Спеціальності F1 – «Прикладна математика», F4 «Системний аналіз та наука про дані» відноситься до галузі інформаційних технологій. Міждисциплінарна освітня програма “Інтелектуальний комп’ютерний аналіз даних” за спеціальністями F1 «Прикладна математика» + F4 «Системний аналіз та наука про дані» відкриває можливості для тих, хто хоче опанувати сучасні методи математичного моделювання, штучного інтелекту та аналізу даних. Студенти здобувають глибокі знання з алгоритмів машинного навчання, прогнозування, обробки великих масивів даних та оптимізації складних систем. Випускники цієї програми стають затребуваними фахівцями у сфері штучного інтелекту, аналітики даних, фінансового моделювання та технологічних досліджень. Вони працюють у провідних компаніях, дослідницьких центрах, фінансових установах, медичній та промисловій галузях, створюючи інноваційні рішення для бізнесу та науки. Програма поєднує фундаментальну математичну підготовку з практичними навичками роботи з реальними даними, що дозволяє випускникам впевнено конкурувати на ринку праці та реалізовувати себе в найперспективніших сферах.
Міждисциплінарна освітня програма Інтелектуальний комп’ютерний аналіз даних
Випускаюча кафедра
Комп’ютерної математики і аналізу даних
Коротка характеристика
Міждисциплінарна освітня програма “Інтелектуальний комп’ютерний аналіз даних” 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, фінансового моделювання з метою видобування знань, прогнозування і прийняття рішень.
Загальна частина забезпечує:
-
- поглиблену математичну підготовку;
- базову програмістську та алгоритмічну підготовку;
- знання методів штучного інтелекту та машинного навчання
- розвиток soft-skills (до них належать: критичне мислення, вміння працювати в команді, адаптивність, управління конфліктами, самоорганізація та тайм-менеджмент, навички публічних виступів та професійне письмо, лідерство, професійна етика, управління кар’єрою тощо).
Можливості працевлаштування
Випускники кафедри КМАД працюють у провідних українських та міжнародних компаніях на позиціях:
-
- Artificial Intelligence / Machine Learning Engineer (інженер зі штучного інтелекту та машинного навчання)
- Data Scientist (аналітик даних)
- Data Engineer (інженер з обробки даних)
- Software Developer (розробник програмного забезпечення)
- Business Analyst (бізнес-аналітик)
- Фахівець із кібербезпеки
Кар’єрні можливості випускників не обмежуються лише ІТ-індустрією – вони працюють у банках, фінансових установах, аналітичних центрах, науково-дослідних установах, консалтингових та виробничих підприємствах.
Вибіркові освітні компоненти (Профільні блоки). Стисла характеристика
1. Інтелектуальний аналіз великих даних
Блок орієнтований на підготовку фахівців у сфері Data Science, Big Data та штучного інтелекту. Основна увага приділяється методам аналізу, обробки та візуалізації великих обсягів даних, побудові інтелектуальних моделей, машинному навчанню, комп’ютерному зору та обробці текстової інформації. Значна частина навчання реалізується через виконання практичних проєктів із використанням сучасних технологій аналізу даних.
Вибіркові дисципліни: Випадкові процеси і стохастичні системи, Проєкти з аналізу великих даних, Інфраструктура та менеджмент великих даних, Аналітика великих даних, Обробка та аналіз текстової інформації, Математичні методи комп’ютерного зору, Математичне забезпечення інтелектуальних систем аналізу даних
2. Аналіз даних у бізнес процесах
Блок присвячений застосуванню методів аналізу даних для підтримки прийняття управлінських рішень, моделювання бізнес-процесів, прогнозування та оцінювання ризиків. Студенти вивчають сучасні інструменти бізнес-аналітики, методи роботи з фінансовими даними, сховищами даних, а також засоби візуалізації та моделювання бізнес-процесів.
Вибіркові дисципліни: Моделі і візуалізація даних, Математичне моделювання бізнес-процесів, Моделювання і управління ІТ-проєктами, Озера та сховища даних, Проєкти з аналізу даних у бізнес-процесах, Актуарна математика і аналіз ризиків, Моделювання і прогнозування ризиків
3. Інтелектуальний аналіз медико-біологічних даних
Блок орієнтований на застосування методів Data Science, математичного моделювання та штучного інтелекту для аналізу медичних і біологічних даних. Підготовка охоплює біостатистику, аналіз клінічних досліджень, обробку біомедичних сигналів і зображень, а також використання сучасних програмних засобів для підтримки медичних досліджень і прийняття рішень.
Вибіркові дисципліни: Біостатистика та методи аналізу медичних даних, Проєкти з аналізу медико-біологічних даних, Дизайн та аналіз клінічних досліджень, Програмування в біостатистиці, Регуляторні аспекти та етика клінічних досліджень, Аналіз біомедичних сигналів і зображень, Регуляторна аналітика та візуалізація клінічних даних