Computer Science and System Design
Факультет информационных технологий НГУ
Новая программа подготовки
О программе
Программа бакалавриата "Computer Science and System Design" (09.03.01 "Информатика и вычислительная техника. Компьютерные науки и системотехника") — новый, современный, образовательный продукт НГУ, в рамках которого проходит интенсивное обучение студентов теоретическим и практическим аспектам в области информационных технологий и смежных направлениях, в том числе междисциплинарных, таких как биоинформатика, компьютерная лингвистика.

Обучение на программе подразумевает плавный переход от простого к сложному и построена с учетом потребностей современной IT индустрии. Благодаря сотрудничеству с ведущими IT компаниями, такими как Яндекс, 2ГИС и другими, у студентов будет возможность не только учиться у преподавателей данных компаний, но и получить реальный навык работы, либо пройти практику с последующим устройством на работу. Это позволит студентам активно включаться в рабочий процесс для решения конкретных задач, что позволит приобрести практический опыт и стать ценным специалистом на рынке труда.
Уникальная особенность этой программы — объединение ключевых преимуществ российской и британской систем высшего образования. Многолетнее сотрудничество профессоров НГУ и Хартфордширского университета (Англия) позволило разработать эффективную систему подготовки высококвалифицированных специалистов в результате объединения западного и российского опыта в этой перспективной области.
Фундаментальная основа компьютерных дисциплин
От российской стороны была взята фундаментальная основа компьютерных дисциплин: математические и теоретические курсы, отличающиеся глубиной анализа и серьезностью охвата широкого спектра тем, методов и практических навыков, зачастую превышающих возможности западных университетов первой лиги.
Российская сторона
Практика с первых дней и выработка собственных технических решений
От английской стороны была взята особая роль введения в фундаментальные дисциплины, мотивация студентов с помощью практических примеров, приучение к достижению цели в ситуации неполного знания, недоступности универсальных инструментов. Суть английской системы в ее спиральной подаче материала, когда студенты получают сначала мозаику знаний и навыков, дающую хотя бы небольшой опыт. Практика с первых дней, выработка собственных технических решений, умение добиваться их работоспособности, не сдаваться перед непонятными явлениями и учиться на ходу — вот ключевые преимущества английской системы высшего образования.
Английская сторона
Чему научат?
Создавать инженерные, программные и аппаратные решения
Вырабатывать собственные технические решения и добиваться их работоспособности
Участвовать в комплексных программно-аппаратных проектах, характерных для таких актуальных направлений, как интернет вещей и робототехника
Применять планирование и спецификации компонентов решения, искать способы тестирования частичных решений
Список дисциплин
1 КУРС
2 КУРС
3 КУРС
4 КУРС
Введение в алгебру и анализ
Введение в дискретную математику и математическую логику
Декларативное программирование
Императивное программирование
Цифровые платформы
Измерительный практикум
Иностранный язык
История
Основы культуры речи
Операционные системы
Программируемые микроконтроллеры
Введение в аналоговую электронику и технику измерений
Разработка программно-аппаратного комплекса для решения научных и прикладных задач (групповой проект)
Объектно-ориентированное программирование
Модели вычислений
Введение в искусственный интеллект
Введение в компьютерные сети
Теория параллелизма
Теория вероятностей и математическая статистика
Дифференциальные уравнения и теории функций комплексного переменного
Английский язык
Философия
Кибербезопасность
Вычислительная математика
Хранение и обработка информации
Методы машинного обучения
Проектирование программного обеспечения
Командная разработка многофункционального программно-аппаратного комплекса
Правоведение
Модели и методы искусственного интеллекта
Введение в разработку мобильных приложений
Проектирование интерфейсов пользователей
Методы глубокого обучения
Биоинформатика-1
Оптимизация Java программ
Компьютерная лингвистика-1
Программирование на языке Python
Компьютерное моделирование
Инновационная экономика и технологическое предпринимательство
Управление производственным процессом разработки программного обеспечения
Защита информации
Стандартизация программной документации
Безопасность жизнедеятельности
Основы риторики
Экономика
Представление знаний с помощью Semantic Web
Распределенные алгоритмы
Биоинформатика-2
Компьютерная лингвистика-2
Учебно-научный семинар «Пространство проектных решений в системных разработках»
Учебно-научный семинар «Пространство проектных решений в программно-аппаратных разработках»
Большое внимание в период обучения уделяется изучению английского языка как международного языка информационных технологий.

