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. 90 % даних, набутих людством упродовж свого існування, отримано за останні чотири роки, а до 2025 року ця кількість інформації подвоїться і досягне небувалої величини в 175 зетабайтів.

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 науки про дані, якими наповнене навчання фахівців за освітньою програмою «Інформаційні технології та бізнес-аналітика (Data Science)».

Основні дисципліни фахової підготовки

Бакалавр та магістр 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 та  моделювання.

Програма підготовки бакалавра включає такі основні дисципліни:

  • digital технології в бізнесі; 
  • web-аналітика;
  • web-дизайн і web-програмування;
  • алгоритмізація та програмування; 
  • дискретна математика;
  • економічний аналіз;
  • імітаційне моделювання; 
  • інженерна та комп’ютерна графіка;
  • інструментальні засоби бізнес-аналітики; 
  • інтернет-технології в бізнесі;
  • інформаційні системи і технології в економіці;
  • комп’ютерні системи візуалізації даних;
  • крос-платформне програмування; 
  • лінійна алгебра та аналітична геометрія;
  • маркетинговий аналіз;
  • математичний аналіз; 
  • машинне навчання;
  • моделювання бізнес-процесів;
  • моделювання даних в умовах невизначеності;
  • оптимізаційні методи і моделі; 
  • організація комп’ютерних мереж;
  • офісні комп’ютерні технології;
  • проектний аналіз; 
  • системи прийняття рішень;
  • стратегічний аналіз; 
  • теорія ймовірностей та математична статистика;
  • теорія систем і системний аналіз;
  • технології аналізу даних;
  • технологія Java;
  • технологія створення розподілених баз даних та знань;
  • фінансовий аналіз.
  • хмарні та GRID-технології;
  • цифрові системи і технології.

Програма підготовки магістра включає такі основні дисципліни:

  • аналітика Big Data;
  • англійська мова аналітики даних;
  • безпека Інтернет ресурсів;
  • інтелектуальні системи;
  • криптографічні методи захисту інформації;
  • проектування рекомендаційних систем;
  • системний аналіз складних економічних систем в умовах невизначеності;
  • технологія розробки мобільних додатків;
  • управління знаннями.

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, політичній та інших сферах;
  • комп’ютерна реалізація математичних моделей реальних процесів і систем;
  • використання програмного забезпечення для аналізу даних (Power BI, Tableau, RapidMiner), універсальних та спеціалізованих мов програмування (C#, Java, Python, R, SQL) з метою проведення системних досліджень.

Перспективи працевлаштування

За даними найбільш авторитетного веб-сайту Glassdoor, який щорічно публікує найбільш актуальні професії, фахівці в галузі аналізу даних 5 років поспіль тримаються серед лідерів рейтингу.

За даними останнього звіту World Economic Forum у 2025 році 90% компаній у світі будуть потребувати, насамперед, фахівців з аналізу даних. У звіті наведено реальні дані про необхідність Data Science Skills у всіх без винятку сферах діяльності людини. Три перші позиції у ТОП-20 фахових характеристик професіоналів майбутнього займають ролі, які є безпосередніми об'єктами вивчення на освітній програмі  "Інформаційні технології та бізнес-аналітика (Data Science).

 

 

Data Scientist – це не програміст. Це професіонал з великими крос-дисциплінарними знаннями і суперздатностями до аналізу.