Опис
КОНКУРСНА ПРОПОЗИЦІЯ:
Освітньо-професійна програма «ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ КОМП’ЮТЕРНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ» (строк навчання 1 рік 4 місяці)
КОНКУРСНА ПРОПОЗИЦІЯ:
Освітньо-наукова програма «ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ КОМП’ЮТЕРНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ» (строк навчання 1 рік 9 місяців)
Назва спеціальності:
F1 «Прикладна математика»
F4 «Системний аналіз та наука про дані»
Освітньо-кваліфікаційні рівні випускників:
магістр
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
Інтелектуальний аналіз даних — це напрям, у якому поєднуються глибока математична підготовка, сучасні методи Data Science та інструменти штучного інтелекту для створення складних інтелектуальних рішень.
Це вже не просто робота з даними, а здатність розуміти їх зміст, знаходити приховані закономірності та використовувати їх для прийняття обґрунтованих рішень у складних системах.
Сьогодні саме такі фахівці стоять за ключовими рішеннями в бізнесі, технологіях, медицині та безпеці — і попит на них продовжує зростати.
🛠 Як проходить навчання
Навчання побудоване як поєднання поглибленої теоретичної підготовки та роботи з реальними задачами.
Студенти опановують складні методи аналізу даних і штучного інтелекту та застосовують їх у практичних кейсах — від дослідницьких задач до прикладних проєктів.
Паралельно формується професійний досвід:
— робота над реальними задачами з Data Science та AI
— проєктна діяльність і командна робота
— викладачі-практики та менторство
— участь у дослідницьких і R&D-проєктах
— формування портфоліо під час навчання
Навчання дозволяє не лише отримати знання, а й сформувати власний професійний профіль ще під час навчання.
💼 Де і ким працюють випускники
Випускники працюють у сфері Data Science та штучного інтелекту, розробляючи та впроваджуючи інтелектуальні рішення. Серед типових позицій:
— AI / Machine Learning Engineer — розробка, навчання та оптимізація моделей машинного навчання
— Data Scientist — аналіз даних, побудова моделей і отримання інсайтів для прийняття рішень
— Data Engineer — побудова інфраструктури даних, обробка та підготовка даних для аналітики
— MLOps Engineer — впровадження та підтримка моделей у продакшені
— Business Analyst — аналіз бізнес-процесів і прийняття рішень на основі даних
— Software Developer — розробка програмних рішень із використанням алгоритмів і AI
🧭Твій шлях: обирай, що формує тебе
Освітні компоненти ОПП та ОНП «Інтелектуальний комп’ютерний аналіз даних» поділяються на обов’язкові та вибіркові. Це дозволяє студентам формувати персоналізовану навчальну програму відповідно до власних професійних інтересів.
🔵 Обов’язкові освітні компоненти загальної підготовки:
- Інноваційне підприємництво та управління стартап проєктами
- Іноземна мова за професійним спрямуванням
- Інтелектуальна власність
- Видобування знань, прогнозування та ухвалення рішень
🟢 Обов’язкові освітні компоненти спеціальної (фахової) підготовки:
- Прогнозування і управління ризиками і конфліктами
- Моделювання і прогнозування процесів в складних системах в умовах невизначеності
- Математичні методи машинного навчання в задачах інтелектуального аналізу даних і систем
- Математичні методи пошуку нових знань в великих даних
- Розподілені інформаційні системи і хмарні технології
🟣 Наукова підготовка (тільки для ОНП):
- Основи наукових досліджень
- Філософські проблеми сучасного наукового пізнання
- Сучасні педагогічні технології
- Генеративний штучний інтелект та великі мовні моделі в задачах аналізу даних і систем
- Методологія наукових і інженерних досліджень, заснованих на даних
🔴 Вибіркові освітні компоненти:
- Шість дисциплін вільного вибору професійної підготовки
- Два освітні компоненти загальної підготовки різного спрямування (українознавчого, психологічного, правового)
- Три освітні компоненти науково-професійного спрямування (тільки для ОНП)
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
- Facebook: https://www.facebook.com/kmmmds
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kmad-khpi/
Анастасія –
Всім привіт! Я нещодавно стала магістром прикладної математики. Навчання було досить складним, але дуже цікавим і корисним.
