02.04.01 «МАТЕМАТИКА И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ»

Бэкенд- разработка

Программа для тех, кто хочет расти в бэкенд-разработке
СТАРТ ОБУЧЕНИЯ — 01.09.2026
2 года обучения
Очная форма
Диплом гособразца
Удобное расписание
Гранты до 75%
Кампус в центре Москвы
Начинаю путь в разработке или работаю недавно
Хочу получить фундаментальные знания, которые позволят мне качественно
решать широкий круг прикладных задач
Я опытный разработчик или начинающий тимлид
Хочу получить знания и навыки, которые позволят мне стать эффективным руководителем команды (тимлидом)

Для кого эта
программа

01
Студенты старших курсов и выпускники
Ты учишься на 4‑м курсе или недавно
окончил(а) бакалавриат и хочешь начать карьеру в бэкенд-разработке.
Программа помогает выстроить прочную техническую базу и получить практический опыт для уверенного входа в профессию
02
Разработчики 
в начале 
карьеры
Ты работаешь в сфере и стремишься углубить знания в ключевых технологиях и архитектуре современных систем.
Программа помогает систематизировать знания и выйти на следующий профессиональный уровень
hat
Ожидания от уровня подготовки
У тебя есть или скоро будет диплом бакалавра
Знаешь основы высшей математики, дискретную математику и основы компьютерных наук
Умеешь решать базовые задачи без ИИ-помощников
на одном из популярных языков программирования
Хочешь усердно работать и учиться не ради корочки

Преимущества программы

Соберешь сильное портфолио бэкенд‑проектов на актуальном стеке и станешь заметным кандидатом для рынка
01
Освоишь программу, созданную совместно с рынком
Мы ежегодно обновляем программу на основе реальных запросов компаний — от навыков программирования до архитектуры ПО и распределенных систем. Ты изучишь то, что действительно востребовано прямо сейчас
02
Научишься работать с современным 
стеком
Освоишь языки программирования — Java (Spring) или Python + Go, Kotlin или frontend. Инструменты — Git, bash, Docker, Kubernetes. SQL и NoSQL, сети, алгоритмы, инфобез и тестирование ПО. Архитектуру и распределенные системы
03
Будешь учиться у экспертов из индустрии
Занятия ведут разработчики, тимлиды и технические руководители (СТО) из ведущих ИТ-компаний
04
Разовьешь гибкие навыки и продуктовое мышление
Курсы по гибким навыкам и продуктовому мышлению — от продуктового менеджмента до аналитики — помогают развить не только технические, но и ключевые навыки работы в команде: коммуникацию, взаимодействие и бизнес-мышление
Совместный трек с MAGNIT TECH

У части студентов будет возможность выйти на стажировку
в техническую команду MAGNIT TECH в течение первого года
обучения. На трек предусмотрен отдельный отбор
(дополнительное собеседование)

Программа обучения

1-Й СЕМЕСТР
2-Й СЕМЕСТР
3-Й СЕМЕСТР
4-Й СЕМЕСТР
Язык программирования JavaилиЯзык программирования Python
Алгоритмы и структуры данных
Часть 1
Инструменты разработчика
Язык программирования Java
Углубленный курс
Курс по гибким навыкам
Системный анализ
× MAGNIT TECH
Java-фреймворк SpringилиЯзык программирования Go
Алгоритмы и структуры данных
Часть 2
Основы промышленной разработки
SQL и базы данных
Курс по продукту
Летний буткемп
× MAGNIT TECH
Компьютерные сети
Многопоточное программирование
Системы управления базами данных
Информационная безопасность
Операционные системы
Архитектура программных систем
Распределенные системы
Тестирование
Язык программирования Kotlin
Фронтенд-разработка
Язык программирования Go 2
Ядро программыДисциплины для формирования доменной экспертности
Вариативная часть программыДисциплины по выбору для углубления экспертности поверх ядра программы
Курсы из смежной областиДисциплины по выбору для расширения профиля
Элективы: гибкие навыки
Дополнительные дисциплины в треке с MAGNIT TECH
Смотреть полную программуСмотреть полную программу

