Освітня програма "Науки про дані"

Професійна діяльність як професіонала з розробки математичного, інформаційного та програмного забезпечення комп'ютерних систем, у галузі інформаційних технологій, а також адміністратора баз даних і систем.

Здобуття освіти за освітньою програмою третього (освітньо-наукового рівня вищої освіти та здобуття додаткових кваліфікацій в системі освіти дорослих.

Модель підготовки магістрів комп’ютерних наук має такі особливості, спрямовані на підготовку конкурентоспроможних фахівців:

• наявність висококваліфікованого викладацького складу, зокрема залучення для викладання навчальних дисциплін провідних науковців та фахівців-практиків з провідних ІТ компаній та закордонних університетів;
• активне залучення студентів до реальних проектів у галузі комп’ютерних наук та наук про дані через співпрацю з провідними ІТ компаніями Львова, України та світу;
• надання місць для стажування і проходження переддипломної практики у провідних ІТ компаніях Львова та України.

Система оцінювання навчальних досягнень студентів програми базується на аналізі знань та компетенцій і включає:

• проектна робота (більшість дисциплін освітньої програми завершуються виконанням комплексного проекту);
• письмові екзамени та заліки (переважно у формі проектної роботи);
• усні екзамени та заліки (у формі дискусій, презентацій, стендових доповідей тощо);
• супервізорську оцінку ефективності переддипломної практики (детальний відгук супервізора про роботу студента на основі звіту студента про виконання поставлених завдань на виробництві);
• захист магістерської роботи.

Магістр (FQ-EHEA – другий цикл, EQF LLL – 7 рівень, HPK – 7 рівень) здатний розв’язувати складні спеціалізовані задачі та практичні проблеми у галузі комп’ютерних наук або у процесі навчання, що передбачає застосування теорій та методів комп’ютерних наук, інформаційних технологій і характеризується комплексністю та невизначеністю умов.

• ЗК01. Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу.
• ЗК02. Здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях.
• ЗК03. Здатність спілкуватися державною мовою як усно, так і письмово.
• ЗК04. Здатність спілкуватися іноземною мовою.
• ЗК05. Здатність вчитися та оволодівати сучасними знаннями.
• ЗК06. Здатність бути критичним і самокритичним.
• ЗК07. Здатність генерувати нові ідеї (креативність).
• ЗК08. Здатність діяти соціально відповідально та громадянськи свідомо.

• СК01. Усвідомлення теоретичних засад комп’ютерних наук.
• СК02. Здатність формалізувати предметну область певного проєкту у вигляді відповідної інформаційної моделі.
• СК03. Здатність використовувати математичні методи для аналізу формалізованих моделей предметної області.
• СК04. Здатність збирати і аналізувати дані (включно з великими), для забезпечення якості прийняття проєктних рішень.
• СК05. Здатність розробляти, описувати, аналізувати та оптимізувати архітектурні рішення інформаційних та комп’ютерних систем різного призначення.
• СК06. Здатність застосовувати існуючі і розробляти нові алгоритми розв’язування задач у галузі комп’ютерних наук.
• СК07. Здатність розробляти програмне забезпечення відповідно до сформульованих вимог з урахуванням наявних ресурсів та обмежень.
• СК08. Здатність розробляти і реалізовувати проекти зі створення програмного забезпечення, у тому числі в непередбачуваних умовах, за нечітких вимог та необхідності застосовувати нові стратегічні підходи, використовувати програмні інструменти для організації командної роботи над проєктом.
• СК09. Здатність розробляти та адмініструвати бази даних та знань.
• СК10. Здатність оцінювати та забезпечувати якість ІТ-проєктів, інформаційних та комп’ютерних систем різного призначення, застосовувати міжнародні стандарти оцінки якості програмного забезпечення інформаційних та комп’ютерних систем, моделі оцінки зрілості процесів розробки інформаційних та комп’ютерних систем.
• СК11. Здатність ініціювати, планувати та реалізовувати процеси розробки інформаційних та комп’ютерних систем та програмного забезпечення, включно з його розробкою, аналізом, тестуванням, системною інтеграцією, впровадженням і супроводом.

