Математика — основа аналітики та штучного інтелекту. 

Отже справжній фахівець з Data Science чи AI має не просто користуватися бібліотеками, а розуміти природу моделей і алгоритмів.

Для наших студентів математика – не один з курсів, а фундамент підготовки в аналітиці та АІ. Від 30 до 70% (залежить від програми) складають математичні дисципліни: від класичного аналізу до сучасних методів оптимізації, статистики й моделювання

Чому це важливо:

• дозволяє створювати нові методи, а не тільки використовувати готові
• формує аналітичне мислення, яке універсальне в будь-якій сфері
• забезпечує глибоке розуміння штучного інтелекту та машинного навчання

Наші випускники не просто використовують готові інструменти, а розуміють, як і чому вони працюють

У кожного студента — своя траєкторія. Навчальний план складається з двох частин:

Обов’язкова база — це фундамент, який проходять усі:
програмування, дискретна математика, аналіз даних, машинне навчання, нейромережі, оптимізація, бази даних

Вибіркова частина — предмети, які ти сам обираєш відповідно до своїх інтересів і обраної траєкторії.

 Тут починається справжнє занурення — у світ ШІ, кібербезпеки, обробки великих даних, аналізу бізнес-процесів або інженерії рішень.

Твій вибір впливає на все: проєкти, практику, наставників, подальший напрям кар’єри

Студенти працюють з інструментами, які використовують Google, Amazon, Meta, EPAM та інші лідери ринку.

Вони опановують ключові мови програмування (Python, SQL, C++, C#), вивчають машинне навчання, обробку даних, аналіз бізнес-процесів, працюють з хмарними обчисленнями та інструментами для побудови нейромереж і кіберзахисту

Вже з першого курсу студенти працюють над реальними задачами — від побудови моделей до розробки інтелектуальних систем.

Навчання побудоване у форматі Project-Based Learning: студенти працюють над завданнями, що відповідають реальним потребам індустрії. Завдяки цьому вони не лише опановують теорію, а й здобувають досвід роботи над сучасними задачами.

Завдяки проєктному підходу студенти не просто розв’язують задачі — вони створюють оригінальні рішення, які оформлюються як авторські проєкти та патенти, що реєструються ще під час навчання. А також запускають на основі них стартапи.

Python, SQL, ML та AI-інструменти — студенти опановують професійний стек з першого року навчання.

А головне — кожен студент має реальні напрацювання у портфоліо ще до першої співбесіди.   

Частину практики студенти проходять безпосередньо в ІТ-компаніях — зокрема, в офісах Cloud Works. Це частина дуальної освіти, коли навчання поєднується з роботою в компаніях-партнерах.

Там вони не просто знайомляться з інструментами, а працюють над реальними кейсами разом з фахівцями галузі, адже частину дисциплін викладають експерти з ІТ-компаній.

Викладачі кафедри КМАД — це практики з ІТ-галузі: понад 70% працюють в ІТ-компаніях. Чверть з них — тренери команд-переможців міжнародних турнірів з програмування та математики.

Це поєднання теорії, практики й менторства дає студентам реальний досвід, актуальні навички й конкурентну перевагу вже під час навчання.

Наші студенти здобувають практичний досвід застосування знань не лише в напрямку ІТ, але й у фінансах, охороні здоров’я, маркетингу, енергетиці, державному управлінні тощо.

Серед додаткових можливостей — Зимова школа з машинного навчання ML-Week.

Вона об’єднує студентів провідних університетів України для роботи над реальними задачами з Computer Vision та Data Science. Учасники працюють у командах, використовуючи Python, TensorFlow, OpenCV та інші ML-інструменти під керівництвом досвідчених практиків.

У КМАД студенти не просто вивчають предмети — вони навчаються працювати в команді, організовувати себе й ефективно презентувати ідеї.

Групові проєкти та командна робота

Наші студенти виконують проєктну роботу  від аналітики до повноцінного AI-рішення. Вони презентують результати, аргументують вибір підходів і навчаються говорити мовою бізнесу. А спільна робота в командах вчить взаємодії, плануванню, розподілу ролей і відповідальності — як у справжніх ІТ-командах

Змагання та хакатони

Наші студенти беруть участь у технічних заходах — від хакатонів і олімпіад до ML-змагань. Там вони навчаються швидко приймати рішення, адаптуватися, працювати під тиском і відстоювати своє бачення.

Зустрічі з ІТ-експертами

Студенти спілкуються з досвідченими ІТ-практиками, дізнаються про реальні проєкти, сучасні технології та виклики галузі. Мають змогу поставити будь-які питання й отримати поради щодо кар’єри та навчання.

Особиста освітня траєкторія

Кожен студент сам обирає частину предметів. Це формує навичку самоорганізації, планування й відповідальності за свій розвиток — ключові компетенції сучасного фахівця.

Результат — реальне портфоліо

Усе це — індивідуальні проєкти, командна робота, змагання та власна траєкторія — формує вже з першого курсу портфоліо справжніх кейсів. Студенти КМАД не просто вчаться — вони демонструють результат, який відкриває двері в ІТ-компанії ще до отримання диплому.

Наші студенти беруть участь у програмах академічної мобільності, здобувають міжнародний досвід і навчаються в університетах Європи.

Міжнародні програми:

Erasmus+ та ін Навчання у вишах Німеччини, Ізраїлю, Польщі та інших краін Європи — шанс здобути нові знання, друзів і досвід. Студенти проходять конкурсний відбір, отримують стипендії на проживання, а всі кредити за навчання зараховуються в НТУ «ХПІ».

Подвійні дипломи (тільки для ОП “Інтелектуальний аналіз даних”)

З другого курсу частина студентів продовжує навчання в Otto-von-Guericke-Universität (Німеччина) й отримує два дипломи.
Програма відкрита для абітурієнтів з 2024–2025 років, які легально перебувають у ЄС та мають знання німецької від B1.

Внутрішня мобільність

Навчання семестром в іншому українському університеті без зміни спеціальності — це можливість побачити інші підходи, розширити кругозір і здобути новий досвід.