F1. Прикладна математика

Вступити
Факультет інформатики Магістр

Магістерська програма «Прикладна математика» дає можливість поглибити математичні знання та спеціалізуватися в напрямі, який цікавить тебе найбільше. Програма поєднує фундаментальну математику із сучасними застосуваннями в IT, природничих науках, бізнесі, фінансах і дослідженнях.

Ти навчишся не лише розв’язувати математичні задачі, а й будувати моделі, аналізувати складні системи, працювати з невизначеністю та застосовувати математичні методи до реальних проблем.

Чого ти навчишся?

Навчальна програма поєднує основні та вибіркові дисципліни, завдяки чому ти зможеш формувати власну освітню траєкторію відповідно до своїх інтересів і професійних цілей.

Програма охоплює ключові напрями сучасної прикладної математики, зокрема:

  • математичне моделювання;
  • машинне навчання;
  • комп’ютерний зір;
  • динамічні системи;
  • оптимізацію та оптимальне керування;
  • теорію складності алгоритмів;
  • стохастичну фінансову математику;
  • нелінійні процеси та моделі.

Ти здобудеш практичний досвід аналізу даних, побудови математичних моделей, розробки алгоритмів і оцінювання їхньої ефективності та складності. Програма також розвиває дослідницькі навички, критичне мислення та здатність працювати зі складними міждисциплінарними задачами.

Окремий акцент зроблено на поєднанні математичної теорії з практичними застосуваннями. Студенти вчаться співпрацювати з фахівцями інших галузей, формулювати задачі, будувати математичні моделі та обирати ефективні методи їх розв’язання.

Сертифікатна програма «Аналіз даних»

У межах програми діє сертифікатна програма «Аналіз даних», яка включає курси з Machine Learning, Computer Vision та Reinforcement Learning.

Ти навчишся аналізувати дані за допомогою статистичних методів і методів машинного навчання, працювати з обробкою зображень і відео, будувати прогностичні моделі та застосовувати сучасні інструменти data science на практиці.

Дослідницьке середовище та наукова діяльність

Програма має виразний дослідницький фокус. Наукова діяльність, участь у конференціях і робота над дослідницькими проєктами є частиною навчального процесу, а не додатковою активністю.

Значна увага приділяється розвитку навичок самостійного дослідження, аналізу проблем, вибору методів дослідження, оцінювання результатів і роботі з сучасними підходами до розв’язання складних аналітичних та управлінських задач.

Кар’єрні можливості

Випускники програми добре підготовлені до кар’єри в академічному середовищі, IT, бізнесі, фінансах, аналітиці та державному секторі. Аналітичне мислення та навички вирішення складних проблем дають суттєву перевагу в багатьох професійних сферах.

Потенційні кар’єрні напрями:

  • дослідник або викладач;
  • бізнес-аналітик;
  • статистик;
  • аналітик ризиків;
  • data analyst або machine learning specialist;
  • корпоративний чи інституційний дослідник у технічному або фінансовому середовищі.

Середовище, яке розширює можливості

Навчання в НаУКМА — це середовище, яке формує не лише знання, а й інтелектуальну незалежність, допитливість і здатність мислити ширше.

Як кажуть наші випускники: «Не бійтеся, що можливості обмежені. Ви обмежені лише тим, що можете придумати».

Наші переваги

Навчання в іноземних університетах за програмами мобільності

Залучення до викладання провідних практиків зі сфери IT та бізнесу

Випускники добре підготовлені для успішної кар’єри в академічних колах, на державній службі або українських та міжнародних бізнес-компаніях

Сертифікатна програма «Аналіз даних»

Спільні проєкти з IT-компаніями (Genesis та інші)

KMA — університет зі світовим ім’ям та стабільно високим рейтингом серед вишів у сфері IT

Навчальний план

Теорія складності алгоритмів

Комп`ютерний зір / Computer Vision (англ. мовою)

Академічне письмо англійською мовою

Актуальні проблеми прикладної математики

Прикладне програмне забезпечення

Динамічні системи

Точні розв’язки нелінійних диференціальних рівнянь

Машинне навчання / Machine Learning (англ. мовою)

Методологія наукових досліджень у галузі прикладної математики (копія)

Практика науково-дослідна

Практика виробнича

Системи масового обслуговування

Математична біологія

Актуарна математика

Комплексний аналіз та його застосування

Інструменти хмарної математики

Основи статистичного експерименту

Навчання з підкріпленням

Технології чисельного моделювання

Екстремальна теорія графів

Математичні моделі для суперкомп'ютинга

Теорія прийняття рішень

Публічне мовлення англійською мовою

Ймовірнісні графічні моделі / Probabilistic Graphical Models (англ.мовою)

Нелінійні процеси та моделі

Педагогіка і психологія вищої школи

Аналітика великих даних / Big Data (англ. мовою)

Науково-дослідний семінар

Стохастична фінансова математика / Stochastic Financial Mathematics (англ.мовою)

Теорія оптимального керування

Науково-дослідний семінар

Прикладні задачі аналізу

Прикладний функціональний аналіз

Аналіз часових рядів

Алгоритми на графах

Керовані випадкові процеси

Спектральна теорія графів

Суперкомп`ютинг на OpenMPI

Теорія автоматів

Математичні основи криптографії

Комп`ютерне моделювання динаміки систем

Прикладна теорія випадкових процесів