Кафедра статистики та прикладної математики здійснює підготовку бакалаврів та магістрів зі спеціальності

Е8 СТАТИСТИКА

освітня програма: АНАЛІЗ ДАНИХ (DATA SCIENCE) ТА КОМП’ЮТЕРНА СТАТИСТИКА

    Кафедра має сучасне технічне і програмне забезпечення, необхідне для виконання навчальних планів і освітніх програм з підготовки висококваліфікованих фахівців у галузі E Природничі науки, математика та статистика.

e1e14b2ad312956c05bd26aa1f19ea8b - copy - copy - copy
Кафедра статистики та прикладної математики

Спеціальність: 112 – СТАТИСТИКА

Спеціальність: 112 – СТАТИСТИКА

Спеціальність: E8 СТАТИСТИКА

Освітня програма:
АНАЛІЗ ДАНИХ (DATA SCIENCE) ТА КОМП'ЮТЕРНА СТАТИСТИКА

Освітня програма:
АНАЛІЗ ДАНИХ (DATA SCIENCE) ТА КОМП'ЮТЕРНА СТАТИСТИКА

Освітня програма:
АНАЛІЗ ДАНИХ (DATA SCIENCE) ТА КОМП'ЮТЕРНА СТАТИСТИКА

Освітній ступінь: бакалавр
Термін навчання: 3 роки 10 місяців
Кваліфікація: бакалавр статистики
Конкурсні предмети при вступі: українська мова; математика; історія України.
За вибором:
іноземна мова; біологія; фізика; хімія; українська література; географія.
Мотваційний лист

Освітній ступінь: бакалавр
Термін навчання: 3 роки 10 місяців
Кваліфікація: бакалавр статистики
Конкурсні предмети при вступі: українська мова; математика; історія України.
За вибором:
іноземна мова; біологія; фізика; хімія; українська література; географія.
Мотваційний лист

Освітній ступінь: бакалавр
Термін навчання: 3 роки 10 місяців (на основі ПЗСО),
2 роки 10 місяців (на основі НРК5)
Кваліфікація: бакалавр статистики
Конкурсні предмети при вступі: українська мова; математика; історія України.
За вибором:
іноземна мова; біологія; фізика; хімія; українська література; географія.
Мотваційний лист

previous arrow
next arrow

У нас  цифри оживають, а дані перетворюються на знання!

Наші студенти вчаться бачити логіку в хаосі, а закономірності — у випадковості.

Ми не просто навчаємо аналізу даних — ми навчаємо бачити сенс у світі цифр.

У сучасному світі дані стали новою формою енергії, що рухає прогрес. Їх обсяги зростають експоненційно: за оцінками провідних аналітичних центрів, до 2030 року світовий обсяг цифрової інформації перевищить 500 зеттабайт (ZB). Ці дані генеруються повсюдно — від сенсорів «розумних» міст і промислових систем до соціальних мереж, штучного інтелекту та біоінформатики.

Такий інформаційний вибух потребує нових підходів, технологій і спеціалістів, здатних перетворювати «сирі» дані на знання, рішення й інновації. Традиційні інструменти вже не справляються з Big Data — адже сучасні дані є не лише числовими, а й текстовими, звуковими, візуальними, сенсорними, динамічними. Потрібен той, хто зможе перетворити ці дані у знання, закономірності та рішення.

DataScience (наука про дані) — це наука майбутнього, що поєднує математику, статистику, машинне навчання, аналітику та програмування. Це ключ до створення інтелектуальних систем, прогнозування подій, прийняття стратегічних рішень у бізнесі, медицині, екології, освіті та багатьох інших галузях.

Попит на аналітиків даних і статистиків невпинно зростає. Вони — фахівці, які формують світ цифрової економіки, створюють алгоритми, що допомагають людині розуміти світ через дані та приймати більш обґрунтовані рішення.

    Тому, порівнюючи з минулими роками, державне замовлення на підготовку бакалаврів за спеціальністю «Статистика» збільшено:

у 2020 році на 26, 7 %;

у 2019 році на 14, 3 %

МАТЕМАТИЧНА СТАТИСТИКАце  розділ математики, який займається обґрунтованим аналізом даних.

Слово “СТАТИСТИКА” походить від латинського слова status –  положення, стан явищ і справ.

Статистика як наука

Спочатку термін “статистика” використовувався для кількісного опису економічного й політичного стану держави в числовій формі. І нині  діяльність державних статистичних служб цілком укладається в це визначення.

А от сучасну математичну статистику позиціонують як розділ математики та інформатики, який розробляє методи реєстрації, опису та аналізу даних спостережень і експериментів з метою побудови ймовірнісних моделей випадкових явищ і процесів. Детальніше про математичну статистику

Співробітники IT-компанії "Еспеде-Груп Юкрейн" про Data Science