Цей блок дисциплін допоможе зануритися у світ аналізу даних, машинного навчання та штучного інтелекту. Ви навчитеся працювати з реальними даними, будувати аналітичні моделі та знаходити закономірності, що допомагають ухвалювати обґрунтовані рішення.
📊 Аналітика та візуалізація в Power BI – створення інтерактивних звітів і дашбордів, трансформація даних із різних джерел та використання DAX для глибокого аналізу й прогнозування.
🛢️ Інженерія даних з Python – робота з реляційними базами даних через SQL, обробка даних у Python (Pandas), інженерія ознак і створення відтворюваних пайплайнів для аналітики та ML.
🤖 Прикладне машинне навчання – застосування алгоритмів машинного навчання для задач класифікації та регресії, побудова моделей у Python (Scikit-learn), налаштування гіперпараметрів і коректна валідація результатів.
🧠 AI-Assisted Learning – використання генеративного ШІ для створення контенту й автоматизації процесів, інтеграція ШІ в професійну діяльність та етичне застосування технологій.
📈 BI-системи та бізнес-кейси – аналіз бізнес-процесів за допомогою BI-систем, створення аналітичних панелей і розробка бізнес-кейсів для ухвалення управлінських рішень.
🧮 R для науки про дані – очищення та аналіз даних у R із використанням Tidyverse, побудова візуалізацій (ggplot2) і статистичних моделей для отримання практичних інсайтів.
Спробуйте себе в ролі аналітика даних, інженера даних або спеціаліста з машинного навчання ще під час навчання та створюйте рішення, що працюють із великими обсягами інформації 🎯
Силабуси всіх вибіркових дисциплін: https://cs.kpnu.edu.ua/bakalavr/
