Выпускники ФИИТ — это элита IT-рынка: специалисты, способные решать задачи, которые остальным не по зубам. Они разрабатывают новые алгоритмы, проектируют архитектуру масштабных IT-продуктов, находят и устраняют узкие места там, где другие заходят в тупик.

Изучаемые языки программирования: C/C++, C#, Python, Java, Kotlin, Go, Rust, Haskell

• Ключевые технологии и инструменты (раскрыть)
  • Базы данных и СУБД: PostgreSQL, MySQL\MariaDB, SQLite, Redis и MongoDB
  • Искусственный интеллект: pyTorch, scikit-learn, pymc, transformers, Pandas, Keras, TensorFlow и Ollama
  • Разработка ПО и ОС: Qt, .NET Framework, OpenCV, FastAPI, Flask, React/Vue, Node.JS, Android, Dataflow Programming, Windows, Alt Linux, ОС Аврора
  • Архитектура приложений и организация работы: ООП, БЭМ, OpenMP, REST, MVP, RAT, MVC, UML, gRPC, XP, SCRUM, Agile, Waterfall, JWT
  • Управление разработкой, тестирование и DevOps: Git, Docker, Kubernetes, Gradle, bash, PlantUML, PMD, JUnit, Mockito, Selenium, http4k
  • и многие другие.

Узнать о том, какие документы необходимо подать и в какие сроки проводится набор можно на сайте Приёмной комиссии ЯрГУ.

Чему вас будут учить

Фокус образовательной программы сосредоточен на фундаментальных основах информатики и программирования. Только так можно не просто решить задачу, а решить её наиболее эффективным способом!

Расскажем простыми словами про каждую дисциплину: что изучается и где пригодится.

На первых курсах изучается ряд математических дисциплин, без которых невозможно эффективно использовать многие программные инструменты, а без этого невозможен карьерный и профессиональный рост в IT:

• Математический анализ

  Чему научитесь: работать с непрерывными и дифференцируемыми функциями, исследовать их. Изучите интегралы, функциональные ряды и связанные с ними конструкции.

  Где пригодится: является фундаментом большинства математических и прикладных дисциплин. Используется, например, в математической статистике, вычислительной математике, машинном обучении.

• Алгебра и геометрия

  Чему научитесь: работать с векторами и матрицами, комплексными числами, работать в векторных пространствах. Познакомитесь с кривыми и поверхностями второго порядка.

  Где пригодится: почти всё машинное обучение построено на многомерных пространствах и матрицах. Компьютерная графика построена на векторной и матричной алгебре. Практически вся криптография построена на алгебре (эллиптические кривые, например). Разложения матриц используются в рекомендательных системах онлайн-платформ. Используется для решения экономических, статистических и других задач анализа данных.

• Дискретная математика

  Чему научитесь: работать с множествами, графами, булевыми функциями и комбинаторными моделями, познакомитесь с машиной Тьюринга.

  Где пригодится: многие прикладные задачи программирования решаются на графах. Эффективная работа с реляционными базами данных типа PostgreSQL опирается на множества и булевы функции. Комбинаторика – одна из основ теории вероятностей. А булевы функции активно применяются в программировании в части сложных условий.

• Математическая логика и теория алгоритмов

  Чему научитесь: пользоваться логикой предикатов, понимать, когда задачи являются алгоритмически неразрешимыми, а высказывания недоказуемыми, оперировать разными моделями программ (машина Тьюринга, машина с неограниченными регистрами, частично-рекурсивные функции).

  Где пригодится: развивает алгоритмическое мышление, позволяет понимать, что можно запрограммировать, а что нет, используется в проектировании сложных систем, компиляторов и языков программирования, позволит эффективно доказывать корректность своих решений, делать обоснованные выводы.

• Методы оптимизации

  Чему научитесь: решать сложные задачи на максимизацию и минимизацию функций, освоите симплекс-метод, вариационное исчисление.

  Где пригодится: в различных задачах оптимизации: транспортная задача, экономические модели, робототехника, задачи планирования, криптография, в теории игр, машинном обучении. Линейное программирование применяется при разработке сложных информационных систем.

• Численные методы

  Чему научитесь: приближённо вычислять сложные функции, моделировать динамические процессы и находить наилучшие решения сложных вычислительных задач с контролируемой точностью.

  Где пригодится: при решении практических задач, моделирующих реальный мир (расчёт полёта космического аппарата, обработка сигналов в т.ч. 5G, финансовая аналитика, компьютерная графика и т.д.). Все сложные задачи – от уравнений 5-ой степени до оптимизации в машинном обучении – решаются численно.

• Дифференциальные уравнения

  Чему научитесь: решать дифференциальные уравнения различной сложности, системы дифференциальных уравнений, разностные уравнения и системы, познакомитесь с краевыми задачами.

  Где пригодится: в создании игровых движков, различных симуляторов физических процессов, робототехнике, обработке сигналов и в любой работе с динамическими системами. Активно применяется в машинном обучении!

