Комп'ютерна Академія {global_step_name} - повноцінна IT-освіта для дорослих і дітей. Ми навчаємо з 1999 року. Авторські методики, викладачі-практики, 100% практичних занять.

Ви використовуєте застарілий браузер!

Ваш браузер Internet Explorer, на жаль, є застарілим. Ця версія браузеру не підтримує багато сучасних технологій, тому деякі функції сайту можуть працювати з помилками. Рекомендуємо переглядати сайт за допомогою актуальних версій браузерів Google Chrome, Safari, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge

Магістерські програми

Освітньо-професійна програма:   Прикладні комп’ютерні науки
Галузь знань:  12 Інформаційні технології
Спеціальність:  122 Комп’ютерні науки
Кваліфікація:      Магістр з комп’ютерних наук
Ступінь вищої освіти:  Магістр
Мови викладання:  Українська / Англійська

Магістерська програма "Прикладні комп'ютерні науки" дає якісні знання та навички, необхідні для здійснення професійної діяльності у сфері комп’ютерних наук, зокрема здатність обирати, налаштовувати апаратно-програмні засоби та середовища розроблення інформаційних систем, а також застосовувати математичні моделі, методи й алгоритми для проектування, розроблення і модернізації систем, пов’язаних із прикладними дослідженнями даних у певній предметній галузі.


Презентація магістерської програми

Освітньо-професійна програма «Прикладні комп’ютерні науки»


Ліцензія на провадження освітньої діяльності й акредитація освітньої програми

  • Ліцензія на провадження освітньої діяльності на другому (магістерському) рівні вищої освіти за спеціальністю 122 Комп’ютерні науки (наказ МОН України № 19-л від 22.02.2021).

  • Акредитація програми планово відбудеться у 2023 році.


Стандарт вищої освіти

Освітня програма розроблена на основі Стандарту вищої освіти за спеціальністю 122 Комп’ютерні науки галузі знань 12 Інформаційні технології для другого (магістерського) рівня вищої освіти. Стандарт затверджено Міністерства освіти і науки України від 28.04.2022 р. № 393 і введено в дію з 2022/2023 навчального року.
 

Мета освітньої програми

Підготовка фахівців, здатних розв’язувати прикладні завдання дослідницького та/або інноваційного характеру у сфері комп’ютерних наук.

Орієнтація освітньої програми

Освітньо-професійна програма, орієнтована на сучасні вимоги до фахівців з комп’ютерних наук для потреб IT-індустрії та інших прикладних предметних галузей. Може бути інтегрована в існуючі процеси компанії, пов’язані з підвищенням кваліфікації працівників та їх зростанням у кар’єрній ієрархії.

Основний фокус освітньої програми

Загальна освіта в галузі інформаційних технологій за спеціальністю 122 комп'ютерних наук, орієнтована на різні предметні галузі (наприклад, фінанси і банківська справа, соціологія, медицина, телекомунікації та зв'язок, електронна комерція тощо) і прикладні напрями (дослідження даних, веб-технології, розробка ПЗ для мобільних пристроїв, тестування ПЗ, автоматизація життєвого циклу програмних продуктів тощо).


 

Перелік компонент освітньої програми

Код

Компоненти освітньої програми (навчальні дисципліни, практика, кваліфікаційна робота) 

Форма підсумкового контролю

Кількість кредитів

Навчальні дисципліни загальної підготовки

ОК1

Соціально-комунікативні навички

залік

6

ОК2

Публічний виступ

залік

4

ОК3

Методи наукових досліджень

залік

5

Всього за групою:

15

Навчальні дисципліни професійної підготовки

ОК4

Спеціальні розділи математики

екзамен

5

ОК5

Спеціальні розділи програмування

залік

5

ОК6

Дослідження даних

залік

5

Всього за групою:

15

Виконання проектів і практична підготовка

ОК7

Проектна робота

захист

6

ОК8

Практика за темою кваліфікаційної роботи

залік

10

Всього за групою:

