Прикладна математика (м)

Факультет комп'ютерних наук та кібернетики

Інформація про освітню програму

Назва освітньої програми
Прикладна математика (м)
Код освітньої програми
Кваліфікація, що присуджується
Магістр з прикладної математики
Тривалість освітньої програми
2 роки
Кількість кредитів
120
Рівень кваліфікації відповідно до Національної рамки кваліфікацій та Європейської рамки кваліфікацій
7
Рівень кваліфікації
Другий (магістерський)
Галузь знань
Математика та статистика
Спеціальність
Прикладна математика
Особливі умови прийому
Наявність ступеня бакалавра
Механізми визначення попереднього навчання
На базі вступних випробувань, що проводяться у формі:
• єдиного вступного іспиту з іноземної мови у формі тесту; • фахового вступного випробування, що проводить Університет.
Вимоги та правила щодо отримання кваліфікації
Після захисту випускової кваліфікаційної роботи магістра та комплексного іспиту з прикладної математики присвоюється кваліфікація: «Магістр з прикладної математики». Може бути присвоєна додаткова кваліфікація «Молодший науковий співробітник (обчислювальні системи)», «Програміст прикладний» (оцінки: 1.ДВВС >=75 б; 2. Практики >= 75 б; 3. Захисту кваліфікаційної роботи магістра >= 75 б.).
Профіль програми
Програмні результати навчання
ПРН1. Володіння поглибленими професійно-профільними знаннями і практичними навичками для оптимізації проектування моделей будь-якої складності, для вирішення конкретних завдань проектування інтелектуальних інформаційних систем різної фізичної природи. ПРН2. Розуміння принципів і методів аналізу та оцінювання коло завдань, які сприяють подальшому розвитку ефективного використання інформаційних ресурсів. ПРН3. Отримання знань для здатності проводити оцінку наявних технологій та на основі аналізу формувати вимоги до розроблення перспективних інформаційних технологій. ПРН4. Вміння визначати тип інтеграції даних, необхідний для тої чи іншої задачі. ПРН5. Вміння здійснювати ефективну комунікативну діяльність роботи команди зі розроблення проекту. ПРН6. Вміння проектувати та використовувати наявні засоби інтеграції даних, опрацьовувати дані, що зберігаються у різних системах. ПРН7. Вміння організовувати, конфігурувати та розробляти Web-системи, використовуючи принципи розподілених систем, гіпертекстових систем, відповідні технічні та програмні засоби. ПРН8. Ефективно спілкуватися з питань інформації, ідей, проблем та рішень зі спеціалістами та суспільством загалом. ПРН9. Збирати та інтерпретувати відповідні дані й аналізувати складності в межах своєї спеціалізації для донесення суджень, які відбивають відповідні соціальні та етичні проблеми. ПРН10. Вміння побудови моделей фізичних та виробничих процесів, проектування сховища і простору даних, бази знань, використовуючи діаграмну техніку і стандарти розроблення інформаційних систем. http://csc.knu.ua/uk/filer/canonical/1642859065/1717/
Структурно-логічна схема ОП
Форма навчання
Очна форма
Правила екзаменування та шкала оцінювання
Відповідають вимогам «Положення про організацію освітнього процесу у Київському національному університеті імені Тараса Шевченка». http://nmc.univ.kiev.ua/docs/poloz_org_osv_proc-2018.pdf
Обов’язкові чи вибіркові вікна мобільності
Здійснюється згідно з угодами про міжнародне співробітництво та координацію у сфері освіти та науки. Зокрема, згідно Угоди про подвійне дипломування між Київським національним університетом ім. Тараса Шевченка та Universita Degli Studi de L'Aquila (м. Аквіла, Італія).
Практика та стажування
Виробнича практика може проводиться як на базі випускової кафедри, так і на базі підприємств, організацій, науково-дослідницьких інститутів, банків, страхових компаніях та інших установ, що займаються проектуванням, розробкою, впровадженням та експлуатацією автоматизованих інформаційних систем. Вибір баз практики здійснюється за погодженням з випусковою кафедрою з урахуванням завдань практики та можливості їх реалізації. Зокрема, базами виробничої практики можуть виступати такі організації: Самсунг, GlobalLogic, Авора, ЕПАМ, SoftServ, InfoPulse, DataArt та інші.
Навчання на робочому місці
Гарант освітньої програми
Ігор Валерійович Самойленко
Дослідження операцій
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики
Професійні профілі випускників
Професійна діяльність як фахівця з розробки математичних методів, моделей, алгоритмів та програмного забезпечення, що призначені для дослідження, аналізу, проектування процесів і систем в різноманітних конкретних предметних областях.
Доступ до подальшого навчання
Здобуття освіти за освітньою програмою третього (освітньо-наукового) рівня вищої освіти та здобуття додаткових кваліфікацій в системі освіти дорослих.

