02.04.01 «МАТЕМАТИКА И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ»
Бэкенд- разработка
2 года обучения
Очная форма
Диплом гособразца
Гранты до 75% стоимости обучения
Кампус в центре Москвы
Удобное расписание
Стажировка в MAGNIT TECH
Для кого эта
программа
Ожидания
от уровня
подготовки
Преимущества программы
Создашь сильное портфолио проектов с использованием современных технологий и инструментов с пониманием архитектуры высоконагруженных систем федерального масштаба
Аккредитованная ИТ‑компания и технологичное ядро Группы компаний «Магнит». На стыке технологий и бизнеса мы создаем продукты с высоким уровнем инженерной сложности в полноценной продуктовой среде
Наша философия «Без предела» — это отказ от искусственных ограничений, характерных для корпоративного ИТ. Мы создаем среду, в которой есть смысл, ответственность и пространство для развития — и реализуем решения в масштабе крупнейшего ретейл‑бизнеса
Наша философия «Без предела» — это отказ от искусственных ограничений, характерных для корпоративного ИТ. Мы создаем среду, в которой есть смысл, ответственность и пространство для развития — и реализуем решения в масштабе крупнейшего ретейл‑бизнеса
5000+
ИТ-профессионалов
260+
активных ИТ-проектов в работе
800+
информационных систем и сервисов
Программа обучения
1-Й СЕМЕСТР
2-Й СЕМЕСТР
3-Й СЕМЕСТР
4-Й СЕМЕСТР
Java Core / Python
Алгоритмы и структуры данных. Часть 1
Инструменты разработчика
Лаборатория гибких навыков
Системный анализ MAGNIT TECH
Java Spring / Go
Алгоритмы и структуры данных.
Часть 2
Промышленная разработка
SQL и базы данных
Курс по продукту
Летний буткемп MAGNIT TECH
Сетевые технологии
Многопоточное программирование
Системы управления базами данных
Информационная безопасность
Операционные системы
Архитектура программных систем
Распределенные системы
Тестирование
Kotlin
Frontend
Go
Ядро программы — дисциплины для формирования
доменной экспертности
Вариативная часть программы — дисциплины по выбору
для углубления экспертности поверх ядра программы
Курсы из смежной области — дисциплины по выбору
для расширения профиля
Элективы — гибкие навыки
Дополнительные дисциплины с MAGNIT TECH
Смотреть полную программуСмотреть полную программуПример расписания
Понедельник
Вторник
Среда
Четверг
Пятница
Суббота
Воскресенье
19:00 – 20:20
Системный анализ (× MAGNIT TECH)
20:35 – 21:55
Системный анализ (× MAGNIT TECH)
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
17:30 – 18:50
Soft Skills Lab
- С 13 сентября
- Один раз в 2 недели
- Лекции
- Семинары
- Занятия по гибким навыкам
- Занятия с партнерами ЦУ
После обучения
ты сможешь
уверенно
Команда
программы
Эксперты MAGNIT TECH
Карьерные
перспективы
Выпускники смогут построить карьеру в бэкенд‑разработке, войти в профессию или повысить свой текущий уровень
Возможность стажировки в MAGNIT TECH уже в первый год обучения (от 20 часов в неделю)
Профессиональное
сообщество
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:
МАТЕМАТИКА
Материалы для подготовки
ПРОГРАММИРОВАНИЕ
Материалы для подготовки
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
У абитуриента есть возможность решить контест и поменять программу или трек 1 раз в течение волны. При этом собеседование можно пройти только 1 раз
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
Поступи с грантом до 75% в ЦУ
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
Продуктовый менеджмент
Машинное обучение
Продуктовая аналитика
Бэкенд-разработка
Твои возможности
в ЦУ
01
