Математичного моделювання та аналізу даних

Кафедра математичного моделювання та аналізу даних здійснює підготовку фахівців за спеціальністю F3 «Комп’ютерні науки» з акцентом на сучасні технології аналізу даних, машинного навчання та математичного моделювання складних систем. Починаючи з молодших курсів, кафедра забезпечує викладання фундаментальних дисциплін з алгоритмізації, програмування, математичного моделювання та сучасних інформаційних технологій.

Завідувач кафедри — кандидат технічних наук, доцент Володимир Михайлович Струков.

У межах освітнього процесу студенти вивчають такі дисципліни, як: алгоритмізація та програмування, алгоритми та структури даних, об’єктно-орієнтоване програмування, операційні системи, бази даних, розподілена обробка даних, машинне навчання, глибоке навчання, комп’ютерний зір, нейронні мережі, нечітка логіка та м’які обчислення, моделювання складних систем, методи оптимізації та дослідження операцій, системи підтримки прийняття рішень, Data Mining, візуальний аналіз даних (Power BI, Tableau, Grafana), обробка природної мови та великі мовні моделі (LLM).

Кафедра орієнтована на підготовку спеціалістів у сферах:

• інтелектуального аналізу великих даних та прийняття рішень на основі даних;
• розробки та підтримки архітектур для збору, зберігання та обробки великих даних;
• створення моделей прогнозування, класифікації та моделювання складних систем;
• розробки й впровадження систем машинного навчання та штучного інтелекту;
• проєктування баз даних і розподілених обчислювальних систем;
• застосування нейронних мереж у прикладних і наукових задачах.

Випускники кафедри працюють на посадах: аналітиків даних, інженерів даних, розробників систем машинного навчання, інженерів з комп’ютерного зору та NLP, архітекторів даних, DevOps-інженерів, системних і бізнес-аналітиків, а також менеджерів ІТ-проєктів.

Кафедра активно впроваджує інноваційні підходи до навчання: технології STEM-освіти, дизайн-орієнтоване навчання (Design Drawing Learning) та проєктну діяльність у співпраці з провідними ІТ-компаніями.

Студенти мають можливість проходити стажування, працювати над реальними проєктами, розробляти індивідуальні освітні траєкторії та власні професійні “road maps”.

Основні наукові напрями кафедри включають: інтелектуальний аналіз даних та машинне навчання; нейронечіткі системи та розпізнавання образів; математичне моделювання складних систем і комбінаторних структур; обробку відеоданих і зображень; моделювання процесів у системах біобезпеки та епідеміології; стеганокомпресійні методи захисту інформації з використанням штучного інтелекту; моделювання процесів у системах плазмової електроніки та термоядерних установках.