ОПП Інженерія даних

Освітньо-професійна програма "Інженерія даних"

Профіль програми

ОПП Інженерія даних орієнтована на підготовку фахівця, який володіє прикладними методами системного аналізу та моделювання процесів для вирішенню складних проблем за допомогою інформаційних технологій, зокрема у проєктуванні, створенні, експлуатації програмного забезпечення систем збору, аналітичної обробки, захисту, валідації та верифікації великих обсягів даних.

Галузь знань: F Інформаційні технології
Спеціальність: F4 Системний аналіз та наука про дані
Форма здобуття освіти: Денна
Тривалість програми: 3 роки 10 місяців (вступ на основі повної загальної середньої освіти)
Фокус програми: прийняття рішень щодо складних систем різної природи на основі математичних методів та інформаційних технологій, зокрема, методів інтелектуального аналізу великих даних і виявлення аномалій.
Випускова кафедра: кафедра комп'ютерних наук та прикладної математики

Програмні результати навчання

• ПР01. Знати і вміти застосовувати на практиці диференціальне та інтегральне числення, ряди та інтеграл Фурьє, аналітичну геометрію, лінійну алгебру та векторний аналіз, функціональний аналіз та дискретну математику в обсязі, необхідному для вирішення типових завдань системного аналізу.
• ПР02. Вміти використовувати стандартні схеми для розв’язання комбінаторних та логічних задач, що сформульовані природною мовою, застосовувати класичні алгоритми для перевірки властивостей та класифікації об’єктів, множин, відношень, графів, груп, кілець, решіток, булевих функцій тощо.
• ПР03. Вміти визначати ймовірнісні розподіли стохастичних показників та факторів, що впливають на характеристики досліджуваних процесів, досліджувати властивості та знаходити характеристики багатовимірних випадкових векторів та використовувати їх для розв’язання прикладних задач, формалізувати стохастичні показники та фактори у вигляді випадкових величин, векторів, процесів.
• ПР04. Знати та вміти застосовувати базові методи якісного аналізу та інтегрування звичайних диференціальних рівнянь і систем, диференціальних рівнянь в частинних похідних, в тому числі рівнянь математичної фізики.
• ПР05. Знати основні положення теорії метричних просторів, лебегівської теорії міри та інтеграла, теорії обмежених лінійних операторів в банахових та гільбертових просторах, застосовувати техніку і методи функціонального аналізу для розв’язання задач керування складними процесами в умовах невизначеності.
• ПР06. Знати та вміти застосовувати основні методи постановки та вирішення задач системного аналізу в умовах невизначеності цілей, зовнішніх умов та конфліктів.
• ПР07. Знати основи теорії оптимізації, оптимального керування, теорії прийняття рішень, вміти застосовувати їх на практиці для розв’язування прикладних задач управління і проєктування складних систем.
• ПР08. Володіти сучасними методами розробки програм і програмних комплексів та прийняття оптимальних рішень щодо складу програмного забезпечення, алгоритмів процедур і операцій.
• ПР09. Вміти створювати ефективні алгоритми для обчислювальних задач системного аналізу та систем підтримки прийняття рішень.
• ПР10. Знати архітектуру сучасних обчислювальних систем і комп’ютерних мереж.
• ПР11. Знати і вміти застосовувати на практиці системи управління базами даних і знань та інформаційні системи.
• ПР12. Застосовувати методи і засоби роботи з даними і знаннями, методи математичного, логіко-семантичного, об’єктного та імітаційного моделювання, технології системного і статистичного аналізу.
• ПР13. Проєктувати, реалізовувати, тестувати, впроваджувати, супроводжувати, експлуатувати програмні засоби роботи з даними і знаннями в комп’ютерних системах і мережах.
• ПР14. Розуміти і застосовувати на практиці методи статистичного моделювання і прогнозування, оцінювати вихідні дані.
• ПР15. Розуміти українську та іноземну мови на рівні, достатньому для обробки фахових інформаційно-літературних джерел, професійного усного і письмового спілкування, написання текстів за фаховою тематикою. ПР16. Розуміти і реалізувати свої права і обов’язки як члена суспільства, усвідомлювати цінності вільного демократичного суспільства, верховенства права, прав і свобод людини і громадянина в Україні.
• ПР17. Зберігати та примножувати досягнення і цінності суспільства на основі розуміння місця предметної області у загальній системі знань, використовувати різні види та форми рухової активності для ведення здорового способу життя.
• ПР18. Знати та вміти застосовувати сучасні методи обчислювального інтелекту для аналізу структурованих і неструктурованих даних, методи інтелектуального аналізу даних, включаючи виявлення аномалій, з метою підтримки прийняття рішень у складних і динамічних системах.
• ПР19. Вміти проєктувати обчислювальні моделі клієнт-серверної архітектури, реалізовувати розподілену обробку великих даних, зокрема в хмарних середовищах, із використанням баз даних, знань і сховищ даних.
  

