Навчальна програма

Магістерська програма Data Science («Науки про дані») є дворічною та має об’єм у 120 навчальних кредитів ECTS: 90 кредитів становить академічна частина (навчальні курси) та 30 кредитів — переддипломна практика (стажування).

Навчальні курси можна розділити за наступними основними темами:

• математичні основи,
• аналітика даних та машинне навчання,
• програмування та програмна інженерія,
• м’які навички, проектне управління, підприємництво.

Всі курси розбиті на обов’язкові (разом 50 кредитів) та вибіркові (40 кредитів).

Нижче наведені курси академічної програми із зазначеною кількістю кредитів (ECTS) за кожний курс та семестр, в якому курс вивчається.

Математичні основи

Обов’язкові курси

• Linear Algebra for Data Science, 6 ECTS, І семестр
• Statistics and Econometrics, 6 ECTS, І семестр

Вибіркові курси (потрібно обрати один курс)

• Time Series and Forecasting, 3 ECTS, II семестр
• Bayesian Methods, 3 ECTS, II семестр
• Algorithmic Graph Theory, 3 ECTS, II семестр
• Game Theory, 3 ECTS, II семестр

Аналітика даних та машинне навчання

Обов’язкові курси

• Introduction to Data Science, 3 ECTS, І семестр
• Data Visualization, 3 ECTS, I семестр
• Machine Learning, 6 ECTS, II семестр
• Automated Machine Learning, 3 ECTS, II семестр
• Deep Learning, 3 ECTS, II семестр
• Mining Massive Databases, 3 ECTS, III семестр
• Responsible Data Science, 3 ECTS, III семестр
• Data Science in Real World, 6 ECTS, III семестр

Вибіркові курси (потрібно обрати курси на 12 ECTS)

• Natural Language Processing, 6 ECTS, III семестр
• Computer Vision, 6 ECTS, III семестр
• Reinforcement Learning, 6 ECTS, III семестр
• Network Science, 6 ECTS, III семестр
• Business Analytics, 6 ECTS, III семестр
• Computational Neuroscience, 6 ECTS, III семестр

Програмування

Вибіркові курси (потрібно обрати курси на не менше ніж 6 кредитів ECTS)

• Python Programming for Data Scientists, 3 ECTS, I семестр
• Database Management Essentials, 3 ECTS, I семестр
• Introduction to Statistical Programming, 3 ECTS, I семестр
• Parallel Programming with C++, 6 ECTS, I семестр

Програмна інженерія, бізнес-аналітика

Вибіркові курси (потрібно обрати один курс)

• Distributed Databases and Distributed Systems, 6 ECTS, II семестр
• Performance engineering of software applications, 6 ECTS, II семестр
• Corporate Finance, 6 ECTS, II семестр

Вибіркові курси (потрібно обрати один курс)

• Cloud infrastructure basics. How to scale applications, 3 ECTS, II семестр
• Software Architecture for Data Science in Python, 3 ECTS, II семестр
• Risk Management, 3 ECTS, II семестр

М’які навички, підприємництво

Обов’язкові курси

• Storytelling and Oratory, 3 ECTS, I семестр
• Public Communications,  3 ECTS, ІІ семестр
• Leadership, 3 ECTS, III семестр
• Academic Writing, 3 ECTS, III семестр
• Master Diploma Seminar, 3 ECTS, IV семестр

Вибіркові курси (потрібно обрати два курси)

• Making Innovations Happen, 3 ECTS, I семестр
• Project Management, 3 ECTS, I семестр
• Design Thinking, 3 ECTS, II семестр
• IT Law, 3 ECTS, II семестр

Важливі моменти щодо навчання на курсах

• Навчальний рік та семестри мають наступний графік:
  • І семестр: з середини вересня по середину січня першого навчального року
  • ІІ семестр: з початку лютого по середину червня першого навчального року
  • ІІІ семестр: з середини вересня по кінець грудня другого навчального року
  • з січня по травень другого навчального року студенти працюють над дипломними проектами
• Багато курсів поєднані між собою. Це означає, що один курс є попередньою вимогою для іншого курсу. Тобто неможливо записатися на курс, якщо не отримані попередні навички з інших курсів. Інформація про такі попередні знання наводяться на сторінці кожного окремого курсу.
• Основною мовою програмування на магістерській програмі є Python. Але також для деяких курсів потрібні знання C/C++, R, Scala. В такому випадку відповідна інформація наводиться на сторінці окремого курсу.
• На магістерській програмі поширений проектно-орієнтований підхід до навчання. Це означає, що з більшості предметів оцінки виставляються за виконання фінального проекту. Дуже рідко оцінка за курс визначається через проведення іспиту.
• На 90% курсів ведеться відео-запис занять. Студенти в подальшому мають доступ до всіх матеріалів курсу (слайди презентацій, завдання, додаткова література, записані відео-лекції) через систему управління навчанням.
• Для оперативної комунікації між студентами та викладачами різних курсів використовується сервіс Slack з академічною підпискою.
• Хоча академічна частина програми розрахована на півтора роки (з подальшим написанням дипломної роботи протягом ще півроку), студенти мають можливість “розтягувати” навчання на програмі, що означає вивчення якоїсь частини курсів в один рік і продовження навчання на решті курсів у наступні роки. Це дозволяє балансувати навчальне навантаження з іншими обов’язками (наприклад, професійною діяльністю).
• Для більшої інформації запрошуємо переглянути сторінку із поширеними питаннями або звертатися до нас через електронну пошту: [email protected].