По окончании обучения уровень владения выпускниками английским языком достаточно высокий: студенты способны квалифицированно работать с технической документацией на английском языке, вести деловую переписку, понимать презентации и вести дискуссии с коллегами на этом языке.
С первого года обучения студенты учатся групповой работе. Сюда входят аспекты планирования и спецификации компонентов решения, способы тестирования частичных решений и т.п.

Групповые проекты присутствуют в учебных программах на всех годах обучения, начиная с первого курса. Существующие методы позволяют провести мониторинг и оценить индивидуальный вклад каждого студента в таких проектах.
Преподаватели
Преподаватели программы — ученые, работающие в институтах СО РАН, исследовательских и производственных инновационных предприятиях и ежедневно применяющие свои знания на практике. А это значит, что студенты непосредственно включены в изучение самых актуальных тем на переднем крае науки и имеют возможность участвовать в передовых исследованиях.
Алекс Шафаренко

профессор информационных технологий (software engineering) Хартфордширского университета, Великобритания, заведующий кафедрой (subject group) фундаментальных основ и технологий информатики, старший член Института электронной и электрической инженерии IEEE и нескольких международных экспертных групп

Тридцать лет стажа в системе высшего образования и науки Великобритании: 10 лет в Университете Суррея и последние 20 в университете Хартфордшира. Инициатор, координатор и консультант разработки программы НГУ по компьютерным наукам, советник ректора НГУ. Координатор разработки программ Хартфордширского университета по компьютерным наукам.

Автор конгруэнтного перевода антологии русской поэзии ХХ века на английский язык, выпущенной издательством Ancient Purple и используемой рядом американских университетов в качестве учебного пособия по славистике.
Владимир Леонтьевич Васкевич

доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник, доцент, профессор кафедры систем информатики ФИТ НГУ

Преподаваемые курсы: Введение в алгебру и анализ, дифференциальные уравнения и теория функций комплексного переменного.

Область научных интересов: Приближенное вычисление многомерных интегралов, кубатурные формулы, вычисления с гарантированной точностью, приближенное решение краевых задач для уравнений с частными производными, задачи теории приближений, теория функциональных пространств.
Владимир Николаевич Власов

кандидат физико-математических наук, доцент кафедры систем информатики ФИТ НГУ, лауреат Всероссийского конкурса «Учитель года» (2007 г.), "Наставник будущих ученых" (2012 г.) для преподавателей физики, математики, химии и биологии, который проводит фонд «Династия».

Преподаваемый курс: Декларативное программирование.

Имеет большой опыт преподавания математики и информатики от ФМШ до НГУ.

Дмитрий Юрьевич Власов

кандидат физико-математических наук, научный сотрудник лаборатории логических систем института математики им. С. Л. Соболева СО РАН

Преподаваемый курс: Введение в дискретную математику и математическую логику

Степан Юрьевич Гатилов

кандидат технических наук, преподаватель CS центра (Яндекс, совместно с JetBrains), победитель и призер многочисленных олимпиад по программированию. Участвует в организации Всесибирской олимпиады по программированию.

Преподаваемый курс: Императивное программирование

Дмитрий Валентинович Иртегов

доцент кафедры систем информатики ФИТ НГУ, доцент кафедры физико-технической информатики ФФ НГУ, сотрудничает с компанией Kublr

Преподаваемые курсы: Цифровые платформы, операционные системы.

