Освітньо-професійна програма “Інтелектуальний аналіз даних” спрямована на підготовку фахівців із розробки та використання методів і технологій машинного навчання та штучного інтелекту для вирішення прикладних задач, зокрема, в таких сферах:
Інтелектуальний пошук інформації
Обробка та візуалізація даних
Аналіз текстів, сигналів і зображень
Видобування знань, прогнозування та ухвалення рішень
Програма дозволяє студентам адаптувати навчальний процес відповідно до власних інтересів і кар’єрних цілей. Завдяки вибірковим дисциплінам, участі в наукових та індустріальних проєктах кожен може сформувати персоналізовану освітню траєкторію.
Більш детальну інформацію щодо освітньої програми “Інтелектуальний аналіз даних” ви можете знайти за посиланням
Сертифікат: НД № 8536, виданий 28 травня 2024 року,
діє до 1 липня 2029 року
Інформацію щодо наповнення навчальної програми ОПП “Інтелектуальний аналіз даних” можна отримати з MAP ROAD DS
Дисципліни, що вивчаються за ОПП “Інтелектуальний аналіз даних” поділяються на основні та вибіркові. Обов’язкові курси формують фундаментальні знання з програмування, машинного навчання, математичного аналізу, обробки даних і побудови інтелектуальних систем. Вибіркові дисципліни залежать від обраної траєкторії навчання. Реалізуючи право вільного вибору, студенти можуть обрати одну з трьох навчальних траєкторій.
Алгоритмізація та програмування (C++)
Комп’ютерна дискретна математика
Дискретні структури і структури даних
Об’єктно-орієнтоване програмування
Теорія і проєктування алгоритмів
Аналіз даних і часових рядів
Нейромережеві технології
Розподілені та паралельні обчислення
Методи та засоби машинного навчання
Основи проєктування баз даних
Нечіткі моделі та методи
Методи оптимізації
Проєктна робота
Алгоритмічні мови (за вибором C#, Python)
Випадкові процеси і стохастичні системи
Теорія і проєктування баз даних
Розробка програмного забезпечення
Інфраструктура і менеджмент великих даних
Прогнозний аналіз
Обробка та аналіз текстової інформації
Математичні методи комп’ютерного зору
Методи глибокого навчання
Проєкти за напрямком
Алгоритмічні мови (за вибором C#, Python)
Аналіз вимог до програмних систем
Бази даних та інформаційні системи
Моделі і візуалізація даних
Життєвий цикл розробки систем
Прогнозні задачі бізнес-аналізу
Аналіз та керування бізнес-процесами
Фінансова і актуарна математика
Аналіз ризиків
Проєкти за напрямком
Алгоритмічні мови (за вибором C#, Python)
Математичні основи криптології та криптоаналіз
Моделювання соціокіберфізичних систем
Розробка програмного забезпечення
Основи стеганографічного захисту інформації
Блокчейн: основи та приклади застосування
Виявлення аномалій у даних і часових рядах
Виявлення вторгнень
Машинне навчання в кібербезпеці
Проєкти за напрямком
ЯК ПРАЦЮЄ ТРАЄКТОРІЯ «ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ В АНАЛІЗІ ДАНИХ» — ВІД БАЗИ ДО ПРОФЕСІЇ
Легко помилитися, коли обираєш напрям, не маючи повної картини. Саме тому в освітній програмі «Інтелектуальний аналіз даних» рішення про спеціалізацію відкладається на пізніше: перші два роки всі студенти вивчають єдину базу — програмування, математику, алгоритми, аналіз даних. А з третього курсу кожен може обрати одну з трьох освітніх траєкторій — залежно від своїх інтересів і […]
ТРАЄКТОРІЯ «АНАЛІЗ ДАНИХ У БІЗНЕС-ПРОЦЕСАХ»: КОЛИ ЦИФРИ — ЦЕ РІШЕННЯ
Дані самі нічого не вирішують — вирішує той, хто вміє їх читати. Сучасному бізнесу потрібно не більше даних, а більше тих, хто вміє з ними працювати. Це про людей, які не просто аналізують таблиці, а бачать у цифрах закономірності, сенси, рішення. Саме такі фахівці сьогодні на вагу золота — і саме таких готує програма «Інтелектуальний […]
ТРАЄКТОРІЯ „АНАЛІЗ ДАНИХ У КІБЕРБЕЗПЕЦІ“: АНАЛІТИК, ЯКИЙ ДІЄ НА ВИПЕРЕДЖЕННЯ
Лякає те, чого не видно. А в цифровому світі саме так і працюють загрози: вони не шумлять, не світяться червоним, не попереджають. Вони просто з’являються… коли вже пізно. Траєкторія «Аналіз даних у кібербезпеці» — для тих, хто хоче бути готовим. Хто не боїться дивитися в логі, дані, сигнали — і вміє знаходити небезпеку раніше за […]
Найцікавіше починається з вибору траєкторії. У чат-боті доступне коротке тестування, яке допоможе визначити, яка з них підходить найбільше. Лише 1–2 хвилини — і напрям знайдено.
В боті треба натиснути кнопку «
Визнач свою траєкторію навчання » (як на скріні)
Навчання на кафедрі КМАД: проєкти, практика, інновації
Викладачі кафедри КМАД — це справжні професіонали, які поєднують теоретичні знання з практичним досвідом. Більше 70% з них паралельно працюють в ІТ-компаніях, що дозволяє студентам отримувати актуальні сучасні знання та затребувані навички.
Навчання за ОП “Штучний інтелект” побудоване за підходом CDIO Initiative
(Задум 
Проєктування Впровадження Експлуатація),
що використовується в інженерній освіті для підготовки фахівців, здатних розробляти та впроваджувати складні технічні системи.