16

Атестація

ОК9

Підготовка та захист кваліфікаційної роботи

публічний захист

20

Всього за групою:

20

Загальний обсяг обов’язкових компонент:

66

Загальний обсяг вибіркових компонент за напрямами:

24

ЗАГАЛЬНИЙ ОБСЯГ ОСВІТНЬОЇ ПРОГРАМИ

90


 

Структурно-логічна схема освітньої програми

 


 

Анотації обов’язкових компонент освітньої програми

Назва обов’язкової компоненти освітньої програми

Анотація

Соціально-комунікативні навички

Протягом останніх десятиріч професійні навички, або ж, як їх ще називають жорсткі (hard skills), безумовно демонструють роботодавцям досвід та технічні здібності працівника, тоді як соціально-комунікативні навички, так звані мякі (soft skills), вказують на здатність якісно взаємодіяти з іншими та розвиватись в компанії. 

Соціально-комунікативні навички – це особисті риси та здібності, які допомагають вам ефективно працювати та співпрацювати. Також відомі як навички роботи з людьми, соціально-комунікативні навички можуть допомогти вам ефективно спілкуватися, демонструвати професіоналізм і розвивати ділові стосунки. Приклади таких навичок взаємодії включають вміння розв’язувати проблеми, креативність, побудову довіри, управління конфліктами, адаптивність і командну роботу, постановку цілей, делегування, надання зворотного зв'язку.

Розвивати соціально-комунікативні навички можна і треба, але це не проста задача. І дуже важливим є те, що така дисципліна є в Університеті. Процес навчання вимагає від студента значних зусиль, оскільки полягає не лише у прослуховуванні лекцій та відвідуванні практичних занять, а значною мірою у тому, щоб щодня відпрацьовувати кожен навик. Оскільки дуже часто студенти магістратури на момент навчання вже мають досвід роботи, для них вивчення дисципліни передбачає щоденне застосування отриманих знань на практиці, у їх професійній діяльності. І це стосується усіх соціально-комунікативних навичок. А саме, вміння взаємодіяти, комунікувати і домовлятись, або ж формувати команду, вирішувати конфлікти чи приймати рішення, презентувати результати розробки, переконувати, аргументувати і вести успішні переговори. Все це і багато іншого ви зможете освоїти протягом вивчення дисципліни «Соціально-комунікативні навички». Фахівці, запрошені до її викладання, мають багаторічний досвід у своїх напрямах, досконало володіють предметом і на реальних прикладах демонструють застосування тих чи інших навиків. Це своєю чергою дає можливість студентам переймати реальний досвід, обмінюватись прикладами з свого професійного життя і в умовах синергії студент-викладач розвиватись і вдосконалюватись.

Публічний виступ

Дисципліна передбачає опанування техніки ораторської майстерності як інструменту презентації, пітчингу, переконання, аргументації. Предмет викладається англійською мовою: теоретична складова та практична (виступи студентів). 

Публічний виступ розглядається як результат поєднання таких аспектів: технічного аспекту (володіння голосом, жестами, інструментами для утримання уваги, розвиток пам’яті та уяви, взаємодія з аудиторією), аспекту форми (онлайн / офлайн, структура виступу, особливості контексту, етапи підготовки промови/презентації), змістового аспекту (вибір теми на основі аналізу цільової аудиторії та мети виступу, подача матеріалу, наповнення, стилістика публічного виступу, робота із запитаннями, аргументацією, конструктивність мовлення, використання ораторських прийомів).

Студенти набувають практичних навичок підготовки промов та презентацій для пітчингу й публічних виступів у стилі TEDx. 

Методи наукових досліджень

Метою дисципліни є отримання знань із основ наукознавства і набуття навиків написання і оформлення наукових результатів.

Дисципліна передбачає ознайомлення із наукою та її роллю в суспільстві, організацією наукових досліджень в Україні. Крім того передбачено вивчення методології наукових досліджень, засобів та методів наукових досліджень, методологічних основ наукових досліджень і організації проведення наукових досліджень. Також в дисципліні передбачено вивчення технології підготовки магістерської та дисертаційної робіт. Практичною складовою курсу є ознайомлення з написанням авторського права на твір, тез доповіді на науково-технічну конференцію та наукової статті. Завершальним кроком є ознайомлення наукометрією та технологією пошуку наукових публікацій.

