Pourquoi la RussieÉducation en RussieLes universitésComment déposer ses documents
Cabinet de l'université
À propos de l'universitéProgrammes de formationRègles d'admissionLes dortoirsEmploi des diplômés

Informatique fondamentale et technologies de l’information

Université russe de l’Amitié des Peuples Patrice-Lumumba
Подать документы
15
Places sur une base contractuelle
11
Lieux sur une base budgétaire
589 500
₽
Frais de scolarité par an

À propos du programme de formation

Le master « Informatique fondamentale et technologies de l’information » de l’Université RUDN comprend plusieurs parcours : « Modélisation mathématique dans les systèmes techniques » et « Modélisation mathématique dans la recherche spatiale » (Académie d’ingénierie) ; « Réseaux sans fil, Internet des objets et cybersécurité » (Faculté des sciences physiques, mathématiques et naturelles) ; « Gestion des données et intelligence artificielle » (Faculté de l’intelligence artificielle).

Que vous apprendront-ils ?

  • 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.

Que font les diplômés ?

Grâce à une solide formation en mathématiques avancées, à leurs compétences en conception de systèmes complexes et à leur expérience de la recherche, les diplômés de master occupent des postes plus élevés, souvent dans la gestion ou la recherche. Ils peuvent choisir les métiers suivants : architecte logiciel / architecte systèmes ; développeur Senior / Lead ; architecte ML / AI, ingénieur ML principal ; ingénieur MLOps ; chercheur (Researcher) en informatique et en algorithmique ; responsable technique (Tech Lead, Engineering Manager) ; Product Manager doté d’une solide expertise technique ; responsable du domaine R&D ; enseignant, chercheur au sein d’une université ; expert en algorithmique et en analyse de la complexité.

Point de passage au budget

2026
30
2025
30
2024
30

Examens d'entrée

L'examen 1 de 1

Concours sur dossier

Nos autres programmes de formation

Salut !On discute ?Pose des questions !Je répondrai à toute question !Des questions ?Demande !Des questions subsistent ?Prêt à aider !Je serai heureux d'aider !Appuie sur moi !