Освітньо-наукова програма
Інтелектуальний аналіз даних
Галузь знань: F — Інформаційні технології
Спеціальність: F1 — Прикладна математика
Кваліфікація: Доктор філософії з прикладної математики
Гарант освітньо-наукової програми: Погорєлов Станіслав Вікторович
Профіль освітньо-наукової програми
Вищий навчальний заклад та структурний підрозділ
Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»
Навчально-науковий інститут комп’ютерних наук та інформаційних технологій
Кафедра комп’ютерної математики і аналізу даних
Ступінь вищої освіти та назва кваліфікації мовою оригіналу
Ступінь вищої освіти — доктор філософії
Освітня кваліфікація — доктор філософії з прикладної математики
Форма навчання
Інституційна (очна (денна, вечірня), заочна)
Офіційна назва освітньо-наукової програми
Освітньо-наукова програма «Інтелектуальний аналіз даних»
Англійською мовою «Intellectual Data Analysis»
Тип диплому та обсяг освітньо-наукової програми
Диплом доктора філософії, одиничний, 50 кредитів ЄКТС, термін навчання 4 роки
Наявність акредитації
Не акредитована (планова акредитація у 2028 році)
Цикл / рівень програми
Третій (освітньо-науковий) рівень вищої освіти; НРК України — 8 рівень, EQF-LLL — 8 рівень, QF-EHEA — третій цикл
Передумови
Наявність ступеню вищої освіти «магістр» або освітньо-кваліфікаційного рівня «спеціаліст»
Мова(и) викладання
Українська, англійська
Термін дії освітньо-наукової програми
До введення в дію стандарту вищої освіти.
Посилання на постійне розміщення опису освітньо-наукової програми
https://web.kpi.kharkov.ua/phd/zanyattya/osvitno-naukovi-programi/
Забезпечити підготовку фахівців-дослідників в галузі прикладної математики, здатних генерувати нові ідеї, формулювати, розв’язувати й узагальнювати комплексні наукові проблеми та складні задачі, володіти методологією наукової, дослідницько-інноваційної та педагогічної діяльності, здійснювати професійну інноваційну діяльність для виконання наукових і проєктних робіт з використанням фундаментальних та спеціальних методів математичних і комп’ютерних наук, проводити власні наукові дослідження, спрямовані на створення математичних моделей, алгоритмів та інформаційних технологій інтелектуального аналізу великих даних в умовах невизначеності з використанням методів штучного інтелекту, машинного і глибокого навчання, результати яких мають наукову новизну, теоретичне та практичне значення.
Предметна область (галузь знань, спеціальність)
Галузь знань: F — Інформаційні технології
Спеціальність: F1 — Прикладна математика
Об’єкт
Математичні моделі, методи, алгоритми та програмне забезпечення, що призначені для дослідження, аналізу і оптимізації процесів і систем в різноманітних предметних областях, зокрема, в галузі аналізу великих та невизначених даних.
Цілі навчання
Підготовка фахівців-дослідників, здатних формулювати, розв’язувати й узагальнювати наукові та практичні задачі з використанням фундаментальних математичних та спеціальних методів в галузі інформаційних технологій, розробляти нові та застосовувати існуючі методи прикладної математики для вирішення комплексних проблем у різних сферах діяльності, організовувати та виконувати наукові дослідження і наукоємні проєкти.
Теоретичний зміст предметної області
Фундаментальні і прикладні математичні методи; математичні методи моделювання; інтелектуальні методи аналізу даних, штучного інтелекту і машинного навчання.
Методи, методики і технології
Чисельні методи, зокрема методи розв’язування рівнянь та оптимізації, методи математичного та комп’ютерного моделювання, методи та інформаційні технології статистичного і інтелектуального аналізу і обробки даних, методи машинного і глибокого навчання.
Інструменти та обладнання
Комп’ютерні системи та мережі, веб та хмарні ресурси і сервіси, спеціалізоване прикладне програмне забезпечення.
Орієнтація програми
Освітньо-наукова академічна.
Структура програми
Структура програми передбачає виконання освітньої та наукової складових. Наукова складова виконується під час усього терміну навчання, не переривається на освітню складову, сесію та практику.
