Мета освітньої програми - підготовка фахівців, здатних розробляти і застосовувати методи і засоби системного аналізу для вирішення складних проблем у професійній діяльності.
Об’єкт - математичні методи та інформаційні технології аналізу, моделювання, прогнозування, проектування та прийняття рішень стосовно складних систем різної природи (інформаційних, економічних, фінансових, соціальних, технічних, організаційних, екологічних тощо).
Теоретичний зміст предметної області - теорія керування та прийняття рішень, математичне і комп’ютерне моделювання, математична статистика, аналіз даних, дослідження операцій, оптимізація систем та процесів.
Методи, методика та технології - методи математичного моделювання, аналізу даних, оптимізації та дослідження операцій, прогнозування, оцінювання ризиків, теорії керування та прийняття рішень, теорії ігор та конфліктів, експертного оцінювання, сталого розвитку.
Освітня кваліфікація бакалавр з системного аналізу.
Бакалавр з системного аналізу підготовлений до виробничої, управлінської, проектної, наукової діяльності у галузі проектування, розробки, експлуатації, споживання програмних продуктів і придатний до виконання виробничих функцій (видів діяльності), що зазначені у таблиці професійних назв робіт (Національного класифікатора професій ДК 003:2010).
Отриманий після захисту диплом бакалавра надає право власнику претендувати на первинні посади ОКР на підприємствах галузі та їй суміжних.

Навички та вміння

  • Здатність використовувати системний аналіз як сучасну міждисциплінарну методологію, що базується на прикладних математичних методах та сучасних інформаційних технологіях і орієнтована на вирішення задач аналізу і синтезу технічних, економічних, соціальних, екологічних та інших складних систем.
  • Здатність формалізувати проблеми, описані природною мовою, у тому числі за допомогою математичних методів, застосовувати загальні підходи до математичного моделювання конкретних процесів.
  • Здатність будувати математично коректні моделі статичних та динамічних процесів і систем із зосередженими та розподіленими параметрами із врахуванням невизначеності зовнішніх та внутрішніх факторів.
  • Здатність визначати основні чинники, які впливають на розвиток фізичних, економічних, соціальних процесів, виокремлювати в них стохастичні та невизначені показники, формулювати їх у вигляді випадкових або нечітких величин, векторів, процесів та досліджувати залежності між ними.
  • Здатність формулювати задачі оптимізації при проектуванні систем управління та прийняття рішень, а саме: математичні моделі, критерії оптимальності, обмеження, цілі управління; обирати раціональні методи та алгоритми розв’язання задач оптимізації та оптимального керування.
  • Здатність до комп’ютерної реалізації математичних моделей реальних систем і процесів; проектувати, застосовувати і супроводжувати програмні засоби моделювання, прийняття рішень, оптимізації, обробки інформації, інтелектуального аналізу даних.
  • Здатність використовувати сучасні інформаційні технології для комп’ютерної реалізації математичних моделей та прогнозування поведінки конкретних систем а саме: об’єктноорієнтований підхід при проектуванні складних систем різної природи, прикладні математичні пакети, застосування баз даних і знань.
  • Здатність організовувати роботу з аналізу та проектування складних систем, створення відповідних інформаційних технологій та програмного забезпечення.
  • Здатність представляти математичні аргументи і висновки з них з ясністю і точністю і в таких формах, які підходять для аудиторії як усно так і в письмовій формі.
  • Здатність розробляти експериментальні та спостережувальні дослідження і аналізувати дані, отримані в них.
  • Здатність системно аналізувати свою професійну і соціальну діяльність, оцінювати накопичений досвід Компетентності визначені вищим навчальним закладом.
  • Здатність будувати і розвивати логічні математичні аргументи з чітким визначенням припущень і висновків.
  • Здатність розробляти та досліджувати методи представлення й візуалізації результатів обчислень та роботи інформаційних систем.
  • Знання специфічних мов програмування або програмного забезпечення для вирішення актуальних проблем професійної діяльності.
  • Здатність розробляти алгоритми та структури даних для програмних продуктів.
Турчина Валентина Андріївна

Випускова кафедра обчислювальної математики та математичної кібернетики
Завідувач - Турчина Валентина Андріївна
Телефон: 766-49-50
Форми навчання: денна, денна на базі молодшого спеціаліста

Дисципліни професійної підготовки

Візуальне програмування
visual_programming
Опис

Метою викладання дисципліни є створення графічного інтерфейсу користувача та програмування для Windows Forms у середовищі C#. Елементи керування, їх властивості, методи, події. Механізм Drag-and-Drop. Векторна та растрова графіка. Графічна підсистема C#. Використання XML, SVG та мови ECMAScript для Web-інтерфейсів. У результаті вивчення дисципліни студент повинен: знати основні методи об’єктно-орієнтованого підходу та засоби візуального проектування для розробки програмних продуктів; уміти самостійно здійснювати алгоритмічний аналіз прикладних задач, будувати алгоритмічну модель задачі, створювати програмні продукти з використанням засобів візуального проектування.

