Освітня програма «Інформаційні технології та бізнес-аналітика (Data Science)»
цифрової економіки та системного аналізу
Формула освітньої програми «Інформаційні технології та бізнес-аналітика (Data Science)»
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.