SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 26
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Магістерська програма з
комп’ютерних наук
«Науки про дані»
Структура освітньої програми
Тривалість програми
● 16 місяців: вересень 2017 – грудень 2018
● 90 кредитів
○ 63 (навчання)
○ 27 (стажування / дипломна робота)
● 3 триместри по 7 навчальних сесій
● Навчальна сесія – 3 дні (Чтв, Птн, Суб)
кожний другий тиждень
● Навчальний день – 4-5 занять
Джерело:
Semester I Semester II Semester III
Data
Science
Mathematical Foundations Data Science 1 Data Science 2
Introduction to Data Science Machine Learning Mining Massive Datasets
Linear Algebra Data Engineering Deep Learning
Applied Statistics Data Visualization Reinforcement Learning
Elective courses...
Computer
Science
Computer Science 1 Computer Science 2 Product Development
Advanced Programming Parallel Functional Programming Design Thinking
Big Data Architecture Distributed and Parallel Algorithms Entrepreneurship and Startups
Law in IT
Soft skills
Team work Communications Reflexio
Leadership meetings
Elective problem domain courses - Semester 3
● Natural Language Processing
● Computer Vision
● Network Analysis / Social Network Analysis / Urban Analytics
● DS Applications in Finance
● Recommender Systems
● Bioinformatics
Soft skills
Leadership Team work
Communications Reflexio
Leadership meetings
Stephen Russo
Dir Security & Privacy
Technology at IBM
Марк Зархін
Cпіввласник ресторанної
групи Кумпель
Мирослав Маринович
Українським дисидент, віце-
ректор УКУ
Sean-Patrick Lovett
Vatican Media Professional
Віталій Гончарук
CEO at Augmented Pixels
Навчання на програмі
Особливості навчання на програмі
● Немає екзаменаційних сесій! Але навчання дуже насичине та
інтенсивне.
● Основні мови програмування – Python, R, Java, Scala
● Проектно-орієнтоване навчання – майже всі навчальні дисципліни мають
проект протягом курсу
● Інтеграція проектів – міждисциплінарні проекти
● Збалансований розклад – одночасно проходять 3-4 курси
● Доступ до всіх матеріалів курсів (презентації, відео-лекції)
● Широка мережа контактів з індустрією (українські та міжнародні компанії) та
академією (партнерство з європейськими університетами)
Вступ на програму
Вступні вимоги
● Знання:
○ вища математика, основи лінійної алгебри,
○ дискретна математика,
○ основи теорії ймовірностей,
○ програмування, ООП,
○ базові алгоритми, структури даних,
○ основи баз даних, SQL.
● Англійська – рівень B2
● Диплом бакалавра (спеціальність - неважливо)
Умови зарахування на програму
● Зарахування за умовами конкурсу
● Загалом 100 балів:
○ Фаховий іспит (письмово) - 30 балів
○ Іспит з англійської мови (письмово) - 30 балів
■ або сертифікат TOEFL/IELTS рівня В2 і вище
○ Співбесіда - 40 балів
● Перелік тем для іспитів та приклади минулорічних білетів
○ http://csds.ucu.edu.ua/admission/how-to-apply/
Важливі дати
● Липень - прийом офіційних документів
● Вступні іспити (можна обрати один з варіантів):
○ 20-22 липня
○ 1-3 серпня
● Результати зарахування на програму 3-5 серпня
● Деталі: http://vstup.ucu.edu.ua/mcs/
Стипендіальна підтримка навчання
Стипендіальна підтримка
● Конкурс на стипендії в липні-серпні
○ Конкретні дати будуть відомі до кінця травня
● Основні критерії
○ Лідерські якості
○ Великий потенціал в індустрії/академії
○ Близькість цінностям УКУ
● Кількість стипендій обмежена
● Різні види стипендій:
○ Від компаній партнерів
○ Від університету
Стипендії від компаній партнерів
● Покриває 100% або 50% вартості навчання
● Можливе проходження інтернатури в компанії
● Можливе підписання окремого договору з компанією про обов’язкове
працевлаштування протягом певного періоду
● Участь представників компанії у відборі стипендіатів
Партнери 2016 року
Стипендії від УКУ
● Знижка до 30% оплати навчання
● Умова роботи асистентом викладача на курсі магістратури чи бакалавра
○ 1 день щотижня
○ 1 курс кожного триместра
○ Консультації для інших студентів під час написання диплому
● Статус стипендії може бути переглянутий в будь-який момент і може
анулюватись
Контактна інформація
Магістерська програма
● Веб-сайт: csds.ucu.edu.ua
● ФБ сторінка: fb.com/ucucsds
● Email: mscs@ucu.edu.ua
Приймальна комісія
● Веб-сайт: vstup.ucu.edu.ua
Факультет прикладних наук
● Веб-сайт: cs.ucu.edu.ua
● ФБ сторінка: fb.com/csatucu
● Email: cs@ucu.edu.ua

Weitere ähnliche Inhalte

Mehr von GeeksLab Odessa

DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...
DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...
DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...GeeksLab Odessa
 
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...GeeksLab Odessa
 
DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский Виктор
DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский ВикторDataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский Виктор
DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский ВикторGeeksLab Odessa
 
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображениеDataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображениеGeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...GeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладDataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладGeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладDataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладGeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...GeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...GeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко GeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...GeeksLab Odessa
 
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...GeeksLab Odessa
 
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...GeeksLab Odessa
 
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...GeeksLab Odessa
 
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...GeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...GeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот GeeksLab Odessa
 
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...GeeksLab Odessa
 
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js GeeksLab Odessa
 
JS Lab2017_Redux: время двигаться дальше?_Екатерина Лизогубова
JS Lab2017_Redux: время двигаться дальше?_Екатерина ЛизогубоваJS Lab2017_Redux: время двигаться дальше?_Екатерина Лизогубова
JS Lab2017_Redux: время двигаться дальше?_Екатерина ЛизогубоваGeeksLab Odessa
 

Mehr von GeeksLab Odessa (20)

DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...
DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...
DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...
 
