Наука про дані

Опис спеціальності

Студенти, які обрали спеціальність «Наука про дані» ознайомляться з методами проєктування, створення та оптимізації сховищ даних. Під час навчання студенти вивчатимуть статистичні методи, аналіз даних, машинне навчання та обробку великих даних, щоб виявити приховані закономірності, зв'язки та інформацію. Майбутні фахівці дізнаються як оптимізувати процеси, підвищувати ефективність, краще розуміти потреби клієнтів та прогнозувати ринкові тенденції. Крім того, наука про дані відіграє ключову роль у розвитку нових технологій, таких як штучний інтелект, автоматизація процесів та Інтернет речей. Також студенти отримають знання та навички в галузі інформатики, яка передбачає створення інтегрованих сховищ даних, що містять уніфіковані історичні дані про підприємство. Під час навчання майбутні фахівці також навчаться користуватися IT-інструментами, необхідними для обробки даних, застосовувати основні інструменти для візуалізації великих даних, управлять проєктами в розподіленому середовищі, а також дізнаються про проблеми безпеки даних у хмарі.

Приклади предметів викладання

Навчальна програма даної спеціальності передбачає до вивчення такі предмети:

• Управління базами даних
• Вступ до великих даних
• Цифрова обробка сигналів і зображень
• Хмарні технології та платформи
• Інтеграція даних і сховища даних
• Дослідження та візуалізація даних
• Введення в машинне навчання
• Великі дані - моделювання, управління, обробка та інтеграція
• Безпека великих даних
• Розширені методи захисту інформації
• Програми машинного навчання
• Аналіз великих даних

Ким може працювати спеціаліст з великих даних та хмарних обчислень після завершення навчання?

Випускники в галузі аналізу даних, машинного навчання, статистики та програмування стають фахівцями на ринку праці. Можливості працевлаштування неймовірно широкі та охоплюють такі сектори, як фінанси, медицина, роздрібна торгівля, маркетинг, промисловість та дослідження. Випускники можуть працювати аналітиками даних, фахівцями з обробки даних або інженером даних. У сфері штучного інтелекту та машинного навчання вони можуть виконувати роль дослідників, створюючи та вдосконалюючи алгоритми та прогностичні моделі. До посадових обов'язків відноситься: 

• Збирати, обробляти та аналізувати дані для отримання бізнес-ідеї та прийняття стратегічних рішень
• Розробляти та впроваджувати інноваційні рішення на основі даних
• Надавати послуги з аналізу даних різним клієнтам
• Застосовувати глибоке навчання в аналізі медичних зображень для діагностики захворювань
• Вивчати ефективності різних алгоритмів класифікації для прогнозування поведінки клієнтів в електронній комерції
• Аналізувати настрої у соціальних мережах