Прикладная математика

в РТУ МИРЭА · Москва

Год	БюджетПроходной балл на бюджетные места — сумма баллов последнего зачисленного в этом году.	ПлатноеПроходной балл на платные места в этом году.	Мест БЧисло бюджетных мест в этом году.	Мест ПЧисло платных мест в этом году.	Цена/год
2026	80	70	15	45	370 000 ₽
2018	180	90	8	22	—

Магистерская программа «Прикладная математика» в РТУ МИРЭА ориентирована на подготовку специалистов, владеющих современными методами математического моделирования и численного анализа для решения задач в высокотехнологичных отраслях. Учебный план делает акцент на алгоритмах машинного обучения, статистической обработке данных и оптимизации сложных систем, что напрямую связано с IT-профилем вуза. Студенты работают с реальными задачами из области радиоэлектроники, автоматизации и биотехнологий, используя математический аппарат для прогнозирования и управления процессами. Вуз силён в данном направлении благодаря исторической связи с оборонной и радиоэлектронной промышленностью, где математическое моделирование является критически важным. Интеграция с бывшим МИТХТ добавляет компетенции в области биоинформатики и химической кибернетики. Конкурсная ситуация и точная стоимость обучения уточняются на официальной странице приёмной комиссии. Программа подойдёт выпускникам технических и математических бакалавриатов, которые хотят углубить знания в прикладной математике с уклоном в IT и инженерию. После выпуска открыты перспективы в R&D-отделах промышленных предприятий, IT-компаниях, работающих с big data и искусственным интеллектом, а также в научно-исследовательских институтах. Выпускники востребованы как аналитики данных, разработчики алгоритмов и инженеры-математики в оборонном секторе и гражданской электронике.

Направление «Прикладная математика» (ФГОС 01.04.04, магистратура) готовит специалистов, способных применять математические методы и модели для решения сложных задач в науке, технике, экономике и управлении. Программа ориентирована на углублённое изучение математического моделирования, вычислительных методов и анализа данных, а также на развитие навыков программирования и работы с современными информационными технологиями. Студенты учатся формализовать реальные проблемы, строить математические модели, разрабатывать алгоритмы и проводить вычислительные эксперименты. Ключевые дисциплины включают: математическое моделирование, численные методы, теорию вероятностей и математическую статистику, методы оптимизации, уравнения математической физики, компьютерное моделирование, анализ данных и машинное обучение. Студенты изучают языки программирования (Python, C++, MATLAB), системы компьютерной алгебры, а также осваивают методы обработки больших данных и параллельные вычисления. Особое внимание уделяется практическим проектам и научно-исследовательской работе. Выпускник приобретает глубокие знания в области прикладной математики, владеет методами построения и анализа математических моделей, навыками алгоритмизации и программирования, умеет обрабатывать и интерпретировать данные, применять численные методы для решения инженерных и экономических задач. Развиваются аналитическое мышление, способность к абстракции и системному анализу, а также навыки работы в междисциплинарных командах. Направление востребовано в научных исследованиях, промышленности, IT-сфере, финансах, логистике, биоинформатике и других областях. Особенность программы — сочетание фундаментальной математической подготовки с практической направленностью, что позволяет выпускникам адаптироваться к быстро меняющимся требованиям рынка. Интерес направления в том, что оно лежит на стыке математики, информатики и конкретных приложений, открывая широкие возможности для карьеры в науке и бизнесе.

Выпускники направления «Прикладная математика» могут работать математиками-аналитиками, специалистами по математическому моделированию, аналитиками данных (Data Scientist), разработчиками алгоритмов, инженерами-исследователями, системными аналитиками, специалистами по машинному обучению и искусственному интеллекту. Они востребованы в IT-компаниях, банках и финансовых организациях (риск-менеджмент, количественный анализ), научно-исследовательских институтах, промышленных предприятиях (моделирование технологических процессов), консалтинговых фирмах, логистических и телекоммуникационных компаниях. Перспективы карьерного роста включают позиции руководителя аналитического отдела, технического директора, научного руководителя проектов. Рынок труда испытывает высокий спрос на таких специалистов благодаря цифровизации экономики и росту объёмов данных.