Інтелектуальний аналіз даних – це освітня програма (спеціалізація) спеціальності 113 «Прикладна математика». Профілями підготовки ОП «Інтелектуальний аналіз даних» є аналіз статистичних спостережень, текстів, сигналів і зображень, інтелектуальний інформаційний пошук, обробка і візуалізація даних з метою видобування знань, прогнозування та прийняття рішень.
Про освітню програму (спеціалізацію): метою освітньої програми є підготовка фахівців, які володіють сучасними математичними методами та інформаційними технологіями аналізу даних, машинного навчання, обчислювального та штучного інтелекту і м’яких обчислень, вміннями та навичками їх застосування для розробки моделей, алгоритмів і програм інформаційного пошуку і вилучення знань, прогнозування та прийняття рішень, розробки та експлуатації програмних засобів обробки великих масивів невизначених та неструктурованих даних на основі розподілених інформаційних технологій і хмарних сервісів.
| Інститут / Факультет: | |
|---|---|
| Галузь знань: | 11 Математика та статистика |
| Спеціальність: | 113 Прикладна математика |
| Сертифікати ЗНО: | Іноземна мова, Математика, Українська мова та література, Фізика |
| Ступень вищої освіти: | Бакалавр |
| Тривалість навчання: | 2 роки 10 місяців (скорочена форма), 3 роки 10 місяців |
| Вид фінансування: | Бюджет, Контракт |
| Випускаюча кафедра: | Комп’ютерна математика і аналіз даних |
| Назва освітньої програми / спеціалізації | Інтелектуальний аналіз даних |
| Контакти (кафедра, адреса, телефони, email та інші короткі посилання) | Кафедра комп’ютерної математики і аналізу даних
61002, г. Харків, вул. Кирпичева, 2 НТУ “ХПІ”, корп. У/2, к. 212. (057) 707 63 51, (066) 529 56 46, (097) 662 20 33 e-mail: cmds.khpi@ukr.net |
| Завідувач кафедри | Любчик Леонід Михайлович, професор, доктор технічних наук, академік АН вищої школи України, Лауреат Державної премії України |
| Освітньо-кваліфікаційні рівні випускників | Перший (бакалаврський) рівень вищої освіти
Шостий рівень Національної рамки кваліфікацій |
| Основні спеціальні навчальні дисципліни | Дискретна математика і математична логіка, Алгоритми та структури даних, Теорія ймовірностей та математична статистика, Чисельні методи, Методи оптимізації, Аналіз даних, Мови програмування C / C ++, Java, Python, R, Perl, мови статистичної аналітики SAS, SPSS, Мови управління базами даних SQL / NoSQL, Машинне навчання, Теорія прийняття рішень, Прогнозування, Штучний інтелект, Розподілені обчислення, Хмарні платформи та сервіси. |
| Характеристика спеціалізації | Освітня програма спрямована на підготовку фахівців, що володіють сучасними знаннями, уміннями та практичними навичками аналізу невизначених та неструктурованих даних на основі застосування методів машинного навчання, обчислювального та штучного інтелекту і м’яких обчислень, експлуатації програмних засобів обробки великих масивів на основі розподілених інформаційних технологій і хмарних сервісів. Професійна діяльність випускників пов’язана з розробкою алгоритмів і програм обробки невизначених та неструктурованих даних стосовно завдань аналізу статистичних даних, текстів та зображень, пошуку та видобування знань, оптимізацією та просуванням сайтів, моделюванням пошукових систем, дослідженням соціальних мереж, розробкою рекомендаційних систем. |
| Можливості працевлаштування | Працевлаштування на підприємствах і компаніях ІT-індустрії, інформаційно-аналітичних та дослідницьких відділах підприємств виробничого і банківсько-фінансового секторів, що зацікавленні у виконанні робіт, пов’язаних з аналізом складних даних, а також у провідних ІТ-компаніях, що виконують проекти, пов’язані з розробкою програмних систем обробки та аналізу даних. Випускники кафедри працюють в таких відомих IT-компаніях, як Facebook, Amazon, IBM, Samsung Electronics, Nix Solutions, Greed Dynamics, Global Logic, Alt Soft, Clоud Works, Insart, Ring Lab, Sigma Software та ін. |
| Медіаконтент: | https://www.facebook.com/kmmmds/ |