Зміст кожної складової програми орієнтується на сучасні наукові дослідження, розробку і застосування математичних методів, моделей, алгоритмів, інформаційних технологій на основі машинного навчання і штучного інтелекту для аналізу даних, враховує регіональні особливості та потреби промисловості, базується на сучасних результатах, тенденціях і перспективах розвитку прикладної математики та інформаційних технологій в України та за кордоном.
Професійна спрямованість — розробка нових математичних методів та інформаційних технологій для аналізу даних, процесів, текстів, сигналів і зображень, прогнозування та прийняття рішень, пошуку і видобування знань.
Основний фокус освітньо-наукової програми
Спеціальна освіта в галузі інформаційних технологій за спеціальністю F1 — «Прикладна математика» з фокусом на дослідження, розробку та застосування математичних і чисельних методів та інформаційних технологій в області інтелектуального аналізу даних на основі методів машинного навчання та штучного інтелекту.
Ключові слова: аналіз даних, обробка сигналів та зображень, розпізнавання образів, інформаційний пошук, великі дані, видобування знань, глибоке навчання, математичні моделі, машинне навчання, штучний та обчислювальний інтелект.
Особливості програми
В програмі акцент зроблено на застосуванні сучасних методів прикладної та комп’ютерної математики у наукових дослідженнях та проектній діяльності в галузі інтелектуального аналізу даних. Програма є багатопрофільною та передбачає наукову, педагогічну та практичну підготовку для формування навичок дослідницької, педагогічної та практичної діяльності, участь у виконанні науково-дослідних робіт та проектів, індивідуалізацію навчання з орієнтацією на здобувача вищої освіти. Викладання ряду навчальних дисциплін може проводитись англійською мовою.
Науковий напрямок програми
Наукова складова ОНП виконується увесь термін навчання в аспірантурі, не переривається на теоретичне навчання та педагогічну практику. Виконання наукової роботи, підготовка наукових публікацій та рукопису дисертації забезпечують формування інтегральної компетентності. Наукова робота проходить під керівництвом одного або двох керівників. Висвітлення результатів наукової роботи передбачає публікацію наукових статей, подачу заявок на патент, виступи на конференціях та після виконання ОНП оформлюється рукопис у вигляді дисертації. Загальний план роботи над дисертацією регламентується сторінкою “D”. Контроль за виконанням наукової роботи проводиться у рамках проміжної атестації (звітування сторінки “E” та річна атестація сторінка “F”). З науковим керівником (керівниками) аспірантом обговорюється тема дисертаційної роботи, яка може бути обрана в напрямку наукових шкіл кафедр, що забезпечують підготовку PhD.
Науковий напрямок програми зосереджено на розробці математичного апарату та обчислювальних методів для інтелектуального аналізу даних різної природи та структури. Дослідження включають створення, вдосконалення та валідацію математичних моделей машинного навчання, включаючи глибокі нейронні мережі, з метою ефективної обробки великих масивів даних, сигналів та зображень, розпізнавання образів і видобування знань. Програма охоплює теоретичні дослідження алгоритмів штучного інтелекту та їх практичну імплементацію в різних галузях, включно з оптимізацією інформаційного пошуку, обробкою природної мови та вирішенням складних обчислювальних задач в умовах невизначеності та неповноти даних.
Придатність до працевлаштування
Працевлаштування на підприємствах і компаніях ІT-індустрії, в інформаційно-аналітичних відділах підприємств виробничого і банківсько-фінансового секторів, наукових установах, навчальних закладах вищої освіти тощо.
Професійні можливості випускників відповідно до Класифікатора професій ДК 003:2010
212 — Професіонали в галузі математики та статистики;
2121 — Професіонали в галузі математики;
2121.1 — Наукові співробітники (математика);
2121.2 — Математики (прикладна математика), математики-аналітики з дослідження операцій;
2122 — Професіонали в галузі статистики;
2122.1 — Наукові співробітники (статистика);
2122.2 — Професіонали-статистики;
213 — Професіонали в галузі обчислень (комп’ютеризації);
2131 — Професіонали в галузі обчислювальних систем;
2131.1 — Наукові співробітники (обчислювальні системи);
2132 — Професіонали в галузі програмування;
2132.1 — Наукові співробітники (програмування);
2132.2 — Розробники комп’ютерних програм;
2139 — Професіонали в інших галузях обчислень (комп’ютеризації);
2139.1 — Наукові співробітники (інші галузі обчислень);
2139.2 — Професіонали в інших галузях обчислень;
2310.2 — Інші викладачі університетів та вищих навчальних закладів;
2447.1 — Наукові співробітники (проекти та програми).