Програмування та алгоритмічні мови
algorithm
Опис

Навчальна дисципліна "Програмування та алгоритмічні мови" є інструментальною основою для виконання аналітичної частини подальших спецкурсів, а також курсових і дипломних робіт. Вона забезпечує наступні дисципліни: "Об’єктно-орієнтоване програмування", "Системне програмування і операційні системи", "Організація баз даних і знань". Мета навчальної дисципліни – викладення основних понять алгоритмізації і техніки застосування у програмуванні базових алгоритмічних структур (організація програм) і базових структур даних (організація даних). Для досягнення мети поставлені такі основні завдання: вивчення основних етапів процесу проектування програмного забезпечення і визначення принципів процедурного програмування щодо розробки програм мовою С++ ; вивчення типових підходів до розробки і аналізу найбільш розповсюджених алгоритмів рішення економіко-математичних задач; здійснення аналізу можливостей сучасних інструментальних середовищ розробки програм (на прикладі середовища Visual C++.NET); визначення концепцій і вивчення основних принципів організації програм у середовищі ОС Windows. Предметом навчальної дисципліни є теорія і практика застосування у програмуванні базових алгоритмічних структур і базових структур даних на базі сучасних технологій розробки програмного забезпечення.

Алгоритми і структури даних
data1
Опис

Метою викладання навчальної дисципліни є ознайомлення студентів з сучасними структурами даних та алгоритмами. Розвиток сучасного виробництва, його складна розгалужена структура призводить до зростання потреб сучасного суспільства в новітніх інформаційних технологіях. Це викликає до життя безліч нових задач і проблем, що вимагають адекватного апарата для свого розв’язання. Загальновідомо, що комбінаторні методи й алгоритми є найбільш зручним і ефективним інструментом розв'язання цих задач. У результаті вивчення дисципліни фахівець повинен знати: основні структури даних; алгоритми сортування, основні алгоритмічні стратегії; основи методів оцінки трудомісткості алгоритмів і методи аналізу складності задач; вміти: розробляти програмні реалізації основних алгоритмів і структур даних; застосовувати основні алгоритми й структури даних для практичних задач, що виникають у програмуванні, економіці, комп'ютерній графіці, захисті інформації.

Об’єктно-орієнтоване програмування
oop
Опис

Метою викладання навчальної дисципліни є сформувати теоретичне уявлення про методи та інструменти об’єктно-орієнтованого програмування (ООП), засвоїти мовні засоби ООП, закріпити навички застосування об’єктно-орієнтованого підходу до розв’язання прикладних задач. Завдання вивчення дисципліни: засвоєння парадигми ООП та її зв’язків з іншими парадигмами програмування; вивчення загальних методів ООП, заснованих на механізмах поліморфізму, наслідування та абстракції даних; практичне і теоретичне засвоєння мовних засобів ООП. У результаті вивчення дисципліни фахівець повинен знати: парадигми імперативного стилю програмування; засоби підтримки ООП у мові програмування C++; стандартні прийоми ООП та шаблони об’єктно-орієнтованого проектування; вміти: розробляти, налагоджувати та тестувати програми в інтегрованих середовищах програмування на C++; застосовувати мовні засоби ООП для розв’язання реальних задач шляхом систематичного використання принципів інкапсуляції, наслідування та поліморфізму; використовувати шаблони класів, шаблони функцій, перевантаження функцій та операцій при розробці програм на мові C++; використовувати об’єктно-орієнтований підхід для побудови узагальнених функцій і контейнерних класів; реалізувати на мові C++ контейнерно-ітераторні моделі.