Концепція CDIO реалізується у вигляді послідовності інтегрованих навчальних та реальних проєктів. Таким чином, проєктне навчання здійснюється паралельно з теоретичним, що дозволяє студентам розвивати гнучкі навички (soft skills):
-вміння працювати в команді
-розподіляти ролі
-здійснювати міжособистісне спілкування
Кафедра КМАД активно співпрацює з провідними ІТ-компаніями України, що гарантує практичну спрямованість навчання та актуальність отриманих знань.
Студенти проходять стажування та практику в дослідницьких центрах і R&D-відділах топових компаній, працюючи над реальними проєктами та сучасними технологіями.
Більшість викладачів кафедри поєднують викладання з роботою в ІТ-компаніях. Отже студенти отримують не тільки академічні знання, а й практичний досвід, який відповідає сучасним вимогам ринку. Завдяки цьому багато студентів отримують пропозиції роботи ще до випуску та мають конкурентну перевагу в працевлаштуванні.
Майже чверть викладачів кафедри КМАД є тренерами команд-переможців міжнародних олімпіад та турнірів з програмування та математики.
Студенти мають можливість навчатися в європейських університетах у межах академічної мобільності. Щорічно 2–5 найкращих студентів можуть проходити навчання в університетах ЄС терміном від 1 місяця до 1 семестру.
Програми мобільності Erasmus+ (програми обміну студентами):
ТЕХНІОН (Ізраїль)
Фрайбурзький університет (Німеччина)
Університет прикладних наук Вюрцбург-Швайнфурт (Німеччина)
Інтегрована програма з університетом Аахена (Німеччина)
З 2024/2025 навчального року студенти кафедри КМАД можуть взяти участь у програмі «подвійних дипломів» у Магдебурзькому університеті (Німеччина).
Студенти мають можливість навчатися в українських університетах-партнерах у межах академічної мобільності (без зміни освітньої програми). Це дозволяє отримати новий досвід, ознайомитися з іншими методиками викладання та розширити професійні контакти. У межах програми внутрішньої академічної мобільності доступне навчання в:
Національний університет «Одеська політехніка» (Одеса)
Національний технічний університет «Дніпровська політехніка» (Дніпро)
Зарахування результатів навчання здійснюється відповідно до системи ECTS.
На кафедрі КМАД студенти не лише навчаються, а й стають частиною активної спільноти, де легко знайти однодумців і друзів. Спільна робота над проєктами, участь у заходах та неформальне спілкування сприяють створенню зв’язків, які стають в нагоді і під час навчання, і в майбутній кар’єрі.
Першокурсники отримують підтримку завдяки програмі студентського кураторства. Студенти старших курсів допомагають адаптуватися до навчання, розібратися з розкладом, оформленням документів та організацією студентського життя.
Менторство від викладачів та ІТ-експертів дає студентам можливість отримувати професійні поради, розробляти реальні кейси та розвиватися в обраній сфері.
Студенти кафедри беруть активну участь у всеукраїнських та міжнародних ІТ-змаганнях:
Олімпіади з програмування та математики (ICPC, Eolymp Cup, Кубок Університетів, Всеукраїнські студентські олімпіади та Гран-Прі з програмування та ін.)Хакатони та технічні змагання (IEEEXtreme, AI FOR DEFENCE та ін.)Інноваційні та стартап-змагання (CIG R&D LAB та ін.)
Участь у таких заходах допомагає студентам розвивати технічні навички та працювати в команді. Для багатьох це також шанс заявити про себе і отримати визнання серед роботодавців.
Студенти кафедри беруть участь у міжуніверситетських проєктах та освітніх ініціативах, які відкривають нові можливості у сферах AI та Data Science.
ML WEEK – міжуніверситетська зимова школа, де студенти з різних ВИШів працюють у змішаних командах над реальними проєктами в AI та Data Science.Спільні дослідницькі та освітні ініціативи – обмін досвідом з іншими університетамиДоступ до сучасних технологій і трендів, презентація власних розробок перед експертами та потенційними роботодавцями.
Такі заходи допомагають студентам отримати цінні контакти, реальний досвід і накопичувати кейси в сферах AI та Data Science.
Кафедра КМАД регулярно організовує зустрічі з провідними фахівцями ІТ-галузі – засновниками стартапів, технічними директорами, розробниками передових технологій. Студенти дізнаються про штучний інтелект, Web3, Big Data, сучасні кар’єрні можливості та шлях від ідеї до успішного продукту.
Це реальна можливість отримати інсайти від професіоналів, поставити запитання та знайти цінні контакти для майбутньої кар’єри.
Записи зустрічей можна подивитись тут: Плейлист зустрічей з ІТ-спеціалістами
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 не обмежуються ІТ-сферою.
Наші випускники також працюють у:
банках
фінансових установах
аналітичних і науково-дослідницьких центрах
консалтингових компаніях
виробничих підприємствах тощо
УВАГА! Абітуріенти, що вступають на навчання за освітніми програмами кафедри КМАД, подають документи:
або в електронному вигляді в кабінеті вступника
або в паперовому вигляді до Приймальної комісії Навчально-наукового інституту компʼютерних наук та інформаційних технологій: м. Харків, вул. Кирпичова, 2, Навчальний корпус У2, цокольний поверх
Обов’язковий показник на всі форми навчання – Мотиваційний лист (F1 «Прикладна математика») Спеціальні умови вступу: Для ознайомлення з переліком категорій вступників, які мають право для вступу по співбесіді та спеціальних умовах (Квота-1 та Квота-2), перейдіть за посиланням |
Для вашої зручності найважливішу та найактуальнішу інформацію щодо освітніх програм та умов вступу зібрали у Чат боті Telegram
