Розділ 1. Методи машинного навчання

1 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 1. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 2 2 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 2. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 2 3 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 3. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 4 4 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 4. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 4 5 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 5. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 5 6 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 6. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 5 7 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 7. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 5 8 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 8.


Розділ 1. Методи машинного навчання

Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 5 9 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 9. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 5 10 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 10. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 5 11 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 11. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 5 12 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 12. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 5 13 Самостійне опрацювання навчального матеріалу, який було надано під час лекційних занять за Темою 13. Контроль: опитування під час перевірки виконання завдань під час практичної роботи. 4 Разом 56 Усього 0

Document: Міністерство освіти і науки України


4. Методи навчання

На досягнення освітніх цілей спрямовані такі методи навчання студентів: – практичні заняття (використовують для пізнання дійсності, формування навичок і вмінь, поглиблення знань. Під час їх застосування використовуються такі прийоми: планування виконання завдання, постановка завдання, контроль і регулювання, аналіз результатів, визначення причин недоліків); – пояснювально-ілюстративний матеріал (використовують для викладання й засвоєння нового навчального матеріалу, фактів, підходів, оцінок, висновків тощо); – репродуктивний (для застосування студентами вивченого на основі зразка або правила, алгоритму, що відповідає інструкціям, правилам, в аналогічних до представленого зразка ситуаціях); Як правило лекційні та практичні заняття проводяться аудиторне. Каразіна (аудиторне або дистанційно за допомогою платформ Google Meet або Zoom).

Document: Міністерство освіти і науки України > Розділ 1. Методи машинного навчання


5. Методи контролю

На протязі усього терміну викладання означеної дисципліни проводиться поточний контроль засвоєння лекційного матеріалу (контроль знань) та контроль здобуття практичних навиків (контроль вмінь). Підсумковий семестровий контроль також дозволяє контролювати як одержані знання так і набуті вміння: – після закінчення викладання кожного модуля курсу контроль знань проводиться у вигляді захисту самостійних робіт. – виконання самостійних робіт у відведений термін виконання кожної роботи. – проведення письмового підсумкового контролю знань.


6. Схема нарахування балів

Розподіл балів для підсумкового семестрового контролю при проведенні семестрового екзамену. Поточний контроль, самостійна робота, індивідуальні завдання Іспит Сума


Розділ 1

Контест Разом T1-T13 20 60 40 100 40 КРИТЕРІЇ ОЦІНКИ УСПІШНОСТІ ТА РЕЗУЛЬТАТІВ НАВЧАННЯ № Форми навчальної діяльності Кількість балів Термін Примітки 1 Відвідування лекцій 5 2 Відвідування практичних занять 5 3 Звіти для поточного контролю 30 5 Контест 20 6 Підсумковий контроль 40 7 ВСЬОГО 100 8 Додаткові бали (бонуси): Підготовка доповіді з теми яка розширює курс; Відповідь на додаткові питання для підсумкового контролю. 10 Критерії оцінювання знаннь студентів під час поточного контролю.


Розділ 1

Відвідування лекцій: 5 балів: студент відвідав 90 - 100 % лекційних занять; 4 бали: студент відвідав 66 - 89 % лекційних занять; 3 бали: студент відвідав 41 - 65 % лекційних занять; 2 балів: студент відвідав 21 - 40% лекційних занять; 1 бал: студент відвідав 1- 20 % лекційних занять; 0 балів: студент не відвідував лекційні заняття. Відвідування практичних занять: 5 балів: студент відвідав 90 - 100 % практичних занять; 4 балів: студент відвідав 66 - 89 % практичних занять; 3 балів: студент відвідав 41 - 65 % практичних занять; 2 бали: студент відвідав 21 - 40% практичних занять; 1 бал: студент відвідав 1- 20 % практичних занять; 0 балів: студент не відвідував практичні заняття.


