О программе

Теория вероятностей и математическая статистика – фундаментальные дисциплины, лежащие в основе современных научных, инженерных и аналитических исследований. Их актуальность и востребованность обусловлены стремительным развитием технологий, увеличением объемов данных и необходимостью принятия решений в условиях неопределенности.

Эти науки находят применение в самых разных сферах — от физики и биологии до экономики, медицины, машинного обучения и искусственного интеллекта. В эпоху big data и цифровизации спрос на специалистов, владеющих методами вероятностного анализа и статистического моделирования, только растёт. Компании, работающие в области финансов, страхования, телекоммуникаций, маркетинга и IT, активно используют статистические методы для прогнозирования, оптимизации процессов и снижения рисков. Кроме того, теория вероятностей играет ключевую роль в разработке алгоритмов искусственного интеллекта, обработке сигналов и даже криптографии. Выпускники, глубоко разбирающиеся в этих дисциплинах, имеют широкие возможности для трудоустройства в аналитических отделах, исследовательских лабораториях, технологических стартапах и государственных структурах.

Таким образом, знание теории вероятностей и математической статистики остаётся не просто важным, а критически необходимым для успешной карьеры в науке и высокотехнологичных отраслях.

РУДН входит в топ-100 в мире в предметном рейтинге QS University Rankings по математике.

Вступительные испытания

Для имеющих аттестат или высшее образование

Экзамены

Мин. балл (Бюджет/Контракт)

Междисциплинарный экзамен (НПм)

30/30

Стоимость обучения

Первый год обучения

363 000₽

260 000₽

Второй год обучения

363 000₽

320 800₽

Обучение и компетенции

Программа обучает:

основам теории вероятностей: вероятностные пространства, случайные величины, распределения;
ключевым теоремам: закон больших чисел, центральная предельная теорема;
математической статистике: оценивание параметров, проверка гипотез, регрессионный анализ;
стохастическим процессам: марковские цепи, броуновское движение;
вероятностным моделям в финансах, страховании, биологии и других областях;
работе с современными статистическими пакетами (R, Python, SPSS).

Студенты приобретают:

навыки вероятностного анализа и статистического вывода;
умение обрабатывать и интерпретировать реальные данные;
опыт построения и тестирования математических моделей;
способность применять статистические методы в научных и прикладных задачах;
практические компетенции в визуализации данных и презентации результатов;
готовность к работе в аналитических отделах, IT, науке и других сферах.

Практика и стажировки

НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ РАБОТА
Научно-исследовательская работа (НИР) – это систематическое исследование, направленное на решение научной проблемы, расширение знаний и получение новых результатов. Она включает в себя различные типы исследований, таких как теоретические, экспериментальные и поисковые.
Проводится на базе выпускающей кафедры/

НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ РАБОТА
Общая трудоемкость
составляет 9 зачетных единиц; 324 ак. часа

Преддипломная

Практика проводится на базе:

Международной межправительственной организации «Объединенный институт ядерных исследований»;
Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук;
ООО «БУЛАТ»;
АО «Кордиант».

Общая трудоемкость

составляет 21 зачетную единицу; 756 ак. часов

Стажировки

Российские:

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук;
ООО «Технологии системного анализа»;
ЗАО «РосИнтернет технологии»
ООО «Сила Юнион»
ООО «Фирма «Светец»
ООО «Левел Груп»
ООО «Реймер Диджитал»
АО “Кордиант”
АО «Особая экономическая зона «Зеленоград»
АО «ЭВРИКА»
ООО «Безопасная информационная зона»
ООО «Булат»
ООО «НетКрэкер»

Трудоустройство и карьера

Выпускники программы работают на следующих должностях:

инженер по беспроводным сетям (Wi-Fi, 5G, LoRaWAN);
специалист по радиосвязи и телекоммуникациям;
архитектор сетевой инфраструктуры;
разработчик протоколов беспроводной связи;
тестировщик беспроводных технологий
IoT-разработчик (встраиваемые системы, микроконтроллеры)
инженер IoT-решений (умный город, промышленный IoT)
аналитик данных IoT (Big Data, телеметрия)
специалист по киберфизическим системам
продуктовый менеджер IoT-платформ;
пентестер (этичный хакер);
аналитик киберугроз (SOC, SIEM);
специалист по защите данных (GDPR, ФЗ-152);
инженер по безопасности IoT-устройств;
криптограф/специалист по блокчейн-безопасности

Наименования работодателей, научных и индустриальных партнеров

Потенциальные работодатели наших выпускников:

Ростелеком;
МТС;
МегаФон;
Билайн;
Яндекс;
СберТех
Лаборатория Касперского;
Росатом;
Ростех;
КРОК;
Газпром Нефть;
РЖД;
ГосСОПКА;
ИнфоТеКС;
Сколково;
Innopolis;
QIWI Blockchain Technologies.