Спеціальні розділи математики

В рамках дисципліни студенти розвиваються теоретичну підготовку та набувають практичних навичок в контексті формалізації предметної області певного проекту у вигляді відповідної інформаційної моделі; використання математичних методів для аналізу формалізованих моделей предметної області; збирання і аналізу даних (включно з великими), для забезпечення якості прийняття проектних рішень; застосування існуючих і розроблення нових алгоритмів розв’язування задач у галузі комп’ютерних наук; розроблення програмного забезпечення відповідно до сформульованих вимог з урахуванням наявних ресурсів та обмежень.

Спеціальні розділи програмування

Дисципліна пропонує студентам розширити свої знання в програмуванні та вивчити ряд важливих концепцій, необхідних для написання високоякісного програмного забезпечення. В рамках курсу студенти досліджують принципи написання чистого коду, а також вивчають рефакторинг як інструмент для покращення якості коду. Крім того, студентам пропонується вивчити основні патерни проектування, їх імплементацію та роль у побудові якісної архітектури коду. Значна увага в рамках курсу приділяється вивченню концепції чистої архітектури, що дозволяє побудувати гнучку та легко підтримувану архітектуру програми, що сприяє більшій стабільності та простоті коду. На курсі також розглядаються основні підходи до оптимізації коду, тестування та профайлингу робочого коду.

Після успішного завершення курсу студенти матимуть поглиблені знання про написання високоякісного коду та зможуть ефективно використовувати патерни проектування та рефакторинг для покращення якості свого коду. Вони також зможуть побудувати структуровану та гнучку архітектуру програми та застосовувати оптимізаційні та тестувальні стратегії для забезпечення більшої стабільності та продуктивності своєї програми. Мова програмування яка використовується в курсі є Python, однак курс буде корисним для людей які використовують не лише Python, а й будь-яку іншу мову програмування та хочуть покращити свої навички програмування.

Дослідження даних

Дисципліна призначена для вивчення основних методів та алгоритмів, які використовуються в сучасному Data Science. Протягом вивчення цієї дисципліни розглядаються базові аспекти статистики та аналітики даних, як структурованих так і неструктурованих даних, основні методи машинного навчання для вирішення задач класифікації, кластерування та прогнозування. Для опрацювання неструктурованих даних, таких як відео послідовності, текстові дані, часові ряди, студенти вивчають системи глибинного навчання, такі як згорткові нейронні мережі, рекурентні мережі та трансформери. Виконуючи практичні завдання опрацювання наборів даних, студенти відпрацьовують свої навички роботи з моделями машинного навчання, такими як дерев’яні алгоритми, а для вирішення завдань роботи з неструктурованими даними навчають глибинні нейроні мережі та налаштовують їх параметри для підвищення точності результатів.

Проектна робота

Командна проектна робота студентів, орієнтована на вирішення складних прикладних задач, які виникають в різних предметних областях і потребують застосування методів та засобів з галузі комп’ютерних наук. Командні проектні роботи орієнтовані на узагальнення набутих теоретичних знань та практичних навичок, розвиток соціальних навичок таких, як робота в команді, комунікативні навички, емпатія, вирішення конфліктних ситуацій, емоційний інтелект, критичне мислення, дизайн мислення тощо.

Практика за темою кваліфікаційної роботи

Практика за темою кваліфікаційної роботи є завершальним етапом навчання та проводиться в останньому семестрі навчання з метою узагальнення та вдосконалення здобутих знань, практичних умінь і навичок, оволодіння професійним досвідом та готовності їх до самостійної діяльності. Практика має професійне спрямування та є основою для написання кваліфікаційної роботи і розвитку навичок для подальшої професійної діяльності в сфері комп’ютерних наук. Базами практики можуть бути профільні організації, компанії чи установи.