Розділ 1

Критерії оцінювання звітів про виконання навчальних завдань для поточного контролю: 5 балів: - звіт підготовлений вчасно; - звітну доповідь побудовано послідовно, системно, логічно; - звіт є послідовним та виходить із поставлених задач; - представлені результати роботи можна напряму зв’язати з діяльністю конкретного члена команди; - задачі на наступну ітерацію поставлені чітко та розподілені між членами команди. 4 бали: - звіт підготовлений вчасно; - звітну доповідь побудовано в цілому послідовно, логічно; - звіт є в цілому послідовним та виходить із поставлених задач; - представлені результати роботи можна зв’язати з діяльністю конкретного члена команди; - задачі на наступну ітерацію поставлені та в цілому розподілені між членами команди. 3 бали: - звіт підготовлений із запізненням; - звітну доповідь побудовано в цілому послідовно; - результати виконання задач в цілому показані; - результати роботи можна пов’язати з діяльністю різних членів команди; - задачі на наступну ітерацію в цілому поставлені. 2 бали: - звіт підготовлений не вчасно; - звітну доповідь побудовано не завжди послідовно; - результати роботи показані, але не в повному обсязі та розпливчато; - результати роботи складно пов’язати з діяльністю конкретних членів команди; - задачі на наступну ітерацію поставлені, але дуже загально. 1 бал: - звіт підготовлений не вчасно; - звітну доповідь побудовано здебільшого стихійно; - результати роботи не показані; - результати роботи неможливо зв’язати з діяльністю конкретних членів команди; - задачі на наступну ітерацію не поставлені. 0 балів: звітна доповідь відсутня.


Розділ 1

Критерії оцінювання результатів роботи студентів після завершення контесту 16-20 балів: - ті хто увійшов до першої п'ятірки. - роблять доповідь на основі свого рішення для інших учасників контесту - також отримують 40 балів за іспит 15 балів: - ті хто пройшов strong baseline отримують. 13-14 балів: - ті хто пройшов baseline отримують 5-12 балів: - всі хто прийняли участь, завантажили свій результат, але не досягли baseline 0 балів: - результати роботи відсутні.


Розділ 1

Критерії оцінювання знань студентів під час підсумкового контролю 16-20 балів: - студент демонструє глибоке розуміння теми питання; - студент повністю розкриває сутність питання; - в роботі наведені приклади, якщо це необхідно; - текст роботи викладено лаконічно, чітко, логічно та послідовно; - робота демонструє високий рівень засвоєння матеріалу курсу. 10-15 балів: - студент демонструє розуміння теми питання; - студент в цілому розкриває сутність питання; - в роботі наведені деякі з необхідних прикладів; - текст роботи викладено в цілому логічно та послідовно; - робота демонструє хороший рівень засвоєння матеріалу курсу. 5-9 балів: - студент демонструє базове розуміння теми питання; - студент частково розкриває сутність питання; - в роботі не наведені необхідні приклади; - текст роботи викладено в цілому логічно, але не завжди послідовно; - робота демонструє посередній рівень засвоєння матеріалу курсу. 1-4 балів: - студент дещо помилково розуміє тему питання; - студент не розкриває сутність питання; - в роботі не наведені необхідні приклади; - текст роботи викладено хаотично та не логічно; - робота демонструє мінімальний рівень засвоєння матеріалу курсу. 0 балів: - результати роботи відсутні. Шкала оцінювання Сума балів за всі види навчальної діяльності протягом семестру Оцінка для чотирирівневої шкали оцінювання для дворівневої шкали оцінювання 90 – 100 відмінно зараховано 70-89 добре 50-69 задовільно 1-49 незадовільно не зараховано


2. Lane, Hobson, Cole Howard, and Hannes Max Hapke. Natural Language Processing

in Action: Understanding, Analyzing, and Generating Text with Python. Manning Publications, 2019.

Document: Міністерство освіти і науки України > Розділ 1


3. Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction:

[Електронний ресурс]. Copyright © 1993, 1994, Nikos Drakos, Computer Based Learning Unit, University of Leeds. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/aa32/c33e7c832e76040edc85e8922423b1a1db77.pdf.


5. Denny Britz, Learning Reinforcement Learning (with Code, Exercises and Solutions),

[Електронний ресурс]. 2016. URL: http://www.wildml.com/2016/10/learning- reinforcement-learning/


7. Andrew Nj, Machine learning course notes, [Електронний ресурс]. URL:

https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction Посиланная на інформаційні ресурси в Інтернеті, відео-лекції, інше методичне забезпечення:


2. https://scikit-


8. Набор бібліотек для Python, Anaconda 3.x., [Електронний ресурс]. URL:

www.continuum.io/ (includes Numpy, Matplotlib, sklearn, Ipython Notebook))


9. Репозиторії, Gitlab / Github / BitBucket, [Електронний ресурс]. URL:

https://gitlab.com/ , https://github.com/ , https://bitbucket.org/


10. Приклади реалізації Reinforcement Learning алгоритмов, [Електронний ресурс].

