Про програму
Програма “Data Analytics” готує майбутніх фахівців з аналітики даних, надаючи глибоке розуміння теоретичних основ та практичних навичок, необхідних для роботи в цій галузі. Курс розроблено таким чином, щоб допомогти учасникам опанувати найсучасніші технології та інструменти, затребувані на ринку ІТ.
Відповідно до досліджень ринку, професія аналітика даних є однією з найбільш перспективних та високооплачуваних на IT ринку. У сучасному світі дані стали найціннішим ресурсом, і саме аналітики допомагають компаніям приймати обґрунтовані рішення, знаходити нові можливості та запускати успішні продукти.
В рамках нашого навчального курсу Data Analytics ти можеш обрати свій рівень кар’єрного зростання: вступний, просунутий чи вибіркову спеціалізацію Product Analytics.
Формат навчання — онлайн.
Учасники зможуть поєднувати навчання з роботою на повну зайнятість. Крім того, сам курс є досить гнучким: приходити на лекції не обов’язково. Якщо є причина, з якої студент не може бути присутнім, він чи вона завжди може подивитись запис заняття. Крім того, учасники мають можливість сконтактувати викладача в Slack каналі, створеному спеціально під конкретний модуль.
Чому ця програма?
Ви опануєте повний процес — від збору та очищення сирих даних до побудови прогнозних моделей і візуалізації результатів, що робить вас універсальним фахівцем.
Програма фокусується на найбільш затребуваних мовах та інструментах (Python, R, SQL), які є стандартом у сучасній бізнес-аналітиці та Data Science.
Курси читають практики з провідних ІТ-компаній та аналітичних центрів, які діляться реальним досвідом впровадження даних у бізнес-процеси.
Формат програми дозволяє ефективно поєднувати навчання з роботою, водночас стаючи частиною професійної спільноти Факультету прикладних наук УКУ.
Навчання базується на розв’язанні актуальних бізнес-задач, що дозволяє не просто вивчити теорію, а навчитися знаходити цінні інсайти для прийняття стратегічних рішень.
Курси
Магістерська програма «Науки про дані» (Data Science) є дворічною 90 ECTS кредитною освітньої програмою. З 90 ECTS кредитів програми 60 ECTS кредитів припадає обов’язкові освітні компоненти та 30 ECTS кредитів на вибіркові освітні компоненти. 21 ECTS кредит з 60-ти ECTS кредитів обов’язкових компонент займає переддипломна практика та написання дипломної кваліфікаційної роботи. Навчальні курси можна розподілити за наступними основними темами: математика та статистика; штучний інтелект та машинне навчання; інженерія даних; бізнес, фінанси та менеджмент; дослідницькі та академічні навички. Нижче наведені курси академічної програми із зазначеною кількістю кредитів ECTS згруповані за темами (вкладка «Всі») та за семестрами (вкладки «I-IV семестр»).
Обов’язкові курси
Вибіркові курси
Обов’язкові курси
Вибіркові курси (9 ECTS)
Вибіркові курси: Courses from the Data Engineering program (1st – 3rd modules), 3 ECTS
Обов’язкові курси
Вибіркові курси (18 ECTS)
Обов’язкові курси
Магістерська програма «Науки про дані» (Data Science) є дворічною 90 ECTS кредитною освітньої програмою. З 90 ECTS кредитів програми 60 ECTS кредитів припадає обов’язкові освітні компоненти та 30 ECTS кредитів на вибіркові освітні компоненти. 21 ECTS кредит з 60-ти ECTS кредитів обов’язкових компонент займає переддипломна практика та написання дипломної кваліфікаційної роботи. Навчальні курси можна розподілити за наступними основними темами: математика та статистика; штучний інтелект та машинне навчання; інженерія даних; бізнес, фінанси та менеджмент; дослідницькі та академічні навички. Нижче наведені курси академічної програми із зазначеною кількістю кредитів ECTS згруповані за темами (вкладка «Всі») та за семестрами (вкладки «I-IV семестр»).
Керівник програми
Маєш запитання?
Під час вступної кампанії абітурієнти мають можливість забронювати консультацію з керівником програми.
Забронювати консультаціюВикладачі програми
До навчального процесу залучені викладачі з міжнародним досвідом і фахівці з провідних ІТ-компаній. Вони поєднують академічну експертизу з практикою, допомагаючи студентам здобувати актуальні знання та навички.