Випусники можуть працювати

Аналітик даних (Data Analyst), системний аналітик (Systems Analyst), інженер з машинного навчання (Machine Learning Engineer), фахівець з безпеки даних (Data Security Analyst), інженер з якості даних (Data Quality Engineer), експерт з обробки даних (Data Scientist), інженер програмного забезпечення для роботи з даними (Data Software Engineer) в IT-компаніях, технологічних та фінтех компаніях, інформаційно-аналітичних центрах, науково-дослідницьких організаціях та центрах даних, блокчейн-компаніях, банках, енергетичних та екологічних компаніях, консалтингових компаніях, у сфері безпеки та обробки великих даних.

Перелік освітніх компонент

Перелік освітніх компонент ОПП 2025 року

Освітня компонента	Кількість кредитів	Тип контролю	Викладачі
Українська мова (за професійним спрямуванням)	3	екзамен	Малевич Л.Д.
Українська державність і культура	4	залік
Іноземна мова	12	залік/екзамен
Екологія	3	залік	Ліхо О.А.
Філософія	3	залік
Підприємницька діяльність	3	залік	Костюкевич А.М.
Вступ до спеціальності та академічна адаптація	4	залік	Прищепа О.В.
Математичний та функціональний аналіз	13	екзамен/ залік/екзамен	Кушнір В.П.
Алгебра та геометрія	9	залік/екзамен	Тадеєв П.О.
Програмування	14	екзамен/ залік/екзамен	Остапчук О.П. Іванчук Н.В.
Прикладні дискретні структури	5	екзамен	Мічута О.Р.
Спеціалізовані мови програмування для обробки даних	5	екзамен	Белозерова О.Д.
Диференціальні рівняння	4	залік	Гладун Л.В.
Чисельні методи	4	залік	Каштан С.С.
Об'єктно-орієнтоване програмування	4	екзамен	Жуковський В.В.
Теорія ймовірностей	5	екзамен	Прищепа О.В.
Програмні системи для аналізу та обробки даних	3	залік
Прикладний статистичний аналіз даних	5	екзамен	Прищепа О.В.
Основи проєктування баз даних та знань	5	екзамен	Бачишина Л.Д.
Системна оптимізація	5	екзамен	Мічута О.Р.
Курсова робота з інженерії даних	3	залік
Комп’ютерні мережі та хмарні технології	5	екзамен
Технології створення програмних продуктів	4	екзамен
Високопродуктивні обчислення	4	екзамен
Системний аналіз та проєктування ІС	6	екзамен
Інтелектуальний аналіз даних	5	екзамен
Математичне та комп’ютерне моделювання процесів та систем	5	екзамен	Мартинюк П.М.
Стохастичне моделювання	4	екзамен
Штучний інтелект та машинне навчання	5	екзамен
Методи оптимального керування та прийняття рішень	6	екзамен
Цифрові трансформації в управлінні інформаційними системами та даними	5	залік
Виробнича практика	6	залік
Кваліфікаційна робота	9	екзамен