URL: https://github.com/rlcode/reinforcement-learning


11. Machine Learning Specialization Course, Andrew Ng:

https://www.youtube.com/watch?v=vStJoetOxJg&list=PLkDaE6sCZn6FNC6YRfRQ c_FbeQrF8BwGI&ab_channel=DeepLearningAI


РОБОЧА ПРОГРАМА НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ Візуалізація даних (Power BI, Tableau) рівень вищої освіти перший (бакалаврський) рівень галузь знань 12 Інформаційні технології спеціальність 122 Комп'ютерні науки освітня програма Комп'ютерні науки спеціалізація вид дисципліни вибіркова ННІ комп’ютерних наук та штучного інтелекту 2025 / 2026 навчальний рік 2 Програму обговорено та рекомендовано до затвердження Вченою радою Навчально- наукового інституту комп’ютерних наук та штучного інтелекту «24» вересня 2024 року, протокол № 2 РОЗРОБНИКИ ПРОГРАМИ: КОВАЛЬЧУК Дмитро Миколайович, доктор філософії з спеціальності комп’ютерні науки, старший викладач кафедри математичного моделювання та аналізу даних; Програму схвалено на засіданні кафедри математичного моделювання та аналізу даних Протокол від «28» серпня 2024 року, протокол № 1 Завідувач кафедри математичного моделювання та аналізу даних Володимир СТРУКОВ Програму погоджено з гарантом освітньої програми «Комп'ютерні науки» Гарант освітньої програми «Комп'ютерні науки» Віталіна БАБЕНКО Програму погоджено науково-методичною комісією Навчально-наукового інституту комп’ютерних наук та штучного інтелекту Протокол від 8 вересня 2024 року, № 1 Голова науково-методичної комісії Навчально-наукового інституту комп’ютерних наук та штучного інтелекту Євген ПОКЛОНСЬКИЙ 3 ВСТУП Програма навчальної дисципліни «Візуалізація даних (Power BI, Tableau)» складена відповідно до освітньо-професійної програми підготовки першого (бакалаврського) рівня вищої освіти, спеціальності 122 «Комп’ютерні науки».


1.1. Мета викладання навчальної дисципліни

Мета дисципліни – формування у здобувачів теоретичних знань і практичних навичок, необхідних для візуального представлення даних, створення інтерактивних звітів і дашбордів за допомогою сучасних інструментів аналізу даних, таких як Power BI та Tableau.


1.2. Основні завдання вивчення дисципліни

- засвоїти теоретичні основи візуалізації даних, включаючи принципи графічного представлення, типи діаграм і методи інтерактивної візуалізації; - оволодіти функціональними можливостями Power BI та Tableau для імпорту, обробки, аналізу і візуалізації даних; - розвинути навички підготовки даних для аналізу, включаючи очищення, трансформацію та об’єднання даних із різних джерел; - навчитися проводити аналіз даних для виявлення тенденцій, закономірностей і аномалій.


Здатність до математичного формулювання та досліджування неперервних та дискретних математичних моделей, обґрунтовування вибору методів і підходів для розв’язування теоретичних і прикладних задач у галузі комп’ютерних наук, аналізу та інтерпретування. Здатність до виявлення статистичних закономірностей недетермінованих явищ, застосування методів обчислювального інтелекту, зокрема статистичної, нейромережевої та нечіткої обробки даних, методів машинного навчання та генетичного програмування тощо. Здатність до логічного мислення, побудови логічних висновків, використання формальних мов і моделей алгоритмічних обчислень, проектування, розроблення й аналізу алгоритмів, оцінювання їх ефективності та складності, розв’язності та нерозв’язності алгоритмічних проблем для адекватного моделювання предметних областей і створення програмних та інформаційних систем. Здатність використовувати сучасні методи математичного моделювання об’єктів, процесів і явищ, розробляти моделі й алгоритми чисельного розв’язування задач математичного моделювання, враховувати похибки наближеного чисельного розв’язування професійних задач.