Пример расписания

Понедельник
Вторник
Среда
Четверг
Пятница
Суббота
Воскресенье
19:00 – 20:20
Java Core    
20:35 – 21:55
Java Core    
19:00 – 20:20
Алгоритмы и структуры данных. Часть 1
20:35 – 21:55
Алгоритмы и структуры данных. Часть 1
11:30 – 12:50
Инструменты разработчика
13:00 – 14:20
Инструменты разработчика
16:00 – 17:20
Soft Skills Lab
  • С 13 сентября
  • Один раз в 2 недели
Гоголь школа
  • С 6 сентября
  • Один раз в 2 недели
17:30 – 18:50
Soft Skills Lab
  • С 13 сентября
  • Один раз в 2 недели
Гоголь школа
  • С 6 сентября
  • Один раз в 2 недели
  • Лекции
  • Семинары
  • Занятия с партнерами ЦУ

Карьерные
перспективы

Выпускники смогут построить карьеру в бэкенд‑разработке, войти в профессию или повысить свой текущий уровень

Бэкенд-разработчик: Java / Python + Go

Ведет разработку в команде, принимает технические решения, проектирует архитектуру и распределённые системы и отвечает за техническое развитие продукта

Ведущий бэкенд-разработчик: техлид

Ведет разработку в команде, принимает технические решения, проектирует архитектуру и распределённые системы и отвечает за техническое развитие продукта

R&D-инженер

Анализирует существующие решения, разрабатывает новые технологии и модели, проводит эксперименты и применяет результаты на практике

Предприниматель

Запускает технологические продукты, тестирует гипотезы, развивает бизнес-модель и масштабирует молодую компанию (стартап)

После обучения
ты сможешь
уверенно

01
Разрабатывать надежные и производительные веб‑приложения
  • Разрабатывать бэкенд-сервисы на языках Java (Spring), Kotlin, Python или Go
  • Оптимизировать приложения по используемой памяти и процессорному времени
  • Создавать многопоточные приложения
02
Проектировать архитектуру масштабируемых систем
  • Верно выбирать технологии кэширования и хранения данных (SQL и NoSQL)
  • Проектировать взаимодействие микросервисов
  • Строить устойчивые распределенные системы
03
Строить инфраструктуру и работать с ней
  • Настраивать окружение и запускать приложения в Docker и Kubernetes
  • Настраивать CI/CD-пайплайны и автоматизировать работу
  • Тестировать приложения, настраивать в них логирование и мониторинг
Поступи с грантом до 75% в ЦУ
Подать заявкуПодать заявку

Команда
программы

Сурен Калайчьян

АКАДЕМИЧЕСКИЙ ЛИД КУРСА «JAVA SPRING», ПРЕПОДАВАТЕЛЬ
Опыт:МТС Digital, Ozon Tech

Александр Кравцов

АКАДЕМИЧЕСКИЙ ЛИД КУРСА «JAVA CORE», ПРЕПОДАВАТЕЛЬ
Опыт:Т-Банк, Яндекс, VK

Александр Краснов

Академический лид курса «Архитектура программных систем», преподаватель
Опыт:Т-Страхование, СберЗдоровье, Apple, Altpoint Capital

Даниил Пилипенко

РУКОВОДИТЕЛЬ НАПРАВЛЕНИЯ «РАЗРАБОТКА»
Опыт:Вокруг Света, Ютинет, Skillbox, Яндекс.Практикум и др.

Лев Хакимов

Академический лид курса «Информационная безопасность», преподаватель
Опыт:«Госуслуги», MWS Cloud Platform, Wildberries и др.

Станислав Яковлев

АКАДЕМИЧЕСКИЙ ЛИД КУРСА «ТЕСТИРОВАНИЕ», ПРЕПОДАВАТЕЛЬ
Опыт:inDrive, Т-Банк

Профессиональное
сообщество

Данис Галимуллин

«Бэкенд-разработка», магистратура, 1 курс
Опыт:Попал на стажировку Kotlin backend в группу «Клиентское досье» в Яндексе

Наталия Даровских

«Бэкенд-разработка», магистратура, 1 курс
Опыт:Нашла свою суперсилу и новый стек в web-разработке, усилила backend/DevOps-компетенции и подготовила основу для перехода в новую роль