| О специализации | Интеллектуальний анализ данных – это образовательная программа (специализация) специальности 113 «Прикладная математика». Профилями подготовки ОП «Интеллектуальный анализ данных» это анализ статистических наблюдений, текстов, сигналов и изображений, интеллектуальний информационный поиск, обработка и визуализация данных с целью получения знаний, прогнозирования и принятия решений. |
| Короткое описание образовательной программы / специализации | Об образовательной программе (специализации): целью образовательной программы является подготовка специалистов, владеющих современными математическими методами и информационными технологиями анализа данных, машинного обучения, вычислительного и штучного интеллекта и мягких вычислений, умениями и навыками их применения для разработки моделей, алгоритмов и программ информационного поиска и получения знаний, прогнозирования и принятия решений, разработки и эксплуатации программных методов обработки больших массивов неопределенных и неструктуированных данных на основе распределенных информационных технологий и облачных сервисов. |
| Название образовательной программы / специализации | Интеллектуальний анализ данных |
| Контакты (кафедра, адрес, телефоны, email, ссылки) | Кафедра компьютерной математики и анализа данных
61002, г. Харков, ул. Кирпичева, 2 НТУ “ХПИ”, корп. У/2, к. 212. (057) 707 63 51, (066) 529 56 46, (097) 662 20 33 e-mail: cmds.khpi@ukr.net |
| Заведующий кафедрой | Любчик Леонид Михайлович, профессор, доктор технических наук, академик АН высшей школи Украины, Заведующий кафедры
Лауреат Государственной премии Украины |
| Образовательно-квалификационные уровни выпускников | Первый (бакалавриатский) уровень высшего образования
Шестой уровень Национальной рамки квалификаций |
| Основные специальные учебные дисциплины | Дискретная математика и математическая логика, Алгоритмы и структуры данных, Теория вероятностей и математическая статистика, Численные методы, Методи оптимизации, Анализ данных, Языки програмирования C / C ++, Java, Python, R, Perl, Языки статистической аналитики SAS, SPSS, Языки управления базами данных SQL / NoSQL, Машинное обучение, Теория принятия решений, Прогнозирование, Штучный интеллект, Распределенные вычисления, Облачные платформы и сервисы. |
| Характеристика специализации | Образовательная программа направлена на подготовку специалистов, владеющих современными знаниями, умениями и практическими навыками анализа неопределенных и неструктуированных данных на основе применения методов машинного обучения, вычислительного и штучного интеллекта и мягких вычислений, эксплуатации программных методов обработки больших массивов на базе распределенных информационных технологий и облачных сервисов. Профессиональная деятельность выпускников связана с разработкой алгоритмов и программ обработки неопределенных и неструктуированных даннях, касающихся заданий анализа статистических данных, текстов и изображений, поиска и получения знаний, оптимизацией и продвижением сайтов, моделированием поисковых систем, исследованием социальных сетей, разработкой рекомендационных систем. |
| Возможности трудоустройства | Трудоустройство осуществляется на предприятиях и в компаниях ІT-индустрии, информационно-аналитических и исследовательских отделах предприятий производственного и банковско-финансового секторов, заинтересованных в выполнении работ, связанных с анализом сложных данных, а также в ведущих ІТ-компаниях, выполняющих проекты, связанные с разработкой программных систем обработки и анализа данных. Выпускники кафедры работают в таких известных IT-компаниях, как Facebook, Amazon, IBM, Samsung Electronics, Nix Solutions, Greed Dynamics, Global Logic, Alt Soft, Clоud Works, Insart, Ring Lab, Sigma Software та ін. |
| Медиаконтент | https://www.facebook.com/kmmmds/ |
Про освітню програму / конкурсну пропозицію:
Хімічна технологія це наука про найбільш економічні і екологічно обґрунтовані методи хімічної переробки сирих природних матеріалів в предмети споживання і засоби виробництва.