Здатність здійснювати формалізований опис задач дослідження операцій в організаційно-технічних і соціально-економічних системах різного призначення, визначати їх оптимальні розв’язки, будувати моделі оптимального управління з урахуванням змін економічної ситуації, оптимізувати процеси управління в системах різного призначення та рівня ієрархії. Здатність до системного мислення, застосування методології системного аналізу для дослідження складних проблем різної природи, методів формалізації та розв’язування системних задач, що мають суперечливі цілі, невизначеності та ризики. Здатність застосовувати теоретичні та практичні основи методології та технології моделювання для дослідження характеристик і поведінки складних об’єктів і систем, проводити обчислювальні експерименти з обробкою й аналізом результатів. Здатність забезпечити організацію обчислювальних процесів в інформаційних системах різного призначення з урахуванням архітектури, конфігурування, показників результативності функціонування операційних систем і системного програмного забезпечення.


1.4. Загальна кількість годин - 120

В т. ч. індивідуальні завдання 2 год. (контр. робота) 2 год. (контр. робота)


1.5. Заплановані результати навчання:

знати: - основні принципи та методи візуалізації даних; - функціональні можливості інструментів Power BI та Tableau; 6 - методи підготовки та обробки даних для візуалізації; - основи інтерактивного представлення даних та створення дашбордів; вміти: - імпортувати, очищувати, трансформувати та інтегрувати дані з різних джерел; - будувати інтерактивні звіти та дашборди за допомогою Power BI і Tableau; - використовувати різні типи діаграм та елементів візуалізації залежно від завдання; - аналізувати дані, виявляти тенденції, закономірності та аномалії; - автоматизувати процеси звітності та оновлення даних; - ефективно презентувати результати аналізу для різних аудиторій.


1.5. Заплановані результати навчання:

Використовувати знання закономірностей випадкових явищ, їх властивостей та операцій над ними, моделей випадкових процесів та сучасних програмних середовищ для розв’язування задач статистичної обробки даних і побудови прогнозних моделей. Використовувати методи обчислювального інтелекту, машинного навчання, нейромережевої та нечіткої обробки даних,генетичного та еволюційного програмування для розв’язання задач розпізнавання, прогнозування, класифікації, ідентифікації об’єктів керування тощо. Застосовувати методи та алгоритми обчислювального інтелекту та інтелектуального аналізу даних в задачах класифікації, прогнозування, кластерного аналізу, пошуку асоціативних правил з використанням програмних інструментів підтримки багатовимірного аналізу даних на основі технологій DataMining, TextMining, WebMining.


Розділ 1. Основи візуалізації даних і Power BI.

Використання Tableau для аналізу великих даних. Методи роботи з великими об'ємами даних в Tableau.


3. Структура навчальної дисципліни

Назви розділів і тем Кількість годин денна форма усього у тому числі л п лаб. інд. с. р. 1 2 3 4 5 6 7

Document: Міністерство освіти і науки України > Розділ 1. Основи візуалізації даних і Power BI.


Створення комплексних рішень у Power BI. 7,5 2 2 3,5 Разом за розділом 1 67,5 18 18 31,5


Розділ 2. Робота з Tableau.

Використання Tableau для аналізу великих даних 7,5 2 2 3,5 Разом за розділом 2 52,5 14 14 24,5 Усього годин 120 32 32 56


4. Теми семінарських (практичних, лабораторних) занять

Теми практичних занять № з/п Назва теми Кількість годин

Document: Міністерство освіти і науки України > Розділ 2. Робота з Tableau.


Розділ 2. Робота з Tableau.

Використання Tableau для аналізу великих даних 2 Разом 32 10


Контроль: опитування під час практичного заняття, опитування під час прийому практичних робіт. 3,5


Розділ 2. Робота з Tableau.

Контроль: опитування під час практичного заняття, опитування під час прийому практичних робіт. 3,5 Разом 56


7. Методи навчання

На досягнення освітніх цілей спрямовані такі методи навчання студентів: – практичні заняття (використовують для пізнання дійсності, формування навичок і вмінь, поглиблення знань. Під час їх застосування використовуються такі прийоми: планування виконання завдання, постановка завдання, контроль і регулювання, аналіз результатів, визначення причин недоліків); – пояснювально-ілюстративний матеріал (використовують для викладання й засвоєння нового навчального матеріалу, фактів, підходів, оцінок, висновків тощо); – репродуктивний (для застосування студентами вивченого на основі зразка або правила, алгоритму, що відповідає інструкціям, правилам, в аналогічних до представленого зразка ситуаціях); Як правило лекційні та практичні заняття проводяться аудиторно. Каразіна (аудиторно або дистанційно за допомогою платформ Google Meet або Zoom).


