Курс «ОБРОБКА ЗОБРАЖЕНЬ ТА МУЛЬТИМЕДІА ТЕХНОЛОГІЇ» – ваш шлях до майстерності цифрового контенту Чому варто обрати цей курс? • Отримаєте навички, за якими ""полюють"" роботодавці в IT, дизайні та медіа • Навчитеся створювати професійний візуальний контент, що привертає увагу • Опануєте технології, що застосовуються від кіноіндустрії до медицини • Працюватимете з інструментами та бібліотеками Python для обробки медіа На заняттях навчитеся: • Створювати, аналізувати та трансформувати цифрові зображення • Застосовувати фільтри та алгоритми розпізнавання об'єктів • Працювати з різними форматами та кольоровими моделями • Монтувати відео та створювати спецефекти • Програмно керувати процесами обробки мультимедіа Курс має міждисциплінарний характер і поєднує елементи комп'ютерної графіки, штучного інтелекту, обробки сигналів та інформаційних технологій! Для кого цей курс? • Майбутніх фахівців у сфері цифрових технологій • Тих, хто розвиває власні творчі проєкти • Здобувачів, які хочуть поєднати креатив з технічними навичками • Майбутніх вчителів інформатики Обирайте «Обробку зображень та мультимедіа технології» — інвестуйте у навички майбутнього!

Бажаєте стати частиною захоплюючого світу ІТ-продуктів та стартапів? Мрієте створити власний успішний цифровий проєкт? Навчальна дисципліна ""Створення та розвиток ІТ-продуктів"" — це Ваша можливість зробити перший крок до кар'єри в одній з найперспективніших галузей сучасності. Що Ви отримаєте? • Практичні навички на рівні trainee продакт-менеджера • Розуміння повного циклу розробки ІТ-продукту: від ідеї до реалізації • Досвід формування продуктової команди та управління нею • Вміння валідувати свої ідеї та тестувати гіпотези • Знання ключових метрик успішності продукту • Основи продуктового дизайну та маркетингу • Розуміння технічної складової розробки Особливості навчання: • 6 інтерактивних практичних занять • 11 навчальних модулів із 16 стислими лекціями • Робота в командах над реальними проєктами • Підготовка власної концепції продукту за моделлю Lean Canvas • Атестація у формі презентації групового проєкту Чому це важливо для Вашого майбутнього? Курс розвиває не лише технічні знання, але й критично важливі soft skills: • Аналітичне та критичне мислення • Командну роботу • Креативність та дизайн-мислення • Навички презентації • Прийняття рішень та оцінку ризиків • Тайм-менеджмент Для кого цей курс? Дисципліна підходить для студентів економічних, соціальних спеціальностей, управління та адміністрування, інформаційних технологій та суміжних напрямків, пов’язаних зі створенням власного стартапу. Не потрібні попередні знання програмування! Курс доступний для всіх, хто хоче розуміти логіку створення успішних ІТ-продуктів. Від теорії до практики — зробіть свій перший ІТ-продукт разом! Пройдіть шлях від ідеї до готового рішення, навчіться перетворювати проблеми користувачів на успішні цифрові проєкти та станьте конкурентоспроможним фахівцем на ринку праці. Обирайте дисципліну «Основи бізнесу та підготовки стартапів» - інвестуйте у своє майбутнє вже сьогодні! Лінка: https://ksu24.kspu.edu/s/Yg27T

Курс для майбутніх учителів математики та інформатики, що базується на використанні онлайн-платформи Tinkercad. Студенти навчаться створювати тривимірні моделі, використовуючи інтуїтивно зрозумілий інтерфейс Tinkercad. Розглядаються основні інструменти моделювання: додавання та комбінування геометричних фігур, редагування об'єктів, групування та вирівнювання. У межах курсу особлива увага приділяється проєктуванню моделей, придатних для успішного 3D друку. Студенти навчаться враховувати такі фактори, як орієнтація моделі на друкованому столі, необхідність підтримних структур та їх оптимальне розміщення для мінімізації витрат матеріалу та спрощення постобробки. Розглядаються принципи забезпечення міцності та стабільності друкованих об'єктів шляхом правильного проектування товщини стінок, використання ребер жорсткості та інших конструктивних елементів. Отримані знання дозволять майбутнім педагогам створювати функціональні та довговічні навчальні матеріали за допомогою 3D друку. Окремий блок присвячено підготовці створених моделей до друку: експорт у форматі STL, розуміння параметрів слайсингу. Курс також охоплює практичне застосування 3D друку в освіті для візуалізації математичних понять (геометричні фігури, графіки функцій), створення наочних матеріалів для уроків та проектної діяльності учнів. Вивчаються базові принципи роботи 3D принтерів та питання безпеки друку.

Інтернет-маркетинг та аналіз ринку У сучасному світі інформаційні технології змінюють бізнес-процеси, а цифровий маркетинг стає ключовим інструментом просування ІТ-продуктів. Якщо Ви прагнете навчитися ефективно працювати з ринком цифрових технологій, використовувати аналітику для прийняття рішень і створювати унікальні маркетингові стратегії для ІТ-компаній, ця дисципліна саме для Вас! Чому варто обрати цей курс? • Актуальність: Цифровий маркетинг (Performance Marketing, Brand Marketing, Product Marketing) є невід’ємною складовою успіху будь-якого технологічного стартапу або великої ІТ-компанії. • Практична спрямованість: Ви навчитеся працювати з SEO, контент-маркетингом, соціальними мережами, контекстною рекламою та email-маркетингом. • Інструменти та аналітика: Ознайомитеся з найсучаснішими інструментами, такими як Google Analytics, Google Ads, Facebook Ads, а також методами аналізу даних для оцінки ефективності маркетингових кампаній. • Кар’єрні перспективи: Після проходження курсу Ви зможете оцінити власний потенціал до роботи в маркетингових відділах ІТ-компаній, розвитку власних стартапів або стати незалежними консультантами. • Електронні освітні ресурси: доступ до відеолекцій, скрінкастів, конспектів, словника термінів, робочого зошиту і фінального проєкту Що Ви вивчатимете? • Основи цифрового маркетингу та його роль у просуванні ІТ-продуктів в Unit-економіці. • Побудову бренду (Brand Marketing) та створення маркетингових стратегій Go-To-Market strategy. • Роботу з рекламними платформами та управління рекламними кампаніями в App Store та Google Play. • Аналіз поведінки користувачів та оптимізацію воронки продажів TOFU-MOFU-BOFU, «піратської» воронки. • Використання штучного інтелекту та когортного RFM аналізу у цифровому маркетингу. Для кого цей курс? Дисципліна буде корисною студентам, які планують кар’єру в сфері інформаційних технологій, бізнес-аналітики, реклами та підприємництва. Якщо Ви хочете отримати конкурентну перевагу та розширити свої можливості в цифровому світі, цей курс стане для Вас відправною точкою! Не зволікайте – обирайте «Інтернет-маркетинг та аналіз ринку» та станьте фахівцем у сфері просування інноваційних рішень! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/GGXyw

Дисципліна «Практикум з розв’язування олімпіадних задач з інформаційних технологій» спрямована на розвиток алгоритмічного мислення, удосконалення навичок розв’язування задач підвищеного рівня складності та підготовку студентів до участі в олімпіадах з інформатики та ІТ. Особливий акцент робиться на опанування ефективних алгоритмів, структур даних, методів оптимізації та стратегій пошуку рішень у складних інформаційних середовищах. У рамках курсу студенти знайомляться з типовими олімпіадними задачами, що охоплюють теми, пов’язані з пошуком, сортуванням, графами, рекурсією, динамічним програмуванням, теорією чисел, обробкою рядків та іншими напрямами сучасної комп’ютерної науки. Заняття мають практичний характер і включають розбір задач, написання коду, аналіз помилок і покращення ефективності програмних рішень. Опанування дисципліни сприяє формуванню у студентів не лише фахових компетентностей у галузі інформаційних технологій, а й навичок логічного мислення, креативності, наполегливості та впевненості у власних силах — якостей, необхідних для майбутніх фахівців ІТ-сфери.

Дисципліна «Практикум з розв’язування олімпіадних задач з інформатики ” відіграє фундаментальну роль у системі підготовки спеціаліста галузі знань «Середня освіта (Інформатика)». Предметом вивчення є методи розв’язування задач олімпіадного рівня та основних алгоритмів, особливо задач з математичним змістом. Дисципліна спрямована на формування та розвиток алгоритмічного мислення, а також на підготовку студентів до участі в олімпіадах з інформатики. У процесі навчання студенти ознайомляться з типовими задачами, що зустрічаються на олімпіадах, і навчаться ефективним підходам до їх розв’язування. Особлива увага приділяється практичним навичкам програмування мовами C++, Python або Pascal, використанню алгоритмів та структур даних, а також оптимізації розв’язків. У курсі розглядаються класичні теми: сортування, пошук, рекурсія, динамічне програмування, теорія чисел тощо. Практичні заняття проводяться у формі тренувальних турів та аналізу реальних олімпіадних завдань. Курс орієнтований на студентів І–ІІ курсів, а також усіх, хто бажає вдосконалити свої навички у сфері алгоритмічного програмування.

Завдання курсу: сформувати достатні знання, вміння та навички, необхідні для ефективного використання робототехнічних пристроїв і технологій програмування в роботі вчителя. Дана освітня компонента допоможе майбутнім фахівцям систематизувати та узагальнити знання та навички шкільного курсу інформатики, стати методично та технологічно компетентними в сфері викладання шкільного курсу інформатики в сучасних умовах навчання. Програма освітньої компоненти включає вивчення базових структур у програмуванні на Scratch, синтаксис та конструкції мови. Scratch - це середовище орієнтовано в першу чергу на дітей та початкове знайомство з основними концепціями та ідеями програмування методом візуального програмування.З іншого боку, Scratch - це інтерпретована візуальна мова програмування, у якій код створюється шляхом маніпулювання графічними блоками. З метою формування професійних компетенцій під час вивчення освітньої компоненти широко впроваджуються інноваційні методи навчання, що забезпечують комплексне оновлення традиційного педагогічного процесу. Це - комп’ютерна підтримка навчального процесу, впровадження інтерактивних методів навчання (робота в малих групах, мозковий штурм, ситуативне моделювання, опрацювання дискусійних питань, кейс-метод, проектний метод).

Вибіркова компонента «Вебпрограмування» спрямована на формування у студентів знань і практичних навичок зі створення сучасних вебзастосунків. Дисципліна охоплює як теоретичні основи побудови вебінтерфейсів, так і практичні аспекти фронтенд- та бекенд-розробки з використанням сучасних технологій. Студенти вивчають мову HTML для структурування контенту, CSS для стилізації, JavaScript для реалізації інтерактивності, а також знайомляться з основами роботи з фреймворками, REST API, шаблонізаторами та системами керування базами даних. Особливу увагу приділено принципам адаптивного дизайну, безпеки вебзастосунків, клієнт-серверної взаємодії та побудові архітектури вебпроєктів. Студенти здобувають навички розгортання сайтів на хостингу, використання інструментів розробника та систем контролю версій, зокрема Git. У межах дисципліни передбачено розробку кількох практичних проєктів, серед яких персональне портфоліо, сайт-візитівка, або повноцінний CRUD-застосунок, що дозволяє закріпити знання на практиці. Метою курсу є підготовка конкурентоспроможного фахівця, здатного самостійно проєктувати, реалізовувати та підтримувати вебсистеми відповідно до сучасних стандартів. Дисципліна також сприяє розвитку аналітичного мислення, командної роботи та здатності до самонавчання у динамічному ІТ-середовищі. Здобуті компетентності є актуальними як для подальшого навчання, так і для професійної діяльності в галузях розробки програмного забезпечення, вебдизайну, адміністрування сайтів тощо.

Дисципліна охоплює теоретичні основи та практичні навички розробки програмного забезпечення для мобільних пристроїв, таких як смартфони та планшети. Дисципліна, спрямована на формування навичок створення сучасних мобільних застосунків для Android та iOS. Вона охоплює повний цикл розробки — від аналізу вимог і проєктування до тестування та розгортання. Студенти знайомляться з мобільними архітектурами (MVC, MVVM, Clean Architecture), принципами реактивного програмування, адаптацією інтерфейсу під різні типи екранів і мобільні платформи.Основна увага приділяється створенню кросплатформених або нативних застосунків для операційних систем Android. Студенти вивчають архітектуру мобільних додатків, принципи UI/UX-дизайну, роботу з базами даних, API, а також інструменти розробки, такі як Android Studio. Дисципліна формує вміння створювати ефективні, зручні та безпечні мобільні рішення, адаптовані до потреб користувачів. Завдяки цим знанням студенти зможуть розробляти власні мобільні продукти або працювати в командах над комерційними проєктами. У процесі навчання студенти розробляють власні проєкти, здобуваючи практичний досвід командної роботи, що готує їх до професійної діяльності у сфері мобільної розробки.

Курс методики проведення гурткової роботи є одним з провідних курсів професійної підготовки майбутнього вчителя інформатики, який буде навчати процесу організації та проведення гуртків та інших видів позакласної діяльності. Підготовка студентів, майбутніх учителів інформатики, до проведення позакласної роботи в закладах освіти пов'язана з нагальною потребою до залучення сучасної молоді до конструювання, програмування тощо Мета курсу - формування у студентів знань та методичних навичок з організації гурткової роботи; вивчення теоретичних засад та набуття практичних навичок організації роботи різних гуртків. Для досягнення мети навчання курсу в процесі навчання слід вирішити такі завдання: − розкрити місце і значення дисципліни в системі загальної та професійної освіті; психолого-педагогічні аспекти засвоєння предмету; − з’ясувати взаємозв’язки курсу з іншими навчальними дисциплінами; з шкільними курсами інформатики, фізики, технологій, STEM-предметами; науково-технічними досягненнями робототехніки як прикладної галузі; − сформувати у майбутнього вчителя інформатики, який буде навчати освітньої робототехніки, знання, вміння, навички й компетентності, необхідні для творчого навчання освітньої робототехніки та робототехнічних систем в закладах освіти в різних умовах технічного та програмно-методичного забезпечення.

Мета дисципліни «Інноваційні педагогічні технології » полягає у формуванні у здобувачів першого (бакалаврського) рівня вищої освіти компетентностей, пов’язаних із розумінням сутності інноваційних педагогічних технологій і застосуванням їх у освітньому процесі закладів загальної середньої освіти. Завдання навчальної дисципліни: - засвоєння змісту педагогічних понять, концепцій і теорій, пов’язаних з інноваціями в педагогіці й освіті, та вміння оперувати ними; - формування цілісного розуміння сутності та теоретичних і практичних аспектів застосування інноваційних технологій і сучасних методів навчання історії; - актуалізація ціннісного ставлення до здобувачів освіти як суб’єктів навчання та організації освітнього процесу на засадах гуманізму, антропоцентризму та науковості. Предметом вивчення є сучасні освітні технології та методичні можливості їх застосування в освітньому процесі, зокрема при викладанні історії та інших суспільних дисциплін (правознавство, українознавство) у закладах загальної середньої освіти

Інформатизація різних сфер життєдіяльності людей привела до якісних змін у використанні аудіо- і відеотехніки за допомогою мультимедійних технологій та дистанційних технологій навчання. Дистанційні технології все більше використовуються у навчальному процесі. Під час вивчення дисципліни у студентів формується уявлення про сучасні можливості дистанційних технологій у освітньому процесі та їх використання у практичній діяльності викладача, а також вміння правильно і свідомо користуватися обчислювальною технікою, вміти раціонально використовувати можливості коп’ютерних технологій щодо створення та впровадження комп’ютерних засобів підтримки навчального процесу та науково-методичної роботи викладача. Метою вивчення дисципліни «Методика та технології створення дистанційного курсу» полягає у оволодінні студентами системою знань, умінь, що забезпечують реалізацію функцій дистанційного навчання, здійснення майбутніми фахівцями професійно-педагогічної комунікації на високому якісному рівні, можливість самореалізації й самовдосконалення студентів через вербальні, невербальні засоби комунікації.

Дисципліна ""Схемотехніка та проектування роботів"" призначена для студентів, які цікавляться робототехнікою, електронікою та практичним застосуванням інженерних знань. Курс поєднує теоретичні знання з практичними навичками проектування та розробки роботизованих систем. Мета дисципліни: Навчити студентів основам проектування електронних схем та робототехнічних систем, розвинути практичні навички у створенні власних роботизованих пристроїв від концепції до реалізації. Основні тематичні блоки: Основи електротехніки та електроніки Проектування електронних схем та друкованих плат Мікроконтролери та їх програмування Сенсори та актуатори у робототехніці Кінематика та динаміка роботів Системи керування роботами Проектування та збірка прототипів Для кого підходить: Дисципліна підходить для студентів технічних спеціальностей, особливо інженерних напрямків, інформатики, електроніки та автоматизації, учителі інформатики. Попередні знання з програмування та фізики будуть корисними, але не є обов'язковими.

Дисципліна «Теорія механізмів» є однією з фундаментальних інженерних дисциплін, яка формує базові знання та навички, необхідні для розуміння, аналізу, синтезу та проектування механізмів, що складають основу багатьох машин і технічних пристроїв. Вона є обов’язковою для підготовки фахівців у галузях машинобудування, приладобудування, робототехніки, автомобілебудування, мехатроніки та суміжних спеціальностей. Курс охоплює широке коло питань, пов’язаних із принципами побудови механізмів, законами руху, кінематичними та динамічними властивостями, методами аналізу та синтезу, а також з основами комп’ютерного моделювання механічних систем. Метою викладання дисципліни є формування у студентів системи теоретичних знань та практичних навичок, необхідних для: аналізу існуючих механізмів; розуміння кінематичних і динамічних процесів, що відбуваються у механічних системах; самостійного проєктування нових конструкцій механізмів; підготовки до вивчення суміжних дисциплін, таких як ""Деталі машин"", ""Теорія машин і механізмів"". Завдання дисципліни У процесі вивчення дисципліни студенти повинні: засвоїти основні поняття і терміни теорії механізмів; навчитися класифікувати та аналізувати механізми за типами кінематичних пар і структурою; розуміти принципи роботи плоских і просторових механізмів; опанувати методи кінематичного аналізу та синтезу; володіти методами розрахунку швидкостей, прискорень та сил у механічних системах; вміти застосовувати програмне забезпечення для моделювання механізмів

Анотація дисципліни:Курс “Фізика” являє собою концентрований варіант загального курсу фізики – фундаментальної природничої науки. Мета та завдання дисципліни: Мета дисципліни: формування у студентів знань основних законів, понять та фізичних явищ із основних розділів фізики: механіки, молекулярної фізики, термодинаміки, електрики і магнетизму, геометричної і хвильової оптики; надати узагальнених знань про природу, формування softskills. Завдання: Методичні: формування у студентів наукового світогляду; навчити майбутнього спеціаліста використовувати отримані знання при розв’язуванні практичних задач; розкрити особливості науки фізики як фундаментальної науки; формувати знання основних фізичних понять і законів. Виховні: сприяти ефективному використанню майбутніми фахівцями отриманих знань з фізики для вдосконалення фахових компетенцій; закласти основу для подальшого вивчення дисциплін природничого профілю. Розвивальні: формування у студентів знань основних законів, понять та фізичних явищ механіки, молекулярної фізики, електрики і магнетизму, геометричної оптики, хвильової оптики; надати узагальнених знань про природу, про універсальність корпускулярно-хвильового дуалізму для матерії взагалі та ін. Одне з головних завдань курсу – формування у студентів наукового світогляду. Основою його формування є вірне розуміння фізичних явищ, законів, шляхів розвитку фізичних теорій, філософських питань сучасної фізики.

Курс методики проведення гурткової роботи є одним з провідних курсів професійної підготовки майбутнього вчителя інформатики, який буде навчати процесу організації та проведення гуртків та інших видів позакласної діяльності. Підготовка студентів, майбутніх учителів інформатики, до проведення позакласної роботи в закладах освіти пов'язана з нагальною потребою до залучення сучасної молоді до конструювання, програмування тощо Мета курсу - формування у студентів знань та методичних навичок з організації гурткової роботи; вивчення теоретичних засад та набуття практичних навичок організації роботи різних гуртків. Для досягнення мети навчання курсу в процесі навчання слід вирішити такі завдання: − розкрити місце і значення дисципліни в системі загальної та професійної освіті; психолого-педагогічні аспекти засвоєння предмету; − з’ясувати взаємозв’язки курсу з іншими навчальними дисциплінами; з шкільними курсами інформатики, фізики, технологій, STEM-предметами; науково-технічними досягненнями робототехніки як прикладної галузі; − сформувати у майбутнього вчителя інформатики, який буде навчати освітньої робототехніки, знання, вміння, навички й компетентності, необхідні для творчого навчання освітньої робототехніки та робототехнічних систем в закладах освіти в різних умовах технічного та програмно-методичного забезпечення.

