木斯克国立大学(英语：Tomsk State University）是俄罗斯著名的公立研究型大学，大学坐落于俄国重要的教育科技中心大学城托木斯克市，该校原名沙皇俄国托木斯克帝国大学，学校最早建于1878年，目前该校是四所最顶尖的俄罗斯国立大学之一。
这所学校的计算机方向是俄罗斯高校中水平很不错的那一档，许多同学希望考这个学校的计算机英语授课研究生，但是对于专业的方向不太了解，那么这个学校需要学习哪些内容呢？
托木斯克国立大学计算机方向考纲
这次我们主要关注的是《计算机科学》、《信息系统和技术》、以及《应用数学》方向的“大数据分析”这几个专业领域。 这三个方向李经理研究过了其主要的入学考试大纲，总结出如下的考点。下面我们一起来仔细看一下：
- 高等数学部分（向量的标量积、向量的向量积、空间中的直线方程、空间平面方程等）
- 线性代数部分（矩阵、矩阵基本运算、行列式定义、行列式的性质、逆矩、矩阵的特征值和特征向量、矩阵空间、线性方程定义、克罗内克定理、克莱默法则求线性方程解、逆矩阵求解）
- 数学分析部分（函数连续性、第一、二类断点、初等函数的导数、可微分和可积分条件、一个变量的极端函数、最大和最小函数、幂级数中的函数分解和泰勒公式、函数导数和其图像、柯西规则、微分积分，最简单的积分方法、定积分及其性质、偏导数和方向导数以及梯度、级数收敛判定法、二元积分）
- 离散数学部分（图的元素和基本性质、布尔公式的等价性、可推导的概念）
- 常微分方程部分（一阶线性微分方程、带常系数的二阶线性微分方程）
- 概率论部分（统计概率确定、经典概型、大数定理、概率乘法定理、全概率公式和贝叶斯公式）
- 数值方法部分包括：代数方程组数值解的高斯方法、数值积分方法（例如梯形法则和辛普森法则）、Runge-Kutta Scheme方法用于求解常微分方程
- 计算机科学部分包括：算法化和算法的概念、静态数据结构：向量、数组和表格
- 数据结构：列表（堆栈/队列/双端队列、操作、应用程序的基本定义）、分层数据结构数树（树类型、表示方法、树上的操作）、堆（类型、构造、算法）散列的基本概念。
- 面向对象编程包括：基本面向对象编程的思想、编程语言的类型，这里需要熟练掌握任何一门编程语言（C/C#/C++，Java、Pascal、Delphi、Python、Basic 等）。
- 数据库基本原理部分包括：数据库和 DBMS 的概念、数据模型：关系、层次、网络模型和对象、实体、属性、关系。 ER 图表、关系数据模型。关系、域、属性、元组、方案。、关系代数 关系上的集合论运算、关系代数选择、投影、连接、除法、结构化查询语言（SQL）、NoSQL数据库的一般特点及其优势、NoSQL 数据库的分类
- 计算机网络部分：计算机网络及其品种、网络拓扑、ISO OSI网络访问模型、TCP/IP协议栈、UDP用户数据报传递协议、IP互通协议、网络上的IPv4寻址、VPN技术、互联网技术的组成部分、互联网域名的层次结构
考纲难度的分析
这几个方向我个人感觉不是很难，都是一些基本的知识，比如高等数学部分也就学完了高等数学这本书的第一册大部分，第二册包括二元积分、三微积分坐标系、级数这些内容考察的都不多，相对于考研数学而言太简单了。 而线性代数部分只要求学完前三章，后面对于线性空间、若当标准型、幂零矩阵、根子分解空间、特征值、不变子空间、辛空间、酋矩阵这些内容基本不考察，实在是太简单了有没有！ 而常微分方程甚至只学一些基本的概型，连古典常微分方程和现代常微分方程的分水岭 - 解的存在和唯一性定理都不进行考察！
但是呢，这个考纲其实虽然要求都不深入，但是每一门都会需要考生掌握一些基本的概念，比如入学需要考察数学基础，而且专业课包括数据结构、编程、算法、网络都会有一些基本点的考察。 我觉得这正是托大难能可贵的地方，不求学生应试能力有多强，但是要求学生具有广泛的知识能力，这样才能在后面科研领域有所融会贯通。