8. Методи контролю

Контроль засвоєння навчального матеріалу з дисципліни впродовж семестру здійснюється шляхом – прийому та оцінювання практичних робіт; (максимальна кількість балів 50 12 впродовж семестру); – проведення контрольної роботи (максимальна кількість балів 10). – виконання залікової роботи у вигляді тестових завдань на платформі Moodle (максимальна кількість балів 40);


9. Схема нарахування балів

Поточний контроль, самостійна робота, індивідуальні завдання Сума


Розділ 2

Критерії оцінювання результатів роботи: • робота була виконана у відповідності з технічним завданням за вказаний час – студент отримує 100% від максимальної кількості балів; • робота була виконана у відповідності з технічним завданням із запізненням – студент отримує 50 % від максимальної кількості балів; • технічне завдання виконано не повністю, а на x % – студент отримує x% від балів, що мали б бути зараховані у відповідності до строків виконання.


Розділ 2

Кожне контрольне питання оцінюється таким чином: • повна розгорнута відповідь з прикладами та додатковим завданням, що було опрацьовано на самостійній роботі – кількість балів, що отримані на першому етапі збільшується до 25 % балів; • повна, але не розгорнута відповідь без додаткового завдання – кількість балів не змінюється; 13 • неповна відповідь, або відповідь, що містить незначні та некритичні помилки чи суперечності – кількість балів, що було отримано на попередньому етапі зменшується на 25%; • відповідь, що містить критичні помилки, або відсутність відповіді – кількість балів, що було отримано на попередньому етапі зменшується на 50 %. Шкала оцінювання Сума балів за всі види навчальної діяльності протягом семестру Оцінка для чотирирівневої шкали оцінювання для дворівневої шкали оцінювання 90 – 100 відмінно зараховано 70-89 добре 50-69 задовільно 1-49 незадовільно не зараховано


2. Феррарі, А., Руссо, М. Аналіз даних за допомогою Power Pivot та DAX у

Microsoft Excel / Пер. з англ. – Київ: Діалектика, 2021. – 520 с.

Document: Міністерство освіти і науки України > Розділ 2


3. Болюбаш Н. М. Інтелектуальний аналіз даних : навч. посіб. / Н. М. Болюбаш. -

Миколаїв : Вид-во ЧНУ ім. Петра Могили, 2023. - 320 с.


4. Талах М.В. Технології обробки Big Data. Навчальний посібник. Чернівці:

Чернівецький національний університет, 2024. 454 с. Інформаційні ресурси в Інтернеті


5. Microsoft Power BI Desktop [Електронний ресурс]. – Режим доступу:

https://www.microsoft.com/uk-ua/download/details.aspx?id=58494 14 6. Power BI documentation. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://learn.microsoft.com/uk-ua/power-bi/


7. Power Query documentation [Електронний ресурс]. – Режим доступу:

https://learn.microsoft.com/pdf?url=https%3A%2F%2Flearn.microsoft.com%2Fenus%2Fpower- query%2Ftoc.json


Директор навчально-наукового інституту «Українська інженерно-педагогічна академія» Заступник директора Навчально- наукового інституту «Академія вчительства» В.о. декана ІІ Медичного факультету В.о. директора територіально відокремленого структурного підрозділу «Бахмутський навчально-науковий професійно-педагогічний інститут Харківського національного університету Денис КОВАЛЕНКО Ольга ПЄШКОВА Олександр КОЗЛОВ 7.28. імені В.Н. Голова первинної профспілкової організації студентів, аспірантів і докторантів Олександр ПЕЛЮХ за його згодою Відповідальний секретар приймальної комісії Ганна ЗУБЕНКО

