Опис
КОНКУРСНА ПРОПОЗИЦІЯ «ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ»
(https://vstup.edbo.gov.ua/offer/1418702/)
Назва спеціальності F1 «Прикладна математика»
ОПП «Інтелектуальний аналіз даних»
Контакти:
Кафедра «Комп’ютерна математика і аналіз даних»
Адреса: вул. Кирпичова, 2, м. Харків, 61002 +38 (097) 113-45-19, e-mail: KMAD@khpi.edu.ua
Завідувач кафедри:
К. т. н., доц., професор НТУ «ХПІ» Ахієзер Олена Борисівна
Освітньо-кваліфікаційні рівні випускників:
Бакалавр
Характеристика освітньо–професійної програми:
ОПП «Інтелектуальний аналіз даних» спрямована на підготовку фахівців з розробки та використання методів і технологій машинного навчання та штучного інтелекту для інтелектуального інформаційного пошуку, обробки і візуалізації даних (спостережень, текстів, сигналів, зображень), видобування знань, прогнозування та прийняття рішень.
Особливості освітньо-професійної програми:
🔹 Проєктне навчання
Проєктно-орієнтована професійна підготовка за стандартами міжнародної ініціативи CDIO на основі послідовності інтегрованих навчальних та реальних проєктів. Проєктне навчання здійснюється паралельно з теоретичним, у вигляді поетапного виконання проєктів, що дозволяє студентам розвивати гнучкі навички (soft skills):
- вміння працювати в команді
- розподіляти ролі
- здійснювати міжособистісне спілкування
🔹 Індивідуалізація навчання з орієнтацією на студента
Програма пропонує гнучку освітню траєкторію, що дозволяє студентам адаптувати навчальний процес відповідно до власних інтересів і кар’єрних цілей. Завдяки вибірковим дисциплінам та можливості участі у наукових та індустріальних проєктах, кожен студент може сформувати персоналізовану навчальну програму.
🔹 Дуальна освіта та співпраця з ІТ-компаніями
Кафедра співпрацює з провідними ІТ-компаніями України, що забезпечує практичну спрямованість навчання. Викладачі, які одночасно працюють у ВНЗ та ІТ-компаніях, передають студентам актуальні знання та досвід.
🔹 Практика та стажування студентів в R&D-відділах IT-компаній
Студенти проходять стажування у дослідницьких центрах та R&D-відділах провідних IT-компаній, працюючи над реальними проєктами та сучасними технологіями. Це дозволяє отримати цінний практичний досвід, розширити професійні зв’язки та значно підвищити шанси на працевлаштування після завершення навчання. Багато студентів отримують пропозиції роботи ще до випуску.
🔹 Академічна мобільність та програма «Подвійних дипломів»
- Навчання у європейських університетах – можливість академічної мобільності в університетах ЄС (щорічно від 1 місяця до 1 семестру для 2-5 найкращих студентів).
- Програма «Подвійних дипломів» – можливість отримати другий диплом у Магдебурзькому університеті (Німеччина).
Можливості працевлаштування:
Випускники ОПП «Інтелектуальний аналіз даних» успішно працюють у провідних ІТ-компаніях на таких посадах:
- Artificial Intelligence / Machine Learning Engineer (Інженер зі штучного інтелекту та машинного навчання)
- Data Scientist / Data Engineer (Аналітик даних / Інженер з обробки даних)
- Software Developer (Розробник програмного забезпечення)
- Business Analyst (Бізнес-аналітик)
- Фахівець з Data Science у кібербезпеці
🌍 Наші випускники працюють у світових компаніях, таких як:
Google, Meta, Amazon, Toshiba, Samsung Electronics, Cloud Works, NIX, Near, EPAM та інших.
Дисципліни, що вивчаються за даною ОПП:
Основні спеціальні навчальні дисципліни
- 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
Вибіркові дисципліни за траєкторіями навчання
✅ Штучний інтелект в аналізі даних – включає предмети з нейромереж, глибокого навчання, обробки текстів та зображень, прогнозного аналізу.
- 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
✅ Аналіз даних у бізнес-процесах – передбачає вивчення методів бізнес-аналізу, фінансової математики, ризик-менеджменту та управління даними.
- 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
✅ Аналіз даних у кібербезпеці – охоплює криптографію, кіберзахист, блокчейн, виявлення аномалій та машинне навчання в безпеці.
- 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
Якщо цікаво, що саме вивчають наші студенти, то пропонуємо ознайомитися з MAP ROAD DS, де ми зібрали інформацію щодо курсів освітньої програми “Інтелектуальний аналіз даних”
Медіаконтент:
Веб-сайт: https://web.kpi.kharkov.ua/kmmm/uk/abituriyentu/
Інформаційний чат-бот: https://t.me/KMAD_bot
Підписуйтесь на нас в
- Telegram: https://t.me/kmadchannel
- Instagram: https://www.instagram.com/data_science_ntu_hpi/
- Facebook: https://www.facebook.com/kmmmds
- YouTube: https://www.youtube.com/@datascienceeducationalprog3946
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kmad-khpi/
Анастасія –
Всім привіт, я хочу поділитись своїм досвідом навчання на кафедрі прикладної математики за освітньою програмою Інтелектуальний аналіз дани.
Під час навчання, я розробила не один власний проєкт. Також я розпочала кар’єру в IT-індустрії, працюючи аналітиком. Під час навчання взяла участь у кількох олімпіадах та змаганнях з програмування.
Найскладнішими предметами для мене була алгебра, мат. аналіз та початок ШІ. Але завдяки старанній роботі та допомозі викладачів, я змогла перебороти ці складнощі і отримати високі бали та знання.
Фундаментальними предметами для мене були матаматичний аналіз, алгебра, програмування, бази даних. Ці предмети дали мені глибокі знання та підготували до подальшої роботи.
Якщо б я рекомендувала кафедру другу, я б розповіла про професійний підхід до навчання та практичних завдань, високі стандарти викладання та досвідчених викладачів які продовжують працювати не зважаючи на ковід, війну та інші катаклізми.
Знання, отримані на кафедрі, дуже допомогли мені знайти роботу мрії та пройти співбесіду. Я змогла показати свої навички та знання у математиці та програмування, які я отримала на кафедрі.
Якби у мене була можливість зробити щось по-іншому під час навчання на кафедрі, то я, можливо, взяла би участь у більшій кількості олімпіад, зробила б ще більше проєктів та обовʼязкова викладала б свої власні проекти у відкриті джерела, щоб більша кількість людей могла дізнатися про мої навички та знання.
Дмитро –
Закінчую третій курс по цій спеціальності. Хочу сказати що в деяких моментах навчання може бути складним, але маю зауважити що це повністю окупається. Гарні та професійні викладачі з чудовими вміннями навчати та заціуавлювати студентів. Дуже сумно що моє навчання тут стало дистанційним ( То коронавірус, то вони…
Євгенія –
Я довго шукала для себе освітню програму і ця для мене була найбільш оптимальною по всім параметрам. Спершу нам викладали всю математичну базу, яку ми потім використовували у більш просунутих предметах повʼязаних з програмуванням та аналізом даних. Усі викладачі професіонали, можуть надати детальну інформацію щодо своєї предметної області. Також дають багато можливостей щодо участі у різних олімпіадах: командне програмування, фізика, математика. Дуже подобається проєктне навчання, особливо було цікаво додатковий курс продакт менеджменту з запрошеним спеціалістом