранение данных математически надёжно
- Ведение крупных программных проектов — учит работать в команде над большой кодовой базой
- Основы искусственного интеллекта — вводит в методы машинного обучения поверх освоенной математики
- Введение в нейросетевые технологии — даёт практический старт в современные модели на прочной математической базе
Часы и практика
Практика — 18 зач. единиц (648 ч). учебная и производственная практика распределены со 2 по 4 курс, преддипломная — в конце
Логика и нестыковки
- ✅✅ Спецкурсы по системному программированию и трансляторам идут после архитектуры вычислительных систем и операционных систем — база выстроена в правильном порядке.
- ✅✅ Криптография и защита данных опираются на дискретную математику и общую алгебру с младших курсов, а не висят в воздухе.
- ℹ️ℹ️ Искусственный интеллект и нейросети даются как надстройка над сильной математикой (математический анализ, теория вероятностей, методы оптимизации), а не как самостоятельный профиль.
- ⚠️⚠️ Практики всего 18 з.е. (648 часов) на 240 з.е. программы — заметно меньше, чем в инженерных профилях МЭИ (24–26 з.е.); основной упор на теорию.
История баллов пока не добавлена
Проходные баллы за прошлые годы появятся позже. Проверьте официальный сайт вуза.
Та же специальность в других вузах
01.03.02 · Прикладная математика и информатика
Математические методы генерации и анализа эффективного программного кода · Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)разборПрикладная математика и информатика (ФПМИ) · МФТИразборПрикладная математика и информатика · НИУ ВШЭразборНауки о данных · НИУ ВШЭразборПрикладная математика в инженерии · Национальный исследовательский Томский политехнический университетразборПрикладная математика и информатика · ИТМОразбор
Все учебные планы «Прикладная математика и информатика» →