• Теория вероятностей

  Чему научитесь: оценивать вероятность различных событий, работать с дискретными и непрерывными случайными величинами, понимать фундаментальные вероятностные закономерности, понимать, когда и как манипулируют данными.

  Где пригодится: используется в анализе данных, машинном обучении и искусственном интеллекте. Позволяет оценивать риски в экономике и финансах, применяется в страховании, прогнозировании погоды и анализе поведения пользователей в онлайн-сервисах. Используется в принятии решений руководителями.

• Математическая статистика

  Чему научитесь: сможете грамотно проводить статистические исследования и обрабатывать полученные данные, искать аномалии и ошибки в чужих данных, сможете эффективно предсказывать события, проверять статистические гипотезы на реальных данных и строить модели на основе наблюдений.

  Где пригодится: лежит в основе Data Science и машинного обучения. Применяется в медицине (оценка эффективности лечения), бизнесе (A/B-тесты), маркетинге, социологии и везде, где нужно принимать решения на основе данных. Знающего статистику человека сложнее обмануть.

Отличительная особенность этой программы в наличии дисциплин, углубленно изучающих фундаментальные основы современной информатики. В программе есть все направления, рассматриваемые на международной премии Тьюринга:

• Алгоритмы и анализ сложности

  Чему научитесь: разрабатывать эффективные алгоритмы и глубоко оценивать, насколько быстро они работают и сколько ресурсов требуют, сравнивать разные алгоритмы между собой, работать с такими важными структурами данных как красно-чёрные деревья, кучи, хэш-таблицы.

  Где пригодится: лежит в основе всей разработки программного обеспечения. Помогает писать быстрые и масштабируемые программы, которые эффективно работают даже с большими объёмами данных, выбирать правильные структуры данных в зависимости от задачи, аргументировать выбор решения, исходя из его эффективности. Научитесь видеть задачи, которые невозможно легко решить.

• Технологии трансляции и современные компиляторные инфраструктуры

  Чему научитесь: описывать синтаксис языков программирования с помощью грамматик, разрабатывать лексические и синтаксические анализаторы, а также создавать компиляторы — от разбора исходного кода до генерации внутреннего представления и выполнения программы.

  Где пригодится: лежит в основе разработки компиляторов, интерпретаторов и инструментов анализа кода. Применяется в создании языков программирования, IDE и систем статического анализа кода. Упрощает понимание компьютерной лингвистики и больших языковых моделей. Применяется в разработке высоконагруженных систем.

• Теория вычислительных процессов и структур

  Чему научитесь: определять, что вообще можно запрограммировать, а что нет, формально описывать программы, задавать для них требования (что программа должна делать) и доказывать их корректность, освоите методы проверки программ, работу с инвариантами циклов и основы верификации.

  Где пригодится: активно используется на всех уровнях разработки ПО в части синхронных и асинхронных процессов, в синхронизации различных процессов(в многопоточном ПО), используется при разработке надёжного программного обеспечения (в микроконтроллерах, авиации и медицине), помогает проверить, соответствует ли программа своей спецификации без запуска тестов. База любого тестировщика.

• Формальные модели параллельных и распределенных систем
  Формальные модели параллельных и распределенных систем
• Исследование операций и методы принятия решений
  Исследование операций и методы принятия решений
• Математические методы и технологии защиты информации
  Математические методы и технологии защиты информации
• Алгоритмы и инструменты компьютерной графики
  Алгоритмы и инструменты компьютерной графики
• Основы программирования на языке С
  Основы программирования на языке С
• Алгоритмы и структуры данных
  Алгоритмы и структуры данных
• Неклассические логики

  Чему научитесь: проверять справедливость логического вывода в модальной, темпоральной, интуиционистской и многозначной логиках, строить системы нечёткого управления, работать с байесовскими сетями доверия.

  Где пригодится: при разработке интеллектуальных систем различной сложности, в верификации программного обеспечения. Нечёткое управление и байесовские сети доверия применяются в бытовой технике, диагностике, рекомендательных системах, где решения принимаются в условиях неопределённости.

Все это позволяет создать надежный фундамент для дальнейшего освоения образовательной программы.

Он подкрепляется циклом дисциплин, связанных с углублением в парадигмы и языки программирования, в их программную и аппаратную стороны. Показывает, как эффективнее запрограммировать что-либо.

• Объектно-ориентированное программирование и технологии Java и C++
  Объектно-ориентированное программирование и технологии Java и C++
• Декларативное программирование
  Декларативное программирование
• Функциональное программирование на языке Haskell
  Функциональное программирование на языке Haskell
• Многопоточное и асинхронное программирование
  Многопоточное и асинхронное программирование
• Архитектура вычислительных систем
  Архитектура вычислительных систем
• Спортивное программирование
  Спортивное программирование
• Операционные системы Linux
  Операционные системы Linux
• Построение и верификация программ логических контроллеров
  Построение и верификация программ логических контроллеров
 

Все 4 года идёт непрерывная практическая разработка ПО, работа с базами данных и IT-инфраструктурой.