Чисельні методи
chisl-metod
Опис

Метою викладання навчальної дисципліни є вивчення чисельних методів розв’язання математичних задач, що виникають у фізиці, механіці, економіці, інших галузях наукової і практичної діяльності суспільства; побудова на основі вивчених методів ефективних чисельних алгоритмів (стійких до похибок обчислень, швидко збіжних, таких, що мінімізують ресурси ЕОМ) для розв’язання прикладних задач; формування у майбутнього фахівця творчого підходу до розв’язування кожної конкретної задачі, який передбачає знання фізичного процесу, що описується даною математичною моделлю, вибір оптимального і економічного наближеного методу для її розв’язання, використання знань фундаментальних математичних дисциплін, інтуїцію, уміння розмірковувати логічно, проводити необхідне обґрунтування методу, порівнювати результати чисельних експериментів та аналізувати їх. В результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен знати: основні методи наближення функцій однієї змінної, включаючи інтерполювання, середньоквадратичне наближення, наближення за допомогою згладжуючих та інтерполяційних сплайнів; основні формули чисельного інтегрування та диференціювання; основні методи розв’язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь (СЛАР) та нелінійних рівнянь; методи знаходження власних значень та відповідних власних векторів матриці, визначення обумовленості матриці; наближені методи розв’язання задач Коші та крайових задач для звичайних диференціальних рівнянь і їхніх систем; вміти: будувати інтерполяційні многочлени, елементи найкращого середньоквадратичного наближення, інтерполяційні кубічні сплайни; використовувати квадратурні формули для обчислення інтегралів, в тому числі кратних й невласних; застосовувати основні прямі й ітераційні методи для розв’язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь, а також нелінійних рівнянь; з використанням основних прямих й ітераційних методів розв’язувати проблему власних значень та власних векторів матриці, визначати якість обумовленості матриці; розв’язувати за допомогою однокрокових та багатокрокових чисельних методів задачі Коші для звичайних диференціальних рівнянь (ЗДР) та їх систем; застосовувати основні аналітичні, чисельні та чисельно-аналітичні методи до розв’язання лінійних і нелінійних крайових задач для звичайних диференціальних рівнянь та їх систем; складати алгоритми і програми для розв’язання названих класів математичних задач на комп’ютері; проводити обчислювальні експерименти з використанням стандартних пакетів прикладних програм для більш складних математичних моделей та аналізувати отримані результати.

Основи системного аналізу
system-analisys
Опис

Необхідність засвоєння теорії та практики розв’язування задач системного аналізу зумовлена невпинно зростаючими проблемами розв’язування складних міждисциплінарних задач для різних цілей і призначень. Ці проблеми визначає стрімка глобалізація, розвиток інноваційних технологій, умови постійного зростання техногенних та екологічних загроз. Метою навчальної дисципліни є вивчення методів розв’язування складних системних задач з розкриття невизначеностей різної природи, задач протидії коаліції, а також раціонального вибору параметрів складних систем з урахуванням якісного інформаційного аналізу. Предмет повинен сформувати у майбутнього фахівця теоретичні основи системного підходу до аналізу прикладних задач, навчити будувати моделі, приймати рішення, визначати ті сфери реальних задач, для яких саме системний підхід дозволяє суттєво економити ресурси, та застосовувати ці знання при розв’язуванні практичних задач.

Методи оптимізації та дослідження операцій
optimization
Опис

Мета викладання дисципліни «Математичні методи оптимізації та дослідження операцій» – вивчення в систематизованій формі та активне засвоєння студентами основ теорії і методів розв’язування, аналізу та використання задач на знаходження екстремуму цільової функції на множині допустимих варіантів у широкому спектрі технічних, виробничих, економічних, соціальних та інших проблем, які виникають у процесі діяльності людини на всіх рівнях ієрархії управління виробничими, технічними та соціально-економічними процесами. В результаті вивчення дисципліни фахівець повинен знати: основні етапи розв’язування задач оптимізації; поняття математичної моделі; приклади виробничих, технічних і економічних задач, математична модель яких являє собою екстремальну задачу певного класу; математичну постановку задачі оптимізації; геометричну інтерпретацію задач оптимізації та її застосування для розв’язування одно- і двовимірних задач; основні класи екстремальних задач; умови існування розв’язку екстремальних задач; класичні методи знаходження екстремумів функцій однієї і багатьох змінних, необхідні і достатні умови екстремуму та їх застосування; методи виключення частини змінних і метод множників Лагранжа для розв’язування класичної задачі на умовний екстремум; означення опуклої множини, приклади опуклих множин в просторі Rn; означення проекції точки на множину; означення опуклої функції, графік і надграфік функції, властивості опуклих функцій, операції над опуклими функціями, критерії опуклості диференційованих функцій; означення субградіента і субдиференціала, властивості субдиференціалу опуклих функцій, операції над субдиференціалами; умови оптимальності для узагальненої задачі оптимізації; диференціальні умови оптимальності в задачах математичного програмування, принцип оптимальності Лагранжа, умови регулярності, теорему Куна-Таккера; означення сідлової точки функції Лагранжа, теорему Куна-Таккера в термінах сідлової точки; необхідні і достатні умови екстремуму в задачах опуклої безумовної і умовної оптимізації; елементи теорії двоїстості, поняття основної і двоїстої задачі лінійного програмування, умови оптимальності в задачах лінійного і квадратичного програмування; початкові відомості про чисельні методи розв'язування екстремальних задач; загальну характеристику ітераційних методів для розв'язування задач оптимізації; поняття збіжності та швидкості збіжності ітераційних методів, умови завершення ітераційного процесу; наближені методи одновимірної оптимізації для унімодальних функцій: дихотомії, золотого перерізу, Фібоначчі; чисельні методи безумовної оптимізації: градієнтний метод та його модифікації (метод найшвидшого спуску), яристий метод, метод покоординатного спуску, метод спряжених градієнтів, метод Н’ютона та його модифікації, субградієнтний метод та його модифікації; чисельні методи умовної оптимізації: метод проекції градієнта, метод умовного градієнта (лінеаризації), метод можливих напрямів, метод штрафних функцій; методи розв’язування задачі ЛП: симплекс-метод, метод штучного базису, двоїстий симплекс-метод, методи розв'язування двоїстої задачі ЛП; економічну і математичну постановку транспортної задачі, методи побудови опорного плану, випадок виродження, методи розв’язування транспортної задачі (метод потенціалів); транспортну задачу за критерієм часу та методи її розв’язування; методи розв'язування цілочислових задач лінійного програмування (метод Гоморі; метод гілок і меж, методи динамічного програмування); елементи теорії ігор. Підготовлений фахівець повинен вміти: будувати математичні моделі виробничих, технічних, економічних задач, математична модель яких являє собою екстремальну задачу певного класу; за допомогою геометричної інтерпретації розв’язувати одно- і двовимірні задачі оптимізації; вміти застосовувати класичні методи знаходження екстремумів функцій однієї і багатьох змінних; застосовувати методи виключення частини змінних і метод множників Лагранжа для розв'язування класичної задачі на умовний екстремум; знаходити проекцію точки на множину; досліджувати функції на опуклість; застосовувати умови оптимальності для розв'язування задач математичного програмування; будувати двоїсту задачу до прямої задачі лінійного програмування; розв'язувати задачі ЛП симплекс-методом, методом штучного базису, двоїстим симплекс-методом; розв'язувати двоїсту задачу ЛП; будувати опорний план транспортної задачі та розв’язувати її методом потенціалів; розв'язувати транспортну задачу за критерієм часу; розв'язувати цілочислові задач лінійного програмування методом Гоморі; складати програми за відповідними чисельними методами розв'язування задач оптимізації на одній з мов програмування, а також реалізувати ці програми на конкретній ЕОМ.