• ПРН01. Мати спеціалізовані концептуальні знання, що включають сучасні наукові здобутки у сфері комп’ютерних наук і є основою для оригінального мислення та проведення досліджень, критичне осмислення проблем у сфері комп’ютерних наук та на межі галузей знань.
• ПРН02. Мати спеціалізовані уміння/навички розв’язання проблем комп’ютерних наук, необхідні для проведення досліджень та/або провадження інноваційної діяльності з метою розвитку нових знань та процедур.
• ПРН03. Зрозуміло і недвозначно доносити власні знання, висновки та аргументацію у сфері комп’ютерних наук до фахівців і нефахівців, зокрема до осіб, які навчаються.
• ПРН04. Управляти робочими процесами у сфері інформаційних технологій, які є складними, непередбачуваними та потребують нових стратегічних підходів.
• ПРН05. Оцінювати результати діяльності команд та колективів у сфері інформаційних технологій, забезпечувати ефективність їх діяльності.
• ПРН06. Розробляти концептуальну модель інформаційної або комп’ютерної системи.
• ПРН07. Розробляти та застосовувати математичні методи для аналізу інформаційних моделей.
• ПРН08. Розробляти математичні моделі та методи аналізу даних (включно з великим).
• ПРН09. Розробляти алгоритмічне та програмне забезпечення для аналізу даних (включно з великими).
• ПРН10. Проектувати архітектурні рішення інформаційних та комп’ютерних систем різного призначення.
• ПРН11. Створювати нові алгоритми розв’язування задач у сфері комп’ютерних наук, оцінювати їх ефективність та обмеження на їх застосування.
• ПРН12. Проектувати та супроводжувати бази даних та знань.
• ПРН13. Оцінювати та забезпечувати якість інформаційних та комп’ютерних систем різного призначення.
• ПРН14. Тестувати програмне забезпечення.
• ПРН15. Виявляти потреби потенційних замовників щодо автоматизації обробки інформації.
• ПРН16. Виконувати дослідження у сфері комп’ютерних наук.
• ПРН17. Виявляти та усувати проблемні ситуації в процесі експлуатації програмного забезпечення, формулювати завдання для його модифікації або реінжинірингу.
• ПРН18. Збирати, формалізувати, систематизувати і аналізувати потреби та вимоги до інформаційної або комп’ютерної системи, що розробляється, експлуатується чи супроводжується.
• ПРН19. Аналізувати сучасний стан і світові тенденції розвитку комп’ютерних наук та інформаційних технологій.
• ПРН20. Застосовувати алгоритми машинного навчання та методи статистичного виведення для розв’язання прикладних задач з аналізу даних із врахуванням специфіки різних предметних областей.
• ПРН21. Аналізувати джерела та природу даних, відбирати найбільш значущі дані, готувати та попередньо обробляти дані для наступного використання методів аналізу даних або машинного навчання.
• ПРН22. Представляти результати роботи методів аналізу даних та машинного навчання у зручний для кінцевого користувача спосіб, виокремлювати найбільш важливі результати та вміння робити висновки на основі цих результатів відповідно до проблемної області.
• ПРН23. Створювати програмні рішення та сервіси відповідно до етичних стандартів; розробляти моделі аналізу даних та машинного навчання згідно принципів відповідальності.

Викладання навчальних дисциплін забезпечують:

• викладачі-дослідники;
• викладачі із практичним досвідом (досвідом стажування, досвідом попередньої роботи у компаніях);
• викладачі-практики.

• Викладачі факультету прикладних наук
• Запрошені викладачі

Специфічних характеристик немає

• Використання системи Moodle

Укладені угоди про академічну мобільність з іноземними університетами.

Умови та особливості ОП в контексті навчання іноземних громадян пов’язані із загальними засадами освітнього процесу, визначеними правилами МОН.

Атестація у вигляді написання та захисту кваліфікаційної (дипломної) роботи

Кваліфікаційна робота повинна демонструвати фахові якості спеціаліста за напрямком «Науки про дані». При цьому включати в себе постановку задачі, включно з дослідницькими гіпотезами, огляд наявних наукових результатів та підходів, опис наявних наборів даних, обґрунтування обраних методів аналізу даних, опис та постановку експериментів, аналі отриманих результатів, висновки та перспективи подальшої роботи.

Вимоги до написання та оформлення кваліфікаційних магістерських робіт 2022 (Google Doc)

• ADVA Soft GmbH
• EPAM
• Grammarly
• Grid Dynamics
• Lyft
• Piñata Farms
• SoftServe
• Wix

• Експертні висновки 2018
  • 2023
• Відомості про самооцінювання ОП 2023
• Програма візиту експертної групи 7-9 березня 2023
• Відкрита зустріч із експертною групою 7 березня 2023

• Освітні компоненти та силабуси програми «Науки про дані»