Document: МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ УКРАЇНИ


10 липня 2019 року

10 липня 2019 року


23 листопада 2011

23 листопада 2011


25 червня 2020

25 червня 2020


08 вересня 2025 року

08 вересня 2025 року


23 вересня 2024 року

23 вересня 2024 року


8 вересня 2024 року

8 вересня 2024 року


БАБЕНКО Віталіна Олексіївна

бабенко віталіна олексіївна


ХРУСЛОВ Максим Михайлович

хруслов максим михайлович


СТРУКОВ Володимир Михайлович

струков володимир михайлович


МАЦИЙ Ольга Борисівна

маций ольга борисівна


ЖИМЕРЕНКО Степан Ігорович

жимеренко степан ігорович


МІХЄЄВ Іван Андрійович

міхєєв іван андрійович


Стрілець Вікторія Євгенівна

стрілець вікторія євгенівна


Мірошник Марина Анатоліївна

мірошник марина анатоліївна


Рева Сергій Миколайович

рева сергій миколайович


Малахова Марина Олегівна

малахова марина олегівна


Бикова Тетяна Володимирівна

бикова тетяна володимирівна


КОВИЛКІНА Катерина Олександрівна

ковилкіна катерина олександрівна


Техніки-програмісти

техніки-програмісти


Усі науково-педагогічні працівники

усі науково-педагогічні працівники


Толстолузька Олена Геннадіївна

толстолузька олена геннадіївна


Шматков Сергій Ігорович

шматков сергій ігорович


Бакуменко Ніна Станіславівна

бакуменко ніна станіславівна


Булавін Дмитро Олексійович

булавін дмитро олексійович


СОЛЯНИК Юрій Вячеславович

соляник юрій вячеславович


висококваліфікованих кадрів

висококваліфікованих кадрів


Коробчинський Кирил Петрович

коробчинський кирил петрович


Володимир СТРУКОВ

володимир струков


Євгеній ПОКЛОНСЬКИЙ

євгеній поклонський


К. Коробчинський

к. коробчинський


О.Г.Трофименко

о.г.трофименко


Н.І. Копитчук

н.і. копитчук


ДОНЕЦЬ Володимир Віталійович

донець володимир віталійович


МІШИН Олександр Вікторович

мішин олександр вікторович


Оксана ПОДОЛЯКА

оксана подоляка


КОВАЛЬЧУК Дмитро Миколайович

ковальчук дмитро миколайович


Денис КОВАЛЕНКО

денис коваленко


Ольга ПЄШКОВА

ольга пєшкова


Олександр КОЗЛОВ

олександр козлов


Олександр ПЕЛЮХ

олександр пелюх


Ганна ЗУБЕНКО

ганна зубенко


ННІ комп’ютерних наук та штучного інтелекту

нні комп'ютерних наук та штучного інтелекту


Міністерства освіти і науки України

міністерства освіти і науки україни


Кабінету Міністрів України

кабінету міністрів україни


кафедра штучного інтелекту та програмного забезпечення


кафедра моделювання систем і технологій

кафедра моделювання систем і технологій


кафедра електроніки та управляючих систем


навчальним закладом

навчальним закладом


Навчально-наукового інституту комп’ютерних наук та штучного інтелекту

навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та штучного інтелекту


Національне агентство із забезпечення якості вищої освіти, Україна

національне агентство із забезпечення якості вищої освіти, україна


Харківського національного університету імені В. Каразіна

харківського національного університету імені в. каразіна


іноземними вищими навчальними закладами — партнерами


університету

університету


Каразіна Навчально-науковий інститут комп’ютерних наук та штучного інтелекту

каразіна навчально-науковий інститут комп'ютерних наук та штучного інтелекту


кафедри математичного моделювання та аналізу даних


Вид-во ЧНУ ім. Петра Могили

вид-во чну ім. петра могили


Чернівецький національний університет

чернівецький національний університет


Українська інженерно-педагогічна академія

українська інженерно-педагогічна академія


Медичного факультету

медичного факультету


Комп'ютерні науки

комп'ютерні науки


519 зі змінами та доповненнями від

519 зі змінами та доповненнями від


240 кредитів ЄКТС

240 кредитів єктс


Інформаційні технології

інформаційні технології


Фахівець з інформаційних технологій

фахівець з інформаційних технологій


Фахівець з розроблення комп’ютерних програм

фахівець з розроблення комп'ютерних програм


Програмні компетентності

програмні компетентності


Інтегральна компетентність

інтегральна компетентність


системного мислення

системного мислення


логічного мислення

логічного мислення


Здатність застосовувати методи та засоби забезпечення інформаційної безпеки

здатність застосовувати методи та засоби забезпечення інформаційної безпеки


Здатність до аналізу та функціонального моделювання бізнес- процесів

здатність до аналізу та функціонального моделювання бізнес- процесів


обчислювального інтелекту

обчислювального інтелекту


машинного навчання

машинного навчання


нейромережевої та нечіткої обробки даних


