Алгоритмам и структурам данных: оценивать сложность алгоритмов, выбирать оптимальные структуры для задач, реализовывать эффективные решения.
Программированию и разработке ПО: работать с языками программирования (часто — Python, C++, Java), осваивать принципы разработки, тестирования и сопровождения кода.
Базам данных и компьютерным сетям: проектировать схемы баз данных, писать запросы (SQL), понимать принципы передачи данных и архитектуры сетей.
Основам машинного обучения и анализа данных: применять статистические методы для анализа данных, использовать базовые модели машинного обучения, интерпретировать результаты.
Методам доказательства и формальным подходам: развивать логическое и аналитическое мышление, необходимое для верификации программ и математических рассуждений.
Проектной работе и командной разработке: использовать системы контроля версий (Git), инструменты CI/CD, методики Agile/Scrum, оформлять техническую документацию.
Фундаментальной математике: мат. анализу, линейной алгебре, дискретной математике, теории вероятностей и математической статистике — чтобы строить строгие доказательства и формальные модели.
Математическому моделированию и численным методам: строить модели реальных процессов, применять численные алгоритмы, работать с погрешностями вычислений.