Організація баз даних та знань
database
Опис

Метою викладання навчальної дисципліни є надання практичних навичок здобувачу вищої освіти модельних, мовних і програмно-технологічних засобів проектування і розробки баз даних та знань. В результаті вивчення дисципліни фахівець повинен знати: правила проектування нормалізованих баз даних; поняття первинного, вторинного та зовнішнього ключа; поняття цілісності даних; типи відношень між таблицями; поняття індексу; поняття віртуальних таблиць; команди мови SQL для створення БД та отримання інформації з БД; вміти: спроектувати нормалізовану базу даних для вказаної предметної області; створити реляційну БД (створити таблиці, встановити первинні ключі та встановити зв’язки між таблицями); знайти необхідну інформацію; створити програмний проект з використанням спеціалізованих програмних засобів, таких як конструктори екранних форм, звітів, меню, запитів.

Теорія прийняття рішень
decision
Опис

Метою дисципліни є ознайомлення із загальною методикою створення математичних моделей складних систем, формування базових навичок вивчення структури складних систем, переходу до ідеалізованих схем та математичної постановки проблеми, підходів до числового розв’язання зі створенням пакетів програм. Згідно з вимогами освітньо-професійної програми студенти повинні знати: аналіз функціонування та структури складних систем різної природи; постановку завдання, сформульовану мовою у даній галузі, здійснювати пошук та збір необхідних вихідних даних; як сформулювати математичну постановку задачі і обирати відповідні методи її розв’язання; вміти: створювати математичні моделі складних систем на основі балансових співвідношень та законів збереження; оцінювати адекватність моделей, достовірність отриманих результатів, пропонувати можливі напрямки використання математичних моделей.

Проектування інформаційних систем
infosystem
Опис

Знання, набуті при вивченні дисципліни «Проектування інформаційних систем» , використовуються при опануванні таких дисциплін: «Системи підтримки прийняття рішень», «Системи аналізу даних (data-mining)», «Системний аналіз», у дипломному проектуванні, а також у практичній самостійній роботі випускника у галузі накопичення, обробки та аналізу даних, представлених у різних формах та структурах, для розробки реальних інформаційних систем підтримки прийняття рішень в державних і приватних виробничих та управлінських структурах. Метою вивчення дисципліни є формування у студентів знань і навиків стосовно вивчення та застосування методів проектування автоматизованих комп’ютерних інформаційних систем, а також особливостей їх реалізації на сучасних інструментальних платформах. Для досягнення цієї мети студенти повинні: знати методику аналізу практичних задач, пов’язаних із застосуванням сучасних інформаційних технологій, технології коректного накопичення даних, методику проектування структури та архітектури інформаційних систем, теорію проектування інформаційних систем підтримки прийняття рішень, основи теорії аналізу даних та формування висновків; мати навики використання сучасних методів збору і накопичення статистичних даних різних типів; застосування алгоритмів попередньої обробки даних; методи математичного опису процесів прийняття рішень в інформаційних системах; бути ознайомленими з інформаційними системами підтримки прийняття рішень при моделюванні і прогнозуванні динаміки процесів довільної природи; сучасними підходами до створення систем управління якістю на виробництві та управління технологічними процесами, інформаційних систем моніторингу та управління соціально-економічними і технологічними процесами, а також технічними об’єктами.

Математичні методи системного аналізу
system-analisys
Опис

Метою викладання дисципліни є формування поглиблених професійних знань в галузі математичних методів системного аналізу. Отримані знання можуть бути застосовані в науково-дослідницькій, викладацькій та прикладній діяльності. У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен знати: різноманіття математичних методів та підходів, що використовуються при дослідженні складних систем; методи розв’язання математично формалізованих задач; ефективні обчислювальні методи із застосуванням сучасних комп’ютерних технологій; метод скінчених елементів; метод сингулярних інтегральних рівнянь; вміти: розробляти, обґрунтовувати та тестувати ефективні обчислювальні методи із застосуванням сучасних комп’ютерних технологій; розв’язувати типові задачі математичної фізики, що розв’язуються чисельними методами; застосовувати метод прогонки.

Теорія керування
decision
Опис

Метою викладання навчальної дисципліни є опанування студентами класичним і сучасним апаратом теорії оптимального керування, математичними моделями систем керування, методами та алгоритмами їх розв’язання, які можуть використовуватися під час системних досліджень в різних галузях науки, техніки та виробництва; формування у майбутнього фахівця знань та навичок, що дозволятимуть йому вирішувати різні оптимізаційні задачі керування як аналітично, так і чисельно за допомогою комп'ютерних засобів, що передбачає комплексний системний підхід до розв’язування кожної конкретної задачі, починаючи з вивчення фізичного процесу, що описується даною математичною моделлю, вибору належного економічного методу її розв’язання, використання знань фундаментальних математичних дисциплін, інтуїцію, уміння розмірковувати логічно, проводити необхідне обґрунтування обраного апарату дослідження, порівнювати результати чисельних експериментів та аналізувати їх. Завданнями вивчення дисципліни є: націлювання студентів на творче оволодіння методами теорії оптимального керування; підготовка студентів до постійного самостійного підвищення рівня своїх знань та застосування їх до розв’язання практичних і наукових проблем. Досягнення поставленої мети забезпечується постановкою та розв’язанням таких задач: визначення класів задач керування; побудова та дослідження математичних моделей для практичних задач; вибір оптимальних методів розв’язання задач керування; якісний аналіз одержаних розв’язків.

Моделювання складних систем
modeling
Опис

Метою дисципліни є ознайомлення із загальною методикою створення математичних моделей складних систем, формування базових навичок вивчення структури складних систем, переходу до ідеалізованих схем та математичної постановки проблеми, підходів до числового розв’язання зі створенням пакетів програм. Згідно з вимогами освітньо-професійної програми студенти повинні знати: аналіз функціонування та структури складних систем різної природи; постановку завдання, сформульовану мовою у даній галузі, здійснювати пошук та збір необхідних вихідних даних; як сформулювати математичну постановку задачі і обирати відповідні методи її розв’язання; вміти: створювати математичні моделі складних систем на основі балансових співвідношень та законів збереження; оцінювати адекватність моделей, достовірність отриманих результатів, пропонувати можливі напрямки використання математичних моделей.

Системи штучного інтелекту
ai
Опис

Метою викладання навчальної дисципліни є вивчення математичного апарату подання та обробки знань у системах штучного інтелекту. В курсі розглядаються формально-логічні засади систем штучного інтелекту, принципи та етапи проектування баз знань та експертних систем, моделі представлення знань (продукційна, семантична, фреймова,), стратегії та методи логічного виведення, методи інтелектуальної обробки даних, штучні нейронні мережі. У результаті вивчення дисципліни студенти навчаються обирати формальний апарат для подання знань в умовах розробки експертних систем, розробляти стратегії та методи виведення для продукційних, мережевих та фреймових моделей подання знань, розробляти експертні системи, використовуючи методи виведення й прийняття рішень, розробляти, навчати та використовувати штучні нейронні мережі для вирішення прикладних задач.

Архітектура обчислювальних систем
architecture
Опис

Метою вивчення дисципліни є набуття студентами системи знань про основні принципи архітектури і організації комп’ютерних систем, їх багаторівнених структур, про організацію апаратного та програмного забезпечення. Зокрема, оволодіння основними знаннями про архітектуру комп’ютерів на цифрово-логічному рівні, на рівні операційної системи, базовими принципами роботи основних елементів апаратного забезпечення, розуміння основних тенденцій розвитку та фундаментальних принципів функціонування комп’ютерних систем.

Системне програмування і операційні системи
system-prog
Опис

Метою викладання навчальної дисципліни є навчити здобувача вищої освіти основним прийомам і засобам системного програмування в середовищі сучасних операційних систем сімейства Windows та Linux. В результаті вивчення дисципліни фахівець повинен знати: основні поняття та принципи розробки системного програмного забезпечення; основні поняття та принципи розробки програмного забезпечення в середовищі операційних систем Win32; основні технології розробки програмного забезпечення; вміти: розробляти прикладне і системне програмне забезпечення для роботи в середовищі операційних систем Win32; застосовувати сучасні інструментальні програмні пакети для розробки прикладного і системного програмного забезпечення.

Web-дизайн та Internet- технології
web-design
Опис

Основною метою викладання дисципліни є надання майбутнім фахівцям основ вебдизайну, веб-верстки та веб-програмування в Internet, теоретичних знань та практичних навичок в кожній з цих областей. Вивчення дисципліни дозволяє сформувати у студентів найважливіші практичні вміння з сучасного підходу до розробки програмних веб-орієнтованих засобів в різних галузях сучасного суспільства. Предметом вивчення дисципліни є веб-технології та принципи веб-дизайну, а також методи їх використання при розробці сайтів різноманітного призначення. Міждисциплінарні зв'язки: матеріал дисципліни ґрунтується на знаннях отриманих студентами при вивченні курсів з «Алгоритмічні мови та програмування», «Візуальне програмування», «Об’єктно орієнтоване програмування». Завдання курсу: оволодіння основними поняттями веб-технологій; ознайомлення з сучасними програмними засобами створення веб-документів; набуття практичних навичок по розробці веб-сторінок та веб-сайтів за допомогою інструментального засобу Macromedia Dreamweaver; ознайомлення з різними способами створення інтерактивності на веб-сторінках та набуття практичних навичок програмування мовою JavaScript.

Сучасні мови програмування
java
Опис

Метою дисципліни „Сучасні мови програмування ” є опанування технології, методик та отримання досвіду з проектування та програмування систем, включаючи набуття навичок об’єктно-орієнтованого програмування та оволодіння мовою програмування Java EE. Предмет навчальної дисципліни «Сучасні мови програмування» включає в себе розгляд теоретичних та технологічних аспектів створення сучасних мов програмування, вивчення структури мови, опанування її технологій з метою подальшого проектування та програмування сучасних програмних комплексів з використанням Java технологій. Завдання – Набуття компетенцій, знань, умінь та навиків на рівні новітніх досягнень у розробці операційних систем, відповідно до кваліфікації фахівець з інформаційних технологій, у тому числі технологій Java EE. В результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен: знати: основи теорії побудови масштабованих рішень: основні класи Java EE, методи розробки компонент програмних систем; інструментальні засоби мови програмування Java; передові технології мови програмування Java; вміти: розробляти та реалізувати основні алгоритми управляння ресурсами операційної системи роз'яснювати і представляти проекти / розробки замовникам з використанням сучасних технологій розробки програмних систем.

Методи розв’язання задач дискретної оптимізації
chisl-metod
Опис

Метою викладання дисципліни є виховання у студентів навичок дискретно-математичного погляду на дійсність та оволодіння студентами теоретичних основ, методів та алгоритмів розв’язання задач дискретної оптимізації. Завданням є: володіння теоретичними основами курсу, фахове вивчення основних точних та наближених методів і алгоритмів розв’язання задач дискретної оптимізації, вміння визначити задачі даного класу та розв’язувати реальні задачі від постановки до оптимального результату. В результаті вивчення навчальної дисципліни фахівець повинен знати: теоретичні основи курсу; основні точні та наближені методи і алгоритми, які використовуються для побудови розв’язку задач даного класу; вміти: визначити належність реальних задач до класу задач дискретної оптимізації; фахово їх розв’язувати від постановки до отримання оптимального розв’язку.

Моделі та методи нечіткої логіки
fuzzy
Опис

При вивченні дисципліни розглядаються основні поняття теорії нечітких множин та нечіткої логіки, правила виконання арифметичних, алгебраїчних та логічних операцій над нечіткими числами, що формалізують нечітку або розмиту інформацію, зокрема над нечіткими числами. В рамках дисципліни також розглядаються методи формалізації лінгвістичних знань за допомогою нечіткої логіки та нечітких множин. Вивчаються методи нечіткого логічного висновку, форми функцій належності нечітких множин, різноманітні методи фазифікації, агрегації, активації, акумуляції та дефазифікації. Значна увага приділяється методам синтезу нечітких експертних систем, СППР та алгоритмам їх навчання. Розглядаються принципи застосування нечітких чисел та м’яких обчислень для відображення реальних процесів та об’єктів. Під час практичних занять студенти набувають навичок застосування сучасних програмних засобів для розробки нечітких інтелектуальних систем та роботи з нечіткими числами на прикладі актуальних задач з різних предметних областей. Студенти також навчаються самостійно створювати системи штучного інтелекту на базі теорії нечітких множин та нечіткої логіки з використанням обчислювального середовища MatLab.

