F1. Аналітика великих даних

Вступити
Факультет інформатики Бакалавр

Програма «Аналітика великих даних» — це про роботу з даними в реальному бізнес-контексті. Вона поєднує аналітику даних, економіку та прикладні методи машинного навчання й навчає приймати рішення на основі даних.

На відміну від програм із переважно математичним фокусом, де головне — побудова й розуміння моделей, тут акцент зроблений на практичному застосуванні. Ти навчишся не лише аналізувати дані, а й використовувати їх для розв’язання реальних задач у бізнесі, економіці та організаціях.

Водночас програма дає ґрунтовну теоретичну базу в математиці, статистиці та комп’ютерних науках. Ти вчишся будувати математичні моделі, застосовувати методи машинного навчання і працювати з даними не лише на рівні інструментів, а й на рівні розуміння.

Навчання поєднує аналітику і технічні навички. Ти працюватимеш із сучасними інструментами аналізу даних — Python, R та спеціалізованим програмним забезпеченням, будуватимеш моделі, аналізуватимеш дані і водночас розумітимеш бізнес-контекст, у якому ці рішення застосовуються.

Окремий фокус програми — практичне застосування аналітики. Студенти працюють із реальними кейсами: аналізують поведінку користувачів, будують прогнози, оцінюють ризики і підтримують прийняття рішень на основі даних.

Програма поєднує основні напрями: data analytics, основи машинного навчання, економіку, статистику та роботу з даними. Вона готує до ролей data analyst, business analyst і прикладного data scientist.

Уже під час навчання ти отримуєш навички, які можна одразу застосовувати в роботі — від аналізу даних до побудови моделей і підготовки рішень для бізнесу.

Міжнародні можливості

Програма розроблена у співпраці з європейськими університетами і дає можливість отримати два дипломи. Студенти можуть навчатися за програмами подвійного диплому і отримати:

  • український диплом бакалавра
  • диплом одного з університетів-партнерів:  Vilnius University (Lithuania) — Business Data Analytics або University of Minho (Portugal) — Economics

Це дає не лише міжнародний досвід, а й можливість інтегруватися в європейський освітній і професійний простір.

Середовище навчання

Навчання відбувається в середовищі НаУКМА — університету, який формує не лише знання, а й спосіб мислення:

  • міждисциплінарність: ти працюєш на перетині даних, економіки та технологій і вчишся бачити задачі з різних перспектив
  • свобода вибору: формуєш власну освітню траєкторію залежно від того, чи хочеш більше технічної або бізнес-орієнтованої аналітики
  • міжнародний досвід: навчання за обміном і подвійні дипломи відкривають доступ до європейської освіти і кар’єрних можливостей
  • сильна спільнота: це середовище людей, які працюють з даними, запускають проєкти і підтримують одне одного

Ця програма для тих, хто хоче не лише розуміти дані, а використовувати їх для прийняття рішень — і будувати кар’єру на стику технологій, аналітики та бізнесу.

Наші переваги

Кар'єрна орієнтація з перших курсів

Програма готує до конкретних ролей: data analyst, business analyst, прикладний data scientist — із навичками, які можна застосовувати вже під час навчання

Сучасні інструменти роботи з даними

Python, R і спеціалізоване програмне забезпечення — ти працюєш із тим, що реально використовується в індустрії

Подвійний диплом і європейський досвід

Ти отримуєш не лише український диплом, а й диплом одного з університетів-партнерів у Європі (Vilnius University або University of Minho), що відкриває міжнародні кар’єрні можливості

Фокус на реальному застосуванні даних

Ти вчишся не просто аналізувати дані, а використовувати їх для прийняття рішень у бізнесі, економіці та організаціях

Баланс між аналітикою, технологіями і бізнесом

Програма поєднує data analytics, машинне навчання та економіку, що дозволяє працювати на стику кількох сфер і розуміти контекст задач

Сильна теоретична база

Математика, статистика і комп’ютерні науки дають основу, яка дозволяє не залежати від конкретних інструментів і розвиватися в будь-якому напрямі data science

Навчальний план

Англійська мова

Дискретна математика

Українська мова за професійним спрямуванням

Алгебра та геометрія

Математичний аналіз I

Інформатика і програмування для аналізу даних

Англійська мова

Українська мова за професійним спрямуванням

Математичний аналіз II

Інформатика і програмування для аналізу даних

Мікроекономіка

Історія математики

Додаткові розділи дискретної математики

Основи веб-технологій

Теорія ймовірностей

Бази даних та інформаційні системи

Англійська мова (за професійним спрямуванням)

Макроекономіка

Диференціальні рівняння

Англійська мова (за професійним спрямуванням)

Математична статистика

Програмне забезпечення для аналізу великих даних

Обчислювальне суспільствознавство

Мова розмітки LaTeX

Додаткові розділи теорії графів

Процедурне програмування (на базі Ci/Сi++)

Економіко-математичне моделювання I (Дослідження операцій в економіці)

Генеративний ШІ в розробці програмного забезпечення

Об`єктно-орієнтоване програмування

Нейротехнології

Теорія ігор

Вступ до тестування програмного забезпечення

Символьні обчислення

Комп`ютерні мережі

Базові алгоритми обробки природної мови

Практикум з об`єктно-орієнтованого програмування

Основи фінансової математики / Basics of Financial Mathematics (англ. мовою)

Методи оптимізації та дослідження операцій

Теорія алгоритмів та математична логіка

Маркетинг

Аналіз часових рядів

Теорія систем та математичне моделювання

Нейронні мережі

Практика дослідницька

Машинне навчання

Спецкурс з комп`ютерної алгебри

Фандрейзинг та акселерація технологічних проєктів

Архітектура хмарної математики

Технології на війні

Статистичні основи веб-аналітики

Комп`ютерна вірусологія

Глибинне навчання для задач комп`ютерного зору

Актуарна математика

Практика переддипломна

Математичні методи машинного навчання

Штучний інтелект

Економетрика

Корпоративні фінанси

Безпека штучного інтелекту

Комп`ютерний зір

Системи та методи прийняття рішень

Цифрова трансформація: як як технології змінюють бізнес / Digital Transformation: IT рішення для бізнесу