• Разработка графических приложений Python + Qt
  Разработка графических приложений Python + Qt
• Разработка веб-приложений на Kotlin
  Разработка веб-приложений на Kotlin
• Программирование для .NET Framework
  Программирование для .NET Framework
• Разработка мобильных приложений Android
  Разработка мобильных приложений Android
• Разработка приложений для ОС Аврора
  Разработка приложений для ОС Аврора
• Технологии баз данных
  Технологии баз данных
• Система управления базами данных PostgreSQL
  Система управления базами данных PostgreSQL
• Нереляционные базы данных
  Нереляционные базы данных
• Компьютерные сети
  Компьютерные сети
• Сетевые технологии
  Сетевые технологии
• Методы разработки современных облачных сервисов
  Методы разработки современных облачных сервисов
 

В программе сосредоточены глубокие передовые курсы по анализу данных, машинному обучению и компьютерному зрению. Особое внимание уделяется инструментам и подходам реальной промышленной разработки.

• Введение в машинное обучение

  Чему научитесь: решать задачи регрессии и классификации, работать с современными моделями машинного обучения (опорные векторы, деревья принятия решений), автоматически извлекать закономерности из данных разной природы.

  Где пригодится: в анализе больших данных и разработке систем искусственного интеллекта. Применяется в рекомендательных системах онлайн-сервисов, распознавании изображений и речи, прогнозировании спроса и поведения пользователей, кредитном скоринге и практически во всех областях, где требуется анализировать большие массивы данных.

• Методы машинного обучения

  Чему научитесь: кластеризовать данные, обучать графические модели машинного обучения (скрытые марковские модели, байесовские сети, марковские случайные поля), обрабатывать текстовые данные и решать различные задачи компьютерной лингвистики.

  Где пригодится: в извлечении структуры закономерностей из неструктурированных данных, в экспертных, рекомендательных и рейтинг системах, в распознавании речи. Рассматриваемые алгоритмы активно используются в эпидемиологии, позволяют выполнять предварительную разметку в сегментации изображений и задачах компьютерной лингвистики (классификация текстов, разметка именованных сущностей, анализ синтаксической и морфологической структуры).

• Технологии компьютерного зрения
  Технологии компьютерного зрения
• Методы цифрового анализа данных

  Чему научитесь: анализировать и обрабатывать сигналы с помощью преобразования Фурье и вейвлетов, строить и настраивать цифровые фильтры, использовать корреляционный анализ и сингулярное разложение для извлечения структуры данных и подавления шума.

  Где пригодится: лежит в основе обработки сигналов. Применяется в телекоммуникациях (передача и фильтрация сигналов), аудио- и видеообработке, медицине (анализ ЭКГ, ЭЭГ), финансовой аналитике, системах распознавания речи и изображений.

• Топологический анализ данных

  Чему научитесь: основным понятиям топологии и теории гомологий, алгоритмам вычислительной топологии, методам анализа топологической структуры больших данных.

  Где пригодится: в анализе сложных многомерных данных, где важна не только численная информация, но её форма и структура. Используется в биоинформатике, в обработке сигналов, прогнозировании кризисов на рынке, машинном обучении.

• Основы тестирования программного обеспечения
  Основы тестирования программного обеспечения
• Программная инженерия
  Программная инженерия
• Промышленная разработка
  Промышленная разработка
• Современные инструменты промышленной разработки
  Современные инструменты промышленной разработки
• UML и CASE-технологии
  UML и CASE-технологии
• Построение и верификация программ логических контроллеров
  Построение и верификация программ логических контроллеров
• Проектная практика
  Проектная практика
 

Часть преподаваемых дисциплин является дисциплинами по выбору, что позволяет обучающемуся сформировать собственную образовательную траекторию.

Вы также можете ознакомиться с полной версией учебного плана 2026 года приема.

Ваша будущая профессия

ФИИТ открывает путь самым технически сложным и высокооплачиваемым местам в мире IT.
Выпускник – это, в первую очередь, профессиональный разработчик, специалист по решению сложных программистских задач.

• Разработчик(Backend/Frontend/Fullstack/Mobile/Desktop и др.)
• Разработчик игр
• Разработчик высоконагруженных систем
• Системный разработчик (программно-аппаратные платформы)
• Технический руководитель (TechLead)
• Руководитель команды (TeamLead)
• Тестировщик ПО
• Системный аналитик

Другие программы бакалавриата

• Прикладная математика и информатика (профиль: «Программирование и технологии искусственного интеллекта»)
• Прикладная информатика (профиль: «Информационные технологии в цифровой экономике»)
• Прикладная информатика (для иностранцев) (профиль: Разработка прикладных систем для цифровой экономики)
• Программная инженерия (профиль: Интеллектуальная программная инженерия)