Кафедра “Математичних методів в інженерії”

Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя

Кафедра математичних методів в інженерії здійснює підготовку фахівців за спеціальністю

124 Системний аналіз

  • Бакалавр

Освітньо-наукова програма ґрунтується на актуальних наукових здобутках науки про дані і враховує досягнення у галузі інформаційних та комп’ютерних технологій, систем та мереж та їх програмне забезпечення, способи і методи проектування.

Освітньо-професійна програма орієнтована на здобуття студентами знань, умінь, навичок та інших компетентностей для професійної діяльності.

Data Science – наука про методи аналізу даних та отримання з них важливої інформації та знань. В ній використовуються методи та теорії, взяті з багатьох областей математики, статистики, інформатики. Вона тісно перетинається з такими напрямами, як машинне навчання (Machine Learning), науки про мислення (Cognitive Science), технології для роботи з великими даними (Big Data). Загалом, Data Science – набір конкретних дисциплін з різних напрямків, що відповідають за аналіз даних і пошук оптимальних рішень на їх основі. Раніше цим займалася тільки математична статистика, потім почали застосовувати машинне навчання і штучний інтелект, які в якості методів аналізу даних до математичної статистики додали оптимізацію і computer science (тобто інформатику). До кола обов’язків фахівців цієї галузі належать програмування, математичні моделі і статистика. Окрім цього, фахівцям важливо розібратися в тому, що відбувається в предметній галузі (наприклад, у фінансових процесах, біоінформатиці, банківській справі або навіть у комп’ютерних іграх). Користь від аналізу даних можна отримати з усіх більш-менш прикладних галузей, де є достатньо даних. Наприклад, в медицині алгоритми дозволяють більш якісно діагностувати захворювання і призначати план лікування. Управління персоналом можна поліпшити, якщо алгоритми допоможуть заздалегідь виявити, що в колективі почалися проблеми з комунікацією. Завдяки Data Science вже зараз можна автоматизувати прийняття простих рішень – там, де є зрозумілі правила. Наприклад, системи кібербезпеки сьогодні майже цілком працюють на алгоритмах машинного навчання, приймаючи рішення, чи відправляти лист в спам або блокувати як сумнівну транзакцію. Все це виконується на основі вже наявних даних. Наступний етап використання Data Science – автоматизація прийняття більш складних рішень або створення розумного асистента. Слідом йде автоматизація ланцюжків завдань або навіть конкретних професій.

Освітня програма “Інтелектуальний аналіз даних”