Мета дисципліни «Інноваційні педагогічні технології » полягає у формуванні у здобувачів першого (бакалаврського) рівня вищої освіти компетентностей, пов’язаних із розумінням сутності інноваційних педагогічних технологій і застосуванням їх у освітньому процесі закладів загальної середньої освіти. Завдання навчальної дисципліни: - засвоєння змісту педагогічних понять, концепцій і теорій, пов’язаних з інноваціями в педагогіці й освіті, та вміння оперувати ними; - формування цілісного розуміння сутності та теоретичних і практичних аспектів застосування інноваційних технологій і сучасних методів навчання історії; - актуалізація ціннісного ставлення до здобувачів освіти як суб’єктів навчання та організації освітнього процесу на засадах гуманізму, антропоцентризму та науковості. Предметом вивчення є сучасні освітні технології та методичні можливості їх застосування в освітньому процесі, зокрема при викладанні історії та інших суспільних дисциплін (правознавство, українознавство) у закладах загальної середньої освіти

Інформатизація різних сфер життєдіяльності людей привела до якісних змін у використанні аудіо- і відеотехніки за допомогою мультимедійних технологій та дистанційних технологій навчання. Дистанційні технології все більше використовуються у навчальному процесі. Під час вивчення дисципліни у студентів формується уявлення про сучасні можливості дистанційних технологій у освітньому процесі та їх використання у практичній діяльності викладача, а також вміння правильно і свідомо користуватися обчислювальною технікою, вміти раціонально використовувати можливості коп’ютерних технологій щодо створення та впровадження комп’ютерних засобів підтримки навчального процесу та науково-методичної роботи викладача. Метою вивчення дисципліни «Методика та технології створення дистанційного курсу» полягає у оволодінні студентами системою знань, умінь, що забезпечують реалізацію функцій дистанційного навчання, здійснення майбутніми фахівцями професійно-педагогічної комунікації на високому якісному рівні, можливість самореалізації й самовдосконалення студентів через вербальні, невербальні засоби комунікації.

В основі навчальної дисципліни покладено системний підхід вивчення умов створення інформаційно-освітнього середовища та впровадження його в освітній процес закладів освіти. У наслідок опанування змістом дисципліни сформується здатність виокремлювати умови розроблення інформаційно-освітнього середовища (ІОС), визначати засоби та складники ІОС та уміти розробляти методологічні засади підготовки учасників освітнього процесу до діяльності в умовах ІОС закладу освіти. Мета навчальної дисципліни: ознайомити здобувачів із сучасними підходами організації інформаційно-освітнього середовища закладу освіти; особливостями його розроблення та підтримки діяльності учасників освітнього процесу; розвивати здатність до пошуку, обробки, аналізу та узагальнення інформації для проведення самостійних наукових педагогічних досліджень в освітній галузі, ззокрема в галузі освіти дорослих та післядипломній освіті; здатність обґрунтовано обирати та використовувати методи та інструменти наукових досліджень в освітній галузі, зокрема в галузі освіти дорослих, із використанням новітніх прикладних програм, комп’ютерних систем та мереж, програмних продуктів у процесі створення нових знань ; набуття універсальних навичок дослідника в освітній галузі, зокрема в галузі післядипломної освіти: проєктування та оцінювання освітнього контенту, використання ІТ у науковій діяльності, управління науковими проєктами та/або складення пропозицій щодо фінансування наукових досліджень, реєстрації прав інтелектуальної власності ; здатність до впровадження та оприлюднення результатів власних наукових досліджень у галузі освітніх, педагогічних наук.

Мета: Ознайомити студентів з основами моделювання, програмування та управління промисловими роботами у віртуальному середовищі RoboDK. Сформувати практичні навички створення 3D-моделей роботизованих систем, розробки та верифікації програм керування роботами з урахуванням кінематичних та технологічних параметрів. Завдання: Вивчити базові поняття та компоненти робототехнічних систем. Ознайомитися з функціональними можливостями середовища RoboDK: бібліотекою роботів, імпортом CAD-деталей, створенням траєкторій. Освоїти методику побудови цифрового двійника робота-маніпулятора. Навчитися створювати та тестувати програми руху для виконання типових завдань (зварювання, фарбування, переміщення деталей тощо). Засвоїти основи генерації коду під конкретні моделі роботів (Fanuc, KUKA, ABB тощо). Ознайомитися з інтеграцією RoboDK із Python для розширеного керування та автоматизації. У результаті вивчення теми студенти будуть: Знати: принципи побудови програм управління роботами; архітектуру та інтерфейс RoboDK; способи симуляції та оптимізації руху роботів. Вміти: створювати 3D-модель робочого середовища в RoboDK; програмувати типові технологічні операції для промислових роботів; експортувати та перевіряти програми для фізичних роботів; застосовувати Python для автоматизованого управління процесами у RoboDK

Дисципліна «Функціональне та логічне програмування» спрямована на ознайомлення студентів із сучасними підходами до створення програмного забезпечення, зокрема — функціональним програмуванням на мові Scala та об'єктно-орієнтованим програмуванням на мові Java. Метою курсу є формування у студентів базового розуміння принципів функціонального програмування, а також практичних навичок розробки складних і продуктивних програмних застосунків. Студенти вивчають ключові особливості мови Scala, такі як чисті функції, рекурсія, імутабельність, робота з колекціями, а також інтеграцію функціонального та об’єктного стилів програмування. У рамках роботи з Java студенти поглиблюють розуміння принципів побудови масштабованих додатків, архітектурних шаблонів і методів оптимізації коду. Курс поєднує теоретичні знання з практикою: студенти розробляють власні застосунки, працюють з реальними задачами програмування, порівнюють підходи в Scala і Java, що дозволяє краще зрозуміти переваги та можливості кожної мови. Це також дає змогу закласти міцний фундамент для подальшої роботи у сфері бекенд-розробки, створення високонавантажених систем або роботи з великими даними. Дисципліна сприяє розвитку аналітичного мислення, навичок написання чистого й підтримуваного коду, а також вміння адаптуватися до різних парадигм програмування у професійній діяльності.

Мета курсу: формування системи знань, умінь з методології та технології розробки дистанційного курсу, здійснення майбутніми фахівцями професійно-педагогічної комунікації на високому якісному рівні, можливість самореалізації й самовдосконалення студентів через сучасні освітні Інтернет-платформи і засоби навчання. Змістовий модуль 1. Дистанційні технології навчання Тема 1. Дистанційні форми навчання, платформи та технології дистанційного навчання (ДН). Тема 2. Психолого-педагогічні питання ДН. Принципи, система та процес ДН. Тема 3. Цілі та система проектування навчання. Фаза розвитку дистанційного курсу. Тема 4. Вимоги до дистанційного курсу. Структура дистанційного курсу. Змістовий модуль 2. Інформаційні матеріали дистанційного курсу та контроль знань у дистанційному навчанні. Тема 5. Інформаційні ресурси дистанційного курсу (ДК). Електронні освітні ресурси. Тема 6. Проектування змісту та дизайн дистанційного курсу. Тема 7. Оцінювання та контроль успішності у ДН. Тема 8. Інноваційні методи та технології дистанційного навчання. Спілкування у дистанційному навчанні.

Програмне забезпечення в бізнес-аналітиці Опановуйте мистецтво роботи з даними для прийняття успішних інвестиційних рішень! Чи мрієте Ви стати успішним інвестором? Чи хочете навчитися аналізувати дані так, щоб ваші інвестиційні рішення випереджали ринок? Вибіркова компонента "Машинне навчання для інвесторів" відкриє для вас світ можливостей на перетині технологій та фінансів! Під керівництвом доктора економічних наук, професора Віталія Кобця Ви опануєте практичні навички використання RStudio для аналізу даних, побудови прогнозів та створення інвестиційних стратегій. Курс фокусується на реальному застосуванні машинного навчання в інвестиційних процесах, що робить його цінним для студентів будь-яких спеціальностей. Чому варто обрати цей курс? • Отримаєте практичні навички використання R для аналізу даних і створення прогнозів • Навчитеся застосовувати методи машинного навчання для підтримки інвестиційних рішень • Опануєте лінійну і логістичну регресію, класифікацію та інші моделі машинного навчання • Зможете будувати і інтерпретувати дерева рішень для бізнес-аналітики • Здобудете конкурентну перевагу на ринку праці з аналітичними навичками, що високо оцінюються роботодавцями Особливості навчання: • Практичний підхід з використанням RStudio та реальних наборів даних • Вивчення сучасних методів аналітики та прогнозування на реальних даних • Розробка власних алгоритмів для аналізу інвестиційних можливостей • Освоєння інструментів візуалізації, що перетворюють складні дані на зрозумілі висновки для прийняття рішень • Рекомендується застосування сервісів штучного інтелекту для обробки, аналізу та презентації даних Кому підходить курс? Дисципліна буде корисною студентам усіх напрямків, які цікавляться: • фінансовими технологіями та інвестиціями • аналізом даних і машинним навчанням • розробкою стартапів і стратегічним плануванням • прийняттям рішень на основі даних • посиленням своєї конкурентоспроможності на ринку праці Навчіться розмовляти мовою даних та приймати обґрунтовані інвестиційні рішення з курсом "Програмне забезпечення в бізнес-аналітиці"! Розкрийте потенціал аналітики, машинного навчання та штучного інтелекту для побудови успішної кар'єри у світі, де дані – це двигун цифрових трансформацій бізнесу. Запишіться зараз і станьте інвестором у власне майбутнє! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/5hYAi

Дисципліна «Теорія механізмів» є однією з фундаментальних інженерних дисциплін, яка формує базові знання та навички, необхідні для розуміння, аналізу, синтезу та проектування механізмів, що складають основу багатьох машин і технічних пристроїв. Вона є обов’язковою для підготовки фахівців у галузях машинобудування, приладобудування, робототехніки, автомобілебудування, мехатроніки та суміжних спеціальностей. Курс охоплює широке коло питань, пов’язаних із принципами побудови механізмів, законами руху, кінематичними та динамічними властивостями, методами аналізу та синтезу, а також з основами комп’ютерного моделювання механічних систем. Метою викладання дисципліни є формування у студентів системи теоретичних знань та практичних навичок, необхідних для: аналізу існуючих механізмів; розуміння кінематичних і динамічних процесів, що відбуваються у механічних системах; самостійного проєктування нових конструкцій механізмів; підготовки до вивчення суміжних дисциплін, таких як "Деталі машин", "Теорія машин і механізмів". Завдання дисципліни У процесі вивчення дисципліни студенти повинні: засвоїти основні поняття і терміни теорії механізмів; навчитися класифікувати та аналізувати механізми за типами кінематичних пар і структурою; розуміти принципи роботи плоских і просторових механізмів; опанувати методи кінематичного аналізу та синтезу; володіти методами розрахунку швидкостей, прискорень та сил у механічних системах; вміти застосовувати програмне забезпечення для моделювання механізмів

Дисципліна «Технології символьних перетворень» знайомить студентів із методами опрацювання та перетворення математичних виразів, формул і рівнянь у символьному вигляді, без попереднього чисельного обчислення. Символьні обчислення відіграють важливу роль у наукових дослідженнях, автоматизації математичних викладок, створенні комп’ютерної алгебри та реалізації інтелектуальних систем. У межах курсу студенти вивчають: основи символьної (символічної) математики; принципи побудови систем комп’ютерної алгебри (Maple, Mathematica, SymPy); правила перетворення алгебраїчних і трансцендентних виразів; автоматичне диференціювання, інтегрування, розв’язання рівнянь і систем у символьній формі; спрощення, розкладання на множники, розкладання в ряди. Курс також охоплює практику створення програм для символьних обчислень, побудову алгоритмів опрацювання виразів, перевірки тотожностей, генерації формул, роботи з шаблонами та структурованими математичними об’єктами. Особливу увагу приділено написанню коду з використанням мов програмування, що підтримують символьну математику (Python + SymPy, Julia, Lisp тощо). Ця дисципліна розвиває вміння мислити абстрактно, формалізовувати математичні знання, автоматизувати рутинні обчислювальні процеси, що важливо для майбутніх програмістів, математиків, дослідників, аналітиків даних і розробників наукового ПЗ.

Мета курсу “Програмування мультимедійних веб-додатків”: Мета дисципліни: сформувати у студентів знання, вміння та навички, необхідні для ефективного використання методів веб-програмування з використанням мультимедійних технологій. Курс спрямований на формування в учнів розуміння ключових принципів веб-розробки, використання сучасних інструментів та технологій. Анотація дисципліни: Метою дисципліни «Програмування мультимедійних веб-додатків» є формування системи понять, знань, умінь і навичок, що включає в себе опанування базових знань з сучасних Веб-технологій та основ Веб-програмування з використанням мультимедійних технологій та мови програмування JavaScript. Програма дисципліни орієнтована на глибоке та ґрунтовне засвоєння студентами сучасних тенденцій розвитку сервісів мережі Інтернет, основних стандартів обміну даними між додатками та сервісами Інтернет, методів проектування сайтів та сервісів, набуття навичок застосування мови програмування JavaScript для створення динамічних мультимедійних сайтів та сервісів Інтернет. Ця дисципліна відноситься до дисциплін циклу професійної та практичної підготовки. Знання основ дисципліни «Програмування мультимедійних веб-додатків» на даний час є одним із важливих показників рівня кваліфікації фахівця з програмної інженерії. Вивчення курсу «Програмування мультимедійних веб-додатків» вимагає цілеспрямованої роботи над вивченням спеціальної літератури, активної роботи на лекціях та практичних заняттях, самостійної роботи та виконання індивідуальних завдань. Дисципліна «Програмування мультимедійних веб-додатків» є вибірковою навчальною дисципліною. Її матеріал базується на знаннях курсів “Програмування”, “Об’єктно-орієнтоване програмування”, “Алгоритми та структури даних”, “Веб-програмування”, “Веб-дизайн”, “Обробка зображень та мультимедіа технології”, “Програмування мобільних та веб-додатків” і забезпечує подальше виконання курсових, кваліфікаційних і магістерських робіт.

Дисципліна «Інтелектуальні інформаційні системи» присвячена вивченню принципів побудови, функціонування та застосування систем, здатних приймати рішення, навчатися та обробляти знання подібно до людини. Вона поєднує в собі елементи штучного інтелекту, машинного навчання, аналізу даних і сучасних інформаційних технологій. Метою курсу є формування у студентів теоретичних знань і практичних навичок щодо розробки та використання інтелектуальних компонентів у програмних системах. Студенти дізнаються, як створюються експертні системи, системи підтримки прийняття рішень, рекомендаційні модулі, чат-боти, нейронні мережі та інші ІІ-застосунки. У курсі розглядаються такі теми, як: • методи представлення знань (фрейми, правила, онтології); • логічні виведення та алгоритми пошуку; • основи машинного навчання (класифікація, кластеризація, регресія); • обробка природної мови (NLP); • робота з даними та навчання моделей; • оцінка ефективності та пояснюваність ІІ-рішень. Практична частина включає створення невеликих інтелектуальних застосунків із використанням сучасних мов програмування та бібліотек (наприклад, Python, scikit-learn, TensorFlow, spaCy). Також моделюються реальні кейси, де ІІ допомагає у прийнятті рішень, автоматизації процесів, персоналізації сервісів. Завдяки дисципліні студенти отримують базу для подальшого вивчення напрямів штучного інтелекту, Data Science, Big Data та аналітики, а також розвивають критичне мислення та здатність працювати з «розумними» технологіями майбутнього.

Дисципліна "Схемотехніка та проектування роботів" призначена для студентів, які цікавляться робототехнікою, електронікою та практичним застосуванням інженерних знань. Курс поєднує теоретичні знання з практичними навичками проектування та розробки роботизованих систем. Мета дисципліни: Навчити студентів основам проектування електронних схем та робототехнічних систем, розвинути практичні навички у створенні власних роботизованих пристроїв від концепції до реалізації. Основні тематичні блоки: Основи електротехніки та електроніки Проектування електронних схем та друкованих плат Мікроконтролери та їх програмування Сенсори та актуатори у робототехніці Кінематика та динаміка роботів Системи керування роботами Проектування та збірка прототипів Для кого підходить: Дисципліна підходить для студентів технічних спеціальностей, особливо інженерних напрямків, інформатики, електроніки та автоматизації, учителі інформатики. Попередні знання з програмування та фізики будуть корисними, але не є обов'язковими.Проектування та збірка прототипів

Дисципліна «Теорія ймовірностей та математична статистика» є базовою для спеціальності «Інформаційні системи та технології» і спрямована на формування фундаментальних знань про випадкові явища, методи аналізу даних та прийняття обґрунтованих рішень у середовищі високих технологій. Курс охоплює класичне визначення ймовірності, умовні та просторові ймовірності, випадкові величини та їх розподіли, а також основні статистичні характеристики (математичне очікування, дисперсію, асиметрію та ексцесс), що дозволяють ефективно моделювати невизначеність інформаційних потоків. Особливий акцент робиться на практичних методах математичної статистики, включаючи оцінювання параметрів, побудову довірчих інтервалів, перевірку статистичних гіпотез та застосування алгоритмів аналізу даних. Студенти вивчають сучасні комп’ютерні засоби статистичної обробки інформації, що дозволяє інтегрувати теоретичні знання з практичними інструментами, актуальними для розробки інформаційних систем, оптимізації баз даних та реалізації алгоритмів машинного навчання. Курс сприяє розвитку аналітичного мислення, умінню працювати з великими обсягами даних і застосовувати статистичні методи в інженерії інформаційних технологій. Це включає розробку програмних засобів для автоматизованого аналізу, прогнозування та оптимізації процесів, що є важливими компонентами сучасних інформаційних систем. Студенти набувають навичок критичного аналізу даних, що допомагає виявляти закономірності та робити точні висновки при прийнятті управлінських рішень. Дисципліна є ключовою для майбутніх спеціалістів у сфері інформаційних технологій, оскільки дозволяє інтегрувати математичні методи з практичною розробкою інноваційних рішень в умовах зростаючої конкуренції на ринку ІТ. Отримані знання і навички сприятимуть професійному зростанню, забезпечуючи можливість застосування сучасних статистичних підходів для аналізу, моделювання та оптимізації комплексних інформаційних систем.

Курс «ОБРОБКА ЗОБРАЖЕНЬ ТА МУЛЬТИМЕДІА ТЕХНОЛОГІЇ» – ваш шлях до майстерності цифрового контенту Чому варто обрати цей курс? • Отримаєте навички, за якими "полюють" роботодавці в IT, дизайні та медіа • Навчитеся створювати професійний візуальний контент, що привертає увагу • Опануєте технології, що застосовуються від кіноіндустрії до медицини • Працюватимете з інструментами та бібліотеками Python для обробки медіа На заняттях навчитеся: • Створювати, аналізувати та трансформувати цифрові зображення • Застосовувати фільтри та алгоритми розпізнавання об'єктів • Працювати з різними форматами та кольоровими моделями • Монтувати відео та створювати спецефекти • Програмно керувати процесами обробки мультимедіа Курс має міждисциплінарний характер і поєднує елементи комп'ютерної графіки, штучного інтелекту, обробки сигналів та інформаційних технологій! Для кого цей курс? • Майбутніх фахівців у сфері цифрових технологій • Тих, хто розвиває власні творчі проєкти • Здобувачів, які хочуть поєднати креатив з технічними навичками • Майбутніх вчителів інформатики Обирайте «Обробку зображень та мультимедіа технології» — інвестуйте у навички майбутнього!

Даний курс має практичне спрямування, висуваючи пропозицію щодо набуття студентами професійної та функціональної комунікативної компетентності у користуванні англійською мовою. Це здійснюється шляхом інтеграції мовленнєвих умінь та мовних знань в рамках тематичного і ситуативного контексту відповідно до академічної та професійної сфер студента. Мета курсу - досягнення студентами рівня професійної комунікативної достатності у головних напрямах майбутньої фахової англомовної діяльності, а саме сформувати навички використання знань з англійської мови у процесі професійного спілкування з представниками інших країн з різноманітних питань в галузі інформаційних технологій, так і на етапі підготовки до участі у міжнародних конференціях, проектах та дискусіях, а також навчити слухачів проводити усний та письмовий обмін діловою інформацією. Завдання курсу – набуття навичок практичного володіння іноземною мовою у різних видах мовленнєвої діяльності в обсязі тематики, зумовленої потребами сфер майбутньої діяльності (особистої, публічної, професійної, освітньої) та вдосконалення вмінь через опрацювання новітньої автентичної інформації.

Комп’ютерна геометрія — це навчальна дисципліна, яка вивчає алгоритмічні та математичні основи обробки, аналізу та візуалізації геометричної інформації за допомогою комп’ютерних технологій. Вона займає важливе місце на перетині інформатики, прикладної математики та інженерії, і є базовою для розуміння принципів побудови комп’ютерної графіки, моделювання об'єктів у тривимірному просторі, а також для розробки алгоритмів у робототехніці, комп’ютерному зорі та ігровій індустрії. У межах дисципліни студенти знайомляться з такими ключовими темами: представлення точок, відрізків, багатокутників та інших геометричних об’єктів у дво- та тривимірному просторі; операції над ними (перетини, обгортки, побудова опуклих оболонок); перетворення координат і афінні перетворення; методи обчислювальної геометрії; побудова діаграм Вороного, триангуляцій та їх застосування. Особливу увагу приділено реалізації геометричних алгоритмів мовами програмування, що дозволяє студентам не лише вивчити теоретичну основу, а й закріпити знання на практиці. Дисципліна сприяє розвитку просторового мислення, алгоритмічної культури, навичок ефективного програмування, а також формує базу для подальшого вивчення комп’ютерної графіки, машинного навчання та візуалізації даних.