Инфраструктура

Для развития навыков работы с профессиональным оборудованием

На базе факультета созданы современные научные центры со всем необходимым передовым оборудованием:

Научный центр моделирования беспроводных сетей новых поколений РУДН

Главные научные направления:

Решение практических задач в области разработки научных основ и комплекса вероятностных моделей для оценки эффективности и надежности взаимодействия устройств в беспроводных сетях Интернета вещей.
Разработка комплекса моделей математической теории телетрафика для исследования схем управления доступом к ресурсам беспроводных сетей последующих поколений.
Создание информационной технологии в виде комплекса математических моделей механизмов управления радиоресурсами беспроводных гетерогенных сетей пятого поколения 5G, поддерживающих технологии прямого взаимодействия устройств D2D, Интернета вещей IoT и Интернета надежных вещей IoRT, методов анализа моделей и расчета их вероятностно-временных характеристик, характеристик надежности соединений, таких как надежность соединения, доступность соединения и др.
Исследование классов моделей движения, учитывающих особенности взаимодействия движущихся устройств в беспроводных сетях 5G, создание принципиально новых аналитических и имитационных моделей, вычислительных методов, реализующих информационную технологию.
Разработка новых моделей систем массового обслуживания со случайным числом неоднородных источников ограниченной доступности и обладающих ограниченными ресурсами на обработку информации. При этом будут введены и исследованы новые актуальные характеристики, такие как доступность соединения и надежность соединения, исследована чувствительность рассматриваемых характеристик к исходным параметрам моделей.
Разработка систем эмуляции радиоканалов для движущих устройств для сетей связи до 6ГГц. Исследование канальных свойств сетей радиосвязи NR 5G.

Научный центр вычислительных методов и моделирования киберфизических систем

Студенты занимаются созданием роботов и управляющих систем на базе микроконтроллеров Arduino и Raspberry Pi с применением технологий 3D печати, разработкой систем интеллектуального управления, а также решением разнообразных прикладных задач, связанных распознаванием образов/компьютерным зрением и другими направлениями машинного обучения и искусственного интеллекта. Студенты с 3 курса отрабатывают практические навыки на специальных компьютерных программах: - цифровизация бизнес-процессов предприятия: платформа SILA Union для проектирования процессов, анализа показателей, оптимизации деятельности организаций; - кибербезопасность предприятия: киберполигон Ampire для обнаружения и анализа атак, настройки защиты, устранения последствий атак.

Внеучебная жизнь

Наши студенты учатся дружить с ребятами с других программ, формируя «записную книжку» с контактами смежных специалистов, которые в будущем станут ключевыми фигурами своих профессий.

студенческий комитет факультета – основная площадка для знакомств и общения, участия в совместных мероприятиях факультета. Ребята сами организуют культурные, спортивные мероприятия и квесты;
профессиональные студенческие объединения (ПСО) помогают студентам самостоятельно организовывать встречи с профессионалами отрасли (АО «Гознак», завод «Очаково», Всероссийская патентно-техническая библиотека), инициировать проекты: лекции, семинары, круглые столы;
научное студенческое общество (НСО) обеспечивает возможности сделать первые шаги в науке и начать формировать научное портфолио. Студенты инициируют свои проекты, участвуют в научных конференциях, готовят работы для внутренних и внешних научно-исследовательских конкурсов студентов (например, «Проектный старт: наша научная инициатива»; «Проектный старт: работа научного кружка» и др.). В составе НСО существует 19 студенческих кружков, в числе которых Олимпиадное движение по математике (более 50 медалей за 2024 год), Кружок по робототехнике и искусственному интеллекту, Органический синтез.

В рамках конкурсов и грантовых программ были реализованы проекты:

инструмент для выявления нечестной игры в киберспорте;
Telegram-бот для изучения алгебры;
сервис персонализированных модных рекомендаций;
линейка бальнеотерапевтических продуктов;
No-code сервис для генерации баннеров и лендингов;
платформа для управления Kubernetes-кластерами;
катализаторы для переработки нефтяного газа;
исследование стимуляции роста растений с помощью низкотемпературной плазмы;
аналитический сервис для мониторинга экологической ситуации.

Для магистрантов проводятся профориентационные экскурсии и мероприятия по ведущим организациям отрасли:

Московская городская Дума;
VK Group;
Главный научный внедренческий центр;
VK Education;
АО «Гознак»;
Музей истории акционерного общества «Государственный космический научно-производственный центр имени Михаила Васильевича Хруничева»;
Всероссийская патентно-техническая библиотека;
Объединенный институт ядерных исследований (Дубна);
Sila Union;
Институт теоретической и экспериментальной электродинамики РАН;
музей Криптографии;
Федеральное бюджетное учреждение Российский федеральный центр судебной экспертизы при Министерстве юстиции Российской Федерации.

Профессорско-преподавательский состав образовательной программы

Хачумов Вячеслав Михайлович

Кафедра математического моделирования и искусственного интеллекта

Профессор
Доктор технических наук

Инженер-электромеханик

Ведущий научный сотрудник Лаборатории теоретической физики им. Н.Н. Боголюбова Объединенного института ядерных исследований

Руководитель научного семинара
Член редколлегии научного журнала

Севастьянов Леонид Антонович

Кафедра математического моделирования и искусственного интеллекта

Профессор
Доктор физико-математических наук

Председатель диссертационного совета
Руководитель научного семинара

Стефанюк Вадим Львович

Кафедра математического моделирования и искусственного интеллекта

Профессор
Доктор технических наук

Действующий лектор по искусственному интеллекту, распределенным системам, обучающимся и обучающим системам, творческим решениям, прикладной семиотике, системам коммуникации, динамическим экспертным системам