113 Прикладна математика

Спеціальність 113 “Прикладна математика” відноситься до області математики, що розглядає застосування математичних методів, алгоритмів в інших областях науки і техніки. Прикладами такого застосування будуть: чисельні методи, математична фізика, лінійне програмування, оптимізація і дослідження операцій, моделювання суцільних середовищ, теорія інформації, теорія ігор, теорія ймовірностей і статистика, фінансова математика і актуарні розрахунки, криптографія, а отже комбінаторика і в деякій мірі кінцева геометрія, теорія графів в додатку до мережевого планування. Математичні методи зазвичай застосовуються до специфічного класу прикладних задач шляхом складання математичної моделі системи.

Освітня програма

Інтелектуальний аналіз даних

Випускаюча кафедра

Комп’ютерної математики та аналізу даних

Коротка характеристика

Інтелектуальний аналіз даних – це освітня програма (спеціалізація) спеціальності 113 «Прикладна математика». Освітня програма спрямована на підготовку фахівців-дослідників, що володіють математичними методами та інформаційними технологіями машинного навчання та штучного інтелекту для пошуку, аналізу, обробки і візуалізації даних, зокрема даних вимірювань та спостережень, текстів, сигналів та зображень з метою видобування знань, прогнозування і прийняття рішень.

Можливості працевлаштування

Працевлаштування на підприємствах і компаніях ІT-індустрії, в інформаційно-аналітичних відділах підприємств виробничого і банківсько-фінансового секторів, наукових установах, сфері послуг тощо.

Вибіркові освітні компоненти (Профільні блоки). Стисла характеристика

1. Інтелектуальний аналіз великих даних

Блок дисциплін спрямований на вивчення математичних методів, алгоритмів та програмних засобів аналізу великих обсягів даних різної природи, таких як результати спостережень та вимірювань, текстова інформація, сигнали та зображення, часові ряди та потоки на основі методів штучного інтелекту та машинного навчання. Блок включає додаткове вивчення сучасних мов програмування, зокрема мови Python, теорії та методів проектування баз та сховищ даних, сучасних методів та засобів проектування та розробки програмного забезпечення для аналізу та обробки великих даних. Вивчаються додаткові розділи методів машинного навчання та штучних нейронних мереж, методи глибокого навчання стосовно завдань аналізу та прогнозування в умовах невизначеності.

2. Інтелектуальний бізнес-аналіз

Блок дисциплін спрямований на вивчення математичних методів, алгоритмів та програмних засобів аналізу та оптимізації бізнес-процесів, прийняття рішень на основі даних. Передбачає вивчення методів аналізу вимог, моделювання та управління бізнес-процесами, методів процесної та прогнозної аналітики, методів управління проектами. Вивчаються методи та програмні засоби обробки, статистичного аналізу та візуалізації даних для прийняття бізнес-рішень, методи експертного аналізу та аналізу ризиків. Передбачено вивчення сучасних алгоритмічних мов для аналізу даних, таких як R та Python, методів розробки та аналізу якості програмного забезпечення, методів життєвого циклу програмного забезпечення.