Качество образования в бакалавриате Центрального университета

Предисловие

Привет! Меня зовут Денис. Летом 2026 года я перехожу на третий курс бакалавриата ЦУ. Я один из тех, кто на протяжении всего обучения брал больше всего курсов и закрывал их, стараясь получить максимальные оценки, поэтому считаю, что могу дать по ним объективный фидбэк. После первого курса я уже писал подобную статью про ЦУ, но она получилась слишком общей, поэтому здесь я сконцентрируюсь на качестве преподавания.

Расскажу немного о себе: это будет полезно, чтобы вам было проще соотнести мои ощущения с собственными. Я учусь на максимум: держусь в топ-5 потока, прошёл на совбак с ВШЭ, закрыл там один из самых сложных курсов («Основы матричных вычислений») на 10 баллов, имею GPA за весь период обучения выше 9,5. Недавно я устроился на стажировку в AIRI, где занимаюсь генеративными моделями и LLM. Однако при поступлении у меня был только диплом призёра РСОШ III уровня.

Пиар-отдел ЦУ читает все подобные отзывы и недавно предлагал мне писать такие материалы от лица университета, но эта статья не такая! Поэтому мнение здесь моё!

Структура

Я разделю курсы на группы, чтобы не оценивать каждый из них точечно. В ЦУ есть отдельные направления, в которых над курсами работает примерно одна и та же команда, либо сами курсы просто схожи. Курсы, которые не получится объединить, я рассмотрю отдельно.

• Математика

  • Математический анализ 1–2 (красный и чёрный уровни)

  • Линейная алгебра (односеместровый вариант; красный и чёрный уровни)

  • Дискретная математика (красный уровень)

  • Дифференциальная геометрия / Анализ на многообразиях

  • Дифференциальные уравнения

  • Методы выпуклой оптимизации (чёрный уровень)

• ML

  • Введение в искусственный интеллект (чёрный уровень)

  • ML

  • DL

• Теория вероятностей и статистика

  • Введение в статистику (чёрный уровень)

  • Теория вероятностей (красный уровень)

  • Математическая статистика (обычный и продвинутый уровни)

  • Математические основы теорвера

• Разработка

  • Python (чёрный уровень + экстерн)

  • ОПР (чёрный уровень: Go + Java)

  • Базы данных для ИИ

  • Алгоритмы 1–2 (красный и чёрный уровни)

• Что-то не по специальности

  • Английский

  • ОРГ, История России

  • Всякие софты

  • STEM

• Бизнес-курсы

  • Основы бизнеса и аналитики (красный уровень)

  • Экономика (красный уровень)

  • Бизнес-студия

Математика

Я начну со своего любимого блока. Поступая в ЦУ в 2024 году, я точно ожидал меньшего от нового вуза.

Матан

Команда курса «Математический анализ» пришла из МФТИ (Антон Скубачевский, Илья Глухов, Сергей Городецкий), и качество после смены вуза не пострадало. Здесь у меня, как у студента, была возможность взять максимум. Качественные материалы, лекции, семинары и домашние задания. Сама программа очень похожа на программу ФПМИ МФТИ, однако некоторые доказательства были заменены дополнительными практическими моментами. Пахать приходилось: были коллоквиумы, нормальные контрольные и экзамены; схалявить было сложно. Хороший курс. Я прошёл его на чёрном уровне и пока не ощущал skill issue ни в прикладных задачах, ни в последующих дисциплинах. Доказательства запомнились, хорошая интуиция сформировалась. (10/10).

Линал

Команда линейной алгебры была сборной из преподавателей МФТИ и ВШЭ, но всё-таки в большей степени из ВШЭ; лидом был Дмитрий Трушин. Я считаю Диму великим человеком: создавалось впечатление, что он полностью отдаётся своему делу. Курс был топовым. На чёрном уровне мне было очень тяжело, но при этом интересно. Основная проблема заключалась в том, что ЦУ попытался уместить курс, рассчитанный на два семестра, в один. Из-за этого было тяжело, а некоторые части программы были пропущены — пришлось пересматривать курс Димы на YouTube! Курс меня вдохновил: математика открылась с другой стороны. (8/10).

Однако стоит учесть, что, к сожалению, Диму Трушина вы больше в ЦУ не увидите. Его оклеветали, на него написали несколько доносов, а ЦУ решил не отстаивать своего преподавателя, опасаясь за свою репутацию. Понять это можно, но я считаю потерю Димы Трушина очень серьёзной. Сейчас лид другой — Влад Балакиев. Смена произошла в конце первого семестра обучения следующего потока, что сильно сказалось на качестве преподавания линала во втором семестре из-за проблем с организацией. За нынешнее качество линала я ответить не могу, но ЦУ делает всё, что может. Надеюсь, получится.