Дисципліна «Розробка користувацьких інтерфейсів» спрямована на формування у студентів знань і практичних навичок зі створення ефективних, зручних і естетично привабливих інтерфейсів для веб- та мобільних застосунків. Вивчення курсу дає змогу зрозуміти, як взаємодіє користувач із програмним продуктом, та як зробити цю взаємодію максимально інтуїтивною, логічною і комфортною. Протягом навчання студенти знайомляться з основами проєктування UI/UX (User Interface / User Experience), принципами юзабіліті, вивчають закони сприйняття інформації, дизайн-системи, типографіку, кольорову гармонію та роботу з візуальними і сенсорними елементами інтерфейсу. Значна увага приділяється адаптивному дизайну, доступності (accessibility), мікровзаємодіям (microinteractions) та ролі прототипування в процесі розробки. Практична частина курсу включає роботу з сучасними інструментами дизайну (Figma, Adobe XD тощо), а також реалізацію інтерфейсів засобами HTML, CSS, JavaScript і фреймворків на кшталт React або Vue. Студенти проходять повний цикл UI-розробки — від постановки завдання, аналізу цільової аудиторії, побудови користувацьких сценаріїв до створення інтерактивних прототипів і їх подальшої реалізації у вигляді живого інтерфейсу. Дисципліна стимулює міждисциплінарне мислення, поєднуючи елементи психології, дизайну, програмування та аналітики. Вона формує у студентів не лише технічні навички, але й дизайнерську чутливість, увагу до деталей та здатність мислити з позиції кінцевого користувача. Опанування цієї дисципліни є важливим етапом для майбутніх фронтенд-розробників, UI/UX-дизайнерів, веб-інженерів та інших спеціалістів, які працюють на стику технологій і взаємодії з людиною.

Дисципліна «Проектний практикум» спрямована на формування у студентів практичних навичок командної розробки програмних продуктів або інформаційних систем у рамках реального або наближеного до реального проєкту. Вона об'єднує знання, отримані під час навчання, і дозволяє застосувати їх на практиці — від ідеї до реалізації. Основні акценти курсу: постановка завдання та аналіз вимог замовника; планування етапів проєкту, розподіл ролей у команді; розробка архітектури та вибір технологій; програмування, тестування, розгортання; підготовка технічної та презентаційної документації; публічний захист або демонстрація результатів. Проекти можуть охоплювати різні напрямки: розробка веб- або мобільних застосунків, баз даних, інформаційних систем, прототипів продуктів, дослідницьких рішень, елементів ШІ тощо — залежно від спеціалізації студентів та поставлених цілей. Під час проходження практикуму студенти навчаються: працювати в команді з використанням сучасних методологій (Agile, Scrum); використовувати системи керування проєктами (Jira, Trello, Git); ефективно комунікувати всередині команди та з викладачем/замовником; розв’язувати проблеми, що виникають у процесі розробки. «Проектний практикум» допомагає студентам зрозуміти реалії роботи в ІТ-сфері, підготуватися до майбутнього працевлаштування, сформувати портфоліо та отримати досвід роботи над повноцінним продуктом у команді.

Основи бізнесу та підготовки стартапів У сучасному світі інформаційні технології змінюють бізнес-процеси, а цифровий маркетинг стає ключовим інструментом просування ІТ-продуктів. Якщо Ви прагнете навчитися ефективно працювати з ринком цифрових технологій, використовувати аналітику для прийняття рішень і створювати унікальні маркетингові стратегії для ІТ-компаній, ця дисципліна саме для Вас! Чому варто обрати цей курс? • Актуальність: Цифровий маркетинг (Performance Marketing, Brand Marketing, Product Marketing) є невід’ємною складовою успіху будь-якого технологічного стартапу або великої ІТ-компанії. • Практична спрямованість: Ви навчитеся працювати з SEO, контент-маркетингом, соціальними мережами, контекстною рекламою та email-маркетингом. • Інструменти та аналітика: Ознайомитеся з найсучаснішими інструментами, такими як Google Analytics, Google Ads, Facebook Ads, а також методами аналізу даних для оцінки ефективності маркетингових кампаній. • Кар’єрні перспективи: Після проходження курсу Ви зможете оцінити власний потенціал до роботи в маркетингових відділах ІТ-компаній, розвитку власних стартапів або стати незалежними консультантами. • Електронні освітні ресурси: доступ до відеолекцій, скрінкастів, конспектів, словника термінів, робочого зошиту і фінального проєкту Що Ви вивчатимете? • Основи цифрового маркетингу та його роль у просуванні ІТ-продуктів в Unit-економіці. • Побудову бренду (Brand Marketing) та створення маркетингових стратегій Go-To-Market strategy. • Роботу з рекламними платформами та управління рекламними кампаніями в App Store та Google Play. • Аналіз поведінки користувачів та оптимізацію воронки продажів TOFU-MOFU-BOFU, «піратської» воронки. • Використання штучного інтелекту та когортного RFM аналізу у цифровому маркетингу. Для кого цей курс? Дисципліна буде корисною студентам, які планують кар’єру в сфері інформаційних технологій, бізнес-аналітики, реклами та підприємництва. Якщо Ви хочете отримати конкурентну перевагу та розширити свої можливості в цифровому світі, цей курс стане для Вас відправною точкою! Не зволікайте – обирайте «Основи бізнесу та підготовки стартапів» та станьте фахівцем у сфері просування інноваційних рішень! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/u5st5

Дисципліна «Хмарні обчислення» (Cloud Computing) спрямована на формування знань та навичок у сфері сучасних технологій обробки, зберігання та управління даними в хмарному середовищі. Вона охоплює фундаментальні концепції, архітектуру, моделі надання послуг (IaaS, PaaS, SaaS), а також практичні аспекти розгортання, адміністрування та захисту хмарної інфраструктури. У курсі вивчаються базові принципи віртуалізації, кластеризації та розподілених обчислень. Особлива увага приділяється платформам публічного та приватного типу, таким як Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) тощо. Розглядаються типові сценарії використання хмарних сервісів для бізнесу, наукових досліджень і розробки програмного забезпечення. У межах практичних занять передбачене створення прототипів хмарних застосунків, налаштування середовищ, розгортання баз даних, вебсервісів та мікросервісної архітектури у хмарі. Завдяки вивченню дисципліни студенти отримують актуальні компетенції, що дозволяють їм ефективно працювати у сфері хмарних технологій, впроваджувати інноваційні ІТ-рішення та брати участь у розробці масштабованих, безпечних і доступних хмарних сервісів у реальних проєктах.

Дисципліна «Технології символьних перетворень» знайомить студентів із методами опрацювання та перетворення математичних виразів, формул і рівнянь у символьному вигляді, без попереднього чисельного обчислення. Символьні обчислення відіграють важливу роль у наукових дослідженнях, автоматизації математичних викладок, створенні комп’ютерної алгебри та реалізації інтелектуальних систем. У межах курсу студенти вивчають: основи символьної (символічної) математики; принципи побудови систем комп’ютерної алгебри (Maple, Mathematica, SymPy); правила перетворення алгебраїчних і трансцендентних виразів; автоматичне диференціювання, інтегрування, розв’язання рівнянь і систем у символьній формі; спрощення, розкладання на множники, розкладання в ряди. Курс також охоплює практику створення програм для символьних обчислень, побудову алгоритмів опрацювання виразів, перевірки тотожностей, генерації формул, роботи з шаблонами та структурованими математичними об’єктами. Ця дисципліна розвиває вміння мислити абстрактно, формалізовувати математичні знання, автоматизувати рутинні обчислювальні процеси.

Мета курсу “Програмування мультимедійних веб-додатків”: Мета дисципліни: сформувати у студентів знання, вміння та навички, необхідні для ефективного використання методів веб-програмування з використанням мультимедійних технологій. Курс спрямований на формування в учнів розуміння ключових принципів веб-розробки, використання сучасних інструментів та технологій. Анотація дисципліни: Метою дисципліни «Програмування мультимедійних веб-додатків» є формування системи понять, знань, умінь і навичок, що включає в себе опанування базових знань з сучасних Веб-технологій та основ Веб-програмування з використанням мультимедійних технологій та мови програмування JavaScript. Програма дисципліни орієнтована на глибоке та ґрунтовне засвоєння студентами сучасних тенденцій розвитку сервісів мережі Інтернет, основних стандартів обміну даними між додатками та сервісами Інтернет, методів проектування сайтів та сервісів, набуття навичок застосування мови програмування JavaScript для створення динамічних мультимедійних сайтів та сервісів Інтернет. Ця дисципліна відноситься до дисциплін циклу професійної та практичної підготовки. Знання основ дисципліни «Програмування мультимедійних веб-додатків» на даний час є одним із важливих показників рівня кваліфікації фахівця з програмної інженерії. Вивчення курсу «Програмування мультимедійних веб-додатків» вимагає цілеспрямованої роботи над вивченням спеціальної літератури, активної роботи на лекціях та практичних заняттях, самостійної роботи та виконання індивідуальних завдань. Дисципліна «Програмування мультимедійних веб-додатків» є вибірковою навчальною дисципліною. Її матеріал базується на знаннях курсів “Програмування”, “Об’єктно-орієнтоване програмування”, “Алгоритми та структури даних”, “Веб-програмування”, “Веб-дизайн”, “Обробка зображень та мультимедіа технології”, “Програмування мобільних та веб-додатків” і забезпечує подальше виконання курсових, кваліфікаційних і магістерських робіт.

Дисципліна «Інтелектуальні інформаційні системи» присвячена вивченню принципів побудови, функціонування та застосування систем, здатних приймати рішення, навчатися та обробляти знання подібно до людини. Вона поєднує в собі елементи штучного інтелекту, машинного навчання, аналізу даних і сучасних інформаційних технологій. Метою курсу є формування у студентів теоретичних знань і практичних навичок щодо розробки та використання інтелектуальних компонентів у програмних системах. Студенти дізнаються, як створюються експертні системи, системи підтримки прийняття рішень, рекомендаційні модулі, чат-боти, нейронні мережі та інші ІІ-застосунки. У курсі розглядаються такі теми, як: • методи представлення знань (фрейми, правила, онтології); • логічні виведення та алгоритми пошуку; • основи машинного навчання (класифікація, кластеризація, регресія); • обробка природної мови (NLP); • робота з даними та навчання моделей; • оцінка ефективності та пояснюваність ІІ-рішень. Практична частина включає створення невеликих інтелектуальних застосунків із використанням сучасних мов програмування та бібліотек (наприклад, Python, scikit-learn, TensorFlow, spaCy). Також моделюються реальні кейси, де ІІ допомагає у прийнятті рішень, автоматизації процесів, персоналізації сервісів. Завдяки дисципліні студенти отримують базу для подальшого вивчення напрямів штучного інтелекту, Data Science, Big Data та аналітики, а також розвивають критичне мислення та здатність працювати з «розумними» технологіями майбутнього.

Дисципліна "Схемотехніка та проектування роботів" призначена для студентів, які цікавляться робототехнікою, електронікою та практичним застосуванням інженерних знань. Курс поєднує теоретичні знання з практичними навичками проектування та розробки роботизованих систем. Мета дисципліни: Навчити студентів основам проектування електронних схем та робототехнічних систем, розвинути практичні навички у створенні власних роботизованих пристроїв від концепції до реалізації. Основні тематичні блоки: Основи електротехніки та електроніки Проектування електронних схем та друкованих плат Мікроконтролери та їх програмування Сенсори та актуатори у робототехніці Кінематика та динаміка роботів Системи керування роботами Проектування та збірка прототипів Для кого підходить: Дисципліна підходить для студентів технічних спеціальностей, особливо інженерних напрямків, інформатики, електроніки та автоматизації, учителі інформатики. Попередні знання з програмування та фізики будуть корисними, але не є обов'язковими.Проектування та збірка прототипів

Дисципліна «Дизайн в цифровій мережі» спрямована на формування у студентів знань і навичок у сфері візуального проєктування для цифрового середовища — зокрема вебресурсів, мобільних застосунків, соціальних медіа, цифрової реклами та інтерактивних платформ. Курс охоплює як технічні, так і творчі аспекти дизайну в умовах постійної взаємодії з мережею та користувачем. У межах дисципліни студенти: знайомляться з принципами графічного, інтерфейсного та інформаційного дизайну в цифровому контексті; вивчають специфіку екранної композиції, кольорознавства, типографіки та адаптивного макетування; опановують інструменти цифрового дизайну: Figma, Adobe XD, Canva, Sketch, Photoshop тощо; аналізують сучасні тренди UI/UX-дизайну, брендингу в мережі, вебестетики та візуальної комунікації; створюють мультимедійні, інтерактивні та адаптивні дизайни для різних платформ. Особлива увага приділяється: поведінковим сценаріям користувачів; принципам доступності (accessibility) та юзабіліті; дизайну з урахуванням соціального, культурного й технічного контексту цифрової мережі. Практичні заняття включають розробку проєктів, пов’язаних із вебдизайном, візуальною айдентикою для соцмереж, інтерактивними презентаціями, цифровими постерами, адаптивними інтерфейсами та візуалізацією даних. У результаті студенти отримують навички створення візуального контенту, здатного ефективно функціонувати та сприйматися у цифровій мережі, а також готові до роботи в динамічному середовищі сучасних діджитал-комунікацій.

Комп’ютерна графіка — це навчальна дисципліна, яка охоплює теоретичні та прикладні аспекти створення, обробки й візуалізації графічної інформації за допомогою комп’ютерних засобів. Вона є ключовою у підготовці фахівців з комп’ютерних наук, програмної інженерії, мультимедіа та дизайну, оскільки формує базові уявлення про побудову графічних зображень і анімацій, використання апаратних і програмних ресурсів, а також алгоритмів візуалізації у 2D та 3D-просторах. У межах курсу студенти вивчають математичні основи комп’ютерної графіки, включно з векторною та растровою моделями зображень, колірними просторами, перетвореннями векторів і матриць, побудовою кривих та поверхонь. Значна увага приділяється реалізації алгоритмів побудови примітивів (відрізків, кіл, багатокутників), алгоритмів згладжування, заповнення областей, растеризації, трансформацій об’єктів, обробки освітлення та тіней. Курс також знайомить з основами тривимірного моделювання, перспективними проєкціями, побудовою сцен та принципами фотореалістичної візуалізації. Вивчення комп’ютерної графіки сприяє розвитку просторового уявлення, навичок візуального мислення, програмування та дизайнерського підходу до створення цифрових продуктів. Ця дисципліна відкриває широкі можливості для подальшої спеціалізації у сферах геймдеву, візуальних ефектів, інтерфейсного дизайну та віртуальної реальності.

Дисципліна «Програмування мобільних та вебдодатків» орієнтована на формування теоретичних знань і практичних навичок у розробці сучасного програмного забезпечення для мобільних пристроїв і вебплатформ. Курс охоплює повний цикл створення додатків — від проєктування інтерфейсу користувача до реалізації серверної логіки та публікації продукту. У межах дисципліни вивчаються принципи клієнт-серверної архітектури, основи вебпрограмування (HTML, CSS, JavaScript), популярні фреймворки. Особлива увага приділяється адаптивному дизайну, взаємодії з API, роботі з базами даних та засобам автентифікації. У частині мобільного програмування розглядаються особливості розробки додатків для платформ Android та iOS із використанням таких середовищ, як Android Studio. Студенти опановують основи DevOps для веб- та мобільних застосунків: управління версіями (Git), контейнеризація (Docker), хостинг та деплоймент застосунків у хмарних середовищах. Практичні завдання спрямовані на створення повноцінних мобільних і вебрішень: від простих застосунків до комплексних SPA та мультиплатформних проєктів. Результатом вивчення дисципліни є здобуття навичок, необхідних для самостійної розробки, тестування та підтримки інтерактивних, функціональних та зручних застосунків, що відповідають сучасним вимогам індустрії програмного забезпечення.

Дисципліна «Паралельні та розподілені обчислення. Хмарні сервіси» присвячена вивченню теоретичних основ і практичних підходів до побудови ефективних обчислювальних систем, що забезпечують високу продуктивність, масштабованість і надійність. Особливу увагу приділено інтеграції традиційних паралельних і розподілених архітектур із сучасними хмарними технологіями. У розділі розподілених систем студенти знайомляться з мережевими протоколами, архітектурами типу клієнт-сервер і peer-to-peer, механізмами маршрутизації, управління ресурсами та відмовостійкістю. Також розглядаються принципи побудови кластерних і грід-систем, їх застосування в науці, промисловості та великих ІТ-інфраструктурах. У рамках практичних занять студенти створюють власні паралельні та розподілені рішення, автоматизують обчислювальні процеси в хмарному середовищі та розробляють прототипи високопродуктивних застосунків. Вивчення дисципліни формує компетентності у сфері високопродуктивних і хмарних обчислень, що є ключовими в наукових дослідженнях, інженерії великих даних та побудові масштабованих цифрових сервісів.

Дисципліна «Формальні методи специфікації, верифікації та оптимізації програм» спрямована на ознайомлення студентів з математичними підходами до формального опису, перевірки коректності та вдосконалення програмного забезпечення. Ці методи є особливо важливими для створення надійних і безпечних систем, де помилки можуть призводити до критичних наслідків — у фінансовій сфері, охороні здоров’я, авіації, робототехніці тощо. У межах курсу розглядаються: формальні специфікації програм: як математично точно описати поведінку програмної системи до її реалізації; верифікація програм: логічні методи доведення коректності програм (зокрема, інваріанти, пред- і постумови, логіка Гоара); моделювання та аналіз станів програм за допомогою автоматів, графів переходів, логіки темпоральних тверджень; методи оптимізації програмного коду з урахуванням формальних властивостей: усунення надлишкових обчислень, оптимізація ресурсів, контроль складності. Курс розвиває абстрактне мислення, увагу до точності формулювань, аналітичні навички та вміння працювати з критично важливими аспектами програмної інженерії. Він є основою для подальшої діяльності в сферах розробки безпечного ПЗ, кібербезпеки, вбудованих систем і формального аналізу коду.

Метою дисципліни «Технології віртуальної та доповненої реальності» є формування системи понять, знань, умінь і навичок, що включає в себе опанування базових знань з основ Веб-програмування з використанням мультимедійних технологій віртуальної та доповненої реальності. Курс спрямований на формування у студентів розуміння ключових принципів розробки мультимедійних програмних додатків, використання сучасних інструментів та технологій. Анотація дисципліни: Програма дисципліни «Технології віртуальної та доповненої реальності» орієнтована на глибоке та ґрунтовне засвоєння студентами сучасних тенденцій розвитку сервісів мережі Інтернет, основних стандартів обміну даними між додатками та сервісами Інтернет, методів проектування сайтів та сервісів, набуття практичних навичок застосування мов програмування C# та JavaScript для створення інтерактивних мультимедійних програмних додатків та сервісів Інтернет. Основними завданнями вивчення дисципліни «Технології віртуальної реальності» є: • ознайомлення з теоретичними основами сучасних технологій доповненої та віртуальної реальності; • ознайомлення з принципами розробки застосунків доповненої та віртуальної реальності; • набуття практичних навичок використання середовищ розробки та програмних наборів розробника (SDK); • оволодіння навичками роботи в середовищі Vuforia; • освоєння засобів створення 2D та 3D додатків з підтримкою віртуальної реальності платформи Unity; • набуття практичних навичок моделювання та розробки застосунків доповненої та віртуальної реальності. Ця дисципліна відноситься до дисциплін циклу професійної та практичної підготовки. Знання основ дисципліни «Технології віртуальної та доповненої реальності» на даний час є одним із важливих показників рівня кваліфікації фахівця з комп’ютерних технологій. Вивчення курсу «Технології віртуальної та доповненої реальності» вимагає цілеспрямованої роботи над вивченням спеціальної літератури, активної роботи на лекціях та практичних заняттях, самостійної роботи та виконання індивідуальних завдань. Дисципліна «Технології віртуальної та доповненої реальності» є вибірковою навчальною дисципліною. Її матеріал базується на знаннях курсів “Програмування”, “Об’єктно-орієнтоване програмування”, “Алгоритми та структури даних”, “Веб-програмування”, “Веб-дизайн”, “Обробка зображень та мультимедіа технології”, “Програмування мобільних та веб-додатків” і забезпечує подальше виконання курсових, кваліфікаційних і магістерських робіт.

Дисципліна «Нейронні мережі та нечітка логіка в економіці» складена відповідно до освітньо-професійної програми підготовки бакалавр напряму (спеціальності) “12 Інформаційні технології”. Дисципліна ознайомлює студентів з теоретичними основами та практичними аспектами застосування штучних нейронних мереж і методів нечіткої логіки для вирішення економічних задач. Вивчаються архітектури нейронних мереж, алгоритми їх навчання, моделі нечітких систем і способи роботи з нечіткою інформацією. Особлива увага приділяється застосуванню цих технологій для прогнозування, оптимізації рішень і моделювання складних економічних процесів. Значна увага приділяється практичним аспектам застосування інтелектуальних систем для прогнозування, оптимізації та аналізу економічних процесів. Дисципліна сприяє формуванню у здобувачів навичок розробки та використання сучасних ефективних обчислювальних моделей для вирішення прикладних задач у галузі економіки та інформаційних технологій у сфері комп’ютерних наук та економіки.