Ми вивчали багато різних дисциплін, таких як чисельні методи, машинне навчання, обробка даних, інтелектуальний аналіз та багато чого цікавезного. Найбільше мені сподобалося вивчати статистику та методи статистичного аналізу, які мені знадобилися вже у реальному житті.
Ваша майбутьня професія надважлива зараз, оскільки інформація є важливою частиною нашого життя. Інформацію необхідно обробляти, аналізувати та інтерпретувати, щоб приймати правильні рішення. А в цьому нам допомагає саме програмування та математичні методи.
Я б дуже рекомендувала всім, хто цікавиться технологіями та математикою, навчитися програмувати саме на 113 спеціальності. Це дуже цікава та перспективна професія, яка завжди буде потрібна у сучасному світі.
Дмитро –
Вступив на освітньо-професійну програму з прикладної математики два роки тому. Обрав саме цю спеціальність, бо хотів отримати не тільки теоретичні знання, а й їх реальне застосування на практиці.
Програма повністю виправдала очікування, дуже сподобалося, що одразу навчають тому, як використовувати отримані теоретичні знання для вирішення конкретних задач. Викладачі не тільки читають лекці, а і діляться досвідом практичного застосування методів та технологій.
Після закінчення програми швидко знайшов роботу в IT-компанії і активно застосовую отримані знання. Математичне моделювання, статистичний аналіз, оптимізаційні методи – все це щодня використовую в роботі. Програма дала саме те, що потрібно для сучасного ринку праці.
Рекомендую всім, хто хоче поєднати математику і сучасні технології зі своєю карʼєрою.
Даніїл –
Навчання на цій магістерській програмі стало справжнім трампліном у світ сучасної аналітики даних, штучного інтелекту та машинного навчання. Програма дає не лише теоретичну базу, а й багато практики: командні проєкти, кейси з реальних задач, робота з сучасними інструментами аналізу.
Окрема подяка викладачам – справжнім фахівцям, які не лише викладають, а й надихають шукати нові ідеї, ставити питання і не боятися складних задач.
Дмитро –
Навчаюся на магістерській програмі «Інтелектуальний аналіз даних» (освітньо-наукова програма) і хочу поділитися враженнями.
Головною перевагою кафедри є проєктне навчання: студенти об’єднуються в команди й працюють над реальними задачами з менторами з ІТ-компаній. На магістратурі проєкти стали помітно складнішими, що дозволяє розвивати не лише технічні навички, а й командну роботу та комунікацію.
Програма дає серйозну фахову глибину: математичні методи машинного навчання, метаевристичні методи оптимізації, некоректні задачі обробки даних. Завдяки науковій складовій ОНП є можливість глибше зануритися в дослідження та навчитися формулювати власні ідеї — це корисно незалежно від того, чи плануєш аспірантуру, чи кар’єру в R&D.
Великий плюс — індивідуалізація навчання: ти самостійно обираєш вибіркові дисципліни. Я, наприклад, обрав інженерію машинного навчання, роботу з великими даними, аналіз графових даних, обробку сигналів та зображень, розподілені обчислення та хмарні технології. Це дозволило сформувати програму під свої професійні інтереси.
Рекомендую всім, хто хоче поєднати глибоку математичну підготовку із сучасними технологіями штучного інтелекту та аналізу даних.
Ілона –
Навчаюся на магістерській програмі «Інтелектуальний аналіз даних» і хочу поділитися враженнями.
Програма дуже сподобалася тим, що тут є і серйозна теорія, і багато практики. Вивчаємо математичні методи, машинне навчання, і одразу застосовуємо все це в реальних проєктах у командах. Викладачі класні, діляться не тільки теорією, а й власним досвідом. Відчувається, що їм не байдуже як ти розумієш матеріал.
Ще дуже зручно, що можна самостійно обирати частину дисциплін і будувати програму під себе. Я обрала те, що цікавить саме мене, і це дуже мотивує вчитися.
Рекомендую всім, хто хоче розібратися в аналізі даних і штучному інтелекті по-справжньому, а не поверхнево.
Eugen –
Гарна програма. Багато дисциплін, що дійсно потрібні для можливості всебічного зростання в галузі аналізу даних. Цікаві лекції, досвідчені викладачі. Почерпнув багато корисного для себе в процесі навчання як з точки зору теорії, так і з точки зору практичних навичок