Область научных интересов: aдминистрирование Linux, Использование Unix shell и др. на ФФ, ММФ, ФИТ НГУ. Коммерческое обучение Novell Netware, Solaris, Linux, Lotus Notes/Domino. Руководство студенческими дипломными проектами в областях разработки систем поддержки бизнеса (Lotus Notes/Domino, LAMP), системного программирования (Linux, Win32) и др. Подготовка и проведение школьных и студенческих олимпиад по программированию.

Автор книг и учебных пособий.
Александр Александрович Власов

кандидат технических наук, старший научный сотрудник лаборатории электромагнитных полей ИНГГ СО РАН, доцент кафедры систем информатики ФИТ НГУ

Преподаваемые курсы: Объектно-ориентированное программирование, Разработка программно-аппаратного комплекса для решения научных и прикладных задач (групповой проект)

Преподаваемые дисциплины: Технологии интерпретации данных геофизических исследований скважин; научно-исследовательская работа; производственная (преддипломная) практика; технологии интерпретации данных геофизических исследований скважин.

Область научных интересов: Разработка комплекса программ для обработки и интерпретации данных скважинной геоэлектрики на основе единой информационной модели.
Вадим Григорьевич Пузаренко

доктор физико-математических наук, доцент, ведущий научный сотрудник лаборатории логических систем, профессор кафедры систем информатики ФИТ НГУ, преподаватель в СУНЦ, ММФ, ФИТ

Преподаваемый курс: Модели вычислений

Выступает с приглашенными докладами в ведущих университетах.
Константин Михайлович Горчаков

научный сотрудник ИЯФ СО РАН, лаборатории 6.0

Преподаваемый курс: Введение в аналоговую электронику и технику измерений.
Вера Геннадьевна Дроздова

кандидат технических наук, доцент, заведующая кафедрой телекоммуникационных сетей и вычислительных средств СибГУТИ (ТС и ВС), доцент кафедры систем информатики ФИТ НГУ

Преподаваемый курс: Введение в компьютерные сети.
Наталья Олеговна Гаранина

кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник лаборатории теоретического программирования института систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН

Преподаваемый курс: Теория параллелизма

Область научных интересов: модальные логики, логики знаний, мультиагентные системы, дескриптивные логики, формальный анализ понятий, распределенные системы, распределенные алгоритмы, проверка моделей, символьная проверка моделей, лингвистический анализ текста.
Юрий Алексеевич Загорулько

кандидат технических наук, доцент кафедры систем информатики ФИТ НГУ, заведующий лабораторией искусственного интеллекта института систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН

Преподаваемый курс: Введение в искусственный интеллект.

Область научных интересов: искусственный интеллект, представление знаний, разработка и использование онтологий, системы поддержки принятия решений, экспертные системы.

Специализация в области искусственного интеллекта. Автор 211 публикаций в РИНЦ, 734 работы цитируют автора, индекс Хирша по публикациям в РИНЦ 15.
Места
Бюджетные
48
Экзамены
Математика
Стоимость
85 000
рублей в семестр*
*Стоимость указана за 2020-2021 уч. год
Русский язык
Информатика / Физика
Как поступить?
Набор осуществляется в рамках приёма на программу "Информатика и вычислительная техника. Компьютерные науки и системотехника" бакалавриата Факультета информационных технологий НГУ.


Поступление из Казахстана

Инфраструктура
Кампус НГУ — место для реальной жизни
Узнать детали
Просто оставьте свою электронную почту или задайте вопрос, и мы с Вами свяжемся в течение одного дня, чтобы рассказать подробнее о программе
Нажимая кнопку "Отправить", я даю согласие на обработку своих персональных данных
© 2020 Новосибирский государственный университет
Контакты
630090, Новосибирск, ул. Пирогова, 1
Приемная комиссия: +7 (383) 363-40-37, priem@nsu.ru
Мы в соцсетях