Павел Михайлов

«Бэкенд-разработка», магистратура, 2 курс
Опыт:За время учёбы я перестал быть простым backend‑разработчиком и сформировался как полноценный software engineer. Это напрямую отразилось на карьере

Сергей Махов

«Бэкенд-разработка», магистратура, 1 курс
Опыт:Хочет совместить учебу с профессиональной карьерой в найме или Big Tech

Михаил Семчинов

«Бэкенд-разработка», магистратура, 2 курс
Опыт:Отдельно важна Мастерская Test and Learn: там меня заметили, появились контакты, и это привело к работе в самом ЦУ

Как поступить
на
«Бэкенд-разработку»
в ЦУ?

Грантовый конкурс
Основной способ поступления. Переняли опыт ведущих ИТ-компаний и сделали максимально комфортным поступление для магистров
При успешном прохождении всех этапов отбора и зачислении предоставляется грант на обучение в размере
до 75% (до 1 350 000 руб.) от стоимости программы
Заполни заявку на сайте — после этого ты получишь доступ в личный кабинет абитуриента
В личном кабинете выбери программу и трек обучения, а также просим написать тебя:
МОТИВАЦИОННОЕ ПИСЬМО
РЕЗЮМЕ
  • Образование
  • Опыт
  • Навыки
  • Достижения
Контест проходит в онлайн-формате и состоит из нескольких блоков:
Собеседование состоит из двух частей
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
  • Математика
  • Программирование
ПРОВЕРКА ГИБКИХ НАВЫКОВ
  • Коммуникация
  • Решение конфликтных ситуаций
  • Умение обосновать мотивацию в выборе направления
05
Подай заявление на поступление через портал Госуслуг с 20 июня
06
Подпиши оригиналы документов на поступление до 24 августа

Даты
грантового

конкурса

Старт подачи заявок
13 апреля
Если не сможешь пройти контест с первой попытки,
можно попробовать еще раз в следующей волне.
При этом собеседование можно пройти только один раз
за весь грантовый конкурс
ВОЛНА 1
13 апреля – 10 мая
ВОЛНА 2
11 мая – 7 июня
ВОЛНА 3
8 июня – 5 июля
ВОЛНА 4
6 июля – 2 августа
ВОЛНА 5
3 августа – 20 августа
Издание приказа о зачислении по всем программам
26 августа

Магистратура
в
ЦУ

10 000+
Заявок на поступление в 2025 году
600+
Студентов учатся у нас в магистратуре
200+
Опытных преподавателей из индустрии
Востребованные программы по ИТ‑профессиям
ОФЛАЙН ОНЛАЙН
Продуктовый менеджмент
Машинное обучение
ОФЛАЙН
Продуктовая аналитика
Бэкенд-разработка

Твои возможности
в
ЦУ

Регистрация на грантовый конкурс

Программа поддержки сильных и мотивированных абитуриентов, покрывающая до 75% стоимости обучения в Центральном университете

