logo
Кафедра цифрової економіки та системного аналізу
Кафедра цифрової економіки та системного аналізу
logo
Кафедра цифрової економіки та системного аналізу
img

Освітня програма «Інформаційні технології та бізнес-аналітика (Data Science)»

цифрової економіки та системного аналізу

Формула освітньої програми «Інформаційні технології та бізнес-аналітика (Data Science)»

Скачати інформаційний буклет освітньої програми "Інформаційні технології та бізнес-аналітика (Data Science)" у форматі pdf

Кількість інформації, якою володіє світ, досягла велетенських масштабів. Про це красномовно свідчить той факт, що 90 % даних, набутих людством упродовж свого існування, отримано за останні два роки, а до кінця 2020 року ця  кількість інформації подвоїться і досягне небувалої величини в 40 000 ексабайтів.

Data Science, тобто наука про дані, – це не просто нове модне слово в світі IT. Це те, що змінить світ програмування, бізнесу і навіть споживачів не менше, ніж свого часу його змінили винахід парового двигуна або персонального комп’ютера.

Data Science, Data Analytics, Big Data, Data Mining, Business Intelligence, Artificial Intelligence, Machine Learning – це найактуальніші розділи сучасної науки про дані, якими наповнене навчання фахівців за освітньою програмою «ІТ та бізнес-аналітика (Data Science)».

Основні дисципліни фахової підготовки

Бакалавр за освітньою програмою «Інформаційні технології та бізнес-аналітика (Data Science)» готується як фахівець широкого профілю для аналізу даних і прийняття оптимальних рішень у  різноманітних сферах діяльності, що вимагають фундаментальних знань з математики, інформатики, аналітики, моделювання, природничих, гуманітарних та соціально-економічних дисциплін. Програма підготовки бакалавра за освітньою програмою «Інформаційні технології та бізнес-аналітика (Data Science)» включає такі основні цикли:

Цикл інформаційно-комп’ютерних  дисциплін:

  • digital технології в бізнесі;
  • web-програмування;
  • алгоритмізація та програмування;
  • інженерна та комп’ютерна графіка;
  • інтернет-технології в бізнесі;
  • інформаційні системи і технології в економіці;
  • криптографічні методи захисту інформації;
  • організація комп’ютерних мереж;
  • офісні комп’ютерні технології;
  • технологія Java;
  • технологія проектування та адміністрування баз даних та сховищ даних;
  • технологія розробки мобільних додатків;
  • технологія створення розподілених баз даних та знань;
  • хмарні та GRID-технології.

Цикл математичних дисциплін:

  • дискретна математика;
  • математичний аналіз;
  • системи прийняття рішень;
  • теорія ймовірностей та математична статистика;
  • теорія систем і системний аналіз.

Цикл дисциплін моделювання та аналітики:

  • web-аналітика;
  • економічний аналіз;
  • імітаційне моделювання;
  • інструментальні засоби бізнес-аналітики;
  • інтелектуальні системи;
  • маркетинговий аналіз;
  • машинне навчання;
  • моделювання бізнес-процесів;
  • моделювання даних в умовах невизначеності;
  • моделювання фінансово-господарської діяльності підприємства;
  • оптимізаційні методи і моделі;
  • прогнозування соціально-економічних процесів;
  • проектний аналіз;
  • стратегічний аналіз;
  • технології аналізу даних;
  • фінансовий аналіз.

Напрямки діяльності випускників освітньої програми «Інформаційні технології та бізнес-аналітика (Data Science)»

  • комплексний бізнес-аналіз складних систем різної природи на основі методології Data Science;
  • побудова та аналіз експертних систем і систем штучного інтелекту;
  • розробка та системний аналіз методів машинного навчання і алгоритмів оптимізації бізнес-процесів;
  • ідентифікація основних даних, які впливають на розвиток фізичних, економічних, соціальних процесів, відокремлення в них стохастичних та невизначених факторів та дослідження залежностей між ними;
  • розв’язування проблем інтелектуального аналізу великих даних у різних галузях науки, техніки, фінансів, соціально-економічній та політичній сферах та народному господарстві в цілому;
  • комп’ютерна реалізація математичних моделей реальних процесів і систем;
  • використання програмного забезпечення для аналізу даних (Power BI, Weka, Deductor, Tableau), універсальних та спеціалізованих мов програмування (Python, R), мов імітаційного моделювання з метою проведення системних досліджень.

Перспективи працевлаштування

Найбільш авторитетний веб-сайт з інформацією про роботу Glassdoor, який щорічно публікує 50 найбільш актуальних професій у США, три роки поспіль віддає перевагу фахівцям в області аналізу даних.

За даними останнього звіту World Economic Forum у 2022 році 85% компаній у світі будуть потребувати, насамперед, фахівців з аналізу даних.