Дискретная математика

Команда дискретной математики у нас с Физтеха, лид — Илья Мещерин. Я смотрел его лекции по C++ ещё в школе, и как преподаватель он супер. Курс сложный, думать приходится много. Не сказать, что он суперинтересный, но, безусловно, полезный. Много эмоций курс не оставил, поэтому здесь не буду расписывать подробно. (9/10).

Методы выпуклой оптимизации

Было два потока: чёрный и красный; я пишу про чёрный. Команда с Физтеха, во главе — Александр Безносиков и его лаборатория. Курс делился на теоретическую составляющую — лекции — и практическую — семинары. Честно говоря, во время семестра я подзабивал на лекции, но за неделю до экзамена посмотрел все лекции Александра на ФПМИ. Теория интересная: методов много, и у каждого своя интуиция; очень круто осознать её к концу курса. В отличие от ФПМИ, от нас не требовали доказательств, но там этот курс проходит позже, чем у нас. Практическую часть я ботал во время семестра: в моменте она была интереснее, темы были супер. А семинарист Александр Богданов — просто любимка. В итоге курс получился очень качественным: материалы идеальные, домашние задания, контрольные и экзамен — всё супер. Знания с этого курса чаще всего пригождались мне на собеседованиях. (10/10).

Диффуры

Дифференциальные уравнения — хороший практический курс, но очень нудный. Если бы знания с этого курса не были настолько востребованы, я бы этим точно не занимался. У нашего потока практику хорошо спрашивали: было сложно, а на теорию можно было подзабить. Хорошо, что это исправят! (7/10).

Диффгем

Курс дифференциальной геометрии представлял собой курс анализа на многообразиях. Это тот самый очень сложный теоретический курс, на первую пару которого приходит 40 человек, а на третью — только девять. Лектором у нас был Виктор Лопаткин из ВШЭ, и он просто супер! У нас сложились очень хорошие личные отношения, а те, кто ходил на курс, очень сдружились. Материалы курса частично разрабатывались в процессе, но всё равно были качественными. Иногда возникали нюансы, но в целом курс был интересным. Применения анализа на многообразиях я пока не нашёл, но ещё многое впереди. (9/10).

Вывод о математике

У меня сложилось мнение, что математика в ЦУ — одно из самых сильных направлений. Все курсы очень качественные, над ними действительно стараются, а команда хочет взять лучшее от МФТИ и ВШЭ. Я считаю, что это получается. За это стоит сказать спасибо лиду направления математики — Владу Пимкину. Я очень благодарен за возможность нормально ботать матешу.

ML

О лучшем поговорили — теперь перерывчик на негатив!

Введение в ИИ

Это вводный курс: мы верхнеуровнево прошлись по основным доменам. Лекции показались мне не очень увлекательными. Возможно, я просто не привык к формату, в котором темы рассматриваются очень поверхностно. Этот курс помогает понять, интересно ли тебе заниматься ML. Знание теории вообще не контролировалось, и я считаю это большим упущением. Домашние задания были нормальными, но не сказать, чтобы они мне запомнились. Чёрный уровень показался мне несложным. Глубокого понимания после курса я не вынес, хотя и не забивал на него. Сейчас я осознаю, что, если бы не проходил этот курс, а сразу пошёл на ML, ничего бы не потерял. (5/10).

ML

Хороший курс: начали с нуля и прошлись по всему классическому ML. Домашние задания были на уровне курса «Введение в ИИ», но материалы показались намного лучше. Семинары и лекции я посещал мало, но не потому, что содержание было плохим: материалы оказались настолько исчерпывающими, что их хватало. Теорию на этом курсе тоже практически не контролировали, то есть никак. Курс номер один по полезности на ML-собеседованиях. (7/10).

DL

Плохой курс. Материалов, кроме презентаций, изначально не было. Потом нам выложили дополнительную литературу — ссылки на другие курсы, например на курс по DL в МГУ от Дьяконова. Как выяснилось впоследствии, они в итоге оказались лучше нашего курса. Также команда писала собственный учебник, но качество изложения многих тем оставляло желать лучшего. Домашние задания сначала были суперпростыми, а в середине курса — суперсложными. Я ходил только на первые семинары. Это было бессмысленное занятие: семинарист читает код, мы смотрим, а после пары всё забываем. Было видно, что курс делают многие люди, специализирующиеся в разных доменах. NLP и трансформеры рассказали нормально, а остальное было просто невозможно воспринимать, особенно с учётом наличия более качественных курсов в открытом доступе.