Мастерская «Пробуй и учись»
Получи опыт работы, выполняя настоящие бизнес-задачи от заказчиков. Реализованными проектами можно будет наполнить портфолио
02
Центр партнерств и карьеры
Подберем карьерный путь, который идеально тебе подойдет, и будем рядом на каждом шаге — от постановки цели до предложения о работе
03
Научные лаборатории
Даем возможность развиваться по академическому треку и участвовать в исследовательской деятельности с профессорами мирового уровня
04
Предпринимательство: ускоритель ЦУ
Поможем технологическим
проектам пройти путь от идеи до MVP и первых продаж
05
Ассессмент, наставники и эксперты
Определяем уровень профессиональных навыков у студентов относительно рыночных карт компетенций. Помогаем с построением персональной траектории карьерного развития
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
ИИ в биотехе: день открытых дверей 30 мая
Бакалавриат
- Программа обученияПрограмма обучения
- Конкурс грантов 2025/2026Конкурс грантов 2025/2026
NEW - РазработкаРазработка
- Искусственный интеллектИскусственный интеллект
- Бизнес и аналитикаБизнес и аналитика
- ДизайнДизайн
NEW - Сетевые программыСетевые программы
- Олимпиадные возможности для школьниковОлимпиадные возможности для школьников
- Стоимость и финансовая поддержкаСтоимость и финансовая поддержка
Магистратура
- ПоступлениеПоступление
- Продуктовый менеджментПродуктовый менеджмент
- Продуктовый менеджмент онлайнПродуктовый менеджмент онлайн
NEW - Машинное обучениеМашинное обучение
- Машинное обучение онлайнМашинное обучение онлайн
- Продуктовая аналитикаПродуктовая аналитика
- Наука о данных (Data Science) × АвитоНаука о данных (Data Science) × Авито
- Бэкенд-разработкаБэкенд-разработка
- Бэкенд-разработка × MAGNIT TECHБэкенд-разработка × MAGNIT TECH
NEW - ДизайнДизайн
- МедиаискусствоМедиаискусство
NEW
Лаборатория управления
Дополнительное образование
Мероприятия
- Турниры для школьниковТурниры для школьников
- Все мероприятияВсе мероприятия
- Кейс-чемпионат DEADLINEКейс-чемпионат DEADLINE
- Бесплатные пробные ЕГЭБесплатные пробные ЕГЭ
- Лаборатория дизайн-трансформацийЛаборатория дизайн-трансформаций
NEW - Тест-драйв ЦУТест-драйв ЦУ
- ИТ–смена в АртекеИТ–смена в Артеке
NEW - Дни открытых дверей бакалавриатаДни открытых дверей бакалавриата
- День открытых дверей «ИИ в биотехе»День открытых дверей «ИИ в биотехе»
NEW
Об университете
- НовостиНовости
- Мы в медиаМы в медиа
- Наши преподавателиНаши преподаватели
- КампусКампус
- Кампус-отелиКампус-отели
- Центр карьеры для студентовЦентр карьеры для студентов
- Научные исследованияНаучные исследования
- Олимпиадная жизнь в ЦУОлимпиадная жизнь в ЦУ
- БиблиотекаБиблиотека
- «Ускоритель»«Ускоритель»
- Присоединиться к команде ЦУПрисоединиться к команде ЦУ
- Проекты Фабрики курсовПроекты Фабрики курсов
- Сведения об образовательной организацииСведения об образовательной организации
- Горячая линия «Не молчи»Горячая линия «Не молчи»
- Оплата обучения и кампус-отелейОплата обучения и кампус-отелей
- Для родителей и семейДля родителей и семей
- Перевод из другого вузаПеревод из другого вуза
- Восстановление студентовВосстановление студентов
- Академические отпуска студентамАкадемические отпуска студентам
© ЦУ, 2026
Политика обработки персональных данныхПолитика обработки персональных данных Образовательные услуги оказываются АНО ВО
«Центральный университет», свидетельство
№ А007-115-77/1 039 609, 29 января 2024
«Центральный университет», свидетельство
№ А007-115-77/1 039 609, 29 января 2024