Чому системений аналіз?
Системний аналіз та наука про дані — це надзвичайно цікава та затребувана предметна область, бо вона поєднує у собі інженерний підхід із глибинними методами моделювання й оптимізації. Сьогодні, у епоху великих даних, інтернету речей та ШІ, фахівець із системного аналізу здатний проєктувати складні екосистеми: від «розумних» міст і енергомереж, до медичних діагностичних платформ. Його інструменти дозволяють прогнозувати поведінку систем, мінімізувати ризики та економити ресурси, що критично важливо для бізнесу, державного управління та науки. Саме тому ця ніша є не лише актуальною, а й однією з ключових драйверів технологічного прогресу в усьому світі.
Про що ІПСА і системний аналіз?
Спеціальність «Системний аналіз та наука про дані» в інституті прикладного системного аналізу (НН ІПСА) КПІ ім. Ігоря Сікорського поєднує глибокі математичні дисципліни з практичними навичками програмування та моделювання. Методологія системного аналізу дає змогу формалізувати складні бізнес‑процеси, прогнозувати їхню поведінку та оптимізувати рішення, що особливо цінується в ІТ, фінансах, біржовій торгівлі та навіть у військовій сфері.
Ключова перевага ІПСА — поєднання теоретичної бази й практичних кейсів: студенти вивчають не лише дискретну математику й лінійну алгебру, але й одразу застосовують ці знання для створення моделей у комп’ютерному середовищі.
Які дисципліни вивчають студенти системного аналізу?
- 1–2 курси: Фундамент та алгоритмічне мислення. На перших курсах закладається база, без якої неможливо стати інженером високого рівня чи спеціалістом по роботі з даними. Фундаментальна математика (Математичний аналіз, Лінійна алгебра та аналітична геометрія, Дискретна математика, Диференціальні рівняння, Теорія ймовірностей та математична статистика, Функціональний аналіз, Чисельні методи).
Застосування в роботі: Це мова, якою «говорить» сфера Data Science та Machine Learning. Власні вектори, матричні обчислення та оптимізація функцій лежать в основі будь-якої нейромережі. Розуміння цих предметів дозволяє не просто викликати готові бібліотеки, а глибоко розуміти принципи роботи алгоритмів. Теорія ймовірностей є базою для побудови предиктивних моделей, A/B-тестування та оцінки ризиків.