Первинні посади: науковий співробітник, математик (прикладна математика), фахівець з аналізу даних, системний аналітик, розробник програмного забезпечення.
Назви професій згідно з International Standard Classification of Occupations 2008 (ISCO-08)
2310 University and Higher Education Teachers;
2120 Mathematicians, Actuaries and Statisticians;
2512 Software Developers;
2519. Software and applications developers and analysts not elsewhere classified;
2521. Database designers and administrators;
2511. Systems analysts;
331. Financial and mathematical associate professionals;
2356. Information technology trainers;
351. Information and communications technology operations and user support technicians.
Академічні права випускників
Можливість навчання в докторантурі, брати участь у постдокторських програмах.
Викладання та навчання
Викладання проводиться у вигляді: лекцій, мультимедійних лекцій, інтерактивних лекцій, семінарських, практичних занять, лабораторних робіт, виконання навчальних та реальних проектів, проблемно-орієнтоване навчання та навчання за запитами, дуальне навчання, дистанційне та змішане навчання в системі Office 365, що мають сприяти досягненню запланованих цілей програми, очікуваних результатів та відповідати вимогам студентоцентрованого навчання (повага та врахування різнорідністі здобувачів та їхніх потреб, зокрема здобувачів із особливими потребами в навчанні).
Також передбачена самостійна робота та самонавчання, практика, залучення до наукових досліджень з можливістю консультацій з викладачем за окремими освітніми компонентами, індивідуальні заняття, групова проектна робота. Підготовка та публічний захист дисертаційної роботи.
Оцінювання
Рейтингова система оцінювання. Поточний та підсумковий контроль знань (опитування, контрольні й індивідуальні завдання, тестування тощо), заліки та іспити (усні і письмові), захист навчальних і реальних проектів з презентацією, що використовуються в цій програмі відповідно до силабусу освітнього компонента (програми навчальної дисципліни). При цьому вони мають забезпечити діагностування та вимірювання досягнення очікуваних результатів навчання. Публічний захист дисертаційної роботи.
Інтегральна компетентність
Здатність продукувати нові ідеї, формулювати, досліджувати та розв’язувати комплексні проблеми в галузі прикладної математики у професійній та/або дослідницько-інноваційної діяльності, застосовувати методологію наукової та педагогічної діяльності, а також проводити власне наукове дослідження, що передбачає глибоке переосмислення наявних та створення нових цілісних знань та/або професійної практики, результати якого мають наукову новизну, теоретичне та практичне значення.
| Загальні компетентності | |
| ЗК 1 | Здатність до абстрактного мислення, критичного аналізу і синтезу нових та комплексних ідей. |
| ЗК 2 | Здатність до отримання концептуальних та методологічних знань в галузі чи на межі галузей знань або професійної діяльності, безперервного саморозвитку та самовдосконалення. |
| ЗК 3 | Здатність до набуття професійних умінь та навичок дослідника, необхідних для розв’язання значущих проблем у сфері професійної діяльності, науки та/або інновацій, до організації та проведення наукових досліджень на сучасному рівні та виконання наукоємних проєктів. |
| ЗК 4 | Здатність генерувати нові ідеї (креативність). |
| ЗК 5 | Здатність до формування системного наукового світогляду та загального культурного кругозору, дотримання професійної етики і академічної доброчесності. |
| ЗК 6 | Здатність до усної та письмової презентації результатів власного наукового дослідження українською мовою, пошуку та критичного аналізу інформації з різних джерел, управління науковими проектами та/або складення пропозицій щодо фінансування наукових досліджень та отримання грантів, реєстрації прав інтелектуальної власності. |
| ЗК 7 | Здатність до використання академічної української та іноземної мови у професійній діяльності та дослідженнях, представлення та обговорення результатів своєї наукової роботи в усній та письмовій формі, а також для повного розуміння іншомовних наукових текстів в професійної діяльності. |
| ЗК 8 | Здатність до набуття професійних навичок викладацької діяльності та організації навчального процесу, опанування сучасними педагогічними методиками і технологіями, до використання сучасних психолого-педагогічних теорій й методик у професійній, викладацький та науковій діяльності. |
| Спеціальні (фахові) компетентності спеціальності | |
| СК 1 | Здатність до проведення досліджень з застосування методів прикладної і комп’ютерної математики для вирішення прикладних задач і значущих проблем, розробки наукоємних проектів у сфері професійної діяльності, науки та/або інновацій. |
