1. ЯрГУ
  2. Математический факультет ЯрГУ
  3. Бакалавриат
  4. Математика, информационные науки и технологии
  5. Машинное обучение и основы программной инженерии
  6. Варианты обучения

ЯрГУ Математический факультет Математика и компьютерные науки (02.03.01)

Машинное обучение и основы программной инженерии: вариант программы бакалавриата, Математический факультет ЯрГУ, очное обучение на базе 11 классов

  • от 166 750
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2026 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 25 бюджет. мест
  • 5 платных мест
  • 4 года обучения
  • новая программа

Поделиться с друзьями

Какие экзамены сдавать, баллы ЕГЭ и статистика прошлых лет варианта обучения

Бюджет Платно

Статистика за 2026 год

Проходной балл
Проверить шансы

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Информатика 

Русский язык 

Вариант обучения

Программа бакалавриата по профилю "Машинное обучение и основы программной инженерии" и направлению подготовки 02.03.01 "Математика и компьютерные науки", очное обучение на базе 11 классов на Математическом факультете ЯрГУ в Ярославле. Укрупненное направление 02.03.00 "Компьютерные и информационные науки"

Детали

Вуз
ЯрГУ
Подразделение
Математический факультет
Город
Ярославль
Язык
Русский
Уровень образования
Бакалавриат
Формат обучения
Полный курс
Форма обучения
Очно
Квалификация
Бакалавр
Бюджетных мест
Платных мест
Период обучения
Стоимость
Военная кафедра
Нет

Когда проводится профилизация

Конкурс проводится сразу на программу по профилю (специализации)

Преимущества обучения по программе «Машинное обучение и основы программной инженерии» в вузе: Математический факультет ЯрГУ

  • Учебный план под запросы экономики: образовательная программа сформирована с учётом растущей потребности рынка в кадрах по машинному обучению, анализу данных и программной инженерии.
  • Понимание алгоритмов ИИ на глубоком уровне: в курсе разбираются ключевые методы машинного обучения, что даёт возможность не просто пользоваться готовыми библиотеками, а разрабатывать собственные модели и дорабатывать существующие.
  • Математический фундамент для работы с данными: серьёзное внимание уделяется линейной алгебре, матанализу, теории вероятностей и статистике — без этих дисциплин невозможно корректное построение сложных алгоритмов.
  • Программная инженерия как часть подготовки: знание архитектуры систем, процессов разработки, тестирования и сопровождения кода позволяет создавать масштабируемые и отказоустойчивые ИИ-решения.
  • Ориентация на практику с реальными данными: в ходе обучения студенты решают задачи на реальных наборах данных и проектах, приближая свои навыки к промышленным стандартам.