Мета: Ознайомити студентів з основами моделювання, програмування та управління промисловими роботами у віртуальному середовищі RoboDK. Сформувати практичні навички створення 3D-моделей роботизованих систем, розробки та верифікації програм керування роботами з урахуванням кінематичних та технологічних параметрів. Завдання: Вивчити базові поняття та компоненти робототехнічних систем. Ознайомитися з функціональними можливостями середовища RoboDK: бібліотекою роботів, імпортом CAD-деталей, створенням траєкторій. Освоїти методику побудови цифрового двійника робота-маніпулятора. Навчитися створювати та тестувати програми руху для виконання типових завдань (зварювання, фарбування, переміщення деталей тощо). Засвоїти основи генерації коду під конкретні моделі роботів (Fanuc, KUKA, ABB тощо). Ознайомитися з інтеграцією RoboDK із Python для розширеного керування та автоматизації. У результаті вивчення теми студенти будуть: Знати: принципи побудови програм управління роботами; архітектуру та інтерфейс RoboDK; способи симуляції та оптимізації руху роботів. Вміти: створювати 3D-модель робочого середовища в RoboDK; програмувати типові технологічні операції для промислових роботів; експортувати та перевіряти програми для фізичних роботів; застосовувати Python для автоматизованого управління процесами у RoboDK

Предметом вивчення дисципліни є сутність та властивість інформації, технології її опрацювання та використання, нормативно-правове та програмно- технічне забезпечення дисципліни, напрацювання стійких навичок використання системного, прикладного та спеціального програмного забезпечення для успішного вирішення навчальних завдань та завдань майбутньої професійної інформаційної діяльності. Дисципліна включає теми, пов’язані зі створенням документів, що містять інформацію різного типу (текстову, графічну, візуальну,аудіо та відео) за допомогою офісних додатків. Також розглядаються питання інтеграції документів різного типу. Вивчення теоретичного курсу супроводжується відповідними лабораторними практикумами. Контроль знань проводиться у формі захисту лабораторних робіт по відповідним темам програми протягом семестру.Мета дисципліни: надбання студентом знань та вмінь, потрібних для свідомого користування сучасною обчислювальною технікою, а також максимального використання можливостей програмного забезпечення у своїй професійній діяльності. Завдання: a. Формування цілісного уявлення у студентів щодо особливостей здійснення професійної діяльності в умовах глобалізованого інформаційного суспільства. b. Формування уявлень та напрацювання базових навичок щодо методів та засобів використання можливостей сучасних інформаційно-комунікаційних технологій у власній навчальній і майбутніх професійній діяльності. c. Забезпечення врахування особливостей використання інформаційно- комунікаційних технологій у діяльності майбутнього фахівця.

Супровід програмних систем — це прикладна дисципліна, яка формує у майбутніх фахівців з інженерії програмного забезпечення та комп’ютерних наук знання й навички, необхідні для підтримки життєздатності, якості та ефективності програмних продуктів протягом усього їх життєвого циклу. У фокусі курсу — процеси підтримки, модернізації, усунення помилок, адаптації до нових вимог, платформ та умов експлуатації. У межах дисципліни студенти вивчають основні типи супроводу (коригувальний, адаптаційний, удосконалювальний, превентивний), моделі життєвого циклу ПЗ, стандарти супроводу (IEEE, ISO), управління змінами та оцінювання впливу змін на архітектуру системи. Особливу увагу приділено таким сучасним практикам як управління версіями (Git), безперервна інтеграція (CI/CD), регресійне тестування, рев’ю коду, створення оновлень (патчів), документація змін і взаємодія з користувачами через системи зворотного зв’язку та трекери помилок. Практична частина курсу базується на використанні інструментів DevOps-циклу, включаючи GitHub/GitLab, Jenkins, Jira, Docker, а також навички моніторингу продуктивності, аналізу логів та профілювання продуктивності ПЗ. Розглядаються кейси підтримки як монолітних систем, так і мікросервісних архітектур. Вивчення дисципліни «Супровід програмних систем» готує студентів до реальної роботи в команді розробки, де підтримка програмного продукту є безперервним процесом, що вимагає аналітичного мислення, уваги до деталей і глибокого розуміння архітектурних рішень. Це ключовий етап професійної підготовки розробника або інженера ПЗ, який прагне не лише створювати програмне забезпечення, а й забезпечувати його надійність, масштабованість та відповідність потребам користувачів у довгостроковій перспективі.

Мета дисципліни: сформувати у студентів систему понять, знань, умінь і навичок, що включає в себе опанування базових знань з сучасних Веб-технологій та основ Веб-програмування з використанням мови програмування JavaScript. Анотація дисципліни. Метою дисципліни «Мова програмування JavaScript» є формування системи понять, знань, умінь і навичок, що включає в себе опанування базових знань з сучасних Веб-технологій та основ Веб-програмування з використанням мови програмування JavaScript. Програма дисципліни орієнтована на глибоке та ґрунтовне засвоєння студентами сучасних тенденцій розвитку сервісів мережі Інтернет, основних стандартів обміну даними між додатками та сервісами Інтернет, методів проектування сайтів та сервісів, набуття навичок застосування мови програмування JavaScript для створення динамічних сайтів та сервісів Інтернет. Ця дисципліна відноситься до дисциплін циклу професійної та практичної підготовки. Знання основ дисципліни «Мова програмування JavaScript» на даний час є одним із важливих показників рівня кваліфікації фахівця з програмної інженерії. Вивчення курсу «Мова програмування JavaScript» вимагає цілеспрямованої роботи над вивченням спеціальної літератури, активної роботи на лекціях та практичних заняттях, самостійної роботи та виконання індивідуальних завдань. Дисципліна «Мова програмування JavaScript» є вибірковою навчальною дисципліною. Її матеріал базується на знаннях курсів “Програмування”, “Об’єктно-орієнтоване програмування”, “Алгоритми та структури даних”, “Програмування мультимедіа Веб-додатків”, “Веб-дизайн” і забезпечує подальше виконання курсових, кваліфікаційних і магістерських робіт.

Мета та завдання дисципліни: Мета дисципліни:  формування теоретичних знань і придбання практичних умінь і навичок з питань використання технологій розподілених обчислень, віртуалізації серверних систем, проектування корпоративних обчислювальних систем та застосування кластерних і гетерогенних розподілених обчислювальних систем для проведення наукових досліджень;  формування у студентів знань у галузі технологій управління ресурсами віддалених розподілених систем;  формування у студентів розуміння перспектив розвитку глобальної інфраструктури, що інтегрує світові комп'ютерні ресурси для реалізації великомасштабних інформаційно-обчислювальних проектів;  формування у студентів здатності самостійного вивчення тем дисципліни і вирішення типових завдань при використанні хмарних технологій;  формування у студентів навичок роботи з використання і застосування інструментарію щодо програмування розподілених додатків; формування у студентів мотивації до самоосвіти за рахунок активізації самостійної пізнавальної діяльності. Анотація дисципліни: Курс містить базові відомості про появу, розвиток і використання технологій хмарних обчислень. Аналізуються основні переваги та недоліки моделей хмарних обчислень і пропонованих на їх основі рішень. Пропонований курс включає в себе лекційну і практичну частини. На початку курсу дається огляд основних тенденцій розвитку інфраструктурних рішень, які привели до появи концепції хмарних обчислень. Приділяється увага технологіям віртуалізації. Далі в рамках курсу розглядаються основні моделі надання послуг хмарних обчислень. Проводиться огляд рішень провідних вендорів – Microsoft, Amazon, Google. Студент отримує базові знання та навички розробки «хмарних» додатків на платформі Microsoft Azure, а також досвід використання таких готових хмарних сервісів як Windows Live і Office 365. Навчальна дисципліна «Грід системи та технології хмарних обчислень» є невід’ємною частиною циклу комп’ютерних дисциплін, необхідних фахівцям програмної інженерії які, використовуючи сучасні комп’ютерні і телекомунікаційні технології, проводять збір, накопичення, обробку і аналіз даних. Сучасні інформаційно-комунікаційні технології передбачають використання технологій віртуалізації технологій серверних систем, комунікаційних засобів для розподілених обчислень та розроблення програмно апаратних рішень центрів обробки даних. Для управління неоднорідними обчислювальними ресурсами у віддаленому режимі потрібні програмні рішення для впровадження систем віртуалізації, а також віддалених сервісних функцій, що загалом створює можливості для організації та застосування технологій хмарних обчислень.

Управління ІТ — це дисципліна, що формує системне бачення організації, планування, контролю та оптимізації процесів у сфері інформаційних технологій. Вона спрямована на підготовку фахівців, здатних не лише розробляти програмне забезпечення та ІТ-рішення, але й ефективно керувати ІТ-проєктами, ресурсами, командами й інфраструктурою в сучасному цифровому середовищі. Курс охоплює ключові аспекти управління інформаційними технологіями: роль ІТ у стратегії підприємства, моделі корпоративного ІТ-управління (IT Governance), управління ІТ-інфраструктурою, кадровими та матеріальними ресурсами, бюджетування ІТ-проєктів. Значну увагу приділено сучасним фреймворкам і підходам — таким як ITIL, COBIT, DevOps, Agile/Scrum, що дозволяють забезпечити якість, гнучкість і ефективність ІТ-процесів. Студенти вивчають життєвий цикл ІТ-послуг, процеси підтримки, оновлення, безпеки й доступності ІТ-систем, а також особливості стратегічного планування та оцінювання ефективності ІТ-рішень. Практичний компонент включає аналіз кейсів, моделювання ІТ-процесів, створення документації, розробку ІТ-стратегії, оцінку ризиків та прийняття управлінських рішень у сфері ІТ. Опанування дисципліни «Управління ІТ» готує студентів до ролей керівників ІТ-підрозділів, проєктних менеджерів, системних архітекторів та консультантів з цифрової трансформації. Це фундамент для побудови ефективної ІТ-служби, здатної підтримувати інноваційний розвиток організації в умовах швидких технологічних змін.

Дисципліна «Патентознавство, ліцензування та інтелектуальна власність» орієнтована на формування у студентів базових знань і практичних навичок у сфері правової охорони результатів інтелектуальної діяльності в галузі інформаційних технологій. У межах курсу розглядаються: поняття інтелектуальної власності, її види та правовий статус об'єктів у сфері ІТ: програмного забезпечення, алгоритмів, баз даних, інтерфейсів, вебсайтів; принципи патентознавства: що можна патентувати в ІТ, як подається заявка на патент, які існують типи патентного захисту (на винахід, корисну модель тощо); авторське право щодо ПЗ, хостингових сервісів, мобільних додатків і цифрового контенту; основи ліцензування програмного забезпечення: відмінності між пропрієтарними та відкритими (open-source) ліцензіями, типи ліцензій (MIT, GPL, Apache), моделі комерціалізації програмного продукту; поняття договірної охорони: укладання ліцензійних угод, передача прав, франчайзинг у сфері ІТ; правова відповідальність за порушення прав інтелектуальної власності, питання плагіату, контрафакту, цифрової безпеки й етики. Студенти вивчають приклади захисту ПЗ на національному та міжнародному рівнях, ознайомлюються з діяльністю органів, що регулюють сферу ІВ (Укрпатент, WIPO, ЄПВ), та опановують навички аналізу патентної документації, створення описів об'єктів права ІВ, вибору моделі ліцензування для власного ПЗ або стартапу. Курс є надзвичайно важливим для майбутніх ІТ-фахівців, адже дозволяє усвідомлено створювати, використовувати та захищати інтелектуальні продукти, дотримуючись правових і етичних норм.

Інформатизація різних сфер життєдіяльності людей привела до якісних змін у використанні аудіо- і відеотехніки за допомогою мультимедійних технологій та дистанційних технологій навчання. Дистанційні технології все більше використовуються у навчальному процесі. Під час вивчення дисципліни у студентів формується уявлення про сучасні можливості дистанційних технологій у освітньому процесі та їх використання у практичній діяльності викладача, а також вміння правильно і свідомо користуватися обчислювальною технікою, вміти раціонально використовувати можливості коп’ютерних технологій щодо створення та впровадження комп’ютерних засобів підтримки навчального процесу та науково-методичної роботи викладача. Метою вивчення дисципліни «Методика та технології дистанційного навчання» полягає у оволодінні студентами системою знань, умінь, що забезпечують реалізацію функцій дистанційного навчання, здійснення майбутніми фахівцями професійно-педагогічної комунікації на високому якісному рівні, можливість самореалізації й самовдосконалення студентів через вербальні, невербальні засоби комунікації.

Мета вивчення дисципліни: Викладання дисципліни «Управління якістю електронних освітніх ресурсів» націлено на оволодіння фахівцями системою знань, умінь, що забезпечують реалізацію функцій оцінювання електронних освітніх ресурсів (ЕОР), зокрема ЕОР дистанційного навчання (ДН), здійснення майбутніми фахівцями спеціальності інформатики виконання моніторингу якості ЕОР. Завдання курсу: надати студентам знань теоретичних положень про оцінку якості ЕОР; ознайомити студентів зі способами проектування, створення і використання ЕОР дистанційного навчання; розкрити значення та сутність проектування моделей систем управління якістю ЕОР; опанування студентами теоретичного i методичного матеріалу, формування умінь i навичок застосування експертного методу оцінки якості ЕОР; закріплення набутих знань, умінь i навичок щодо методики, проектування, організації та проведення моніторингу якості ЕОР, зокрема дистанційних курсів (ДК). Курс "Управління якістю електронних освітніх ресурсів" присвячений актуальній проблемі дослідження методів, технологій та засобів створення якісних електронних освітніх ресурсів (ЕОР), зокрема ЕОР дистанційного навчання. Сьогодення вказує на ефективність е-навчання в системі освіти, особливо в умовах пандемії. Систему знань дисципліни складають: - понятійний апарат методу експертних оцінок якості ЕОР, зокрема дистанційних курсів навчання; - вимоги, специфікації та застосування міжнародних стандартів якості; - сутність, види, функції, моделі системи управління якістю ЕОР; - особливості збору, збереження, обробки й застосування інформації в системі управління якістю ЕОР; - особливості функціонування служб університету в системі управління якістю ЕОР; - технології оцінювання якості ЕОР за методом експертних оцінок; форми взаємодії служб управління якості ЕОР в університеті. Компетенції фахівців формуються системою вмінь та навичок: - моделювати процес моніторингу якості ЕОР у навчальному закладі, враховуючи його структурні елементи; - проектувати та розробляти модель системи управління якістю ЕОР в системі дистанційного навчання «Херсонський Віртуальний Університет»; - управляти процесом моніторингу якості ЕОР у навчальному закладі; - застосовувати методи визначення показників та критеріїв якості ЕОР; - проводити оцінку якості ЕОР за методом експертних оцінок.

Дисципліна «Штучний інтелект і машинне навчання» знайомить студентів з основами розробки інтелектуальних систем, здатних до самостійного аналізу даних, прийняття рішень і навчання на основі досвіду. Курс охоплює теоретичні концепції, алгоритми й практичні методи, які лежать в основі сучасного штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (ML). У межах дисципліни студенти: -вивчають основні поняття ШІ: агенти, пошук, логіка, експертні системи; -опановують види машинного навчання: навчання з учителем, без учителя, з підкріпленням; -знайомляться з ключовими алгоритмами: лінійна регресія, дерева рішень, нейронні мережі, кластеризація, метод опорних векторів (SVM), k-сусідів (k-NN), та іншими; -аналізують якість моделей, працюють із поняттями перенавчання, точності, повноти, метрик оцінювання. Особливу увагу приділено прикладному застосуванню: обробка текстів, зображень, рекомендаційні системи, прогнозування, аналіз великих обсягів даних. Дисципліна формує базу для подальшої спеціалізації у сфері Data Science, Computer Vision, NLP (Natural Language Processing), розробки інтелектуальних сервісів та досліджень у галузі штучного інтелекту. Після проходження курсу студенти здобувають не лише технічні навички, а й розуміння сучасних викликів і можливостей, пов’язаних із розвитком ШІ у суспільстві.

Інженерія знань — це міждисциплінарна навчальна дисципліна, що охоплює методи подання, формалізації, обробки та використання знань у комп’ютерних системах. Вона лежить в основі побудови інтелектуальних систем, експертних систем, систем підтримки прийняття рішень та компонентів штучного інтелекту, формуючи критичні компетентності в галузі сучасної інформаційної інженерії. У межах курсу студенти знайомляться з ключовими поняттями знань і даних, моделями подання знань (фрейми, продукційні правила, семантичні мережі, онтології), логіками першого порядку, дедуктивними та індуктивними висновками, а також принципами організації баз знань. Значна увага приділяється онтологічному моделюванню, створенню знання-орієнтованих систем, побудові експертних систем і використанню механізмів логічного виведення. Практичний компонент дисципліни включає проєктування моделей знань у сучасних середовищах (Protégé, CLIPS, Jess), використання онтологій (наприклад, OWL), обробку знань у системах на основі правил, а також інтеграцію знань у веб-сервіси та штучний інтелект. Студенти аналізують реальні приклади застосування інженерії знань — від медичних експертних систем до рекомендаційних платформ і семантичного вебу. Вивчення дисципліни «Інженерія знань» розвиває абстрактне мислення, навички формалізації інформації та логічного аналізу. Вона є важливою складовою підготовки фахівців з ІТ, які працюють у сфері інтелектуального аналізу даних, машинного навчання, когнітивних технологій і створення програмних рішень з елементами штучного інтелекту.

Дисципліна «Новітні досягнення з фахових дисциплін» орієнтована на ознайомлення студентів другого (магістерського) рівня вищої освіти з сучасними тенденціями, інноваціями та дослідницькими розробками в галузі інформаційних технологій. Вона сприяє розширенню наукового світогляду, формуванню навичок критичного аналізу та здатності застосовувати передові технології у власній професійній та науковій діяльності. У рамках дисципліни студенти: аналізують актуальні напрями розвитку ІТ-галузі, зокрема: штучний інтелект і машинне навчання, хмарні та розподілені обчислення, квантові технології, кібербезпека, великі дані, блокчейн, віртуальна та доповнена реальність, low-code/no-code підходи, етичний ІТ-дизайн; ознайомлюються з новітніми фреймворками, платформами, мовами програмування та архітектурними підходами; вивчають результати наукових публікацій, патентів, стартапів та відкритих досліджень провідних університетів і компаній у сфері ІТ; аналізують вплив технологічних інновацій на бізнес, суспільство та професійне середовище. Дисципліна має міждисциплінарний і дослідницький характер: студенти працюють з науковими статтями, технічними звітами, кейсами впровадження нових технологій, готують аналітичні огляди, проводять презентації, обговорюють перспективи розвитку обраного напряму. Результатом навчання є формування здатності: адаптуватися до швидких змін у сфері ІТ; ініціювати інноваційні проєкти; інтегрувати нові рішення у професійну діяльність; вести наукові або прикладні дослідження в актуальних напрямах комп’ютерних наук та інженерії ПЗ.

Мета дисципліни: сформувати у студентів знання, вміння та навички, необхідні для ефективного використання методів аналітичної та статистичної обробки чисельних даних великих об’ємів, зокрема результатів експерименту. Анотація дисципліни: На сучасному етапі розвитку суспільних відносин прийняття рішення щодо функціонування будь-якої соціальної або виробничої системи пов’язано з обробкою значних масивів даних. В умовах жорсткої конкуренції рішення повинні прийматися на основі ретельного аналізу цих даних, бути обґрунтованими. Розповсюдженню методів Big Data (інтелектуального аналізу даних великих об’ємів) сприяла ще можливість застосовувати до такого аналізу можливості обчислювальної техніки. Тепер коло замовників такого аналізу значно розширилося. Це вже не тільки великі підприємства і державні установи, а й представники середнього і малого бізнесу. Тому кожному майбутньому фахівцю з програмної інженерії необхідно володіти навичками інтелектуального аналізу даних великих об’ємів, зокрема в числовому вигляді. Предметом дисципліни “Основи Big Data” є задачі аналізу даних методами автоматичного пошуку закономірностей у великих масивах інформації, зокрема методами штучного інтелекту. Дисципліна “Основи Big Data” є обов’язковою навчальною дисципліною. Її матеріал базується на знаннях курсів “Математичний аналіз”, “Аналіз даних”, “Теорія ймовірностей та математична статистика”, “Інтелектуальний аналіз даних” і забезпечує подальше виконання курсових, дипломних і магістерських робіт.

Дисципліна «Функціональне та логічне програмування» спрямована на ознайомлення студентів із сучасними підходами до створення програмного забезпечення, зокрема — функціональним програмуванням на мові Scala та об'єктно-орієнтованим програмуванням на мові Java. Метою курсу є формування у студентів базового розуміння принципів функціонального програмування, а також практичних навичок розробки складних і продуктивних програмних застосунків. Студенти вивчають ключові особливості мови Scala, такі як чисті функції, рекурсія, імутабельність, робота з колекціями, а також інтеграцію функціонального та об’єктного стилів програмування. У рамках роботи з Java студенти поглиблюють розуміння принципів побудови масштабованих додатків, архітектурних шаблонів і методів оптимізації коду. Курс поєднує теоретичні знання з практикою: студенти розробляють власні застосунки, працюють з реальними задачами програмування, порівнюють підходи в Scala і Java, що дозволяє краще зрозуміти переваги та можливості кожної мови. Це також дає змогу закласти міцний фундамент для подальшої роботи у сфері бекенд-розробки, створення високонавантажених систем або роботи з великими даними. Дисципліна сприяє розвитку аналітичного мислення, навичок написання чистого й підтримуваного коду, а також вміння адаптуватися до різних парадигм програмування у професійній діяльності.

