113 - Прикладна математика

Інтелектуальний аналіз даних (Бакалавр)

(3 відгуків)

Інтелектуальний аналіз даних – це конкурсна пропозиція спеціальності 113 «Прикладна математика». Профілями підготовки ОП «Інтелектуальний аналіз даних» є розробка та використання методів штучного інтелекту для аналізу статистичних спостережень, текстів, сигналів і зображень, інтелектуальний інформаційний пошук, обробка і візуалізація даних з метою видобування знань, прогнозування та прийняття рішень.

 

Навчальний план освітньо – професійної програми складено з урахуванням досвіду провідних світових університетів, та відповідають потребам як ІТ – компаній.

 

Згідно порядку реалізації студентами права вільного вибору навчальних дисциплін у НТУ «ХПІ» студенти можуть обрати одну з трьох навчальних траєкторій: «Штучний інтелект в аналізі даних», «Аналіз даних у бізнес процесах», «Аналіз даних у кібербезпеці».

Опис

КОНКУРСНА ПРОПОЗИЦІЯ «ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ»

Назва спеціалізації:

Інтелектуальний аналіз даних

Контакти:

Кафедра «Комп’ютерна математика і аналіз даних»

Адреса: вул.  Кирпичова, 2, м. Харків, 61002 +38 (057) 707-63-51, e-mail: KMAD@khpi.edu.ua

Завідувач кафедри:

К. т. н., доц., професор НТУ «ХПІ» Ахієзер Олена Борисівна

Освітньо-кваліфікаційні рівні випускників:

Бакалавр

Основні спеціальні навчальні дисципліни:
    • Алгоритмізація та програмування (С++)
    • 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
    • Проєкт 

       

      Вибіркові траєкторії навчання:

      1. «Штучний інтелект в аналізі даних»
      • Алгоритмічні мови (за вибором С#, Python)
      • Випадкові процеси і стохастичні системи
      • Теорія і проектування 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
      1. «Аналіз даних у бізнес процесах»
      • Алгоритмічні мови (за вибором С#, 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
      1. «Аналіз даних у кібербезпеці»
      • Алгоритмічні мови (за вибором С#, 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

     

Характеристика освітньо – професійної програми:

Освітньо-професійна програма спрямована на розробку та використання методів штучного інтелекту для аналізу даних (текстів, сигналів і зображень), прогнозування та прийняття рішень, пошуку та видобування знань, а також розробку та застосування інтелектуальних математичних методів, моделей, алгоритмів та відповідного програмного забезпечення

Особливості спеосвітньо-професійної програми:
  • Проєктно-орієнтована професійна підготовка за стандартами міжнародної ініціативи CDIO на основі послідовності інтегрованих навчальних та реальних проєктів.
  • Дуальне навчання на базових підприємствах – провідних IT-компаніях.
  • Індивідуалізація навчання з орієнтацією на студента.
  • Можливості до академічної мобільності в університети ЄС (щорічно від 1 місяця до 1 семестру для 2-5 кращих студентів)
  • Практика та стажування студентів в R&D відділах провідних IT-компаніях.
Можливості працевлаштування:

Працевлаштування на підприємствах і компаніях ІT-індустрії на посадах: Data Scientist, Data Engineer, Artificial Intelligence / Machine Learning Engineer, Developer, Business Analyst та Data Science in Cybersecurity, а також в інформаційно-аналітичних відділах підприємств виробничого і банківсько-фінансового секторів, наукових установах, сфері послуг тощо.

Наші випускники працюють в таких світових компаніях як Google, Facebook, Toshiba, Samsung, Cloud Works, NIX, Near, EPAM,  компанії Kharkiv IT Cluster та багатьох інших.

Медіаконтент:

Наш чат в телеграм: https://t.me/kmadchannel

Веб-сайт:  http://web.kpi.kharkov.ua/kmmm/uk/

Підписуйтесь на нас в

Instagram: https://www.instagram.com/data_science_ntu_hpi/

Facebook: https://www.facebook.com/kmmmds

YouTube: https://www.youtube.com/@datascienceeducationalprog3946/videos

Інформаційний чат-бот: https://t.me/KMAD_bot

Детальна інформація про освітню програму:

Інститут:

Галузь знань:

11 Математика та статистика

Спеціальність:

113 Прикладна математика

Ступінь вищої освіти:

Бакалавр

Тривалість навчання:

3 роки 10 місяців

Вид фінансування:

Бюджет, Контракт

Спрямованість:

Вища IT-освіта

Форма навчання:

Денна

3 відгуки для Інтелектуальний аналіз даних (Бакалавр)

  1. 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.

  2. 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…

  3. 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

Додати відгук

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься.