Опис
+КОНКУРСНА ПРОПОЗИЦІЯ:
Міждисциплінарна освітня програма «ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ КОМП’ЮТЕРНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ»
Назва спеціальності:
F1 «Прикладна математика»
F4 «Системний аналіз та наука про дані»
Освітньо-кваліфікаційні рівні випускників:
бакалавр
Контакти:
Кафедра «Комп’ютерна математика і аналіз даних»
Адреса: вул. Кирпичова, 2, м. Харків, 61002
тел. +38 (097) 113-45-19
e-mail: KMAD@khpi.edu.ua
Завідувач кафедри:
К. т. н., доц., професор НТУ «ХПІ» Ахієзер Олена Борисівна
📊 Що таке інтелектуальний аналіз даних
Це напрям на перетині прикладної математики, аналізу даних та сучасних IT-технологій. Йдеться про повний цикл роботи з даними:
— постановка задачі
— збір і обробка даних
— побудова моделей і алгоритмів
— аналіз результатів
— використання результатів для прийняття рішень
Фахівці, які вміють аналізувати дані та будувати моделі, залишаються затребуваними в різних галузях (від бізнесу й фінансів до медицини, освіти та технологічних продуктів).
— більшість компаній використовують дані для прийняття рішень
— попит на фахівців зростає
— рівень оплати праці залишається одним із найвищих в IT
🛠 Як проходить навчання
Під час навчання опановуються такі напрями роботи з даними:
- математичне моделювання
- алгоритми та програмування
- аналіз і обробка даних
- методи машинного навчання
- побудова та перевірка рішень тощо
Паралельно формується практичний досвід:
— реальні проєкти з перших курсів
— викладачі з досвідом в IT
— проєктний підхід (Project-Based Learning, CDIO)
— міжнародні програми та подвійні дипломи
— стажування в IT-компаніях
— портфоліо під час навчання
— командна робота та презентація результатів
💼 Де і ким працюють випускники
Після завершення навчання випускники можуть працювати на таких позиціях:
- AI / Machine Learning Engineer (розробка моделей і алгоритмів)
- Data Scientist (аналіз і інтерпретація даних)
- Data Engineer (робота з даними та інфраструктурою)
- Software Developer (розробка програмних рішень)
- Business Analyst (аналіз процесів і прийняття рішень)
- MLOps Engineer (впровадження та підтримка моделей у продакшені)
- Data Analyst (робота з даними, візуалізація та підтримка рішень)
🧭Вибіркові освітні траєкторії
Під час навчання можна зосередитися на напрямі, який більше відповідає інтересам. Це впливає на вибір дисциплін, теми проєктів, напрям дипломної роботи, подальшу спеціалізацію.
🔵 Інтелектуальний аналіз великих даних
Спрямований на роботу з великими обсягами даних, їх обробку та побудову інтелектуальних систем на основі сучасних підходів Data Science і Big Data.
Студенти опановують сучасні методи Data Science та працюють із реальними даними — від аналізу та обробки інформації до побудови інтелектуальних моделей
Вибіркові дисципліни: Випадкові процеси і стохастичні системи, Проєкти з аналізу великих даних, Інфраструктура та менеджмент великих даних, Аналітика великих даних, Обробка та аналіз текстової інформації, Математичні методи комп’ютерного зору, Математичне забезпечення інтелектуальних систем аналізу даних
🟢 Аналіз даних у бізнес-процесах
Спрямований на застосування методів аналізу даних у бізнесі: моделювання процесів, роботу з фінансовими показниками, оцінку та прогнозування ризиків.
Студенти опановують інструменти аналізу даних у бізнесі та працюють із реальними задачами — від побудови моделей і візуалізації даних до аналізу фінансових показників і прогнозування ризиків
Вибіркові дисципліни: Моделі і візуалізація даних, Математичне моделювання бізнес-процесів, Моделювання і управління ІТ-проектами, Озера та сховища даних, Проєкти з аналізу даних в бізнес процесах, Актуарна математика і аналіз ризиків, Моделювання і прогнозування ризиків.
🔴 Інтелектуальний аналіз медико-біологічних даних
Спрямований на аналіз медичних і біологічних даних, роботу з клінічними дослідженнями, біостатистикою та обробкою біомедичних сигналів і зображень.
Студенти опановують методи аналізу медико-біологічних даних та працюють із задачами у сфері медицини — від біостатистичного аналізу та обробки сигналів до аналізу клінічних досліджень і побудови моделей
Вибіркові дисципліни: Біостатистика та методи аналізу медичних даних, Проєкти з аналізу медико-біологічних даних, Дизайн та аналіз клінічних досліджень, Програмування в біостатистиці, Регуляторні аспекти та етика клінічних досліджень, Аналіз біомедичних сигналів і зображень, Регуляторна аналітика та візуалізація клінічних даних
Медіаконтент:
- Веб-сайт: https://web.kpi.kharkov.ua/kmmm/uk/kmad/
- 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.