Мета курсу: формування системи знань, умінь з методології та технології розробки дистанційного курсу, здійснення майбутніми фахівцями професійно-педагогічної комунікації на високому якісному рівні, можливість самореалізації й самовдосконалення студентів через сучасні освітні Інтернет-платформи і засоби навчання. Змістовий модуль 1. Дистанційні технології навчання Тема 1. Дистанційні форми навчання, платформи та технології дистанційного навчання (ДН). Тема 2. Психолого-педагогічні питання ДН. Принципи, система та процес ДН. Тема 3. Цілі та система проектування навчання. Фаза розвитку дистанційного курсу. Тема 4. Вимоги до дистанційного курсу. Структура дистанційного курсу. Змістовий модуль 2. Інформаційні матеріали дистанційного курсу та контроль знань у дистанційному навчанні. Тема 5. Інформаційні ресурси дистанційного курсу (ДК). Електронні освітні ресурси. Тема 6. Проектування змісту та дизайн дистанційного курсу. Тема 7. Оцінювання та контроль успішності у ДН. Тема 8. Інноваційні методи та технології дистанційного навчання. Спілкування у дистанційному навчанні.

Програмне забезпечення в бізнес-аналітиці Опановуйте мистецтво роботи з даними для прийняття успішних інвестиційних рішень! Чи мрієте Ви стати успішним інвестором? Чи хочете навчитися аналізувати дані так, щоб ваші інвестиційні рішення випереджали ринок? Вибіркова компонента "Машинне навчання для інвесторів" відкриє для вас світ можливостей на перетині технологій та фінансів! Під керівництвом доктора економічних наук, професора Віталія Кобця Ви опануєте практичні навички використання RStudio для аналізу даних, побудови прогнозів та створення інвестиційних стратегій. Курс фокусується на реальному застосуванні машинного навчання в інвестиційних процесах, що робить його цінним для студентів будь-яких спеціальностей. Чому варто обрати цей курс? • Отримаєте практичні навички використання R для аналізу даних і створення прогнозів • Навчитеся застосовувати методи машинного навчання для підтримки інвестиційних рішень • Опануєте лінійну і логістичну регресію, класифікацію та інші моделі машинного навчання • Зможете будувати і інтерпретувати дерева рішень для бізнес-аналітики • Здобудете конкурентну перевагу на ринку праці з аналітичними навичками, що високо оцінюються роботодавцями Особливості навчання: • Практичний підхід з використанням RStudio та реальних наборів даних • Вивчення сучасних методів аналітики та прогнозування на реальних даних • Розробка власних алгоритмів для аналізу інвестиційних можливостей • Освоєння інструментів візуалізації, що перетворюють складні дані на зрозумілі висновки для прийняття рішень • Рекомендується застосування сервісів штучного інтелекту для обробки, аналізу та презентації даних Кому підходить курс? Дисципліна буде корисною студентам усіх напрямків, які цікавляться: • фінансовими технологіями та інвестиціями • аналізом даних і машинним навчанням • розробкою стартапів і стратегічним плануванням • прийняттям рішень на основі даних • посиленням своєї конкурентоспроможності на ринку праці Навчіться розмовляти мовою даних та приймати обґрунтовані інвестиційні рішення з курсом "Програмне забезпечення в бізнес-аналітиці"! Розкрийте потенціал аналітики, машинного навчання та штучного інтелекту для побудови успішної кар'єри у світі, де дані – це двигун цифрових трансформацій бізнесу. Запишіться зараз і станьте інвестором у власне майбутнє! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/5hYAi

Дисципліна «Теорія механізмів» є однією з фундаментальних інженерних дисциплін, яка формує базові знання та навички, необхідні для розуміння, аналізу, синтезу та проектування механізмів, що складають основу багатьох машин і технічних пристроїв. Вона є обов’язковою для підготовки фахівців у галузях машинобудування, приладобудування, робототехніки, автомобілебудування, мехатроніки та суміжних спеціальностей. Курс охоплює широке коло питань, пов’язаних із принципами побудови механізмів, законами руху, кінематичними та динамічними властивостями, методами аналізу та синтезу, а також з основами комп’ютерного моделювання механічних систем. Метою викладання дисципліни є формування у студентів системи теоретичних знань та практичних навичок, необхідних для: аналізу існуючих механізмів; розуміння кінематичних і динамічних процесів, що відбуваються у механічних системах; самостійного проєктування нових конструкцій механізмів; підготовки до вивчення суміжних дисциплін, таких як "Деталі машин", "Теорія машин і механізмів". Завдання дисципліни У процесі вивчення дисципліни студенти повинні: засвоїти основні поняття і терміни теорії механізмів; навчитися класифікувати та аналізувати механізми за типами кінематичних пар і структурою; розуміти принципи роботи плоских і просторових механізмів; опанувати методи кінематичного аналізу та синтезу; володіти методами розрахунку швидкостей, прискорень та сил у механічних системах; вміти застосовувати програмне забезпечення для моделювання механізмів

Дисципліна «Теорія ймовірностей та математична статистика» є базовою для спеціальності «Інформаційні системи та технології» і спрямована на формування фундаментальних знань про випадкові явища, методи аналізу даних та прийняття обґрунтованих рішень у середовищі високих технологій. Курс охоплює класичне визначення ймовірності, умовні та просторові ймовірності, випадкові величини та їх розподіли, а також основні статистичні характеристики (математичне очікування, дисперсію, асиметрію та ексцесс), що дозволяють ефективно моделювати невизначеність інформаційних потоків. Особливий акцент робиться на практичних методах математичної статистики, включаючи оцінювання параметрів, побудову довірчих інтервалів, перевірку статистичних гіпотез та застосування алгоритмів аналізу даних. Студенти вивчають сучасні комп’ютерні засоби статистичної обробки інформації, що дозволяє інтегрувати теоретичні знання з практичними інструментами, актуальними для розробки інформаційних систем, оптимізації баз даних та реалізації алгоритмів машинного навчання. Курс сприяє розвитку аналітичного мислення, умінню працювати з великими обсягами даних і застосовувати статистичні методи в інженерії інформаційних технологій. Це включає розробку програмних засобів для автоматизованого аналізу, прогнозування та оптимізації процесів, що є важливими компонентами сучасних інформаційних систем. Студенти набувають навичок критичного аналізу даних, що допомагає виявляти закономірності та робити точні висновки при прийнятті управлінських рішень. Дисципліна є ключовою для майбутніх спеціалістів у сфері інформаційних технологій, оскільки дозволяє інтегрувати математичні методи з практичною розробкою інноваційних рішень в умовах зростаючої конкуренції на ринку ІТ. Отримані знання і навички сприятимуть професійному зростанню, забезпечуючи можливість застосування сучасних статистичних підходів для аналізу, моделювання та оптимізації комплексних інформаційних систем.

Курс «ОБРОБКА ЗОБРАЖЕНЬ ТА МУЛЬТИМЕДІА ТЕХНОЛОГІЇ» – ваш шлях до майстерності цифрового контенту Чому варто обрати цей курс? • Отримаєте навички, за якими "полюють" роботодавці в IT, дизайні та медіа • Навчитеся створювати професійний візуальний контент, що привертає увагу • Опануєте технології, що застосовуються від кіноіндустрії до медицини • Працюватимете з інструментами та бібліотеками Python для обробки медіа На заняттях навчитеся: • Створювати, аналізувати та трансформувати цифрові зображення • Застосовувати фільтри та алгоритми розпізнавання об'єктів • Працювати з різними форматами та кольоровими моделями • Монтувати відео та створювати спецефекти • Програмно керувати процесами обробки мультимедіа Курс має міждисциплінарний характер і поєднує елементи комп'ютерної графіки, штучного інтелекту, обробки сигналів та інформаційних технологій! Для кого цей курс? • Майбутніх фахівців у сфері цифрових технологій • Тих, хто розвиває власні творчі проєкти • Здобувачів, які хочуть поєднати креатив з технічними навичками • Майбутніх вчителів інформатики Обирайте «Обробку зображень та мультимедіа технології» — інвестуйте у навички майбутнього!

Даний курс має практичне спрямування, висуваючи пропозицію щодо набуття студентами професійної та функціональної комунікативної компетентності у користуванні англійською мовою. Це здійснюється шляхом інтеграції мовленнєвих умінь та мовних знань в рамках тематичного і ситуативного контексту відповідно до академічної та професійної сфер студента. Мета курсу - досягнення студентами рівня професійної комунікативної достатності у головних напрямах майбутньої фахової англомовної діяльності, а саме сформувати навички використання знань з англійської мови у процесі професійного спілкування з представниками інших країн з різноманітних питань в галузі інформаційних технологій, так і на етапі підготовки до участі у міжнародних конференціях, проектах та дискусіях, а також навчити слухачів проводити усний та письмовий обмін діловою інформацією. Завдання курсу – набуття навичок практичного володіння іноземною мовою у різних видах мовленнєвої діяльності в обсязі тематики, зумовленої потребами сфер майбутньої діяльності (особистої, публічної, професійної, освітньої) та вдосконалення вмінь через опрацювання новітньої автентичної інформації.

Мета: Ознайомити студентів із фундаментальними поняттями та архітектурою Інтернету речей (IoT — Internet of Things), надати практичні навички моделювання IoT-проєктів з використанням віртуальних середовищ Tinkercad та Cisco Packet Tracer. Сформувати розуміння принципів взаємодії сенсорів, контролерів, мережевих пристроїв та хмарних технологій. Завдання: Вивчити концепцію IoT, її роль у цифровій трансформації та сучасних кіберфізичних системах. Ознайомитися з базовими апаратними компонентами IoT: датчики, мікроконтролери (Arduino), актуатори, модулі зв’язку. Освоїти середовище Tinkercad для моделювання схем з Arduino, включаючи візуальне програмування та роботу з сенсорами. Навчитися будувати віртуальні IoT-мережі в Cisco Packet Tracer, моделюючи обмін даними між пристроями та хмарними сервісами. Засвоїти основи комунікаційних протоколів (HTTP, MQTT) та логіку дії простих IoT-додатків. У результаті вивчення теми студенти будуть: Знати: основні архітектурні рівні IoT-систем; компоненти та принципи побудови IoT-мереж; особливості програмування Arduino та віртуального налаштування мереж. Вміти: створювати схеми з підключенням сенсорів та контролерів у Tinkercad; писати базовий код для Arduino та налагоджувати роботу IoT-пристроїв; будувати моделі IoT-комунікацій у Cisco Packet Tracer; імітувати передачу даних між пристроями та хмарними платформами.

Комп’ютерна геометрія — це навчальна дисципліна, яка вивчає алгоритмічні та математичні основи обробки, аналізу та візуалізації геометричної інформації за допомогою комп’ютерних технологій. Вона займає важливе місце на перетині інформатики, прикладної математики та інженерії, і є базовою для розуміння принципів побудови комп’ютерної графіки, моделювання об'єктів у тривимірному просторі, а також для розробки алгоритмів у робототехніці, комп’ютерному зорі та ігровій індустрії. У межах дисципліни студенти знайомляться з такими ключовими темами: представлення точок, відрізків, багатокутників та інших геометричних об’єктів у дво- та тривимірному просторі; операції над ними (перетини, обгортки, побудова опуклих оболонок); перетворення координат і афінні перетворення; методи обчислювальної геометрії; побудова діаграм Вороного, триангуляцій та їх застосування. Особливу увагу приділено реалізації геометричних алгоритмів мовами програмування, що дозволяє студентам не лише вивчити теоретичну основу, а й закріпити знання на практиці. Дисципліна сприяє розвитку просторового мислення, алгоритмічної культури, навичок ефективного програмування, а також формує базу для подальшого вивчення комп’ютерної графіки, машинного навчання та візуалізації даних.

Мета курсу - досягнення студентами рівня професійної комунікативної достатності у головних напрямах майбутньої фахової англомовної діяльності, а саме сформувати навички використання знань з англійської мови у процесі професійного спілкування з представниками інших країн з різноманітних питань в галузі інформаційних технологій, так і на етапі підготовки до участі у міжнародних конференціях, проектах та дискусіях, а також навчити слухачів проводити усний та письмовий обмін діловою інформацією. Завдання курсу – набуття навичок практичного володіння іноземною мовою у різних видах мовленнєвої діяльності в обсязі тематики, зумовленої потребами сфер майбутньої діяльності (особистої, публічної, професійної, освітньої) та вдосконалення вмінь через опрацювання новітньої автентичної інформації. У результаті навчання іноземної мови студент повинен знати: лексичний матеріал (включно з термінологією) для вільного спілкування з метою досягнення комунікативних цілей у академічній та професійній сфері; мовленнєві кліше та коннектори для продукування чіткого, добре структурованого мовлення; продуктивний граматичний матеріал для ефективної комунікації у академічному або професійному середовищі;

Дисципліна «Теорія ймовірностей та математична статистика» закладає фундаментальні знання про випадкові процеси та методи аналізу даних, що є критично важливими для моделювання фізичних процесів та розробки програмного забезпечення. У курсі розглядаються основні поняття теорії ймовірностей, включаючи класичне визначення, просторові та умовні ймовірності, випадкові величини, їх розподіли, а також такі статистичні характеристики, як математичне очікування, дисперсія, асиметрія та ексцесс. Особлива увага приділяється методам статистичної оцінки, побудові довірчих інтервалів та перевірці статистичних гіпотез, що дозволяє студентам формувати обґрунтовані висновки на основі аналізу експериментальних даних. Завдяки інтеграції теоретичних знань із сучасними інформаційними технологіями, курс спрямований на опанування практичних навичок, необхідних для розробки алгоритмів аналізу даних та створення програмних продуктів для комп’ютерного моделювання. Окрім традиційного підходу до розв’язання задач, студентам пропонується використовувати сучасні програмні засоби та мови програмування для симуляції випадкових процесів, апроксимації розподілів та моделюванні невизначених систем. Такий підхід відкриває можливості для подальшого розвитку в галузі інженерії програмного забезпечення, де важливу роль відіграють алгоритми обробки великих даних та статистичний аналіз. Курс сприяє розвитку аналітичного мислення, умінню працювати з реальними даними, створенню ефективних алгоритмів та інтеграції математичних методів у вирішення практичних інженерних завдань. Це дозволяє майбутнім спеціалістам не лише опанувати складні концепції теорії ймовірностей, а й успішно використовувати їх для оптимізації роботи програмних засобів, підвищення їх ефективності та точності моделювання фізичних процесів. Дисципліна є важливою основою для розробки програмних рішень у сфері комп’ютерного моделювання, даних і штучного інтелекту, що відповідає сучасним вимогам ринку праці.

Мета: Ознайомити студентів із фундаментальними поняттями та архітектурою Інтернету речей (IoT — Internet of Things), надати практичні навички моделювання IoT-проєктів з використанням віртуальних середовищ Tinkercad та Cisco Packet Tracer. Сформувати розуміння принципів взаємодії сенсорів, контролерів, мережевих пристроїв та хмарних технологій. Завдання: Вивчити концепцію IoT, її роль у цифровій трансформації та сучасних кіберфізичних системах. Ознайомитися з базовими апаратними компонентами IoT: датчики, мікроконтролери (Arduino), актуатори, модулі зв’язку. Освоїти середовище Tinkercad для моделювання схем з Arduino, включаючи візуальне програмування та роботу з сенсорами. Навчитися будувати віртуальні IoT-мережі в Cisco Packet Tracer, моделюючи обмін даними між пристроями та хмарними сервісами. Засвоїти основи комунікаційних протоколів (HTTP, MQTT) та логіку дії простих IoT-додатків. У результаті вивчення теми студенти будуть: Знати: основні архітектурні рівні IoT-систем; компоненти та принципи побудови IoT-мереж; особливості програмування Arduino та віртуального налаштування мереж. Вміти: створювати схеми з підключенням сенсорів та контролерів у Tinkercad; писати базовий код для Arduino та налагоджувати роботу IoT-пристроїв; будувати моделі IoT-комунікацій у Cisco Packet Tracer; імітувати передачу даних між пристроями та хмарними платформами.

Комп’ютерна графіка — це навчальна дисципліна, яка охоплює теоретичні та прикладні аспекти створення, обробки й візуалізації графічної інформації за допомогою комп’ютерних засобів. Вона є ключовою у підготовці фахівців з комп’ютерних наук, програмної інженерії, мультимедіа та дизайну, оскільки формує базові уявлення про побудову графічних зображень і анімацій, використання апаратних і програмних ресурсів, а також алгоритмів візуалізації у 2D та 3D-просторах. У межах курсу студенти вивчають математичні основи комп’ютерної графіки, включно з векторною та растровою моделями зображень, колірними просторами, перетвореннями векторів і матриць, побудовою кривих та поверхонь. Значна увага приділяється реалізації алгоритмів побудови примітивів (відрізків, кіл, багатокутників), алгоритмів згладжування, заповнення областей, растеризації, трансформацій об’єктів, обробки освітлення та тіней. Курс також знайомить з основами тривимірного моделювання, перспективними проєкціями, побудовою сцен та принципами фотореалістичної візуалізації. Вивчення комп’ютерної графіки сприяє розвитку просторового уявлення, навичок візуального мислення, програмування та дизайнерського підходу до створення цифрових продуктів. Ця дисципліна відкриває широкі можливості для подальшої спеціалізації у сферах геймдеву, візуальних ефектів, інтерфейсного дизайну та віртуальної реальності.

Курс «ОБРОБКА ЗОБРАЖЕНЬ ТА МУЛЬТИМЕДІА ТЕХНОЛОГІЇ» – ваш шлях до майстерності цифрового контенту Чому варто обрати цей курс? • Отримаєте навички, за якими "полюють" роботодавці в IT, дизайні та медіа • Навчитеся створювати професійний візуальний контент, що привертає увагу • Опануєте технології, що застосовуються від кіноіндустрії до медицини • Працюватимете з інструментами та бібліотеками Python для обробки медіа На заняттях навчитеся: • Створювати, аналізувати та трансформувати цифрові зображення • Застосовувати фільтри та алгоритми розпізнавання об'єктів • Працювати з різними форматами та кольоровими моделями • Монтувати відео та створювати спецефекти • Програмно керувати процесами обробки мультимедіа Курс має міждисциплінарний характер і поєднує елементи комп'ютерної графіки, штучного інтелекту, обробки сигналів та інформаційних технологій! Для кого цей курс? • Майбутніх фахівців у сфері цифрових технологій • Тих, хто розвиває власні творчі проєкти • Здобувачів, які хочуть поєднати креатив з технічними навичками • Майбутніх вчителів інформатики Обирайте «Обробку зображень та мультимедіа технології» — інвестуйте у навички майбутнього!

Основи бізнесу та підготовки стартапів У сучасному світі інформаційні технології змінюють бізнес-процеси, а цифровий маркетинг стає ключовим інструментом просування ІТ-продуктів. Якщо Ви прагнете навчитися ефективно працювати з ринком цифрових технологій, використовувати аналітику для прийняття рішень і створювати унікальні маркетингові стратегії для ІТ-компаній, ця дисципліна саме для Вас! Чому варто обрати цей курс? • Актуальність: Цифровий маркетинг (Performance Marketing, Brand Marketing, Product Marketing) є невід’ємною складовою успіху будь-якого технологічного стартапу або великої ІТ-компанії. • Практична спрямованість: Ви навчитеся працювати з SEO, контент-маркетингом, соціальними мережами, контекстною рекламою та email-маркетингом. • Інструменти та аналітика: Ознайомитеся з найсучаснішими інструментами, такими як Google Analytics, Google Ads, Facebook Ads, а також методами аналізу даних для оцінки ефективності маркетингових кампаній. • Кар’єрні перспективи: Після проходження курсу Ви зможете оцінити власний потенціал до роботи в маркетингових відділах ІТ-компаній, розвитку власних стартапів або стати незалежними консультантами. • Електронні освітні ресурси: доступ до відеолекцій, скрінкастів, конспектів, словника термінів, робочого зошиту і фінального проєкту Що Ви вивчатимете? • Основи цифрового маркетингу та його роль у просуванні ІТ-продуктів в Unit-економіці. • Побудову бренду (Brand Marketing) та створення маркетингових стратегій Go-To-Market strategy. • Роботу з рекламними платформами та управління рекламними кампаніями в App Store та Google Play. • Аналіз поведінки користувачів та оптимізацію воронки продажів TOFU-MOFU-BOFU, «піратської» воронки. • Використання штучного інтелекту та когортного RFM аналізу у цифровому маркетингу. Для кого цей курс? Дисципліна буде корисною студентам, які планують кар’єру в сфері інформаційних технологій, бізнес-аналітики, реклами та підприємництва. Якщо Ви хочете отримати конкурентну перевагу та розширити свої можливості в цифровому світі, цей курс стане для Вас відправною точкою! Не зволікайте – обирайте «Основи бізнесу та підготовки стартапів» та станьте фахівцем у сфері просування інноваційних рішень! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/LHacp

Дисципліна «Розробка користувацьких інтерфейсів» спрямована на формування у студентів знань і практичних навичок зі створення ефективних, зручних і естетично привабливих інтерфейсів для веб- та мобільних застосунків. Вивчення курсу дає змогу зрозуміти, як взаємодіє користувач із програмним продуктом, та як зробити цю взаємодію максимально інтуїтивною, логічною і комфортною. Протягом навчання студенти знайомляться з основами проєктування UI/UX (User Interface / User Experience), принципами юзабіліті, вивчають закони сприйняття інформації, дизайн-системи, типографіку, кольорову гармонію та роботу з візуальними і сенсорними елементами інтерфейсу. Значна увага приділяється адаптивному дизайну, доступності (accessibility), мікровзаємодіям (microinteractions) та ролі прототипування в процесі розробки. Практична частина курсу включає роботу з сучасними інструментами дизайну (Figma, Adobe XD тощо), а також реалізацію інтерфейсів засобами HTML, CSS, JavaScript і фреймворків на кшталт React або Vue. Студенти проходять повний цикл UI-розробки — від постановки завдання, аналізу цільової аудиторії, побудови користувацьких сценаріїв до створення інтерактивних прототипів і їх подальшої реалізації у вигляді живого інтерфейсу. Дисципліна стимулює міждисциплінарне мислення, поєднуючи елементи психології, дизайну, програмування та аналітики. Вона формує у студентів не лише технічні навички, але й дизайнерську чутливість, увагу до деталей та здатність мислити з позиції кінцевого користувача. Опанування цієї дисципліни є важливим етапом для майбутніх фронтенд-розробників, UI/UX-дизайнерів, веб-інженерів та інших спеціалістів, які працюють на стику технологій і взаємодії з людиною.