Математична економіка
economics
Опис

Мета дисципліни ознайомити студентів з основними економічними поняттями, які вивчаються у мікроекономіці (моделями поведінки споживача, діяльності фірми, загальної теорії рівноваги) та макроекономіці. Оволодівши цими знаннями, студенти в змозі використовувати основні принципи побудови та методи досліджень найбільш відомих математичних моделей при розв’язуванні прикладних економіко – математичних задач та використовувати ЕОМ для чисельного розв’язання деяких задач та ілюстрацій властивостей величин, показників і параметрів моделей. В результаті вивчення дисципліни студенти повинні знати основні економічні поняття, які вивчаються у мікроекономіці (моделями поведінки споживача, діяльності фірми, загальної теорії рівноваги) та макроекономіці. Студенти повинні вміти використовувати основні принципи побудови та методи досліджень найбільш відомих математичних моделей при розв’язуванні прикладних економіко – математичних задач, використовувати ЕОМ для чисельного розв’язання деяких задач та ілюстрацій властивостей величин, показників і параметрів моделей.

Статистичні методи та прогнозування економічних процесів
economics
Опис

Мета навчальної дисципліни – формування знань та практичних навичок статистичного оцінювання та прогнозування масових економічних явищ і процесів. Для досягнення мети поставлені такі основні завдання є: вивчення теоретико-методичних засад комплексного статистичного аналізу масових економічних явищ і процесів; вивчення підходів щодо формування інформаційної бази для здійснення аналізу стану та перспектив розвитку соціально-економічних явищ та процесів в умовах ринку; узагальнення методичних підходів щодо оцінки економічної та 4 соціальної ситуації в державі та розробка на основі отриманої інформаційної прогнозних статистичних моделей; обґрунтування необхідності проведення статистичного дослідження з метою розробки комплексу науково-технічних та соціально-економічних програм розвитку держави. Предметом вивчення є закономірності формування масових економічних явищ і процесів та тенденції їх розвитку.

Нейроні мережі
neural
Опис

Метою викладання навчальної дисципліни “Нейронні мережі” є ознайомлення студентів з теорією адаптивних систем, систем, що навчаються, тощо на прикладі теорії штучних нейронних мереж. Основними завданнями вивчення дисципліни “Нейронні мережі” є набуття студентами теоретичних знань у теорії штучних нейронних мереж та практичних навичок створення та аналізу поведінки нейронних мереж, а також вмінь по застосуванню теорії штучних нейронних мереж до прикладних задач. В курсі розглядаються сучасні алгоритми теорії нейронних мереж, методологія застосовування цих алгоритмів до прикладних задач (класифікація, кластерізації, дискретна оптимізація, розпізнавання образів, тощо).У результаті вивчення дисципліни студенти навчаються реалізовувати та аналізувати основні алгоритми теорії нейронних мереж, застосовувати алгоритми до розв’язання прикладних задач, використовувати сучасні нейромережеві пакети.

Комп’ютерні мережі
network
Опис

Метою вивчення дисципліни "Комп’ютерні мережі" є вивчення теорії побудови й експлуатації комп’ютерних мереж, зокрема їх характеристик, протоколів, комплексів апаратно-програмних засобів і мережевих технологій. Вивчення дисципліни формує у студентів: знання з інформатики й сучасних інформаційних технологій; знання особливостей структури стеку протоколів TCP/IP при його використанні на прикладному, представницькому, транспортному та мережному рівнях моделі; знання принципів адресації в мережах, мережевих служб та протоколів; знання структури мережі Internet, стандартів та сервісів Internet та сервісів Internet-провайдерів; навички використання програмних засобів і роботи в комп'ютерних мережах; уміння використовувати Інтернет-ресурси; уміння оперативно здійснювати пошук інформації для виконання виробничих завдань, використовуючи персональні комп'ютери, сучасні засоби зв'язку та можливості Інтернет.

Розподілена обробка інформації
network
Опис

Метою викладання навчальної дисципліни є оволодіння майбутніми фахівцями основами теоретичних знань про паралельні та розподілені алгоритми та системи, придбання навичок визначати практичні задачі, в яких доцільним є використання розпаралелювання, формування уявлення про складність таких задач та методи їх розв’язання. В результаті вивчення дисципліни фахівець повинен знати: специфіку паралельної обробки даних; специфіку паралельного виконання задач; специфіку розподіленої обробки інформації; архітектури паралельних обчислювальних систем та розподілених та їх програмне забезпечення; сфери застосування паралельних алгоритмів та розподілених обчислень; вміти: відрізняти такі поняття як послідовність виконання інструкцій, конкурентність даних, асинхронність виконання процедур, паралельне виконання алгоритму, розподілені обчислення; та доцільно реалізовувати їх на практиці; розробляти паралельні алгоритми та програмне забезпечення для розподілених систем обробки інформації; давати конкретні рекомендації щодо доцільності використання паралельного алгоритму або розподіленої системи обробки інформації.

