Аналіз даних (Data Science)

8.124.00.03 Аналіз даних (Data Science)
Кваліфікація: Магістр з системного аналізу
Рік вступу: 2020
Форма навчання: денна
Тривалість програми: 1,5 роки
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Кількість кредитів: 90 кредитів ЄКТС
Рівень кваліфікації відповідно до Національної рамки кваліфікацій, Європейської рамки кваліфікацій для навчання впродовж життя: Cьомий рівень НРК (другий цикл РК ЄПВО, сьомий рівень ЄРК)
Галузь знань: Інформаційні технології
Особливі умови вступу: Вступні випробування зі спеціальності та іноземної мови.
Конкретні механізми визнання попереднього навчання: За умови, що попередній рівень отримано в іншій країні, необхідна нострифікація, яка проводиться Львівською політехнікою.
Вимоги та правила щодо отримання кваліфікації, вимоги щодо виконання навчальної програми: Повне виконання навчальної програми та захист магістерської кваліфікаційної роботи.
Характеристика освітньої програми: Здобуття поглиблених теоретичних та практичних знань, умінь та розуміння, що відносяться до областей системного аналізу, інженерії даних і знань, наук про дані, аналізу даних, що дасть їм можливість ефективно виконувати завдання інноваційного характеру відповідного рівня професійної діяльності, яка орієнтована на дослідження й розв’язання складних задач дослідження, видобування та аналізу даних з різноманітних інформаційних ресурсів для задоволення потреб науки, бізнесу та підприємств у різних галузях.
Набуті компетентності: - Знати та уміти застосовувати на практиці методи системного аналізу, методи математичного та інформаційного моделювання для побудови та дослідження моделей об’єктів і процесів інформатизації - Знати методи розкриття невизначеностей в задачах системного аналізу, уміти розкривати ситуаційні невизначеності, та невизначеності в задачах взаємодії, протидії та конфлікту стратегій, знаходити компроміс при розкритті концептуальної невизначеності тощо - Знати методи прогнозування динаміки розвитку процесів різної природи, уміти розробляти функції прогнозування - Знати та уміти застосовувати міри ризику, їх оцінювати та використовувати при аналізі багатофакторних ризиків виникнення аварій і катастроф - Вміти розробляти та ефективно використовувати системно-аналітичні інструменти захисту від ризиків в бізнес-процесах - Знати та уміти застосовувати методи еволюційного моделювання та генетичні методи оптимізації, методи індуктивного моделювання та математичний апарат нечіткої логіки, нейронних мереж, теорії ігор та розподіленого штучного інтелекту, тощо - Вміти розробляти експертні та рекомендаційні системи в умовах слабо структурованих даних різної природи - Знати та уміти ідентифікувати (оцінювати) параметри математичних моделей об’єктів управління в реальному масштабі часу в умовах зміни його динаміки і дії випадкових збурень, використовуючи вимірювані сигнали вхідних і вихідних координат об’єкта - Знати та вміти впроваджувати системи високонавантажених обчислень та обробки даних в задачах системного аналізу і управління, та системах підтримки прийняття рішень - Знати моделі, методи та алгоритми прийняття рішень в умовах конфлікту, нечіткої інформації, невизначеності і ризику - Здатність робити пошук інформації в спеціалізований літературі в галузі системного аналізу, використовуючи різноманітні ресурси: журнали, бази даних, on-line ресурси
- Здатність створювати математичні моделі, технології і алгоритми дослідження, видобування, аналізу та опрацювання Великих даних та розподілених інформаційних ресурсів - Здатність розробляти інформаційні продукти в умовах обмеження ресурсів та необхідності декомпозиції задач дослідження даних за допомогою моделей теорії штучного інтелекту та машинного навчання, методи теорії ігор, створення структур та моделювання процесів опрацювання інформаційних ресурсів - Здатність розробляти математичні моделі і алгоритми розпізнавання образів, глибинного аналізу, класифікації та кластеризації даних, визначення асоціацій та закономірностей в інформаційних ресурсах за допомогою відповідного математичного забезпечення, використовуючи процедури формального уявлення про дані - Здатність до проектування нових інтелектуальних систем прийняття рішень за допомогою спеціалізованих пакетів програм, використовуючи методи пошуку, видобування, очищення та інтеграції даних - Здатність володіти достатніми знаннями математичних моделей і методів аналітики даних, мов моделювання та програмних засобів для виконання практичних завдань - Здатність володіти навичками в області аналітики текстових та Web-ресурсів різної природи в умовах невизначеності
– Уміння спілкуватись, включаючи усну та письмову комунікацію українською та іноземною мовами (англійською, німецькою, італійською, французькою, іспанською) – Здатність використання різноманітних методів, зокрема сучасних інформаційних технологій, для ефективно спілкування на професійному та соціальному рівнях
Академічна мобільність: На основі двосторонніх договорів між Національним університетом «Львівська політехніка» та технічними університетами України. На основі двосторонніх договорів між Національним університетом «Львівська політехніка» та навчальними закладами країн-партнерів
Практика/стажування: Дослідницька практика за темою магістерської кваліфікаційної роботи
Керівник освітньої програми, контактна особа: Д.т.н., професор, професор кафедри ІСМ Берко Андрій Юліанович, Andrii.Y.Berko@lpnu.ua
Професійні профілі випускників: Робочі місця у сфері інформаційних технологій, комунікації та управління ІТ-проектами: IT-компанії, фінансові компанії, страхові компанії, державні установи, консультування.
Доступ до подальшого навчання: Здобуття третього (освітньо-наукового /освітньо-творчого) рівня
Інші особливості програми: Акцент на глибоких знаннях в області системного аналізу, науки про дані, інженерії даних і знань, методів і засобів дослідження, видобування та аналізу даних і знань, а також здатність їхнього застосування в різних предметних областях.