Сучасний світ є джерелом та результатом цифрових трансформацій. Щодня генеруються великі обсяги даних, які зберігаються в різноманітних інформаційних сховищах. Швидкий та ефективний аналіз таких даних, їх інтерпретація та використання є необхідною умовою прийняття управлінських рішень та економічного розвитку. Водночас особливості носіїв інформації, неструктурованість і зашумленість даних вимагають розробки нових технологій, моделей, методів та інструментальних засобів їх опрацювання.
В освітній програмі «Аналітика даних» реалізована концепція системного підходу до вирішення проблеми комплексного дослідження та ефективної обробки інформації з метою одержання нових знань. Після базових дисциплін математичного та програмістського спрямування студенти вивчають дисципліни, які є структурними елементами життєвого циклу аналізу даних та прогнозування. Зокрема, розглядаються особливості проведення спостережень та експериментів, збору даних, їх накопичення та зберігання. На наступному етапі виконуються візуалізація та «очистка» даних з метою формування апріорних гіпотез про існування певних залежностей у даних та вилучення чи обробки їх аномальних значень. Далі здійснюється побудова математичних моделей. Студенти навчаться здійснювати специфікацію моделей, будувати регресійні, логістичні, нейромережні моделі та багато інших. Використання таких моделей спрямоване на розв’язання задач прогнозування, класифікації, діагностики тощо. Застосування класичних та евристичних методів оптимізації на наступному етапі дозволить одержувати такі значення параметрів об’єктів чи процесів, при яких певні характеристики систем, наприклад, прибуток чи ефективність будуть максимальними. Крім того, інтелектуалізація процесів аналізу даних робить можливим дослідження типу «якщо А=а, то чому дорівнює В?» та обгрунтування прийняття того чи іншого рішення.
Освітня програма «Аналітика даних» інтегрує в собі вивчення новітніх технологій аналізу даних, що базуються на кращих світових результатах та досвіді викладання програм подібного типу у кращих закордонних університетах.
Зауважимо, що фахівці з аналізу даних є найбільш високооплачуваними серед усіх працівників ІТ сфери.
Запрошуємо на навчання мотивованих абітурієнтів, які мають схильності до аналітичної роботи та достатні знання математики!
Контакти:
Телефон: +380 (095) 801-72-67, +380 (044) 481-45-22
Email: vstup.fit@knu.ua
Телеграм-канал: Вступник ФІТ КНУ
Facebook: www.facebook.com/fit.knu.ua
YouTube: Faculty of Information Technology