Ответы
на частые
вопросы

Да, если ты получаешь непрерывное образование и поступаешь в магистратуру в год окончания бакалавриата
Да, выпускники получат диплом государственного образца по специальности 02.04.01 «Математика и компьютерные науки» или по специальности 38.04.05 «Бизнес-информатика»
Изучи схему поступления и материалы для подготовки к отборочным испытаниям, а затем приступай к решению онлайн‑контеста.
Если не получилось набрать проходной балл с первого раза, пробуй решить контест вновь в следующей волне
Находимся в тесном контакте
с бизнесом и совместно разрабатываем учебные программы
Да, у нас есть четыре кампус-отеля. Подробнее о них можно узнать на этой странице.
Обрати внимание, что кампус-отели доступны только для студентов, поступающих в магистратуру в год окончания бакалавариата
Да, но все зависит от твоих индивидуальных особенностей. Учеба интенсивная, но идет только по вечерам в будни
(не каждый день) и в субботу.
При необходимости разрешаем растянуть прохождение курсов на 3 года. Открыты к обсуждению каждой ситуации индивидуально
Итоговая работа необходима, если хочешь получить диплом магистра. Это может быть личный проект или крупная задача с твоей работы, не только исследование
Нет, все по желанию
Да, есть. Примеры заданий контеста станут доступны после регистрации в личном кабинете абитуриента
Нет, максимальный размер гранта составляет 75%
Для общения абитуриентов и студентов мы организовываем дни открытых дверей, митапы и другие мероприятия. Следи за обновлениями на сайте и в наших социальных сетях
Напиши в наш Телеграм-бот
Буткемп — интенсивный краткосрочный курс обучения с полным погружением в практику, ориентированный на быстрое освоение конкретного навыка (чаще всего в IT)
Деплой — разговорная форма от Deploy; процесс переноса кода приложения в рабочую среду
Грейд — разговорная форма от Grade; уровень специалиста в компании по компетенциям и опыту
Грейдирование — разговорная форма от Grading; процесс присвоения сотруднику определённого грейда
Джун — разговорная форма от Junior; начинающий специалист
Инсайт — неочевидный, ценный вывод из данных, который меняет понимание проблемы или открывает новую возможность
Миддл — разговорная форма от Middle; специалист среднего уровня
Продакт-менеджер — сокращение от Product Manager; специалист, отвечающий за стратегию, развитие и жизненный цикл продукта
Стек — набор технологий, языков, фреймворков и инструментов, используемых для разработки проекта (например, стек frontend + backend + база данных)
Технологии кэширования — решения для временного хранения часто используемых данных в быстрой памяти (например, Redis, Memcached) для ускорения работы приложений
Ad-hoc — лат. «для этого случая»; решение, разработанное специально для одной задачи, без расчёта на повторное использование
Airflow — платформа для оркестрации и автоматизации рабочих процессов (пайплайнов), особенно ETL-задач
Apache Iceberg — формат таблиц для хранения больших данных в озёрах данных (data lakes), поддерживающий транзакции и эволюцию схемы
Bash — командная оболочка и язык скриптов в Unix-системах для автоматизации задач и управления системой
BI — Business Intelligence; набор инструментов и практик для сбора, анализа и визуализации данных с целью поддержки управленческих решений
CI/CD — Continuous Integration / Continuous Delivery (Deployment); автоматизированные процессы для интеграции, тестирования и доставки кода в продакшен
CI/CD-пайплайны — автоматизированные цепочки процессов для непрерывной интеграции (Continuous Integration) и непрерывной доставки/развертывания (Continuous Delivery/Deployment) кода
ClickHouse — высокопроизводительная колоночная СУБД для аналитики и обработки больших объёмов данных в реальном времени
Data Science — наука о данных; междисциплинарная область, объединяющая программирование, статистику, математику и машинное обучение для извлечения знаний из данных
Data Scientist — специалист по анализу и интерпретации сложных данных для решения бизнес-задач
DevOps-инструменты — набор программ и практик для автоматизации разработки, тестирования, развертывания и поддержки по (например, Git, Docker, Kubernetes, Jenkins)
Difference-in-Differences — метод эконометрического анализа для оценки эффекта вмешательства путём сравнения изменений во времени между контрольной и экспериментальной группами
Docker — платформа для контейнеризации приложений, позволяющая упаковывать код и зависимости в изолированные контейнеры
DVC — Data Version Control; система контроля версий данных и моделей машинного обучения
ETL-пайплайны — процессы Extract (извлечение), Transform (преобразование), Load (загрузка); последовательность шагов для переноса данных из источников в хранилище
Frontend — фронтенд: часть приложения или сайт, с которой взаимодействует пользователь (интерфейс, визуальная логика)
Git — система контроля версий для отслеживания изменений в коде и совместной разработки