генетичного та еволюційного програмування


розпізнавання

розпізнавання


прогнозування

прогнозування


класифікації

класифікації


стохастичного програмування

стохастичного програмування


навчальні дисципліни

навчальні дисципліни


Об’єктно-орієнтоване програмування

об'єктно-орієнтоване програмування


240 Примітка

240 примітка


комп’ютерної інженерії

комп'ютерної інженерії


надбання спеціальних компетентностей

надбання спеціальних компетентностей


проектування

проектування


інформаційні процеси

інформаційні процеси


інформаційними технологіями

інформаційними технологіями


комп’ютерні системи

комп'ютерні системи


ІТ-індустрія

іт-індустрія


Професіонали в галузі фізичних, математичних та технічних наук

професіонали в галузі фізичних, математичних та технічних наук


Технічні фахівці в галузі прикладних наук та техніки

технічні фахівці в галузі прикладних наук та техніки


213 Професіонали в галузі обчислень

213 професіонали в галузі обчислень


131 Професіонали в галузі обчислювальних сист

131 професіонали в галузі обчислювальних сист


132 Професіонали в галузі програмування

132 професіонали в галузі програмування


139 Професіонали в інших галузях обчислень

139 професіонали в інших галузях обчислень


312 Технічні фахівці в галузі обчислювальної

312 технічні фахівці в галузі обчислювальної


загальних та професійних компетентностей


математичного та комп’ютерного моделювання

математичного та комп'ютерного моделювання


володіння інформаційними технологіями

володіння інформаційними технологіями


професійними прикладними програмами

професійними прикладними програмами


сучасними мовами програмування

сучасними мовами програмування


спеціальності

спеціальності


Загальні компетентності

загальні компетентності


Фахові компетентності

фахові компетентності


Автоматизація та комп’ютерно- інтегровані технології

автоматизація та комп'ютерно- інтегровані технології


023 Передумови Для здобуття освітнього ступен

023 передумови для здобуття освітнього ступен


знаннями технічних засобів автоматизації


робототехніки

робототехніки


електротехніку

електротехніку


Професіонали в галузі обчислювальних систем

професіонали в галузі обчислювальних систем


Розробники обчислювальних систем

розробники обчислювальних систем


схемотехніку

схемотехніку


мікропроцесорну техніку

мікропроцесорну техніку


математичного моделювання

математичного моделювання


автоматизованого проектування

автоматизованого проектування


керування базами даних

керування базами даних


методів комп’ютерної графіки

методів комп'ютерної графіки


177 Вибіркові компоненти Вибіркові загальноун

177 вибіркові компоненти вибіркові загальноун


автоматизації

автоматизації


026 навчальний рік

026 навчальний рік


алгоритмічним мисленням

алгоритмічним мисленням


узгодженість

узгодженість


ізольованість

ізольованість


довговічність

довговічність


Вивчення DCL

вивчення dcl


Теоретичні завдання

теоретичні завдання


Практичні завдання

практичні завдання


100 відмінно зараховано

100 відмінно зараховано


025 навчальний рік Програму обговорено та рек

025 навчальний рік програму обговорено та рек


теоретичних знань

теоретичних знань


практичних навичок

практичних навичок


самостійна робота

самостійна робота


Поточний контроль

поточний контроль


індивідуальні завдання

індивідуальні завдання


Закону України «Про вищу освіту»

закону україни «про вищу освіту»


Закону України «Про наукову і науково-технічну діяльність»

закону україни «про наукову і науково-технічну діяльність»


Університетські студії

університетські студії


вищої освіти

вищої освіти


однієї або більше академічних груп

однієї або більше академічних груп


Диплом бакалавра

диплом бакалавра


міжнародних договорів

міжнародних договорів


Сертифікат про акредитацію

сертифікат про акредитацію


проектна документація

проектна документація


галузеві стандарти

галузеві стандарти


підручників та конспектів

підручників та конспектів


міжнародних стандартів

міжнародних стандартів


військовий квиток або приписне посвідчення


протокол № 2

протокол № 2


протокол № 1

протокол № 1


технічним завданням

технічним завданням


протокол № 3

протокол № 3


текст роботи

текст роботи


Кількість кредитів

кількість кредитів


8 докторів наук

8 докторів наук


25 кандидатів наук

25 кандидатів наук


Кількість годин

кількість годин


максимальна кількість балів

максимальна кількість балів