Личный кабинетЛичный кабинет
02.04.01 «МАТЕМАТИКА И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ»

Продуктовый менеджмент

Очная магистратура в онлайн‑формате

Научись управлять ИТ-продуктом от идеи до монетизации на реальных бизнес-задачах
Подать заявкуПодать заявкуЗадать вопросЗадать вопрос
СТАРТ ОБУЧЕНИЯ — 01.09.2026
2 года обучения
Диплом государственного
образца: очная форма
Гранты до 75%
На весь период обучения
Доступ к кампусу
И всей инфраструктуре ЦУ
Студенческие льготы
Включая отсрочку от армии
Онлайн-занятия
Учиться можно из любой точки мира
Семинарские группы
До 20 человек
Буткемпы в Москве
С оплатой проживания

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 продуктовом менеджменте.
Программа помогает выстроить прочную техническую, аналитическую, бизнесовую базу, развить гибкие навыки и получить практический опыт для уверенного входа в профессию.
02
Специалисты из смежных
областей
Ты менеджер проекта, аналитик, маркетолог или дизайнер с хорошей технической базой и рассматриваешь продуктовый менеджмент как следующий карьерный шаг.
Программа помогает закрыть пробелы и системно перейти в новую роль
03
Менеджер продукта в начале пути
Ты уже работаешь продуктовым менеджером, но хочешь выстроить систему: как принимать решения, формулировать ценность, работать с метриками и доводить инициативы до результата.
Программа помогает закрыть базовые пробелы, закрепить навыки на практике и увереннее расти в роли
04
Специалисты с техническим опытом
Ты разработчик или специалист по машинному обучению и хочешь углубиться в продуктовый менеджмент, чтобы лучше понимать бизнес‑контекст и использовать знания в своей сфере.
Программа развивает бизнес‑мышление и понимание процесса создания продукта
hat
Ожидания от уровня подготовки
У тебя есть или скоро будет диплом бакалавра
Знаешь математику
Хочешь усердно работать и учиться не ради корочки

Преимущества программы

Систематизация и усиление продуктовой базы через практику с понятным выходом на первую или уверенным ростом в текущей роли
01
Крепкий фундамент для работы продактом
Ты освоишь весь набор компетенций, который нужен для реальной работы: от аналитики и исследований до техники, стратегии, финансов, лидерства и управления командой. Мы учим не набору инструментов, а системной работе менеджера продукта
02
Упор на машинное обучение и технические навыки
Ты сформируешь сильную техническую базу и усилишь компетенции в работе с данными, аналитикой и продуктовой архитектурой. При желании сможешь выбрать фокус на машинное обучение и углубиться в его применение в продуктах
03
Насмотренность и понимание, где развиваться дальше
Ты поработаешь с разными типами продуктов (B2C, B2B, B2G), кейсами и индустриями — финансовые технологии, электронная коммерция, медицинские технологии и др. Это расширяет кругозор и помогает понять, какие задачи и направления тебе ближе
04
Понятная траектория перехода в профессию
Если ты переходишь из аналитики, проектного управления, разработки, маркетинга или дизайна, мы поможем увидеть, как твои текущие навыки усиливают тебя в продуктовой роли, а какие навыки еще нужно освоить
05
Практика и портфолио для старта в профессии
Ты будешь постоянно применять знания на реальных задачах — на курсах, в проектах, буткемпах, мастерской Test & Learn и на стажировках — и по ходу обучения соберешь портфолио с кейсами и продуктовыми артефактами, которое поможет показать работодателю твои реальные навыки и опыт
06
Пространство для экспериментов и своих продуктов
Ты сможешь развивать свои рабочие и личные проекты на протяжении всего обучения: прорабатывать их в рамках курсов, дорабатывать в акселераторе и выбрать свой проект для диплома. Ты протестируешь гипотезы, получишь обратную связь от экспертов и доведешь идеи до готовых решений

Обучение
в гибридном
формате

01
Теория
Изучаешь теорию
в удобное тебе время
02
Практические занятия
Закрепляешь изученное на онлайн‑лекции с преподавателем
03
Семинары
На семинарах применяешь знания на практике, работая в мини‑группах
04
Самостоятельная работа
Решаешь домашние задания
05
Очные буткемы
Принимаешь участие в очном буткемпе. Мы оплатим проживание

Сравнение онлайн- и офлайн-программы «Продуктовый менеджмент»

ОНЛАЙН
ОФЛАЙН
Обучение
Одинаковая академическая команда и программа курсов
Занятия
Обязательное посещение минимум 50%. Доступны записи занятий
Можно учиться из любой точки мира
Необходимо посещать кампус
Взаимодействие с преподавателями
Онлайн-коммуникация через чаты,
видеозвонки и внеучебные встречи онлайн
Личный доступ на лекциях
и внеучебных встречах
Развитие карьеры
Онлайн-встречи
с карьерными консультантами
Личные встречи
с карьерными консультантами
Карьерные ярмарки и рекрутинговые
мероприятия онлайн / в кампусе
Карьерные ярмарки
и рекрутинговые мероприятия в кампусе
Посещение кампуса
Доступ ко всем мероприятиям, кружкам и спортивному клубу
Буткемп в конце семестра 
с оплатой проживания в Москве
Буткемп в конце
каждого семестра
Кампус-отели
Не предоставляются
Доступны студентам
без постоянной регистрации в Москве