| СК 2 | Здатність до удосконалення існуючих і розробки нових методів прикладної і комп’ютерної математики, відповідних чисельних методів та алгоритмів, і їх реалізації за допомогою сучасних інформаційних технологій. |
| СК 3 | Здатність до використання та удосконалення існуючого та створення нового спеціалізованого проблемно-орієнтованого програмного забезпечення для моделювання, інтелектуального аналізу великих даних, створення систем штучного інтелекту на основі інформаційних технологій розподілених і хмарних обчислень. |
| СК 4 | Здатність отримувати, аналізувати, перевіряти достовірність результатів досліджень та застосовувати їх для формулювання рекомендацій при вирішенні прикладних практичних задач у сфері професійної діяльності. |
| СК 5 | Здатність до організації роботи колективу виконавців для проведення наукових досліджень та розробок наукоємних проектів, до колективної праці у міжнародному науковому середовищі, прийняття доцільних та економічно обґрунтованих організаційних та управлінських рішень. |
| СК 6 | Здатність обирати, розробляти, досліджувати та застосовувати математичні методи, моделі і алгоритми машинного і глибокого навчання, м’яких обчислень і обчислювального інтелекту для інтелектуального аналізу даних, прогнозування, прийняття рішень, інформаційного пошуку та видобування знань в умовах невизначеності. |
| СК 7 | Здатність до розробки й експлуатації спеціалізованих програмних засобів обробки великих масивів даних на основі інформаційних технологій розподілених і хмарних обчислень. |
| Результати навчання за спеціальністю | |
| РН 1 | Демонструвати отримання системного наукового світогляду та загального культурного кругозору, постійного дотримування професійної етики та академічної доброчесності. |
| РН 2 | Застосовувати абстрактне мислення для аналізу, синтезу та генерації наукових ідей, уявлень, теорій в напрямку наукових досліджень в галузі професійної діяльності; мати навички їх перевірки і застосування. |
| РН 3 | Уміти планувати і виконувати власні наукові дослідження у галузі прикладної математики, формулювати і перевіряти гіпотези, обирати методики та інструменти, аналізувати результати, обґрунтовувати висновки. |
| РН 4 | Демонструвати знання і розуміння основних концепцій, принципів, теорій прикладної математики і вміння використовувати їх на практиці для розв’язання практичних задач і створення нових інформаційних технологій. |
| РН 5 | Уміти формалізувати задачі, сформульовані мовою певної предметної галузі, обирати раціональний метод вирішення прикладних практичних задач; розв’язувати задачі аналітичними або чисельними методами, оцінювати точність і достовірність отриманих результатів та виконувати їхню інтерпретацію. |
| РН 6 | Уміти застосовувати наявні існуючі і розробляти нові математичні методи, моделі й алгоритми машинного навчання, м’яких обчислень і обчислювального інтелекту для статистичного й інтелектуального аналізу даних, прогнозування, прийняття рішень, інформаційного пошуку та видобування знань. |
| РН 7 | Уміти застосовувати і вдосконалювати наявні інформаційні технології і програмне забезпечення, розробляти нові ефективні щодо точності обчислень, стійкості, швидкодії і витрат системних та обчислювальних ресурсів алгоритми та програмні засоби обробки даних, текстів, сигналів і зображень, в тому числі для обробки великих масивів даних на основі розподілених і хмарних сервісів. |
| РН 8 | Демонструвати набуті навички усної та письмової презентації результатів власного наукового дослідження, підготовки наукових публікацій, пошуку, систематизації та критичного аналізу інформації з різних джерел, управління науковими проектами та складення пропозицій щодо фінансування наукових досліджень, реєстрації прав інтелектуальної власності. |
| РН 9 | Уміти працювати в команді, організовувати роботу наукового колективу при виконанні науково-дослідних робіт, прикладних досліджень та розробок, виконання проектів, зокрема у міжнародному середовищі, приймати доцільні та економічно обґрунтовані організаційні та управлінські рішення. |
| РН 10 | Демонструвати навички професійного спілкування, усної та письмової комунікації українською мовою і принаймні ще однією з європейських мов в обсязі, достатньому для вільного представлення та обговорення результатів наукової роботи, а також для повного розуміння іншомовних наукових текстів в предметній галузі. |
| РН 11 | Вміти проводити педагогічну діяльність в ЗВО, розробляти навчально-методичні матеріали за фахом, викладати фахові дисципліни зі спеціальності «Прикладна математика» з використанням сучасних педагогічних методів і технологій навчання. |
Кадрове забезпечення
Кадрове забезпечення освітньої програми відповідає постанові Кабінету Міністрів України від 30.12.2015 р. № 1187 «Про затвердження Ліцензійних умов провадження освітньої діяльності закладів освіти» (зі змінами, внесеними згідно з Постановою КМ № 365 від 24.03.2021. Додаток 15-16).