Дисципліна «Проектний практикум» спрямована на формування у студентів практичних навичок командної розробки програмних продуктів або інформаційних систем у рамках реального або наближеного до реального проєкту. Вона об'єднує знання, отримані під час навчання, і дозволяє застосувати їх на практиці — від ідеї до реалізації. Основні акценти курсу: постановка завдання та аналіз вимог замовника; планування етапів проєкту, розподіл ролей у команді; розробка архітектури та вибір технологій; програмування, тестування, розгортання; підготовка технічної та презентаційної документації; публічний захист або демонстрація результатів. Проекти можуть охоплювати різні напрямки: розробка веб- або мобільних застосунків, баз даних, інформаційних систем, прототипів продуктів, дослідницьких рішень, елементів ШІ тощо — залежно від спеціалізації студентів та поставлених цілей. Під час проходження практикуму студенти навчаються: працювати в команді з використанням сучасних методологій (Agile, Scrum); використовувати системи керування проєктами (Jira, Trello, Git); ефективно комунікувати всередині команди та з викладачем/замовником; розв’язувати проблеми, що виникають у процесі розробки. «Проектний практикум» допомагає студентам зрозуміти реалії роботи в ІТ-сфері, підготуватися до майбутнього працевлаштування, сформувати портфоліо та отримати досвід роботи над повноцінним продуктом у команді.

Дисципліна «Управління процесами розроблення програмного забезпечення» орієнтована на формування у студентів системного уявлення про принципи, методи та інструменти організації та контролю процесів створення програмних продуктів. Курс охоплює повний життєвий цикл програмного забезпечення — від аналізу вимог до супроводу та обслуговування готової системи. Студенти вивчають підходи до документування процесів, ведення технічної та проєктної документації, моніторингу виконання завдань і аналізу продуктивності команди. Практичні заняття включають моделювання реальних кейсів розробки, симуляцію управлінських ситуацій, розроблення проєктних планів, проведення оцінки прогресу та підготовку звітності. Опанування дисципліни сприяє формуванню ключових управлінських компетентностей, навичок системного мислення, стратегічного планування та організації ефективної взаємодії в команді. Ці знання є основою для кар’єрного зростання у сфері управління ІТ-проєктами, роботи на позиціях проєктного менеджера, тимліда або координатора технічних команд.

Дисципліна «Технології символьних перетворень» знайомить студентів із методами опрацювання та перетворення математичних виразів, формул і рівнянь у символьному вигляді, без попереднього чисельного обчислення. Символьні обчислення відіграють важливу роль у наукових дослідженнях, автоматизації математичних викладок, створенні комп’ютерної алгебри та реалізації інтелектуальних систем. У межах курсу студенти вивчають: основи символьної (символічної) математики; принципи побудови систем комп’ютерної алгебри (Maple, Mathematica, SymPy); правила перетворення алгебраїчних і трансцендентних виразів; автоматичне диференціювання, інтегрування, розв’язання рівнянь і систем у символьній формі; спрощення, розкладання на множники, розкладання в ряди. Курс також охоплює практику створення програм для символьних обчислень, побудову алгоритмів опрацювання виразів, перевірки тотожностей, генерації формул, роботи з шаблонами та структурованими математичними об’єктами. Особливу увагу приділено написанню коду з використанням мов програмування, що підтримують символьну математику (Python + SymPy, Julia, Lisp тощо). Ця дисципліна розвиває вміння мислити абстрактно, формалізовувати математичні знання, автоматизувати рутинні обчислювальні процеси, що важливо для майбутніх програмістів, математиків, дослідників, аналітиків даних і розробників наукового ПЗ.

Автоматизоване управління фінансовими інструментами Розкрийте двері у світ Data Science та фінансової аналітики! Шукаєте дисципліну, яка поєднує програмування, аналітику та фінанси? Хочете здобути навички, які зроблять вас конкурентоспроможними на ринку праці? Вибіркова компонента «Автоматизоване управління фінансовими інструментами» — саме те, що Вам потрібно! Чому варто обрати цю дисципліну? Ця дисципліна стане вашим путівником у світ Data Science та машинного навчання з практичним застосуванням до фінансового аналізу. Ви опануєте інструменти, які дозволять вам аналізувати, прогнозувати та приймати обґрунтовані рішення на основі даних. Що ви отримаєте? • Практичні навички програмування на Python з використанням бібліотек для обробки даних (NumPy, Pandas) • Потужні інструменти візуалізації (Matplotlib, Seaborn) для представлення результатів аналізу • Методи машинного навчання для класифікації, регресії та кластеризації даних • Технології прогнозування часових рядів для передбачення фінансових трендів • Основи роботи з нейронними мережами через Keras та TensorFlow Структура курсу Програма включає 16 тем, які охоплюють шлях від базових понять Data Science до створення складних моделей машинного навчання. Ви почнете з основ Python та поступово перейдете до реалізації регресійних моделей, класифікаторів, дерев рішень та нейронних мереж. Для кого цей курс? Курс підходить для студентів і студенток, які: • Цікавляться аналізом даних та їх візуалізацією • Мають базові знання статистики • Бажають розпочати кар'єру в галузі Data Science • Хочуть опанувати Python як інструмент аналізу даних Перспективи після курсу Після успішного завершення курсу ви зможете: • Аналізувати дані та будувати моделі машинного навчання • Створювати якісні та інтерактивні візуалізації • Розробляти системи автоматизованого управління фінансовими інструментами • Застосовувати різні алгоритми для прогнозування фінансових показників Формат навчання Курс включає 26 годин лекцій та 24 години практичних занять. Велика частина часу відведена на самостійну роботу (100 годин), де ви зможете застосувати отримані знання до власних проектів. Не упустіть можливість отримати навички, які відкриють для вас двері до найбільш перспективних напрямків сучасної ІТ-індустрії! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/OktWh

Мета: Ознайомити студентів із фундаментальними поняттями та архітектурою Інтернету речей (IoT — Internet of Things), надати практичні навички моделювання IoT-проєктів з використанням віртуальних середовищ Tinkercad та Cisco Packet Tracer. Сформувати розуміння принципів взаємодії сенсорів, контролерів, мережевих пристроїв та хмарних технологій. Завдання: Вивчити концепцію IoT, її роль у цифровій трансформації та сучасних кіберфізичних системах. Ознайомитися з базовими апаратними компонентами IoT: датчики, мікроконтролери (Arduino), актуатори, модулі зв’язку. Освоїти середовище Tinkercad для моделювання схем з Arduino, включаючи візуальне програмування та роботу з сенсорами. Навчитися будувати віртуальні IoT-мережі в Cisco Packet Tracer, моделюючи обмін даними між пристроями та хмарними сервісами. Засвоїти основи комунікаційних протоколів (HTTP, MQTT) та логіку дії простих IoT-додатків. У результаті вивчення теми студенти будуть: Знати: основні архітектурні рівні IoT-систем; компоненти та принципи побудови IoT-мереж. особливості програмування Arduino та віртуального налаштування мереж. Вміти: створювати схеми з підключенням сенсорів та контролерів у Tinkercad; писати базовий код для Arduino та налагоджувати роботу IoT-пристроїв; будувати моделі IoT-комунікацій у Cisco Packet Tracer; імітувати передачу даних між пристроями та хмарними платформами.

Дисципліна «Сучасні технології програмування» покликана ознайомити студентів із найактуальнішими інструментами, підходами та тенденціями в галузі програмування, які застосовуються у реальній розробці програмного забезпечення. Мета курсу — дати розуміння того, як працюють сучасні програмні системи, і навчити використовувати ефективні технології для створення стабільного, масштабованого та зручного у підтримці коду. У рамках дисципліни студенти знайомляться з такими темами, як: -робота з фреймворками для розробки веб- та мобільних застосунків; -взаємодія з backend-сервісами; -використання сучасних мов програмування; -шаблони проєктування, управління залежностями, модульність коду; -тестування застосунків; Курс має практичну спрямованість: студенти виконують лабораторні роботи та проєктні завдання, у яких застосовують вивчені технології для створення власних програмних продуктів. Опанування дисципліни дозволяє студентам бути в курсі найновіших технологічних рішень у галузі програмування, підвищити свою конкурентоспроможність на ринку праці та підготуватися до роботи в реальних ІТ-командах.

Дисципліна «Інтелектуальні інформаційні системи» присвячена вивченню принципів побудови, функціонування та застосування систем, здатних приймати рішення, навчатися та обробляти знання подібно до людини. Вона поєднує в собі елементи штучного інтелекту, машинного навчання, аналізу даних і сучасних інформаційних технологій. Метою курсу є формування у студентів теоретичних знань і практичних навичок щодо розробки та використання інтелектуальних компонентів у програмних системах. Студенти дізнаються, як створюються експертні системи, системи підтримки прийняття рішень, рекомендаційні модулі, чат-боти, нейронні мережі та інші ІІ-застосунки. У курсі розглядаються такі теми, як: • методи представлення знань (фрейми, правила, онтології); • логічні виведення та алгоритми пошуку; • основи машинного навчання (класифікація, кластеризація, регресія); • обробка природної мови (NLP); • робота з даними та навчання моделей; • оцінка ефективності та пояснюваність ІІ-рішень. Практична частина включає створення невеликих інтелектуальних застосунків із використанням сучасних мов програмування та бібліотек (наприклад, Python, scikit-learn, TensorFlow, spaCy). Також моделюються реальні кейси, де ІІ допомагає у прийнятті рішень, автоматизації процесів, персоналізації сервісів. Завдяки дисципліні студенти отримують базу для подальшого вивчення напрямів штучного інтелекту, Data Science, Big Data та аналітики, а також розвивають критичне мислення та здатність працювати з «розумними» технологіями майбутнього.

Мета курсу “Програмування мультимедійних веб-додатків”: Мета дисципліни: сформувати у студентів знання, вміння та навички, необхідні для ефективного використання методів веб-програмування з використанням мультимедійних технологій. Курс спрямований на формування в учнів розуміння ключових принципів веб-розробки, використання сучасних інструментів та технологій. Анотація дисципліни: Метою дисципліни «Програмування мультимедійних веб-додатків» є формування системи понять, знань, умінь і навичок, що включає в себе опанування базових знань з сучасних Веб-технологій та основ Веб-програмування з використанням мультимедійних технологій та мови програмування JavaScript. Програма дисципліни орієнтована на глибоке та ґрунтовне засвоєння студентами сучасних тенденцій розвитку сервісів мережі Інтернет, основних стандартів обміну даними між додатками та сервісами Інтернет, методів проектування сайтів та сервісів, набуття навичок застосування мови програмування JavaScript для створення динамічних мультимедійних сайтів та сервісів Інтернет. Ця дисципліна відноситься до дисциплін циклу професійної та практичної підготовки. Знання основ дисципліни «Програмування мультимедійних веб-додатків» на даний час є одним із важливих показників рівня кваліфікації фахівця з програмної інженерії. Вивчення курсу «Програмування мультимедійних веб-додатків» вимагає цілеспрямованої роботи над вивченням спеціальної літератури, активної роботи на лекціях та практичних заняттях, самостійної роботи та виконання індивідуальних завдань. Дисципліна «Програмування мультимедійних веб-додатків» є вибірковою навчальною дисципліною. Її матеріал базується на знаннях курсів “Програмування”, “Об’єктно-орієнтоване програмування”, “Алгоритми та структури даних”, “Веб-програмування”, “Веб-дизайн”, “Обробка зображень та мультимедіа технології”, “Програмування мобільних та веб-додатків” і забезпечує подальше виконання курсових, кваліфікаційних і магістерських робіт.

Дисципліна "Схемотехніка та проектування роботів" призначена для студентів, які цікавляться робототехнікою, електронікою та практичним застосуванням інженерних знань. Курс поєднує теоретичні знання з практичними навичками проектування та розробки роботизованих систем. Мета дисципліни: Навчити студентів основам проектування електронних схем та робототехнічних систем, розвинути практичні навички у створенні власних роботизованих пристроїв від концепції до реалізації. Основні тематичні блоки: Основи електротехніки та електроніки Проектування електронних схем та друкованих плат Мікроконтролери та їх програмування Сенсори та актуатори у робототехніці Кінематика та динаміка роботів Системи керування роботами Проектування та збірка прототипів Для кого підходить: Дисципліна підходить для студентів технічних спеціальностей, особливо інженерних напрямків, інформатики, електроніки та автоматизації, учителі інформатики. Попередні знання з програмування та фізики будуть корисними, але не є обов'язковими.Проектування та збірка прототипів

Дисципліна «Теорія ігор та системи прийняття рішень» складена відповідно до освітньо-професійної програми підготовки бакалаврів напряму (спеціальності) “12 Інформаційні технології ”, спрямована на формування знань і навичок з моделювання стратегічної взаємодії між агентами та розробки ефективних рішень в умовах конфлікту, конкуренції або невизначеності. Цей курс спирається на вищу математику (знаходження екстремумів функції однієї і багатьох змінних, матричні перетворення, диференціальне числення, інтегральне числення, теорія ймовірностей) та інформатику (пакети прикладних програм MS Office: пакет аналізу, пошук розв’язку). В курсі розглядаються основи класичної та кооперативної теорії ігор, рівновага Неша, матричні ігри, ігри з нульовою сумою, а також методи багатокритеріального вибору та прийняття рішень у складних системах. Особлива увага приділяється застосуванню ігрових моделей і систем підтримки прийняття рішень у комп’ютерних науках, зокрема в економіці, штучному інтелекті та кібербезпеці. Дисципліна «Теорія ігор та системи прийняття рішень» розвиває аналітичне мислення та готує фахівців до розв’язання практичних задач з використанням математичного апарату теорії ігор.

Інструментальні методи обробки великих даних: від даних до успішних бізнес-рішень Шукаєте дисципліну, яка поєднує технічні навички з реальним бізнес-застосуванням? Вибіркова компонента «Інструментальні методи обробки великих даних» – це ваш шлях до однієї з найбільш затребуваних спеціалізацій у сучасній ІТ-індустрії! Цей курс розроблено спеціально для студентів-бакалаврів спеціальності «Інженерія програмного забезпечення», щоб надати вам практичні навички роботи з даними, які використовуються при створенні та розвитку цифрових продуктів. Чому варто обрати "Інструментальні методи обробки великих даних"? ✅ Ви опануєте інструменти, які активно використовуються в індустрії: Tableau для створення інтерактивних дашбордів, SQL для роботи з базами даних та Python для аналізу даних ✅ Навчитеся проводити RFM-аналіз та когортний аналіз на реальних даних для сегментації користувачів ✅ Здобудете навички планування та проведення A/B-тестів для перевірки гіпотез ✅ Зрозумієте, як використовувати дані для прийняття обґрунтованих бізнес-рішень Структура курсу охоплює все: від базових понять продуктового ІТ до поглиблених тем, як-от маркетингова аналітика та поведінковий аналіз користувачів. Практичні завдання дозволять вам застосувати набуті знання до реальних ситуацій, а групова робота над фінальним проєктом – розвинути командні навички, необхідні в сучасному робочому середовищі. Що ви отримаєте після завершення курсу? • Портфоліо з аналітичними дашбордами та звітами • Розуміння метрик, що впливають на розвиток ІТ-продуктів • Навички критичного мислення та аналізу даних • Досвід використання інструментів для аналітики, які можна додати до резюме Формат навчання включає короткі відеолекції, інтерактивні семінари та практичні завдання. Оцінювання базується на виконанні практичних завдань (50%), тестуванні (30%) та захисті фінального проєкту (20%). Продуктова аналітика – це не просто навчальна дисципліна, це інвестиція у вашу кар'єру. У світі, де дані стають новою нафтою, фахівці, які вміють їх аналізувати та інтерпретувати, мають неоціненну перевагу на ринку праці. Зробіть крок до перспективної кар'єри – оберіть "Інструментальні методи обробки великих даних"! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/fLAjV

Дисципліна «Паралельні та розподілені обчислення. Хмарні сервіси» присвячена вивченню теоретичних основ і практичних підходів до побудови ефективних обчислювальних систем, що забезпечують високу продуктивність, масштабованість і надійність. Особливу увагу приділено інтеграції традиційних паралельних і розподілених архітектур із сучасними хмарними технологіями. У межах курсу вивчаються ключові моделі паралельного програмування, принципи багатопоточності, обробки даних у реальному часі, а також алгоритми синхронізації та взаємодії між процесами. Розглядаються інструменти й бібліотеки для створення паралельних застосунків, зокрема OpenMP, MPI, CUDA, а також парадигми обчислень на графічних процесорах (GPU). У розділі розподілених систем студенти знайомляться з мережевими протоколами, архітектурами типу клієнт-сервер і peer-to-peer, механізмами маршрутизації, управління ресурсами та відмовостійкістю. Також розглядаються принципи побудови кластерних і грід-систем, їх застосування в науці, промисловості та великих ІТ-інфраструктурах. У рамках практичних занять студенти створюють власні паралельні та розподілені рішення, автоматизують обчислювальні процеси в хмарному середовищі та розробляють прототипи високопродуктивних застосунків. Вивчення дисципліни формує компетентності у сфері високопродуктивних і хмарних обчислень, що є ключовими в наукових дослідженнях, інженерії великих даних та побудові масштабованих цифрових сервісів.

Системне адміністрування хмарних сервісів — це прикладна навчальна дисципліна, що орієнтована на формування знань і навичок з розгортання, налаштування, обслуговування та моніторингу хмарної інфраструктури. Вона поєднує класичні принципи системного адміністрування з новітніми підходами до керування ресурсами у хмарному середовищі, забезпечуючи підготовку висококваліфікованих фахівців для роботи з сучасними хмарними технологіями. У рамках курсу студенти ознайомлюються з моделями надання хмарних послуг (IaaS, PaaS, SaaS), принципами функціонування гіпервізорів, віртуальних машин і контейнерів, а також особливостями адміністрування хмарних платформ, таких як AWS, Azure, Google Cloud Platform, OpenStack тощо. Значну увагу приділено автоматизації розгортання інфраструктури (Infrastructure as Code), зокрема засобами Terraform, Ansible, CloudFormation. Практична частина дисципліни охоплює теми налаштування безпеки, керування користувачами та правами доступу, конфігурування мережевих політик, моніторингу ресурсів, логування та резервного копіювання. Студенти також отримують уявлення про масштабування систем, безперервну інтеграцію та розгортання (CI/CD), fault tolerance і disaster recovery у хмарному середовищі. Вивчення дисципліни формує критично важливі компетентності для ІТ-фахівця, який прагне ефективно управляти інфраструктурою в умовах цифрової трансформації та забезпечити стабільну, захищену й масштабовану роботу хмарних сервісів в організаціях різного рівня.