Go — язык программирования от Google, ориентированный на производительность, простоту и работу с многопоточностью
Helicopter view — общее понимание ситуации; стратегический обзор; целостное видение без погружения в детали
Helm — инструмент для управления Kubernetes-приложениями через чарты (шаблоны развертывания)
Hugging Face — платформа для моделей искусственного интеллекта, особенно в области NLP (обработка естественного языка)
Java (Spring) — язык программирования Java с фреймворком Spring для создания корпоративных веб-приложений и микросервисов
Kafka — распределённая система обмена сообщениями для обработки потоковых данных в реальном времени
Kaggle AutoML Grand Prix — международный конкурс по автоматизированному машинному обучению на платформе Kaggle
Kotlin — современный язык программирования для JVM, часто используемый для разработки под Android и бэкенда
Kubernetes — система оркестрации контейнеров для автоматического развертывания, масштабирования и управления контейнеризированными приложениями
LightAutoML — библиотека для автоматизированного машинного обучения (AutoML)
ML — Machine Learning; методы, позволяющие моделям обучаться на данных и делать прогнозы
ML Researcher — исследователь в области машинного обучения, занимающийся разработкой и анализом новых моделей и алгоритмов
ML-пайплайны — последовательность шагов для преобразования сырых данных в готовую модель машинного обучения
MLOps — Machine Learning Operations; практики по автоматизации и управлению жизненным циклом моделей ML в продакшене
MLflow — платформа для управления жизненным циклом моделей машинного обучения (эксперименты, модели, развертывание)
Middle Research Scientist — исследователь среднего уровня, способный вести проекты и анализ с частичным руководством
MVP — Minimum Viable Product; минимально жизнеспособный продукт: первая версия продукта с  азовым функционалом, достаточным для проверки гипотез на рынке
NoSQL — тип баз данных без жёсткой табличной структуры, с гибкой схемой (например, MongoDB, Cassandra)
NumPy — библиотека Python для работы с многомерными массивами и математическими операциями
OpenCV — библиотека компьютерного зрения для обработки изображений и видео
Pandas — библиотека Python для обработки и анализа табличных данных
PhD — Doctor of Philosophy; высшая научная степень, подтверждающая способность к независимым исследованиям
Postgres — сокращение от PostgreSQL; мощная открытая реляционная СУБД с поддержкой сложных запросов, транзакций и расширений
Production ML — использование моделей машинного обучения в рабочей среде (продакшене), с обеспечением стабильности и масштабируемости
Propensity Score Matching — статистический метод оценки эффекта вмешательства путём сопоставления объектов с похожей вероятностью попадания в экспериментальную группу
Python — универсальный язык программирования, популярный в Data Science, веб-разработке, автоматизации и скриптах
QA-инженер — специалист по обеспечению качества (Quality Assurance), тестирующий по на ошибки и соответствие требованиям
R&D — Research and Development; научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) для создания инноваций
Regression Discontinuity Design — квазиэкспериментальный метод анализа, использующий пороговое значение для оценки причинно-следственного эффекта
Research Scientist — специалист, занимающийся фундаментальными или прикладными исследованиями, часто в научных или технологических компаниях
S3 — объектное хранилище (например, Amazon S3), используемое для надёжного и масштабируемого хранения больших объёмов данных
Soft skills — гибкие навыки: коммуникация, эмоциональный интеллект, работа в команде, управление временем и другие
Spark — фреймворк для распределённой обработки больших данных, поддерживает пакетную и потоковую аналитику
SQL — язык структурированных запросов для работы с реляционными базами данных (выборка, обновление, удаление данных)
Synthetic Control — метод оценки эффекта вмешательства путём построения «синтетической» контрольной группы как взвешенной комбинации похожих объектов
Test and Learn — подход, при котором решения проверяются на практике через эксперименты, после чего принимаются на основе полученных данных
Transformers — архитектура нейронных сетей, применяемая в NLP и других задачах; также — одноимённая библиотека от Hugging Face
PyTorch — библиотека для глубокого обучения, разработанная Facebook AI, популярна в исследованиях и разработке моделей

Мы здесь

  • Кампус
    Центрального
    университета
    г. Москва
    • Кампус
      ул. Гашека, д. 7 стр. 1, м. «Маяковская»
  • Кампус-отелиг. Москва
    • Облако
      ул. Гашека, д. 12 стр. 8
    • Cosmos
      ул. Профсоюзная 154, корп. 3
    • Байкал
      ул. Сельскохозяйственная 15/1, корп. 2
    • Диск
      ул. Сельскохозяйственная, д. 17, корп. 2, 3, 5, 6, 7
      Скоро открытие
Приемная комиссия

Москва, ул. Гашека, д. 7, стр. 1
Чат с командой Центрального университета