Дисципліни

У рамках освітньої програми студенти вивчають наведені дисципліни

Технології чисельного моделювання
Кваліфікація: ННД.07, 2021/2022
Комп’ютерно-аналітичне моделювання
Кваліфікація: ДВВ.05, 2021/2022
Управління проектами
Кваліфікація: ННД.06, 2021/2022
Професійна та корпоративна етика
Кваліфікація: , 2021/2022
Сучасні проблеми прикладної математики
Кваліфікація: , 2021/2022
Математичні моделі кібернетики.
Кваліфікація: , 2021/2022
Підготовка випускної кваліфікаційної роботи магістра
Кваліфікація: , 2021/2022
ВИРОБНИЧА ПРАКТИКА "Методи моделювання та оптимізації складних систем"
Кваліфікація: , 2021/2022
Технології обробки та аналізу інформації
Кваліфікація: , 2021/2022
Некласичні задачі математичної фізики
Кваліфікація: , 2021/2022
Додаткові глави функціонального аналізу. Модуль 1. Прикладний функціональний аналіз.
Кваліфікація: , 2021/2022
Розпізнавання образів
Кваліфікація: , 2021/2022
Сучасні проблеми обчислювальної математики
Кваліфікація: , 2021/2022
Актуальні проблеми прикладної математики
Кваліфікація: , 2021/2022
Теорія оптимізації у функціональних просторах
Кваліфікація: , 2021/2022
Чисельне моделювання динаміки систем.
Кваліфікація: , 2021/2022
Додаткові глави функціонального аналізу. Модуль 1. Прикладний функціональний аналіз. Модуль 2. Опукл
Кваліфікація: , 2021/2022
Методи аналізу операторних систем
Кваліфікація: , 2021/2022
Некласичні задачі оптимального керування
Кваліфікація: , 2021/2022
Застосування операторних алгебр в квантовій теорії інформації
Кваліфікація: , 2021/2022
Операційні системи
Кваліфікація: , 2021/2022
Методи штучного інтелекту
Кваліфікація: ДВС.3.02.01, 2021/2022
Основи штучного інтелекту
Кваліфікація: ННД.04, 2021/2022
Проблеми багатозначного аналізу
Кваліфікація: ДВВ.01.01, 2021/2022
Моделювання динамічних систем
Кваліфікація: ННД.05, 2021/2022
Моделювання інформаційних систем
Кваліфікація: ДВС.2.01, 2021/2022
Проблеми некласичної оптимізації
Кваліфікація: ННД.13, 2021/2022
Технології обробки інформації
Кваліфікація: ДВС.2.02, 2021/2022
Основи нелінійної динаміки
Кваліфікація: ДВВ.02, 2021/2022
Адаптивна обробка інформації та розпізнавання
Кваліфікація: ДВС.2.03, 2021/2022
Методи негладкої оптимізації
Кваліфікація: ДВВ.06, 2021/2022