Вибіркова дисципліна «Інформаційні системи» – шлях до реального проєктного досвіду та професійного розвитку! Замість теоретичного опису інформаційних систем на ІТ ринку Ви зануритеся в реальному IT-середовищі, де працюватимете у команді, аналізуватимете потреби користувачів інформаційних систем, створюватимете бізнес-стратегії та формуватимете бачення майбутнього програмного продукту. Саме це і є змістом курсу «Інформаційні системи» – сучасної практикоорієнтованої дисципліни, яка поєднує в собі бізнес-аналіз, UX-дизайн, менеджмент, роботу з вимогами та ринком. Що Ви будете робити: Створювати власний IT-проєкт від ідеї до концепції продукту. Працювати в команді, де самі обиратимете роль: Project Manager, Бізнес-аналітик, UI/UX дизайнер, Frontend/Backend-розробник чи QA. Формуватимете бачення продукту, визначати його цільову аудиторію, конкурентні переваги, MVP-версію та стратегії просування. Виконуватимете SWOT-аналіз для свого стартапу, щоб зрозуміти, як підвищити конкурентоспроможність бізнесу. Використовувати Kano-модель, щоб з'ясувати, які функції справді важливі для користувачів, і на основі цього пріоритезувати розробку. Навіщо це потрібно: Цей курс формує навички, які критично необхідні в сучасній IT-індустрії: робота в Agile-команді, створення технічної та бізнес-документації, аналітичне мислення та дизайн-мислення, вміння комунікувати з замовниками та користувачами, досвід роботи з Google Workspace, Figma, Google Forms, SWOT-матрицями, опитуваннями, MVP-прототипами. Практична цінність: У результаті курсу Ви отримаєте не просто оцінку, а власний міні-портфоліо проєкту, який зможете презентувати на співбесіді. Багато випускників курсів бізнес-аналізу та проєктного моделювання після цього спрямовані на проходження технічних інтерв’ю на позиції junior BA, Product Owner Assistant, або навіть junior PM. Для кого ця дисципліна: Для тих, хто хоче вміти не просто кодувати, а розуміти, навіщо і для кого створюється продукт. Для тих, хто мріє заснувати власний стартап або працювати в крутій продакт-команді. Для тих, хто хоче покращити свої софт-скіли, попрацювати в справжньому проекті та побудувати свій шлях у сфері ІТ-бізнесу. Обирайте дисципліну “Інформаційні системи” – отримайте досвід роботи в ІТ ще до випуску!

Дисципліна «Проєктний практикум з фулстек розробки» орієнтована на формування у студентів цілісного уявлення про повний цикл створення сучасних вебзастосунків — від розробки інтерфейсу користувача до проєктування та реалізації серверної логіки і баз даних. Основною метою курсу є набуття практичних навичок командної розробки фулстек-проєктів із використанням актуальних технологій та інструментів. У рамках дисципліни студенти проходять усі ключові етапи розробки: постановку задачі, аналіз вимог, архітектурне проєктування, реалізацію front-end і back-end складових, налаштування баз даних, тестування, розгортання та презентацію готового продукту. Вивчаються сучасні фреймворки та бібліотеки (наприклад, React, Node.js, Express), бази даних (MongoDB, PostgreSQL), інструменти контролю версій (Git) і хмарні сервіси для розгортання застосунків. Після завершення курсу здобувачі освіти отримують досвід, максимально наближений до умов реального ІТ-проєкту, що суттєво підвищує їхню готовність до роботи в команді розробників та сприяє формуванню професійної ІТ-ідентичності.

Дисципліна «Технології серверного програмування та API» спрямована на ознайомлення студентів з принципами створення сучасних серверних застосунків і розробки програмних інтерфейсів взаємодії (API). Курс охоплює повний цикл створення серверної частини програмного забезпечення – від архітектури та вибору технологій до впровадження, тестування та масштабування. У межах дисципліни розглядаються основи побудови серверів, обробки HTTP-запитів. Вивчаються популярні серверні платформи і мови програмування, а також робота з базами даних (SQL). Практичні завдання включають розробку повноцінних серверних застосунків, створення REST/GraphQL API, підключення клієнтських інтерфейсів, реалізацію CRUD-операцій, управління сесіями та кешуванням. Також вивчаються інструменти DevOps для розгортання і моніторингу серверних додатків у продакшн-середовищі. У результаті вивчення дисципліни студенти набувають навичок проєктування та реалізації масштабованих, безпечних і ефективних серверних рішень та API, що є основою сучасних веб- і мобільних застосунків. Отримані знання дозволяють створювати продукти, здатні інтегруватися з іншими системами та відповідати високим стандартам програмної інженерії.

Комп’ютерна графіка — це навчальна дисципліна, яка охоплює теоретичні та прикладні аспекти створення, обробки й візуалізації графічної інформації за допомогою комп’ютерних засобів. Вона є ключовою у підготовці фахівців з комп’ютерних наук, програмної інженерії, мультимедіа та дизайну, оскільки формує базові уявлення про побудову графічних зображень і анімацій, використання апаратних і програмних ресурсів, а також алгоритмів візуалізації у 2D та 3D-просторах. У межах курсу студенти вивчають математичні основи комп’ютерної графіки, включно з векторною та растровою моделями зображень, колірними просторами, перетвореннями векторів і матриць, побудовою кривих та поверхонь. Значна увага приділяється реалізації алгоритмів побудови примітивів (відрізків, кіл, багатокутників), алгоритмів згладжування, заповнення областей, растеризації, трансформацій об’єктів, обробки освітлення та тіней. Курс також знайомить з основами тривимірного моделювання, перспективними проєкціями, побудовою сцен та принципами фотореалістичної візуалізації. Вивчення комп’ютерної графіки сприяє розвитку просторового уявлення, навичок візуального мислення, програмування та дизайнерського підходу до створення цифрових продуктів. Ця дисципліна відкриває широкі можливості для подальшої спеціалізації у сферах геймдеву, візуальних ефектів, інтерфейсного дизайну та віртуальної реальності.

Дисципліна «Дизайн в цифровій мережі» спрямована на формування у студентів знань і навичок у сфері візуального проєктування для цифрового середовища — зокрема вебресурсів, мобільних застосунків, соціальних медіа, цифрової реклами та інтерактивних платформ. Курс охоплює як технічні, так і творчі аспекти дизайну в умовах постійної взаємодії з мережею та користувачем. У межах дисципліни студенти: знайомляться з принципами графічного, інтерфейсного та інформаційного дизайну в цифровому контексті; вивчають специфіку екранної композиції, кольорознавства, типографіки та адаптивного макетування; опановують інструменти цифрового дизайну: Figma, Adobe XD, Canva, Sketch, Photoshop тощо; аналізують сучасні тренди UI/UX-дизайну, брендингу в мережі, вебестетики та візуальної комунікації; створюють мультимедійні, інтерактивні та адаптивні дизайни для різних платформ. Особлива увага приділяється: поведінковим сценаріям користувачів; принципам доступності (accessibility) та юзабіліті; дизайну з урахуванням соціального, культурного й технічного контексту цифрової мережі. Практичні заняття включають розробку проєктів, пов’язаних із вебдизайном, візуальною айдентикою для соцмереж, інтерактивними презентаціями, цифровими постерами, адаптивними інтерфейсами та візуалізацією даних. У результаті студенти отримують навички створення візуального контенту, здатного ефективно функціонувати та сприйматися у цифровій мережі, а також готові до роботи в динамічному середовищі сучасних діджитал-комунікацій.

Дисципліна «Формальні методи специфікації, верифікації та оптимізації програм» спрямована на ознайомлення студентів з математичними підходами до формального опису, перевірки коректності та вдосконалення програмного забезпечення. Ці методи є особливо важливими для створення надійних і безпечних систем, де помилки можуть призводити до критичних наслідків — у фінансовій сфері, охороні здоров’я, авіації, робототехніці тощо. У межах курсу розглядаються: формальні специфікації програм: як математично точно описати поведінку програмної системи до її реалізації; верифікація програм: логічні методи доведення коректності програм (зокрема, інваріанти, пред- і постумови, логіка Гоара); моделювання та аналіз станів програм за допомогою автоматів, графів переходів, логіки темпоральних тверджень; методи оптимізації програмного коду з урахуванням формальних властивостей: усунення надлишкових обчислень, оптимізація ресурсів, контроль складності. Курс розвиває абстрактне мислення, увагу до точності формулювань, аналітичні навички та вміння працювати з критично важливими аспектами програмної інженерії. Він є основою для подальшої діяльності в сферах розробки безпечного ПЗ, кібербезпеки, вбудованих систем і формального аналізу коду.

Метою дисципліни «Технології віртуальної та доповненої реальності» є формування системи понять, знань, умінь і навичок, що включає в себе опанування базових знань з основ Веб-програмування з використанням мультимедійних технологій віртуальної та доповненої реальності. Курс спрямований на формування у студентів розуміння ключових принципів розробки мультимедійних програмних додатків, використання сучасних інструментів та технологій. Анотація дисципліни: Програма дисципліни «Технології віртуальної та доповненої реальності» орієнтована на глибоке та ґрунтовне засвоєння студентами сучасних тенденцій розвитку сервісів мережі Інтернет, основних стандартів обміну даними між додатками та сервісами Інтернет, методів проектування сайтів та сервісів, набуття практичних навичок застосування мов програмування C# та JavaScript для створення інтерактивних мультимедійних програмних додатків та сервісів Інтернет. Основними завданнями вивчення дисципліни «Технології віртуальної реальності» є: • ознайомлення з теоретичними основами сучасних технологій доповненої та віртуальної реальності; • ознайомлення з принципами розробки застосунків доповненої та віртуальної реальності; • набуття практичних навичок використання середовищ розробки та програмних наборів розробника (SDK); • оволодіння навичками роботи в середовищі Vuforia; • освоєння засобів створення 2D та 3D додатків з підтримкою віртуальної реальності платформи Unity; • набуття практичних навичок моделювання та розробки застосунків доповненої та віртуальної реальності. Ця дисципліна відноситься до дисциплін циклу професійної та практичної підготовки. Знання основ дисципліни «Технології віртуальної та доповненої реальності» на даний час є одним із важливих показників рівня кваліфікації фахівця з комп’ютерних технологій. Вивчення курсу «Технології віртуальної та доповненої реальності» вимагає цілеспрямованої роботи над вивченням спеціальної літератури, активної роботи на лекціях та практичних заняттях, самостійної роботи та виконання індивідуальних завдань. Дисципліна «Технології віртуальної та доповненої реальності» є вибірковою навчальною дисципліною. Її матеріал базується на знаннях курсів “Програмування”, “Об’єктно-орієнтоване програмування”, “Алгоритми та структури даних”, “Веб-програмування”, “Веб-дизайн”, “Обробка зображень та мультимедіа технології”, “Програмування мобільних та веб-додатків” і забезпечує подальше виконання курсових, кваліфікаційних і магістерських робіт.

Дисципліна «Нейронні мережі та нечітка логіка в економіці» складена відповідно до освітньо-професійної програми підготовки бакалавр напряму (спеціальності) “12 Інформаційні технології”. Дисципліна ознайомлює студентів з теоретичними основами та практичними аспектами застосування штучних нейронних мереж і методів нечіткої логіки для вирішення економічних задач. Вивчаються архітектури нейронних мереж, алгоритми їх навчання, моделі нечітких систем і способи роботи з нечіткою інформацією. Особлива увага приділяється застосуванню цих технологій для прогнозування, оптимізації рішень і моделювання складних економічних процесів. Значна увага приділяється практичним аспектам застосування інтелектуальних систем для прогнозування, оптимізації та аналізу економічних процесів. Дисципліна сприяє формуванню у здобувачів навичок розробки та використання сучасних ефективних обчислювальних моделей для вирішення прикладних задач у галузі економіки та інформаційних технологій у сфері комп’ютерних наук та економіки.

Мета: Ознайомити студентів з основами моделювання, програмування та управління промисловими роботами у віртуальному середовищі RoboDK. Сформувати практичні навички створення 3D-моделей роботизованих систем, розробки та верифікації програм керування роботами з урахуванням кінематичних та технологічних параметрів. Завдання: Вивчити базові поняття та компоненти робототехнічних систем. Ознайомитися з функціональними можливостями середовища RoboDK: бібліотекою роботів, імпортом CAD-деталей, створенням траєкторій. Освоїти методику побудови цифрового двійника робота-маніпулятора. Навчитися створювати та тестувати програми руху для виконання типових завдань (зварювання, фарбування, переміщення деталей тощо). Засвоїти основи генерації коду під конкретні моделі роботів (Fanuc, KUKA, ABB тощо). Ознайомитися з інтеграцією RoboDK із Python для розширеного керування та автоматизації. У результаті вивчення теми студенти будуть: Знати: принципи побудови програм управління роботами; архітектуру та інтерфейс RoboDK; способи симуляції та оптимізації руху роботів. Вміти: створювати 3D-модель робочого середовища в RoboDK; програмувати типові технологічні операції для промислових роботів; експортувати та перевіряти програми для фізичних роботів; застосовувати Python для автоматизованого управління процесами у RoboDK

Дисципліна «Програмування багатопроцесорних обчислювальних систем» знайомить студентів із принципами та практиками ефективного використання апаратних ресурсів сучасних багатоядерних і багатопроцесорних комп’ютерних систем. Мета курсу — сформувати знання та навички, необхідні для розробки програм, здатних працювати паралельно, масштабовано та з високою продуктивністю. У межах дисципліни розглядаються: архітектура багатопроцесорних і багатоядерних систем (SMP, MPP, NUMA); моделі паралельного програмування (потоки, процеси, задачі); концепції розподілу навантаження, синхронізації та взаємного блокування (deadlock); мови і бібліотеки для паралельного програмування: OpenMP, MPI, Pthreads, TBB, CUDA; методи аналізу ефективності: масштабованість, прискорення, витрати ресурсів. Практична частина дисципліни включає: створення програм для паралельного обчислення на CPU та GPU; оптимізацію алгоритмів з урахуванням архітектури системи; вирішення задач із галузей чисельних методів, обробки даних, графіки та симуляцій; дослідження продуктивності різних стратегій паралелізації. Дисципліна готує студентів до роботи над високопродуктивними обчислювальними задачами у сферах наукових досліджень, обробки великих даних, комп’ютерної графіки, фінансового моделювання, машинного навчання тощо. Після завершення курсу студенти здобудуть навички: ефективної роботи з багатопроцесорними архітектурами; оптимізації програм для високошвидкісних обчислень; розробки надійного паралельного програмного забезпечення.

Супровід програмних систем — це прикладна дисципліна, яка формує у майбутніх фахівців з інженерії програмного забезпечення та комп’ютерних наук знання й навички, необхідні для підтримки життєздатності, якості та ефективності програмних продуктів протягом усього їх життєвого циклу. У фокусі курсу — процеси підтримки, модернізації, усунення помилок, адаптації до нових вимог, платформ та умов експлуатації. У межах дисципліни студенти вивчають основні типи супроводу (коригувальний, адаптаційний, удосконалювальний, превентивний), моделі життєвого циклу ПЗ, стандарти супроводу (IEEE, ISO), управління змінами та оцінювання впливу змін на архітектуру системи. Особливу увагу приділено таким сучасним практикам як управління версіями (Git), безперервна інтеграція (CI/CD), регресійне тестування, рев’ю коду, створення оновлень (патчів), документація змін і взаємодія з користувачами через системи зворотного зв’язку та трекери помилок. Практична частина курсу базується на використанні інструментів DevOps-циклу, включаючи GitHub/GitLab, Jenkins, Jira, Docker, а також навички моніторингу продуктивності, аналізу логів та профілювання продуктивності ПЗ. Розглядаються кейси підтримки як монолітних систем, так і мікросервісних архітектур. Вивчення дисципліни «Супровід програмних систем» готує студентів до реальної роботи в команді розробки, де підтримка програмного продукту є безперервним процесом, що вимагає аналітичного мислення, уваги до деталей і глибокого розуміння архітектурних рішень. Це ключовий етап професійної підготовки розробника або інженера ПЗ, який прагне не лише створювати програмне забезпечення, а й забезпечувати його надійність, масштабованість та відповідність потребам користувачів у довгостроковій перспективі.

Мета дисципліни: сформувати у студентів систему понять, знань, умінь і навичок, що включає в себе опанування базових знань з сучасних Веб-технологій та основ Веб-програмування з використанням мови програмування JavaScript. Анотація дисципліни. Метою дисципліни «Мова програмування JavaScript» є формування системи понять, знань, умінь і навичок, що включає в себе опанування базових знань з сучасних Веб-технологій та основ Веб-програмування з використанням мови програмування JavaScript. Програма дисципліни орієнтована на глибоке та ґрунтовне засвоєння студентами сучасних тенденцій розвитку сервісів мережі Інтернет, основних стандартів обміну даними між додатками та сервісами Інтернет, методів проектування сайтів та сервісів, набуття навичок застосування мови програмування JavaScript для створення динамічних сайтів та сервісів Інтернет. Ця дисципліна відноситься до дисциплін циклу професійної та практичної підготовки. Знання основ дисципліни «Мова програмування JavaScript» на даний час є одним із важливих показників рівня кваліфікації фахівця з програмної інженерії. Вивчення курсу «Мова програмування JavaScript» вимагає цілеспрямованої роботи над вивченням спеціальної літератури, активної роботи на лекціях та практичних заняттях, самостійної роботи та виконання індивідуальних завдань. Дисципліна «Мова програмування JavaScript» є вибірковою навчальною дисципліною. Її матеріал базується на знаннях курсів “Програмування”, “Об’єктно-орієнтоване програмування”, “Алгоритми та структури даних”, “Програмування мультимедіа Веб-додатків”, “Веб-дизайн” і забезпечує подальше виконання курсових, кваліфікаційних і магістерських робіт.

Мета та завдання дисципліни: Мета дисципліни:  формування теоретичних знань і придбання практичних умінь і навичок з питань використання технологій розподілених обчислень, віртуалізації серверних систем, проектування корпоративних обчислювальних систем та застосування кластерних і гетерогенних розподілених обчислювальних систем для проведення наукових досліджень;  формування у студентів знань у галузі технологій управління ресурсами віддалених розподілених систем;  формування у студентів розуміння перспектив розвитку глобальної інфраструктури, що інтегрує світові комп'ютерні ресурси для реалізації великомасштабних інформаційно-обчислювальних проектів;  формування у студентів здатності самостійного вивчення тем дисципліни і вирішення типових завдань при використанні хмарних технологій;  формування у студентів навичок роботи з використання і застосування інструментарію щодо програмування розподілених додатків; формування у студентів мотивації до самоосвіти за рахунок активізації самостійної пізнавальної діяльності. Анотація дисципліни: Курс містить базові відомості про появу, розвиток і використання технологій хмарних обчислень. Аналізуються основні переваги та недоліки моделей хмарних обчислень і пропонованих на їх основі рішень. Пропонований курс включає в себе лекційну і практичну частини. На початку курсу дається огляд основних тенденцій розвитку інфраструктурних рішень, які привели до появи концепції хмарних обчислень. Приділяється увага технологіям віртуалізації. Далі в рамках курсу розглядаються основні моделі надання послуг хмарних обчислень. Проводиться огляд рішень провідних вендорів – Microsoft, Amazon, Google. Студент отримує базові знання та навички розробки «хмарних» додатків на платформі Microsoft Azure, а також досвід використання таких готових хмарних сервісів як Windows Live і Office 365. Навчальна дисципліна «Грід системи та технології хмарних обчислень» є невід’ємною частиною циклу комп’ютерних дисциплін, необхідних фахівцям програмної інженерії які, використовуючи сучасні комп’ютерні і телекомунікаційні технології, проводять збір, накопичення, обробку і аналіз даних. Сучасні інформаційно-комунікаційні технології передбачають використання технологій віртуалізації технологій серверних систем, комунікаційних засобів для розподілених обчислень та розроблення програмно апаратних рішень центрів обробки даних. Для управління неоднорідними обчислювальними ресурсами у віддаленому режимі потрібні програмні рішення для впровадження систем віртуалізації, а також віддалених сервісних функцій, що загалом створює можливості для організації та застосування технологій хмарних обчислень.

Управління ІТ — це дисципліна, що формує системне бачення організації, планування, контролю та оптимізації процесів у сфері інформаційних технологій. Вона спрямована на підготовку фахівців, здатних не лише розробляти програмне забезпечення та ІТ-рішення, але й ефективно керувати ІТ-проєктами, ресурсами, командами й інфраструктурою в сучасному цифровому середовищі. Курс охоплює ключові аспекти управління інформаційними технологіями: роль ІТ у стратегії підприємства, моделі корпоративного ІТ-управління (IT Governance), управління ІТ-інфраструктурою, кадровими та матеріальними ресурсами, бюджетування ІТ-проєктів. Значну увагу приділено сучасним фреймворкам і підходам — таким як ITIL, COBIT, DevOps, Agile/Scrum, що дозволяють забезпечити якість, гнучкість і ефективність ІТ-процесів. Студенти вивчають життєвий цикл ІТ-послуг, процеси підтримки, оновлення, безпеки й доступності ІТ-систем, а також особливості стратегічного планування та оцінювання ефективності ІТ-рішень. Практичний компонент включає аналіз кейсів, моделювання ІТ-процесів, створення документації, розробку ІТ-стратегії, оцінку ризиків та прийняття управлінських рішень у сфері ІТ. Опанування дисципліни «Управління ІТ» готує студентів до ролей керівників ІТ-підрозділів, проєктних менеджерів, системних архітекторів та консультантів з цифрової трансформації. Це фундамент для побудови ефективної ІТ-служби, здатної підтримувати інноваційний розвиток організації в умовах швидких технологічних змін.