Отдельный прикол — экзамен. Теорию, как я описал выше, преподавали плохо, но на экзамене от нас требовали знания каждой детали. Не буду вдаваться в подробности, но требовали излишне много. И этого команде оказалось мало: на экзамене они нарушили правила, которые озвучивали ранее. Нам обещали, что можно просто набирать баллы за вопросы, а в итоге оказалось, что незнание хотя бы одного вопроса из основной части означает автоматический неуд. При этом коммуникация с командой курса была очень странной по меркам ЦУ: нас долго не слышали, а в итоге провели чисто формальную встречу, на которой не дали ответа на наши чёткие претензии.

За две недели до экзамена я понял, насколько всё плохо с материалами, и стал писать собственный учебник по экзаменационным билетам, основываясь на курсах MIT, ШАДа и Александра Дьяконова, чтобы получить хотя бы какое-то понимание. Я сдал на 9, но знаю многих, кто очень хорошо ботал и всегда всё сдавал, а тут — облом и пересдача.

Мои материалы по DL можно найти здесь.

После этого курса моё мнение о Центральном университете сильно ухудшилось. Пропала вера в то, что дальнейшие курсы по DL будут качественными. Надеюсь, я ошибаюсь. Считаю этот курс позором. (0/10).

Итог по курсам ML

Ценности курса «Введение в ИИ» я пока не осознал; ML — хороший курс, а от DL меня тошнит. Приходится самостоятельно искать хорошие источники — хорошо, что их много. Надеюсь, на третьем курсе будет лучше.

Теория вероятностей и статистика

Введение в статистику

Практический курс: на пальцах посмотрели, как считать что-то простое с помощью статистики. У нас теорию не трекали, но у нового потока её трекают жёстко, и это правильно. Курс сильно изменился, поэтому мой отзыв уже не очень релевантен. (6/10).

Теория вероятностей и математическая статистика

Этими дисциплинами у нас руководят Иван Эрлих из ВШЭ и Александр Куликов из МФТИ. Преподаватели прекрасные, но здесь сработала типичная для ЦУ идея: попытаться впихнуть теорвер и матстат в один семестр. Увы, эксперимент оказался неудачным. Многим не удалось нормально освоить матстат, поэтому нам его рассказали ещё раз в следующем семестре. В целом звучит плохо, но мне показалось нормальным: я глубже изучил матстат. Теорвер точно проще, чем на ФПМИ, но ключевые темы покрывает.

В середине курса были проблемы с материалами, но при желании на семинарах всё можно было понять довольно легко. Обобщу так: это тот курс, где тебе дают половину, а вторую ты должен добыть сам. Для меня такой формат подходит, но для некоторых — нет. Решающими для меня были именно преподаватели, а они топ. Не переживайте: для будущих потоков обещают всё сделать нормально — разделить теорвер и матстат. Оценю сразу оба курса: (8/10).

Математические основы теорвера

Курс по теории меры — факультатив, но для понимания теорвера он кажется мне обязательным. Курс показался очень интересным. Теория контролировалась отлично: каждые три недели был тест, поэтому приходилось много ботать. Мне понравилось. (10/10).

Разработка

Лид направления — Виктор Яковлев. Обожаю его, курсы получились довольно качественными. В первом семестре был Python; я закрыл его экстерном, поэтому моё мнение здесь не так ценно. Во втором семестре было интереснее: Go и Java. Было действительно сложно, интересно и полезно. (10/10).

Что-то не по специальности

Сразу к сути: все эти курсы ненапряжные! ОРГ, история, ОБЖ — всё закрывается без усилий. Soft- и STEM-курсы бывают интересными, но, если хочется сконцентрироваться на основных дисциплинах, среди них есть и простые. О крутости Soft- и STEM-курсов ЦУ вам всегда расскажут, поэтому здесь я пропущу этот момент. (10/10).

Бизнес-курсы

Для меня, как для человека с направления «ИИ», обязательными были следующие курсы: «Основы бизнеса и аналитики», «Экономика» и «Бизнес-студия». В целом мне даже понравилось. Вдобавок теперь я знаю, что все бизнес-курсы в три раза проще технических. Я закрыл их на максимум, не особо напрягаясь. Их полезности пока не ощущаю, поскольку моя работа и дальнейшая учёба не связаны с этим направлением. Поэтому от оценки полезности воздержусь.

Вывод

Хорошо:

• Математика

• Теорвер и статистика

• Разработка

• Soft/STEM/Английский/ОРГ/История

Плохо:

• Организация процессов

• DL

• Уход Димы Трушина

Для меня обучение в ЦУ пока ощущается достойным. Я с уверенностью могу сказать, что ЦУ входит в топ-3 по адекватности. Я рад, что сравниваю его с топовыми направлениями ВШЭ и МФТИ: это уже хороший уровень. А если посмотреть на темпы развития, у ЦУ есть все шансы их перегнать.