Матеріально-технічне забезпечення
Матеріально-технічне забезпечення освітньої програми повинно відповідати постанові Кабінету Міністрів України від 30.12.2015 р. № 1187 «Про затвердження Ліцензійних умов провадження освітньої діяльності закладів освіти» (зі змінами, внесеними згідно з Постановою КМ № 365 від 24.03.2021 Додаток 17). У наявності є аудиторний фонд та мультимедійне обладнання.
Інформаційне та навчально-методичне забезпечення
Інформаційне та навчально-методичне забезпечення освітньої програми повинно відповідати постанові Кабінету Міністрів України від 30.12.2015 р. № 1187 «Про затвердження Ліцензійних умов провадження освітньої діяльності закладів освіти» (зі змінами, внесеними згідно з Постановою КМ № 365 від 24.03.2021. Додаток 18).
У викладачів та здобувачів є доступ до бібліотеки НТУ «ХПІ» та її репозиторію, а також до кафедральної бібліотеки.
Науково-технічна бібліотека НТУ «ХПІ» надає доступ до власних та зовнішніх інформаційних ресурсів університету. Власні ресурси: документний фонд бібліотеки близько 1 300 000 прим. видань (традиційні); електронні ресурси власної генерації з можливістю віддаленої роботи, у тому числі близько 80 000 повнотекстових документів. Зовнішні ресурси: інформаційно-аналітичні (Платформа Web of Science, Scopus, SciVal); повнотекстові (ScienceDirect, Research4Life, Springer Nature).
Національна кредитна мобільність
Внутрішня академічна мобільність, що реалізується здобувачами вищої освіти за освітньою програмою у закладах вищої освіти (наукових установах) — партнерах в межах України на основі двосторонніх договорів між Національним технічним університетом «Харківський політехнічний інститут» та провідними технічними університетами України. Регламентується «Положенням про академічну мобільність студентів, аспірантів, докторантів, науково-педагогічних та наукових працівників НТУ «ХПІ».
Міжнародна кредитна мобільність
Міжнародна академічна мобільність, що реалізується здобувачами вищої освіти за освітньою програмою у закладах вищої освіти (наукових установах) — партнерах поза межами України на основі двосторонніх договорів між Національним технічним університетом «Харківський політехнічний інститут» та закладами вищої освіти зарубіжних країн-партнерів.
Навчання іноземних здобувачів освіти
Можливе, після вивчення здобувачами курсу української мови.
Мовна підготовка іноземних громадян у закладі вищої освіти організована відповідно до вимог Закону України «Про вищу освіту» та з урахуванням положень Загальноєвропейських рекомендацій з мовної освіти: вивчення, викладання, оцінювання (Common European Framework of Reference for Languages, CEFR). Це забезпечує системний підхід до формування мовної компетентності здобувачів, орієнтований на досягнення визначених CEFR рівнів володіння мовою (від A1 до C2), гармонізацію програм підготовки з європейськими стандартами, а також об’єктивне оцінювання мовних навичок на всіх етапах навчання.