Підготовка та захист кваліфікаційної роботи

Виконання кваліфікаційної роботи є підсумком засвоєння освітньої програми та комплексним оцінюванням знань студента і його підготовленості до діяльності в обраній галузі знань. Кваліфікаційна робота має відображати рівень підготовленості студента до самостійної професійної діяльності та передбачає розв’язання складної задачі дослідницького та/або інноваційного характеру у сфері комп’ютерних наук.

Кваліфікаційна робота є самостійно виконаним проектом з розробки або/та дослідження, що забезпечує розроблення комп’ютерної системи (компоненти комп’ютерної системи) або розв’язання задачі в сфері комп’ютерних наук або на її межі з іншими спеціальностями.


 

Форма атестації здобувачів вищої освіти

Атестація здобувачів освітнього рівня магістр здійснюють у формі публічного захисту кваліфікаційної роботи.

У результаті її успішного проходження випускних отримує документ встановленого зразка про присудження йому ступеня магістра із присвоєнням кваліфікації: магістр з комп’ютерних наук.
 

Вимоги до кваліфікаційної роботи

Кваліфікаційна робота має передбачати розв’язання складної задачі дослідницького та/або інноваційного характеру у сфері комп’ютерних наук.

Кваліфікаційна робота не повинна містити академічного плагіату, фальсифікації, фабрикації. Кваліфікаційна робота має бути розміщена на сайті або у публічному репозиторії ПЗВО «ІТ СТЕП Університет».

Кваліфікаційна робота повинна відповідати іншим вимогам, встановленим законодавством та положеннями ПЗВО «ІТ СТЕП Університет».


 

Часті питання

 

Чи маєте ліцензією та акредитацією?

Ліцензія на провадження освітньої діяльності на другому (магістерському) рівні вищої освіти за спеціальністю 122 Комп’ютерні науки (наказ МОН України № 19-л від 22.02.2021).

Акредитація програми планово відбудеться у 2023 році.

 

Які основні вимоги до вступників?

Наявність ступеня бакалавра, магістра або ОКР спеціаліста. Знання та навички програмування на будь-якій мові загального призначення. Знання лінійної алгебри, теорії ймовірності та статистики. Рекомендуємо поєднувати навчання з роботою у компанії за спеціальністю.

 

Які іспити потрібно здати для вступу?

Єдиний вступний іспит (ЄВІ) з іноземної мови (рекомендована мова – англійська) і фаховий іспит.

 

Яка вартість навчання і умови оплати?

Вартість навчання для студентів 2023 р. набору – 63 тис. гривень за семестр. Терміни сплати – до початку кожного семестру. Оплата за навчання може здійснюватися за рахунок компанії.

 

Чи потрібно мати комп’ютер для навчання?

Так, вам потрібен власний ноутбук.

 

Скільки триває навчання?

1,5 академічних роки (3 семестри, з вересня 2023 по грудень 2024 року)

 

Як відбувається навчання?

Студент має не більше 6 освітних компонент у семестрі. У першому семестрі два блоки освітніх компонент, що викладають та оцінюють послідовно: дисципліни загальної підготовки та дисципліни професійної підготовки. У другому семестрі подібна ситуація: вибіркові дисципліни і проектна робота, а у третьому – практика за темою кваліфікаційної роботи і кваліфікаційна робота.

 

Які дисципліни вивчають?

Соціально-комунікативні навички, Публічний виступ, Методи наукових досліджень, Спеціальні розділи математики, Спеціальні розділи програмування, Дослідження даних, Проектна робота, Вибіркові освітні компоненти за різними напрямами прикладних комп'ютерних наук, Практика за темою кваліфікаційної роботи, Підготовка та захист кваліфікаційної роботи.

 

Для яких компонент освітньої програми можуть бути визнані результати навчання, здобуті шляхом неформальної та/або інформальної освіти?

Для вибіркових освітніх компонентів за різними напрямами прикладних комп'ютерних наук, проектної роботи, а також практики за темою кваліфікаційної роботи.