Программа обучения

Рекомендованная траектория прохождения курсов для формирования навыков и перехода в управление продукта
1-Й СЕМЕСТР
2-Й СЕМЕСТР
3-Й СЕМЕСТР
4-Й СЕМЕСТР
Продуктовая студия
Python для анализа данных
Статистика
Генерация и валидация гипотез
Математика в машинном обучении
Soft Skills Lab
Буткемп зимний
Управление разработкой ИТ-продукта
Метрики бизнеса и продукта
Кейс‑вечера (Case Evenings)
ML — курс для продакт-менеджеров
ИИ для продакт-менеджмента
Алгоритмы
AI Beyond Fit Predict
Mock-интервью
Буткемп летний
Финансовый и стратегический менеджмент
Системный анализ
Продуктовый дизайн
SQL
Визуализация
Онлайн-эксперименты
Переговоры
Лидерство
Публичные выступления
Буткемп зимний
Управление ML‑продуктами
Рост бизнеса как инструмент управления (Growth)
Диджитал маркетинг
Принятие решений на основе данных
ML System Design
Major Core — дисциплины для формирования доменной экспертизы
Flex — дисциплины по выбору
Soft — дисциплины для развития гибких навыков
Смотреть полную программуСмотреть полную программу

Пример расписания

Понедельник
Вторник
Среда
Четверг
Пятница
Суббота
Воскресенье
19:00 – 20:20
Продуктовая студия
20:35 – 21:55
Генерация и валидация гипотез
19:00 – 20:20
Python для анализа данных
20:35 – 21:55
Продуктовая студия
19:00 – 20:20
Soft Skills Lab  
20:35 – 21:55
Генерация и валидация гипотез
19:00 – 20:20
Python для анализа данных
20:35 – 21:55
Статистика  
  • Лекции
  • Семинары

Карьерные
 перспективы

Выпускники смогут построить карьеру в управлении цифровыми продуктами, аналитике, исследованиях и запуске собственных технологических проектов

Менеджер продукта и специализации CX, Growth, ML, PMM, Tech

Управление продуктом, определение стратегии и развитие функциональностей

Бизнес-аналитик

Исследование бизнес-процессов, работа с данными и аналитическими инструментами

Продуктовый аналитик

Анализ пользовательского поведения, тестирование гипотез, оптимизация метрик продукта

Предприниматель

Запуск собственного технологического бизнеса и развитие стартапа

После обучения
 ты сможешь
 уверенно

01
Создавать и развивать продукты
  • Изучать пользователей и находить возможности для улучшения продукта
  • Определять стратегию, ценностное предложение и позиционирование продукта
  • Проектировать эффективные продуктовые решения и бесшовный пользовательский опыт
02
Принимать решения и растить бизнес
  • Работать с метриками, данными и экспериментами, чтобы принимать продуктовые решения
  • Понимать экономику продукта и выбирать приоритеты его развития
  • Развивать продукт на рынке и находить источники масштабирования
03
Запускать изменения и управлять командой
  • Находить реалистичные решения с учетом технических возможностей и ограничений
  • Организовывать техническую реализацию продукта и управлять приоритетами развития
  • Выстраивать взаимодействие с заинтересованными лицами и вести команду к результату в условиях неопределенности
Поступи с грантом до 75% в ЦУ
Подать заявкуПодать заявку

Команда
 программы

Олег Пашукевич

АКАДЕМИЧЕСКИЙ руководитель курса «Финансовый и стратегический менеджмент»
Опыт:МТС Линк, Газпром-Медиа Холдинг, REDMOND и др.

Зоя Гуревич

руководитель курса «Метрики бизнеса и продукта»
Опыт:Hi-Rez Studios, WASD.TV, MTC, Positive Technologies

Александр Кондеев

Лектор курса «Метрики бизнеса и продукта»
Опыт:Госуслуги Дом, ДОМ.РФ, VK Group и др.

Евгений Россинский

Лектор курса «Метрики бизнеса и продукта»
Опыт:Иви, ИОНХ им. Курнакова и др.

Александр Купцов

Академлид курса «Финансовый и стратегический менеджмент»
Опыт:Voximplant, Циан, Яндекс
Все преподавателиВсе преподаватели

Профессиональное
 сообщество

Елизавета Перова

«Продуктовый менеджмент», 2 курс
ДостижениеУдалось совместить свой инженерный опыт и полученные в ЦУ знания на новой должности — теперь я занимаюсь развитием инженерного сегмента S7 Airlines

Тагир Минвалеев

«Продуктовый менеджмент», 2 курс
ДостижениеПерешел из роли джуна продакта в Т-Банке на позицию middle product manager в кредитном бизнесе, значительно расширив зону ответственности и уровень влияния

Артем Макаров

«Продуктовый менеджмент», 2 курс
ДостижениеОсвоил новую для себя профессию, перешел на более высокий грейд в международном подразделении Яндекса и научился разговаривать с коллегами из разных функций на их языке
Все отзывыВсе отзывы

Как поступить
на «Продуктовый
менеджмент» 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 двух предметов
МАТЕМАТИКА
Материалы для подготовки
БИЗНЕС-КЕЙС
Материалы для подготовки
Собеседование состоит из двух частей
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
  • Математика
  • Бизнес-кейс
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

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

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

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
Для студентов онлайн‑магистратуры места в кампус‑отелях не предусмотрены, так как формат обучения не предполагает
постоянного присутствия студента в Москве
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»
Приемная комиссия
Москва, ул. Гашека, д. 7, стр. 1
Чат с командой Центрального университета
ИИ в биотехе: день открытых дверей 30 мая

Бакалавриат

Магистратура

Лаборатория управления

Дополнительное образование

Мероприятия

Об университете

© 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