Página principalSobre RusiaOportunidades de estudioEncontrar una universidadCómo solicitar admisiónSobre el proyecto
Gabinete de la Universidad
Sobre la universidadProgramas de formaciónReglas de admisiónResidenciasEmpleo de graduados

Informática Fundamental y Tecnologías de la Información

Universidad Rusa de la Amistad de los Pueblos Patrice Lumumba
Подать документы
15
Puestos por contrato
11
Asientos en base presupuestaria
589 500
₽
Costo de matrícula por año

Sobre el programa de formación

El programa de maestría en «Informática fundamental y tecnologías de la información» de la Universidad RUDN se estructura en varios perfiles: «Modelización matemática en sistemas técnicos» y «Modelización matemática en la investigación espacial» (Academia de Ingeniería); «Redes inalámbricas, internet de las cosas y ciberseguridad» (Facultad de Ciencias Físicas, Matemáticas y Naturales); «Gestión de datos e inteligencia artificial» (Facultad de Inteligencia Artificial).

¿Qué te enseñarán?

  • 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.

¿Qué hacen los graduados?

Gracias a una sólida formación en matemáticas avanzadas, a sus competencias en el diseño de sistemas complejos y a su experiencia en investigación, los graduados de máster ocupan puestos de mayor nivel, a menudo de gestión o investigación. Pueden elegir profesiones como: arquitecto de software / arquitecto de sistemas; desarrollador Senior / Lead; arquitecto de ML / AI, ingeniero principal de ML; ingeniero de MLOps; investigador (Researcher) en el ámbito de la informática y los algoritmos; responsable técnico (Tech Lead, Engineering Manager); Product Manager con una sólida experiencia técnica; responsable del área de I+D (R&D); profesor universitario, investigador universitario; experto en algoritmos y análisis de la complejidad.

Puntuación de aprobación para el presupuesto

2026
30
2025
30
2024
30

Pruebas de ingreso

Examen 1 de 1

Concurso de portafolios

Nuestros otros programas de formación

¡Hola!¿Hablamos?¡Haz preguntas!¡Responderé a cualquier pregunta!¿Alguna pregunta?¡Pregunta!¿Quedan preguntas?¡Listo para ayudar!¡Me encantaría ayudar!¡Pincha en mí!