Неорганічна хімічна технологія включає отримання кислот, лугів, мінеральних добрив, переробку мінеральної сировини та промислових відходів, засновану на складних за своєю природою хімічних і фізико-хімічних процесів.
Предметом вивчення хімічної технології є промислові хімічні процеси, але ці процеси мають місце не тільки в хімічній промисловості; вони можуть лежати в основі і інших галузей промисловості: металургії, видобутку нафти і газу, фармацевтика, ювелірна справа, нафтопереробки, виробництво будівельних матеріалів.
Охорона праці – сукупність правових, соціально-економічних, організаційно-технічних, санітарно-гігієнічних, лікувально-профілактичних та інших заходів спрямованих на збереження життя та здоров’я працюючого.
Освітньо-професійна програма підготовки бакалавра розроблена для студентів, які прагнуть стати фахівцями у сфері інженерної діяльності щодо запобігання виникнення надзвичайних ситуацій, аварій, пожеж, виробничого травматизму та професійних захворювань. Програма підготовки орієнтована на становлення науково-технічного світогляду майбутнього фахівця і збалансована щодо соціально-гуманітарної і фундаментальної складової.
Менеджмент – це наука та мистецтво управління з використанням спеціальних методів, прийомів і засобів для досягнення цілей організації
Освітня програма «Менеджмент організацій і адміністрування» розрахована на тих, хто хоче стати професіоналом у сфері управління, який вільно володіє іноземною мовою і має професійні знання та навички з управління персоналом, економіки, маркетингу, психології, права тощо.
Про освітню програму / конкурсну пропозицію:
Мікро- та наносистемна техніка – це новий напрямок в науці і техніці, народжений на стику декількох традиційних напрямків: механіки і мікромеханіки, електроніки і мікроелектроніки. Спеціаліст в області мікро- та наносистемної техніки займається розробкою, дослідженням і застосуванням електронних пристроїв з розмірами елементів від мікрометра до нанометра.
Прикладами систем мікро- та наноелектроніки є сенсори, наноструктурні елементи, сонячні батареї, тонкоплівкові прилади. Також це всілякі датчики різних фізичних величин: прискорення, зміни кута повороту (гіроскопи), температури. Уже зараз дуже багато людей користуються датчиками, розробленими фахівцями мікросистемної техніки, хоча більшість про це навіть не здогадується.
Галузеве машинобудування – це спеціальність широкого профілю, що дозволяє навчитись розбиратись у складових частинах великих промислових виробництв, зрозуміти конструкцію автотракторної техніки та інших самохідних машин, навчитися проектувати та конструювати їх складові. Студенти спеціальності Галузеве машинобудування навчаються новітнім комп’ютерним технологіям на виробництві, вчаться вільно оперувати всіма потрібними програмами й розробляти надсучасні підходи до оптимізації промисловості.
Освітня програма підготовки бакалаврів за спеціальністю Галузеве машинобудування є поєднанням високого рівня професійної підготовки з формуванням у студента наукового світогляду та надання широкого кругозору у соціальній, гуманітарній, фундаментальній та професійній сфері. Вона ґрунтується на принципах наступності та індивідуалізації навчання, фундаментальності та цілісності надання знань, практичної спрямованості та усвідомлення місця отриманих компетентностей, симбіозу наукового та системного підходів тощо.
Технології продуктів бродіння і виноробства – це технології для розробки, масового випуску та зберігання всіх видів продукції, що виробляється підприємствами бродильної промисловості.
Сферою діяльності фахівців з технології продуктів бродіння та виноробства є лікеро-горілчана, виноробна, пивоварна та безалкогольна галузі харчової промисловості.
Освітньо-професійна програма підготовки бакалавра спрямована на формування загальних і професійних компетентностей, необхідних для організації діяльності підприємств харчової промисловості та вирішення практичних завдань із забезпечення якості харчових продуктів
Відгуки
Відгуків немає, поки що.