 

Заняття відбуваються наживо?

Зазвичай заняття проходять онлайн. За потреби, кількість занять наживо може бути скоригована у більшу чи меншу сторону.

 

Коли у будні дні розпочинаються заняття?

Зазвичай заняття у робочі дні проводять з 17 по 20 годину.

 

Чи бувають заняття на вихідних?

У вихідні дні заняття можуть проходити за попереднім погодженням між викладачем та студентами.

 

Скільки занять на тиждень?

Не більше 6-8 занять впродовж тижня. Не більше 2 занять в один день.

 

Як надолужити матеріал, якщо пропустив лекцію? 

У вас буде змога повторно переглянути запис лекцій проведених онлайн. Студенти мають доступ до всіх матеріалів курсу: слайди презентацій, завдання, додаткова література тощо.

 

Що й у якому об’ємі викладають англійською мовою?

Обов'язкову освітню компоненту «Публічний виступ» повністю проводять англійською мовою, а решту освітніх компонент – частково.

 

Чи можна поєднувати навчання з роботою?

Так. Ми рекомендуємо поєднувати навчання з працею у компанії за спеціальністю :-)


 

Перелік нормативних і довідкових документів

  1. Стандарт вищої освіти за спеціальністю 122 Комп’ютерні науки галузі знань 12 Інформаційні технології для другого (магістерського) рівня вищої освіти
  2. Стандарт вищої освіти за спеціальністю 122 Комп’ютерні науки галузі знань 12 Інформаційні технології для першого (бакалаврського) рівня вищої освіти
  3. Національна рамка кваліфікацій
  4. Закон України «Про освіту»
  5. Закон України «Про вищу освіту»
  6. Національний класифікатор України: Класифікатор професій ДК 003:2010
  7. Національний освітньо-науковий глосарій

 

Викладачі освітньої програми

  • Рак Тарас Євгенович, доктор технічних наук, доцент, професор ІТ СТЕП Університету, член Освітнього комітету Львівського ІТ Кластеру

  • Ратушняк Юрій Володимирович, кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри комп’ютерних наук та інформаційних технологій Української академії друкарства, керівник напряму досліджень і розробок ІТ СТЕП Університету, керівник магістерської програми «Прикладні комп’ютерні науки» ІТ СТЕП Університету

  • Бугрій Олег Миколайович, доктор фізико-математичних наук, професор, завідувач кафедри математичної статистики і диференціальних рівнянь Львівського національного університету імені Івана Франка, професор ІТ СТЕП Університету

  • Максимів Олексій Петрович, кандидат технічних наук, доцент ІТ СТЕП Університету, Software Engineer у компанії Star

  • Паздрій Оксана Ігорівна, кандидат фізико-математичних наук, доцент ІТ СТЕП Університету, Data Scientist у компанії Covizmo

  • Ткаченко Павло Романович, кандидат технічних наук, доцент, доцент ІТ СТЕП Університету, Data Scientist у компанії Lemberg Solutions

  • Вербенко Ірина Олегівна, кандидат технічних наук, доцент ІТ СТЕП Університету, Senior Delivery Manager у компанії Intellias

  • Дейнеко Анастасія Олександрівна, кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри штучного інтелекту Харківського національного університету радіоелектроніки, доцент ІТ СТЕП Університету, Technical Trainer у компанії Grid Dynamics

  • Мокій Олександра Анатоліївна, кандидат економічних наук, доцент ІТ СТЕП Університету, Head of Learning & Development Office у компанії Eleks

  • Березький Олег Миколайович, доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри комп'ютерної інженерії Західноукраїнського національного університету, професор ІТ СТЕП Університету

  • Палецька-Юкало Антоніна Володимирівна, кандидат педагогічних наук, доцент ІТ СТЕП Університету

 

Керівник магістерської програми

кандидат технічних наук, доцент

Ратушняк Юрій Володимирович 

[email protected] 


Будемо вдячні за зауваження та пропозиції до покращення програми, які просимо внести у форму тут.