Опис
КОНКУРСНА ПРОПОЗИЦІЯ: «ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ»
Назва спеціальності F1 «Прикладна математика»:
«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
🔹 Професія, що формує технології майбутнього
📣 У сучасному світі практично кожне рішення приймається на основі даних: у бізнесі, медицині, політиці, освіті.
Штучний інтелект — це наш сьогоднішній день. І саме ті, хто вміє аналізувати, інтерпретувати та застосовувати дані, будуть формувати майбутнє.
📊 А цифри говорять самі за себе:
- 97% компаній приймають рішення на основі даних
- Попит на Data Science зростає на 30% щороку
- Середня зарплата в ЄС — 60 000€/рік, а в США — ще вище
🎯 Якщо хочеш працювати в ІТ, але не просто кодити — це твій шлях!
🚀 ІТ-освіта, що відповідає вимогам ІТ-сфери
Навчання в нас — це не тільки лекції. Це повне занурення в реальні задачі, сучасні технології, командну роботу та менторство.
Ми не відокремлюємо “теорію” від “практики” — у нас вони живуть разом з першого дня.
✅ Наші переваги:
- 🔬 Реальні проєкти з першого курсу — створюєш рішення для бізнесу, науки, безпеки
- 👨🏫 Викладачі-практики з ІТ-компаній, які діляться живим досвідом
- 🧪 Project-Based Learning та CDIO-підхід: проєкти — в основі всього: ми навчаємось, створюючи реальні рішення з першого курсу
- 🌍 Подвійні дипломи (Німеччина) та міжнародні програми навчання для студентів
- 🤝 Стажування у відомих ІТ-компаніях.
- 📂 Портфоліо з кейсів — не просто навчання, а реальний результат
- 🧑🤝🧑 Soft skills + hard skills — лідерство, тайм-менеджмент, презентації
Як це працює? Знання → досвід → офер
Ми не просто даємо знання. Ми створюємо простір, де ти зможеш зібрати власний професійний профіль ще під час навчання — через практику, проєкти, спільноту.
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
Тут знання стають досвідом, ідеї — продуктами, а навчання — стартом кар’єри!
🚀 Програма, що відповідає твоїм інтересам
📣 Ми не змушуємо всіх йти одним маршрутом. Ти сам/сама обираєш, що тобі цікаво і куди рухатися.
Твоя освітня траєкторія впливає на те, які предмети ти вивчатимеш, які проєкти реалізуєш, де проходитимеш практику — і навіть, хто стане твоїм ментором.
Вибіркові освітні траєкторії:
🔵 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
- предмети
🟢 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
🎓 І ти сам обираєш напрям, що веде до бажаної кар’єри!
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
Дмитро –
Закінчив бакалавріат за цією освітньою програмою і хотів би поділитись враженнями:
Головною перевагою кафедри є проектне навчання: кожні два семести студенти обьеднуються в команди й працюють над проектами з реальними замовниками. В роботі допомогаю ментори з провідних ІТ-компаній, тож вже під час навчання ти отримує корисний досвід що допоможе в роботі. Завдяки цьому я мав змогу не лише вивчати теорію, але й створювати реальні проекти, що значно підвищило мої soft skills: командну роботу, комунікацію та управління ролями.
Окрема подяка кафедрі за постійне заохочення до участі в олімпіадах. Завдяки цьому я успішно представив себе на змаганнях та отримав цінний досвід, який тепер застосовую у кар’єрі.
Особливо вразило, що більшість викладачів паралельно працюють в ІТ-компаніях. Це дає змогу отримувати актуальні знання, розуміти тренди галузі й адаптувати виклад теорії до сучасних задач.
Великий плюс — індивідуалізація навчання: є можливість обрати одну з трьох траєкторій (я обрав Штучний інтелект в аналізі даних). Це дозволило мені зосередитися на напрямку, що відповідає моїм інтересам і кар’єрним цілям.
Завдяки знанням отриманим під час навчання я зміг знайти роботу та пройти співбесіду. Загалом, я вважаю, кафедра КМАД справді підготовляє конкурентних фахівців у сфері машинного навчання, штучного інтелекту та Data Science.