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...
 
DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский Виктор
DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский ВикторDataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский Виктор
DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский Виктор
 
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображениеDataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение
 
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...
 
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладDataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
 
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладDataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
 
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...
 
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...
 
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко
 
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...
 
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...
 
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...
 
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...
 
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...
 
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...
 
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот
 
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...
 
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
 
JS Lab2017_Redux: время двигаться дальше?_Екатерина Лизогубова
JS Lab2017_Redux: время двигаться дальше?_Екатерина ЛизогубоваJS Lab2017_Redux: время двигаться дальше?_Екатерина Лизогубова
JS Lab2017_Redux: время двигаться дальше?_Екатерина Лизогубова
 

DataScienceLab2017_Блиц-доклад

  • 3. Тривалість програми ● 16 місяців: вересень 2017 – грудень 2018 ● 90 кредитів ○ 63 (навчання) ○ 27 (стажування / дипломна робота) ● 3 триместри по 7 навчальних сесій ● Навчальна сесія – 3 дні (Чтв, Птн, Суб) кожний другий тиждень ● Навчальний день – 4-5 занять
  • 5. Semester I Semester II Semester III Data Science Mathematical Foundations Data Science 1 Data Science 2 Introduction to Data Science Machine Learning Mining Massive Datasets Linear Algebra Data Engineering Deep Learning Applied Statistics Data Visualization Reinforcement Learning Elective courses... Computer Science Computer Science 1 Computer Science 2 Product Development Advanced Programming Parallel Functional Programming Design Thinking Big Data Architecture Distributed and Parallel Algorithms Entrepreneurship and Startups Law in IT Soft skills Team work Communications Reflexio Leadership meetings
  • 6. Elective problem domain courses - Semester 3 ● Natural Language Processing ● Computer Vision ● Network Analysis / Social Network Analysis / Urban Analytics ● DS Applications in Finance ● Recommender Systems ● Bioinformatics
  • 7. Soft skills Leadership Team work Communications Reflexio
  • 8. Leadership meetings Stephen Russo Dir Security & Privacy Technology at IBM Марк Зархін Cпіввласник ресторанної групи Кумпель Мирослав Маринович Українським дисидент, віце- ректор УКУ Sean-Patrick Lovett Vatican Media Professional Віталій Гончарук CEO at Augmented Pixels
  • 10. Особливості навчання на програмі ● Немає екзаменаційних сесій! Але навчання дуже насичине та інтенсивне. ● Основні мови програмування – Python, R, Java, Scala ● Проектно-орієнтоване навчання – майже всі навчальні дисципліни мають проект протягом курсу ● Інтеграція проектів – міждисциплінарні проекти ● Збалансований розклад – одночасно проходять 3-4 курси ● Доступ до всіх матеріалів курсів (презентації, відео-лекції) ● Широка мережа контактів з індустрією (українські та міжнародні компанії) та академією (партнерство з європейськими університетами)
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 19. Вступні вимоги ● Знання: ○ вища математика, основи лінійної алгебри, ○ дискретна математика, ○ основи теорії ймовірностей, ○ програмування, ООП, ○ базові алгоритми, структури даних, ○ основи баз даних, SQL. ● Англійська – рівень B2 ● Диплом бакалавра (спеціальність - неважливо)
  • 20. Умови зарахування на програму ● Зарахування за умовами конкурсу ● Загалом 100 балів: ○ Фаховий іспит (письмово) - 30 балів ○ Іспит з англійської мови (письмово) - 30 балів ■ або сертифікат TOEFL/IELTS рівня В2 і вище ○ Співбесіда - 40 балів ● Перелік тем для іспитів та приклади минулорічних білетів ○ http://csds.ucu.edu.ua/admission/how-to-apply/
  • 21. Важливі дати ● Липень - прийом офіційних документів ● Вступні іспити (можна обрати один з варіантів): ○ 20-22 липня ○ 1-3 серпня ● Результати зарахування на програму 3-5 серпня ● Деталі: http://vstup.ucu.edu.ua/mcs/
  • 23. Стипендіальна підтримка ● Конкурс на стипендії в липні-серпні ○ Конкретні дати будуть відомі до кінця травня ● Основні критерії ○ Лідерські якості ○ Великий потенціал в індустрії/академії ○ Близькість цінностям УКУ ● Кількість стипендій обмежена ● Різні види стипендій: ○ Від компаній партнерів ○ Від університету
  • 24. Стипендії від компаній партнерів ● Покриває 100% або 50% вартості навчання ● Можливе проходження інтернатури в компанії ● Можливе підписання окремого договору з компанією про обов’язкове працевлаштування протягом певного періоду ● Участь представників компанії у відборі стипендіатів Партнери 2016 року
  • 25. Стипендії від УКУ ● Знижка до 30% оплати навчання ● Умова роботи асистентом викладача на курсі магістратури чи бакалавра ○ 1 день щотижня ○ 1 курс кожного триместра ○ Консультації для інших студентів під час написання диплому ● Статус стипендії може бути переглянутий в будь-який момент і може анулюватись
  • 26. Контактна інформація Магістерська програма ● Веб-сайт: csds.ucu.edu.ua ● ФБ сторінка: fb.com/ucucsds ● Email: mscs@ucu.edu.ua Приймальна комісія ● Веб-сайт: vstup.ucu.edu.ua Факультет прикладних наук ● Веб-сайт: cs.ucu.edu.ua ● ФБ сторінка: fb.com/csatucu ● Email: cs@ucu.edu.ua