Дмитро Чаплинський
Аспірант
Дмитро Кушнір
Аспірант
Микола Баб’як
Assistant Professor of Finance at Lancaster University Management School. Викладає курс фінансів
Роман Корнилюк
Професор, доктор економічних наук. Викладає курси Фінансовий аналіз, Бізнес-аналіз секторів та індустрій
Юлія Колодій
Керівниця бакалаврської програми “ІТ та аналітика рішень”
Тетяна Захарченко
Керівниця бакалаврської програми “Комп’ютерні науки”
Часті запитання
Ознайомтесь із найпоширенішими питаннями або зв’яжіться з нами, щоб отримати детальну консультацію.
Чи надається сертифікат по завершенню проходження програми?
Усім учасникам програми, які успішно її завершать (виконають домашні завдання у необхідному об’ємі), буде виданий сертифікат про завершення програми.
Якщо програма не сподобається, чи можна повернути кошти?
Учасник може відмовитися від навчання та повернути кошти за оплачений перший місяць, якщо повідомить про це до третього заняття.
Чи можна переглядати заняття в записі?
Так, усі заняття будуть доступні учасникам у записі.
Що знадобиться для навчання?
Ноутбук, стабільний доступ до інтернету та гарнітура для участі у вебінарах.
Який очікуваний об’єм витрат часу для успішного проходження програми?
У середньому передбачається, що учасники потребуватимуть до 10 годин на тиждень для виконання домашніх завдань.
Яка мова викладання на програмі?
Українська
Вимоги для вступників
1. Data Analytics 1 (intro)
- ”Базове володіння Excel
- Знання математики на шкільному рівні
2. “Data Analytics 2”
- Основи статистики та теорії ймовірностей
- Основи програмування на Python
- Основи SQL
3. “Product Analytics”
- Базове володіння Excel
- Базове володіння Power BI
- Базове володіння SQL
Хто може вступити?
Всі, хто цікавиться темою Data Analytics, можуть подати заявку на вступ на програму.
- Перша частина програми Data Analytics не вимагає значних попередніх знань, окрім базової обізнаності Microsoft Excel, знань шкільної математики та знання англійської мови на рівні розуміння технічних текстів.
- Умовою вступу на другу частину програми є знання основ статистики та економетрики, основ програмування на Python, основ роботи з базами даних та SQL.
- Умовою вступу на Product Analytics є знання основ роботи з базами даних та SQL, базове володіння Excel та Power BI
Процедура вступу
Для вступу на другу частину Data Analytics 1 (Intro) кандидатам необхідно заповнити реєстраційну форму. При реєстрації необхідно вказати персональні контактні дані, попередній професійний досвід, а також мотиваційне повідомлення: чому кандидат/ка зацікавився програмою та як планує використати отримані на програмі знання.
Умовою вступу на другу частину програми є знання основ статистики та економетрики, основ програмування на Python, основ роботи з базами даних та SQL
Заявки на навчання на програмі приймаються до моменту укомплектування навчальної групи (близько 20-25 осіб).
Організація навчального процесу
- Тривалість навчання DA1 та DA2: по 10 тижнів (+ 4 тижні виконання фінального проєкту)
- Обсяг кожної частини програми: 4 курси, 60 годин лекцій, 40 годин роботи над проєктом
- Три навчальних дні
- Формат навчання: онлайн, відеозаписи + заняття в zoom
16.04.2026 
Про факультет Відео
Опис
Вартість
Вартість навчання на першій частині сертифікатної програми Data Analytics 1 (Intro) становить 30 000 грн
Вартість навчання на другій частині сертифікатної програми Data Analytics 2 становить 40 000 грн
Вартість навчання на сертифікатній програмі Product Analytics становить 15 000 грн
Формат навчання — онлайн.
Учасники зможуть поєднувати навчання з роботою на повну зайнятість. Крім того, сам курс є досить гнучким: приходити на лекції не обов’язково. Якщо є причина, з якої студент не може бути присутнім, він чи вона завжди може подивитись запис заняття. Крім того, учасники мають можливість сконтактувати викладача в Slack каналі, створеному спеціально під конкретний модуль.
Пн-Пт, 9:00 – 16:00
(032) 240-99-44
Пн-Пт, 9:00 – 16:00
(032) 240-99-44
30.05.2026
За реєстрацією
Онлайн