Why RussiaEducation in RussiaUniversitiesHow to submit documents
University account
About the UniversityTraining programsAdmission rulesDormitoriesEmployment of graduates

Fundamental Informatics and Information Technologies

Patrice Lumumba Peoples’ Friendship University of Russia
Подать документы
15
Contract-based places
11
places on a budget basis
589 500
₽
Cost of tuition per year

About the training program

The Master’s program in “Fundamental Informatics and Information Technologies” at RUDN University is offered through several tracks: “Mathematical Modeling in Technical Systems” and “Mathematical Modeling in Space Research” (Academy of Engineering); “Wireless Networks, Internet of Things and Cybersecurity” (Faculty of Physics, Mathematics and Natural Sciences); and “Data Management and Artificial Intelligence” (Faculty of Artificial Intelligence).

What will they teach you?

  • Продвинутым разделам дискретной математики и теории алгоритмов — работе с нетривиальными классами задач, доказательствами корректности, оценкой асимптотики в сложных сценариях.
  • Формальным методам и верификации — использованию математического аппарата для доказательства свойств программ и протоколов, работе с системами автоматического доказательства теорем.
  • Современным направлениям теории сложности и криптографии — пониманию границ вычислимости, моделей безопасности, принципов построения стойких криптосистем.
  • Архитектурам высоконагруженных и распределённых систем — паттернам масштабирования, согласованности данных, отказоустойчивости, проектированию систем с заданными SLA.
  • Параллельным и асинхронным вычислениям — многопоточности, конкурентности, моделям памяти, lock free структурам, работе с GPU и распределёнными кластерами.
  • Системному проектированию и управлению техническим долгом — формализации требований, декомпозиции, управлению зависимостями, стратегиям миграции и рефакторинга в больших кодовых базах.
  • Продвинутым направлениям в данных, ИИ и ML.
  • Математическим основам машинного обучения — оптимизации, теории обобщения, байесовским методам, вероятностным моделям.
  • Разработке ML систем (MLOps) — конвейерам обучения и валидации, версионированию данных и моделей, мониторингу дрейфа, интеграции моделей в продакшн.
  • Анализу больших данных и потоковой обработке — Spark, Flink, Kafka, подходам к обработке в реальном времени, построению витрин данных.
  • Облачным и гибридным архитектурам — проектированию с учётом облачных сервисов, контейнеризации, оркестрации (Kubernetes), IaC (Terraform).
  • Низкоуровневой оптимизации и производительности — анализу узких мест, профилированию, работе с памятью и кэшами, использованию SIMD и других аппаратных возможностей.
  • Безопасности на уровне архитектуры — моделям угроз, принципам secure by design, анализу уязвимостей на ранних этапах проектирования.
  • Постановке и проведению экспериментов — корректному дизайну экспериментов, статистической проверке гипотез, воспроизводимости результатов.
  • Работе с научной литературой и участию в конференциях — чтению и критике статей, подготовке публикаций, выступлениям на семинарах и конференциях.
  • Формулированию и защите исследовательских задач — умению обосновывать актуальность, новизну и практическую значимость работы.
  • Расширенным практикам программной инженерии — код ревью, автоматизированному тестированию сложных систем, статическому анализу, CI/CD для распределённых проектов.
  • Специализированным языкам и фреймворкам — в зависимости от трека: Rust для системного программирования, Julia для численных расчётов, фреймворкам для распределённых вычислений и т.п.
  • Методам управления R&D проектами — планированию исследовательских работ, оценке рисков, взаимодействию с индустриальными партнёрами, оформлению отчётов и заявок на гранты.

What do graduates do?

Thanks to their advanced mathematical foundation, skills in designing complex systems, and research experience, master's graduates take on more advanced positions, often in management or research. They can pursue careers as: Software Architect / Systems Architect; Senior / Lead Developer; ML / AI Architect, Lead ML Engineer; MLOps Engineer; Researcher in computer science and algorithms; Technical Lead (Tech Lead, Engineering Manager); Product Manager with strong technical expertise; Head of R&D; university lecturer, university researcher; expert in algorithms and complexity analysis.

Pass score on budget

2026
30
2025
30
2024
30

Entrance exams

Exam 1 of 1

Portfolio competition

Our other training programs

Hello!Shall we talk?Ask questions!I will answer any question!Any questions?Ask!Any questions left?Ready to help!I will be glad to help!Click on me!