Назар –
Привіт! Навчаюсь на 4 курсі. На початку навчання було справді складним, але згодом стає легше, і я впевнено можу сказати – воно того варте. Викладачі завжди готові допомогти та пояснити матеріал ще раз, якщо виникають труднощі. В програмі багато цікавих і актуальних предметів, які вже знадобилися мені на практиці або стануть у пригоді в майбутньому
Михайло –
Наразі завершую другий курс за цією освітньою програмою, а також паралельно беру участь у програмі подвійних дипломів DSG2. Хочу сказати, що хоч навантаження і величезне, воно того варте!
Викладачі надають безліч можливостей для розвитку навичок як у професійних напрямах, так і у вигляді просто корисних знань для повсякденного життя. Паралельне навчання за кордоном допомагає і суттєво розширити вже здобуті знання, і підкріпити їх. Найбільше мені подобається, як вдало та комплексно впроваджені математичні дисципліни й дисципліни з програмування.
Окремо хочеться відзначити проєктні роботи, у яких можна було випробувати набуті навички на практиці, проявити креативність та зіткнутися з реальними проблемами, що існують і у звичайних компаніях. Також мені дали можливість спробувати себе в ролі тімлідера й керувати цілою командою, що дало багато досвіду, який точно ще знадобиться в майбутньому.
Варто згадати й зацікавленість викладачів у підготовці та залученні студентів до олімпіад: я брав участь у десятках змагань з програмування, зокрема ICPC, завдяки чому мені пощастило потрапити на другий етап у Греції, подорож до якої повністю профінансувала кафедра.
Також дуже приємно, що кафедра завжди намагається покращити й оптимізувати навчальний процес, цікавлячись у студентів, що можна вдосконалити, та постійно пропонує актуальні напрями знань, як, наприклад, експериментальний предмет зі штучного інтелекту.
Якщо підсумувати, я дуже задоволений вибором і раджу цю програму кожному, хто готовий працювати й хоче отримати від навчання максимум.
Сергій Замчій –
Неочікуване знайомство, яке перетворилося на справжню співпрацю
Я понад двадцять років займаюся приватною медициною. Здавалося б, медицина і прикладна математика — це різні світи. Але останніми роками я все частіше переконуюся: майбутнє медицини — це не лише лікарі, обладнання та технології. Майбутнє медицини — це дані.
Сьогодні наші проєкти працюють у кількох містах України. Щодня ми отримуємо величезну кількість інформації: маркетинг, звернення пацієнтів, фінансові показники, робота лікарів, операційні процеси. Даних стає дедалі більше, а правильні рішення народжуються саме з їхнього аналізу.
Саме тому я звернувся до кафедри КМАД НТУ «ХПІ» з досить простим проханням: допомогти знайти молодих людей, які вміють мислити цифрами, бачити закономірності та не бояться складних задач.
Ми провели кілька співбесід, дали тестові завдання, познайомилися зі студентами ближче. І знаєте, що мене приємно здивувало? Не лише рівень знань. Найбільше вразили допитливість, відповідальність та щире бажання вчитися.
Сьогодні одна студентка кафедри вже працює в нашій команді, поєднуючи роботу з навчанням. Ще одна завершує бакалаврат і планує продовжити свій шлях у нас під час навчання в магістратурі.
Для мене це набагато більше, ніж просто підбір співробітників.
Це про міст між університетом і реальним життям. Про те, як знання перетворюються на практику. Про те, як молоді люди отримують можливість побачити результат своєї роботи не в підручнику, а в реальному бізнесі, який працює тут і зараз, попри всі складнощі нашого часу.
Мені дуже подобається працювати з молоддю. У них багато енергії, свіжий погляд на звичні речі та сміливість ставити питання, які ми, дорослі, іноді вже перестаємо собі ставити.
Хочу щиро подякувати викладачам кафедри КМАД за відкритість до співпраці, довіру та підготовку студентів, які готові не просто отримувати знання, а застосовувати їх на практиці.
Переконаний, що саме такі історії і формують майбутнє України: коли університет, бізнес і молоді фахівці працюють разом над реальними завданнями та створюють реальну цінність.
І якщо хтось із абітурієнтів зараз читає цей відгук — знайте: знання, які ви отримаєте тут, можуть привести вас набагато далі, ніж здається на першому курсі.
З повагою,
Сергій Замчій
співзасновник медичних проєктів «Лазерсвіт», «Інститут Вен» та «Перша Мамологія».