Business Analytics & Data Science

Про програму

Переваги

Навчальну програму Business Analytics&Data Science оновили учасники Львівського ІТ Кластера та представники НУ “Львівська Політехніка”. Програма викладається на кафедрі інформаційних систем і мереж Інституту комп’ютерних наук та інформаційних технологій. Випускники програми досконало володіють сучасними мовами та засобами програмування і прикладними програмами. Завдяки цьому, вони успішно конкурують з випускниками інших освітніх напрямів комп’ютерного профілю. Крім теоретичних знань, студенти розвивають soft skills та опановують основи проєктного менеджменту під час командної роботи з менторами від ІТ-індустрії.

Програма відповідає вимогам сучасного ринку. Її оновили експерти-практики галузі рівнів senior та lead
Викладачі та ментори програми – це практики галузі, які стежать за останніми тенденціями у сфері
Створення стартапів та інноваційних проєктів під керівництвом досвідчених менторів і викладачів
Доступ до закритих спільнот, в яких з’являються можливості для студентів освітніх програм, які підтримує Львівський ІТ Кластер

Що ти отримаєш

Напрямок Data Engineering

Бізнес-аналіз, бізнес-моделі, карти шляху користувача.
Моделювання бізнес-процесів.
Вимоги до ІТ-проекту та їх документування.
Ділові комунікації, підготовка та ведення нарад, виявлення проблем, вирішення конфліктів.
Керування ризиками.
Календарне та ресурсне планування ІТ-проекту, результати його виконання.
Інноваційні підходи до бізнес-аналізу.

Напрямок DevOps

М’які навички

Карта курсів

1-й курс

1 семестр

Дискретна математика

Лінійна алгебра та аналітична геометрія

Математичний аналіз

Іноземна мова

Історія державності та культура України

Алгоритмізація та програмування

2 семестр

Лінійна алгебра та аналітична геометрія

Математичний аналіз

Фізика

Українська мова

Іноземна мова

Програмування та командна робота

2-й курс

3 семестр

Диференціальні рівняння

ТІМС

Комп’ютерні мережі

Операційні системи

Іноземна мова

Об’єктно-орієнтоване програмування

4 семестр

Методи та засоби прикладної статистики

Філософія

Організація баз даних

Методології системного аналізу

Дисципліни вільного вибору

3-й курс

5 семестр

Методи оптимізації та дослідження операцій

Спеціальні розділи математики

Бізнес-аналіз інформаційних процесів

Проєктування інформаційних систем

Методи обчислень та візуалізація даних

Дисципліни вільного вибору

6 семестр

WEB-технології та WEB-дизайн

Управління ІТ-проєктами

Машинне навчання

Дисципліни вільного вибору

4-й курс

7 семестр

Виробнича практика

Правове забезпечення інтелектуальної власності

Англійська технічна мова

Теорія прийняття рішень

Дисципліни вільного вибору

8 семестр

Кваліфікаційний іспит

Технології великих даних

Основи охорони праці та безпека життєдіяльності

Дисципліни вільного вибору

Розробники програми

Василь Литвин

Завідувач кафедри інформаційних систем та мереж, куратор освітньої програми “DevOps&DataEng”

Розроблена освітня програма BA&DS базується на прикладних математичних дисциплінах, інформаційних технологіях і спеціальних дисциплінах, орієнтованих на вивчення сучасних теорій управління, прийняття рішень, методів математичного і комп’ютерного моделювання, методів та технологій бізнес-аналізу та машинного навчання для побудови сучасних програмних систем широкого спектру: техніко-економічних, соціальних, фінансових, екологічних, політичних процесів. Тому студенти та випускники цієї програми мають змогу побудувати чудову кар’єру.

Андрій Балик

Product Manager в SoftServe, куратор освітньої програми BA&DS, викладач курсів “Бізнес-аналіз інформаційних процесів” та “Моделювання бізнес-процесів”

В основі освітньої програми Business Analysis & Data Science – опанування технологій, які дозволяють досліджувати і проєктувати бізнес-процеси, оцінювати та аналізувати дані з різноманітних джерел. Основний фокус програми – здобуття навичок, які можна одразу застосовувати на практиці. Тому вони максимально наближені до реальних завдань. Окремі дисципліни читають професіонали з провідних ІТ-компаній, що дає можливість почути різні думки та отримати різну експертизу. Найкращі студенти можуть отримати професійні рекомендації для працевлаштування.

Оксана Том’як

Solution BA в ELEKS

У кожного фахівця настає момент, коли він розуміє, що знаннями і досвідом потрібно ділитися. На момент старту програми, в Україні жоден вищий навчальний заклад не готував фахівців в галузі бізнес-аналізу. Тому для мене надзвичайно почесно і важливо долучитися до створення програми такого рівня. В ній сконцентровано як і фундаментальні знання, так і найновіші світові практики. Вірю, що це виведе ІТ-галузь в Україні на якісно новий рівень та породить інноваційні продукти.

Максим Нечепуренко

Data Science Manager в Agility

Сьогодні ми бачимо справжній бум Data Science. Тому фахівці Data Science, які вміють використовувати дані для отримання корисних знань і створення автоматичних систем, зараз дуже затребувані. Що більш діджиталізованим буде наше життя, то більш зростатиме потреба у спеціалістах, які займаються аналізом даних. Це професія майбутнього. Спеціаліст з аналізу даних завжди працює на стику професій. Це може бути медицина, геологія, фінанси, зв’язок, транспорт, промислове виробництво, соціологія, маркетинг тощо.

Про професію

Business Analyst – це одна з найпрестижніших та найбільш оплачуваних професій в тех-індустрії. Бізнес-аналітик досліджує можливості для впровадження різних IT-рішень у компанії для зростання процесів автоматизації. Цей спеціаліст аналізує широкий перелік даних та інформації, щоб забезпечити оптимальне виконання процесів всередині компанії. Професія аналітика даних передбачає вміння поєднувати навички у сферах ІТ, фінансів і маркетингу. У цього фахівця немає стійкого кола обов’язків, види завдань постійно змінюються. Data Scientist – це людина з відмінними математичними та аналітичними здібностями. Фахівець Data Science з даними з різних джерел: збирає їх, структурує, виділяє і синтезує. Для нього важливо забезпечувати висновки та ухвалювати дії, засновані на зібраних даних. Data Scientist постійно шукає ідеальну формулу для навчання штучного інтелекту. Наприклад, завдяки Data Science було створено Self-driving cars, персоналізовані інтерфейси, медична система IBM Watson, Aliexpress, Amazon, Netflix.