Інтелектуальний аналіз даних
int-an
Опис

Метою викладання дисципліни є засвоєння студентами основних теоретичних відомостей та практичних вмінь з курсу. Підготувати студента до ефективного використання як класичних так і сучасних методів інтелектуального аналізу даних та обробки інформації з використанням класичних методів обчислень та нейромереж задля створення елементів автоматизованих комп’ютерних систем та їх використання у подальшій професійній діяльності; допомогти набути навички практичної роботи з програмними засобами для інтелектуального аналізу даних. Після вивчення дисципліни студенти повинні: знати: основні поняття та визначення інтелектуального аналізу даних; моделі та методи побудови моделей та аналізу залежностей у даних; сучасні програмні засоби для проектування i розробки систем інтелектуального аналізу даних; критерії порівняння моделей i методів інтелектуального аналізу даних. вміти: обґрунтовувати й аналізувати вибір конкретного типу моделі та методу інтелектуального аналізу даних при вирішенні практичних задач; використовувати сучасні програмні засоби для проектування та дослідження систем інтелектуального аналізу даних; створювати програми для інтелектуального аналізу даних при розв’язку конкретних практичних задач аналізувати результати побудови та використання систем інтелектуального аналізу даних при вирішенні прикладних задач.

Моделювання соціально-економічних процесів
economics
Опис

Метою викладання навчальної дисципліни є формування у майбутнього фахівця системи знань з методології, методики та інструментарію моделювання соціально-економічних процесів, їх аналізу та використання. Завдання вивчення дисципліни: навчитися проводити активний системний аналіз соціально-економічних процесів, явищ та систем на макро- і мікроекономічному рівнях на основі систематизації наявних математичних моделей економіки. Досягнення поставленої мети забезпечується постановкою та розв’язанням таких задач: створення традиційних та спеціальних моделей макроекономіки, побудова моделей поведінки споживачів, виробників та їх взаємодії, побудова прикладних математичних моделей фінансово-економічних процесів та інші.

Основи теорії самоорганізації
chisl-metod
Опис

Метою викладання навчальної дисципліни “Основи теорії самоорганізації” є набуття студентами теоретичних знань з теорії синергетичних систем, практичних навичок аналізу систем, що самоорганізуються, та використання їх у прикладних задачах, а також опанування студентами ідей та методів теорії синергетичних систем. В результаті вивчення навчальної дисципліни фахівець повинен знати: основні поняття теорії синергетичних систем, теорії складних мереж, теорії катастроф тощо; володіти аналітичними та чисельними методами аналізу синергетичних систем. Підготовлений фахівець повинен вміти: створювати моделі систем, що самоорганізуються, у фізиці, хімії, біології, соціальних науках тощо; обраховувати основні характеристики зазначених систем.

Некоректні задачі
reverse
Опис

Мета дисципліни вивчення основних принципів розв’язування нестійких задач (по А. Адамару). Більш загальна мета – знайомство зі станом питання в одному з найбільш перспективних напрямків сучасної математики, пов’язаним з розв’язком некоректних задач, що, в свою чергу, дає можливість аналізувати процеси та явища в галузях майбутньої діяльності студентів як фахівців. Завдання: ознайомити з некоректними задачами в математиці; розглянути основні методи розв’язання некоректних задач; продемонструвати застосування теоретичних відомостей до розв’язку практичних задач. У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен знати: основні типи некоректних задач та методи їх розв’язання, які розглядаються в вивченому курсі; методи регуляризації побудови наближених розв’язків некоректно поставлених задач. вміти: використовувати здобуті знання для розв’язування некоректних задач; наводити приклади використання різних методів при розв’язанні задач; будувати математичні моделі, які мають деякі похибки.

Обернені задачі
reverse
Опис

Метою дисципліни є викладання студентам основних моделей та методів розв’язання обернених задач. Формування практичних умінь і навичок використання методів розв’язання таких задач для дослідження фізичних процесів. Формування вміння ідентифікувати відсутні данні математичних моделей за результатами фізичних вимірювань, вміння знаходити оптимальні значення для тих параметрів математичних моделей, які допускають варіювання. У результаті вивчення дисципліни студенти повинні знати: основні положення теорії метричних просторів, лебегівської теорії міри та інтеграла; теорії обмежених лінійних операторів в банахових та гільбертових просторах; вміти: застосовувати техніку і методи функціонального аналізу для розв’язання задач керування складними процесами в умовах невизначеності; застосовувати основні методи постановки та розв’язання задач системного аналізу в умовах невизначеності цілей, зовнішніх умов та конфліктів.