Дисципліна «Патентознавство, ліцензування та інтелектуальна власність» орієнтована на формування у студентів базових знань і практичних навичок у сфері правової охорони результатів інтелектуальної діяльності в галузі інформаційних технологій. У межах курсу розглядаються: поняття інтелектуальної власності, її види та правовий статус об'єктів у сфері ІТ: програмного забезпечення, алгоритмів, баз даних, інтерфейсів, вебсайтів; принципи патентознавства: що можна патентувати в ІТ, як подається заявка на патент, які існують типи патентного захисту (на винахід, корисну модель тощо); авторське право щодо ПЗ, хостингових сервісів, мобільних додатків і цифрового контенту; основи ліцензування програмного забезпечення: відмінності між пропрієтарними та відкритими (open-source) ліцензіями, типи ліцензій (MIT, GPL, Apache), моделі комерціалізації програмного продукту; поняття договірної охорони: укладання ліцензійних угод, передача прав, франчайзинг у сфері ІТ; правова відповідальність за порушення прав інтелектуальної власності, питання плагіату, контрафакту, цифрової безпеки й етики. Студенти вивчають приклади захисту ПЗ на національному та міжнародному рівнях, ознайомлюються з діяльністю органів, що регулюють сферу ІВ (Укрпатент, WIPO, ЄПВ), та опановують навички аналізу патентної документації, створення описів об'єктів права ІВ, вибору моделі ліцензування для власного ПЗ або стартапу. Курс є надзвичайно важливим для майбутніх ІТ-фахівців, адже дозволяє усвідомлено створювати, використовувати та захищати інтелектуальні продукти, дотримуючись правових і етичних норм.

Інформатизація різних сфер життєдіяльності людей привела до якісних змін у використанні аудіо- і відеотехніки за допомогою мультимедійних технологій та дистанційних технологій навчання. Дистанційні технології все більше використовуються у навчальному процесі. Під час вивчення дисципліни у студентів формується уявлення про сучасні можливості дистанційних технологій у освітньому процесі та їх використання у практичній діяльності викладача, а також вміння правильно і свідомо користуватися обчислювальною технікою, вміти раціонально використовувати можливості коп’ютерних технологій щодо створення та впровадження комп’ютерних засобів підтримки навчального процесу та науково-методичної роботи викладача. Метою вивчення дисципліни «Методика та технології дистанційного навчання» полягає у оволодінні студентами системою знань, умінь, що забезпечують реалізацію функцій дистанційного навчання, здійснення майбутніми фахівцями професійно-педагогічної комунікації на високому якісному рівні, можливість самореалізації й самовдосконалення студентів через вербальні, невербальні засоби комунікації.

Мета вивчення дисципліни: Викладання дисципліни «Управління якістю електронних освітніх ресурсів» націлено на оволодіння фахівцями системою знань, умінь, що забезпечують реалізацію функцій оцінювання електронних освітніх ресурсів (ЕОР), зокрема ЕОР дистанційного навчання (ДН), здійснення майбутніми фахівцями спеціальності інформатики виконання моніторингу якості ЕОР. Завдання курсу: надати студентам знань теоретичних положень про оцінку якості ЕОР; ознайомити студентів зі способами проектування, створення і використання ЕОР дистанційного навчання; розкрити значення та сутність проектування моделей систем управління якістю ЕОР; опанування студентами теоретичного i методичного матеріалу, формування умінь i навичок застосування експертного методу оцінки якості ЕОР; закріплення набутих знань, умінь i навичок щодо методики, проектування, організації та проведення моніторингу якості ЕОР, зокрема дистанційних курсів (ДК). Курс "Управління якістю електронних освітніх ресурсів" присвячений актуальній проблемі дослідження методів, технологій та засобів створення якісних електронних освітніх ресурсів (ЕОР), зокрема ЕОР дистанційного навчання. Сьогодення вказує на ефективність е-навчання в системі освіти, особливо в умовах пандемії. Систему знань дисципліни складають: - понятійний апарат методу експертних оцінок якості ЕОР, зокрема дистанційних курсів навчання; - вимоги, специфікації та застосування міжнародних стандартів якості; - сутність, види, функції, моделі системи управління якістю ЕОР; - особливості збору, збереження, обробки й застосування інформації в системі управління якістю ЕОР; - особливості функціонування служб університету в системі управління якістю ЕОР; - технології оцінювання якості ЕОР за методом експертних оцінок; форми взаємодії служб управління якості ЕОР в університеті. Компетенції фахівців формуються системою вмінь та навичок: - моделювати процес моніторингу якості ЕОР у навчальному закладі, враховуючи його структурні елементи; - проектувати та розробляти модель системи управління якістю ЕОР в системі дистанційного навчання «Херсонський Віртуальний Університет»; - управляти процесом моніторингу якості ЕОР у навчальному закладі; - застосовувати методи визначення показників та критеріїв якості ЕОР; - проводити оцінку якості ЕОР за методом експертних оцінок.

Дисципліна «Штучний інтелект і машинне навчання» знайомить студентів з основами розробки інтелектуальних систем, здатних до самостійного аналізу даних, прийняття рішень і навчання на основі досвіду. Курс охоплює теоретичні концепції, алгоритми й практичні методи, які лежать в основі сучасного штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (ML). У межах дисципліни студенти: -вивчають основні поняття ШІ: агенти, пошук, логіка, експертні системи; -опановують види машинного навчання: навчання з учителем, без учителя, з підкріпленням; -знайомляться з ключовими алгоритмами: лінійна регресія, дерева рішень, нейронні мережі, кластеризація, метод опорних векторів (SVM), k-сусідів (k-NN), та іншими; -аналізують якість моделей, працюють із поняттями перенавчання, точності, повноти, метрик оцінювання. Особливу увагу приділено прикладному застосуванню: обробка текстів, зображень, рекомендаційні системи, прогнозування, аналіз великих обсягів даних. Дисципліна формує базу для подальшої спеціалізації у сфері Data Science, Computer Vision, NLP (Natural Language Processing), розробки інтелектуальних сервісів та досліджень у галузі штучного інтелекту. Після проходження курсу студенти здобувають не лише технічні навички, а й розуміння сучасних викликів і можливостей, пов’язаних із розвитком ШІ у суспільстві.

Дисципліна «Методи та системи підтримки прийняття рішень» спрямована на формування у студентів знань та практичних навичок щодо розробки, впровадження та використання методів і програмних систем, що забезпечують обґрунтоване прийняття рішень у складних інженерних, економічних, управлінських та інформаційних середовищах. Курс охоплює теоретичні основи теорії прийняття рішень, класифікацію задач, методи одномірної та багатокритеріальної оптимізації, методи експертних оцінок, аналіз альтернатив, побудову дерев рішень, а також основи прийняття рішень в умовах ризику та невизначеності. У межах дисципліни розглядаються концепції і архітектури систем підтримки прийняття рішень (СППР), включаючи моделі баз знань, баз даних, аналітичних моделей та інтерфейсів користувача. Значну увагу приділено інтелектуальним технологіям у СППР, зокрема використанню методів штучного інтелекту, машинного навчання, нейронних мереж, нечіткої логіки та систем управління знаннями. Опанування дисципліни дозволяє майбутнім інженерам-програмістам проектувати та реалізовувати програмні засоби підтримки прийняття рішень у бізнесі, медицині, промисловості, державному управлінні та інших сферах, де критично важливе системне, аргументоване й ефективне прийняття рішень на основі аналізу великих обсягів даних.

Дисципліна «Новітні досягнення з фахових дисциплін» орієнтована на ознайомлення студентів другого (магістерського) рівня вищої освіти з сучасними тенденціями, інноваціями та дослідницькими розробками в галузі інформаційних технологій. Вона сприяє розширенню наукового світогляду, формуванню навичок критичного аналізу та здатності застосовувати передові технології у власній професійній та науковій діяльності. У рамках дисципліни студенти: аналізують актуальні напрями розвитку ІТ-галузі, зокрема: штучний інтелект і машинне навчання, хмарні та розподілені обчислення, квантові технології, кібербезпека, великі дані, блокчейн, віртуальна та доповнена реальність, low-code/no-code підходи, етичний ІТ-дизайн; ознайомлюються з новітніми фреймворками, платформами, мовами програмування та архітектурними підходами; вивчають результати наукових публікацій, патентів, стартапів та відкритих досліджень провідних університетів і компаній у сфері ІТ; аналізують вплив технологічних інновацій на бізнес, суспільство та професійне середовище. Дисципліна має міждисциплінарний і дослідницький характер: студенти працюють з науковими статтями, технічними звітами, кейсами впровадження нових технологій, готують аналітичні огляди, проводять презентації, обговорюють перспективи розвитку обраного напряму. Результатом навчання є формування здатності: адаптуватися до швидких змін у сфері ІТ; ініціювати інноваційні проєкти; інтегрувати нові рішення у професійну діяльність; вести наукові або прикладні дослідження в актуальних напрямах комп’ютерних наук та інженерії ПЗ.

Мета дисципліни: сформувати у студентів знання, вміння та навички, необхідні для ефективного використання методів аналітичної та статистичної обробки чисельних даних великих об’ємів, зокрема результатів експерименту. Анотація дисципліни: На сучасному етапі розвитку суспільних відносин прийняття рішення щодо функціонування будь-якої соціальної або виробничої системи пов’язано з обробкою значних масивів даних. В умовах жорсткої конкуренції рішення повинні прийматися на основі ретельного аналізу цих даних, бути обґрунтованими. Розповсюдженню методів Big Data (інтелектуального аналізу даних великих об’ємів) сприяла ще можливість застосовувати до такого аналізу можливості обчислювальної техніки. Тепер коло замовників такого аналізу значно розширилося. Це вже не тільки великі підприємства і державні установи, а й представники середнього і малого бізнесу. Тому кожному майбутньому фахівцю з програмної інженерії необхідно володіти навичками інтелектуального аналізу даних великих об’ємів, зокрема в числовому вигляді. Предметом дисципліни “Основи Big Data” є задачі аналізу даних методами автоматичного пошуку закономірностей у великих масивах інформації, зокрема методами штучного інтелекту. Дисципліна “Основи Big Data” є обов’язковою навчальною дисципліною. Її матеріал базується на знаннях курсів “Математичний аналіз”, “Аналіз даних”, “Теорія ймовірностей та математична статистика”, “Інтелектуальний аналіз даних” і забезпечує подальше виконання курсових, дипломних і магістерських робіт.

Дисципліна «Функціональне та логічне програмування» спрямована на ознайомлення студентів із сучасними підходами до створення програмного забезпечення, зокрема — функціональним програмуванням на мові Scala та об'єктно-орієнтованим програмуванням на мові Java. Метою курсу є формування у студентів базового розуміння принципів функціонального програмування, а також практичних навичок розробки складних і продуктивних програмних застосунків. Студенти вивчають ключові особливості мови Scala, такі як чисті функції, рекурсія, імутабельність, робота з колекціями, а також інтеграцію функціонального та об’єктного стилів програмування. У рамках роботи з Java студенти поглиблюють розуміння принципів побудови масштабованих додатків, архітектурних шаблонів і методів оптимізації коду. Курс поєднує теоретичні знання з практикою: студенти розробляють власні застосунки, працюють з реальними задачами програмування, порівнюють підходи в Scala і Java, що дозволяє краще зрозуміти переваги та можливості кожної мови. Це також дає змогу закласти міцний фундамент для подальшої роботи у сфері бекенд-розробки, створення високонавантажених систем або роботи з великими даними. Дисципліна сприяє розвитку аналітичного мислення, навичок написання чистого й підтримуваного коду, а також вміння адаптуватися до різних парадигм програмування у професійній діяльності.

Мета курсу: формування системи знань, умінь з методології та технології розробки дистанційного курсу, здійснення майбутніми фахівцями професійно-педагогічної комунікації на високому якісному рівні, можливість самореалізації й самовдосконалення студентів через сучасні освітні Інтернет-платформи і засоби навчання. Змістовий модуль 1. Дистанційні технології навчання Тема 1. Дистанційні форми навчання, платформи та технології дистанційного навчання (ДН). Тема 2. Психолого-педагогічні питання ДН. Принципи, система та процес ДН. Тема 3. Цілі та система проектування навчання. Фаза розвитку дистанційного курсу. Тема 4. Вимоги до дистанційного курсу. Структура дистанційного курсу. Змістовий модуль 2. Інформаційні матеріали дистанційного курсу та контроль знань у дистанційному навчанні. Тема 5. Інформаційні ресурси дистанційного курсу (ДК). Електронні освітні ресурси. Тема 6. Проектування змісту та дизайн дистанційного курсу. Тема 7. Оцінювання та контроль успішності у ДН. Тема 8. Інноваційні методи та технології дистанційного навчання. Спілкування у дистанційному навчанні.

Програмне забезпечення в бізнес-аналітиці Опановуйте мистецтво роботи з даними для прийняття успішних інвестиційних рішень! Чи мрієте Ви стати успішним інвестором? Чи хочете навчитися аналізувати дані так, щоб ваші інвестиційні рішення випереджали ринок? Вибіркова компонента "Машинне навчання для інвесторів" відкриє для вас світ можливостей на перетині технологій та фінансів! Під керівництвом доктора економічних наук, професора Віталія Кобця Ви опануєте практичні навички використання RStudio для аналізу даних, побудови прогнозів та створення інвестиційних стратегій. Курс фокусується на реальному застосуванні машинного навчання в інвестиційних процесах, що робить його цінним для студентів будь-яких спеціальностей. Чому варто обрати цей курс? • Отримаєте практичні навички використання R для аналізу даних і створення прогнозів • Навчитеся застосовувати методи машинного навчання для підтримки інвестиційних рішень • Опануєте лінійну і логістичну регресію, класифікацію та інші моделі машинного навчання • Зможете будувати і інтерпретувати дерева рішень для бізнес-аналітики • Здобудете конкурентну перевагу на ринку праці з аналітичними навичками, що високо оцінюються роботодавцями Особливості навчання: • Практичний підхід з використанням RStudio та реальних наборів даних • Вивчення сучасних методів аналітики та прогнозування на реальних даних • Розробка власних алгоритмів для аналізу інвестиційних можливостей • Освоєння інструментів візуалізації, що перетворюють складні дані на зрозумілі висновки для прийняття рішень • Рекомендується застосування сервісів штучного інтелекту для обробки, аналізу та презентації даних Кому підходить курс? Дисципліна буде корисною студентам усіх напрямків, які цікавляться: • фінансовими технологіями та інвестиціями • аналізом даних і машинним навчанням • розробкою стартапів і стратегічним плануванням • прийняттям рішень на основі даних • посиленням своєї конкурентоспроможності на ринку праці Навчіться розмовляти мовою даних та приймати обґрунтовані інвестиційні рішення з курсом "Програмне забезпечення в бізнес-аналітиці"! Розкрийте потенціал аналітики, машинного навчання та штучного інтелекту для побудови успішної кар'єри у світі, де дані – це двигун цифрових трансформацій бізнесу. Запишіться зараз і станьте інвестором у власне майбутнє! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/5hYAi

Дисципліна «Теорія механізмів» є однією з фундаментальних інженерних дисциплін, яка формує базові знання та навички, необхідні для розуміння, аналізу, синтезу та проектування механізмів, що складають основу багатьох машин і технічних пристроїв. Вона є обов’язковою для підготовки фахівців у галузях машинобудування, приладобудування, робототехніки, автомобілебудування, мехатроніки та суміжних спеціальностей. Курс охоплює широке коло питань, пов’язаних із принципами побудови механізмів, законами руху, кінематичними та динамічними властивостями, методами аналізу та синтезу, а також з основами комп’ютерного моделювання механічних систем. Метою викладання дисципліни є формування у студентів системи теоретичних знань та практичних навичок, необхідних для: аналізу існуючих механізмів; розуміння кінематичних і динамічних процесів, що відбуваються у механічних системах; самостійного проєктування нових конструкцій механізмів; підготовки до вивчення суміжних дисциплін, таких як "Деталі машин", "Теорія машин і механізмів". Завдання дисципліни У процесі вивчення дисципліни студенти повинні: засвоїти основні поняття і терміни теорії механізмів; навчитися класифікувати та аналізувати механізми за типами кінематичних пар і структурою; розуміти принципи роботи плоских і просторових механізмів; опанувати методи кінематичного аналізу та синтезу; володіти методами розрахунку швидкостей, прискорень та сил у механічних системах; вміти застосовувати програмне забезпечення для моделювання механізмів

Основи власного бізнесу та підготовки стартапів Бажаєте стати частиною захоплюючого світу ІТ-продуктів та стартапів? Мрієте створити власний успішний цифровий проєкт? Навчальна дисципліна "Створення та розвиток ІТ-продуктів" — це Ваша можливість зробити перший крок до кар'єри в одній з найперспективніших галузей сучасності. Що Ви отримаєте? • Практичні навички на рівні trainee продакт-менеджера • Розуміння повного циклу розробки ІТ-продукту: від ідеї до реалізації • Досвід формування продуктової команди та управління нею • Вміння валідувати свої ідеї та тестувати гіпотези • Знання ключових метрик успішності продукту • Основи продуктового дизайну та маркетингу • Розуміння технічної складової розробки Особливості навчання: • 6 інтерактивних практичних занять • 11 навчальних модулів із 16 стислими лекціями • Робота в командах над реальними проєктами • Підготовка власної концепції продукту за моделлю Lean Canvas • Атестація у формі презентації групового проєкту Чому це важливо для Вашого майбутнього? Курс розвиває не лише технічні знання, але й критично важливі soft skills: • Аналітичне та критичне мислення • Командну роботу • Креативність та дизайн-мислення • Навички презентації • Прийняття рішень та оцінку ризиків • Тайм-менеджмент Для кого цей курс? Дисципліна підходить для студентів економічних, соціальних спеціальностей, управління та адміністрування, інформаційних технологій та суміжних напрямків, пов’язаних зі створенням власного стартапу. Не потрібні попередні знання програмування! Курс доступний для всіх, хто хоче розуміти логіку створення успішних ІТ-продуктів. Від теорії до практики — зробіть свій перший ІТ-продукт разом! Пройдіть шлях від ідеї до готового рішення, навчіться перетворювати проблеми користувачів на успішні цифрові проєкти та станьте конкурентоспроможним фахівцем на ринку праці. Обирайте дисципліну «Основи власного бізнесу та підготовки стартапів» - інвестуйте у своє майбутнє вже сьогодні! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/rSSWg

Дисципліна «Теорія ймовірностей та математична статистика» є базовою для спеціальності «Інформаційні системи та технології» і спрямована на формування фундаментальних знань про випадкові явища, методи аналізу даних та прийняття обґрунтованих рішень у середовищі високих технологій. Курс охоплює класичне визначення ймовірності, умовні та просторові ймовірності, випадкові величини та їх розподіли, а також основні статистичні характеристики (математичне очікування, дисперсію, асиметрію та ексцесс), що дозволяють ефективно моделювати невизначеність інформаційних потоків. Особливий акцент робиться на практичних методах математичної статистики, включаючи оцінювання параметрів, побудову довірчих інтервалів, перевірку статистичних гіпотез та застосування алгоритмів аналізу даних. Студенти вивчають сучасні комп’ютерні засоби статистичної обробки інформації, що дозволяє інтегрувати теоретичні знання з практичними інструментами, актуальними для розробки інформаційних систем, оптимізації баз даних та реалізації алгоритмів машинного навчання. Курс сприяє розвитку аналітичного мислення, умінню працювати з великими обсягами даних і застосовувати статистичні методи в інженерії інформаційних технологій. Це включає розробку програмних засобів для автоматизованого аналізу, прогнозування та оптимізації процесів, що є важливими компонентами сучасних інформаційних систем. Студенти набувають навичок критичного аналізу даних, що допомагає виявляти закономірності та робити точні висновки при прийнятті управлінських рішень. Дисципліна є ключовою для майбутніх спеціалістів у сфері інформаційних технологій, оскільки дозволяє інтегрувати математичні методи з практичною розробкою інноваційних рішень в умовах зростаючої конкуренції на ринку ІТ. Отримані знання і навички сприятимуть професійному зростанню, забезпечуючи можливість застосування сучасних статистичних підходів для аналізу, моделювання та оптимізації комплексних інформаційних систем.

Шановні студенти і студентки спеціальності "Інформаційні системи та технології"! Запрошуємо Вас до глибинного пізнання економіки мереж – дисципліни, що знаходиться на перетині економіки, інформаційних технологій та мережевої теорії. Чому ця дисципліна важлива для Вас? У сучасному цифровому світі мережі визначають більшість економічних процесів. Соціальні мережі, телекомунікації, банківські системи, авіасполучення та навіть мови функціонують за принципами мережевої економіки. Розуміння цих принципів стане Вашою конкурентною перевагою на ринку праці. Що Ви вивчатимете: • Мережеві екстерналії — як цінність продукту чи послуги зростає з кількістю користувачів • Компонентний підхід — аналіз складних систем через взаємодію їх компонентів • Економіка програмного забезпечення — особливості виробництва та різноманітність ПЗ • Піратство програмного забезпечення — економічний аналіз наслідків та стратегій протидії • Телекомунікаційні ринки — моделі ціноутворення та регулювання • Медіаіндустрія та мовлення — економічні моделі та стратегії • Ринки інформації — особливості формування попиту та пропозиції • Витрати переключення — як компанії створюють "замкнення" клієнтів • Авіаційна індустрія — мережеві моделі маршрутів та ціноутворення • Мови як мережі — економічний аналіз мовної динаміки Практичні навички: На конкретних прикладах ви навчитеся: • Розраховувати оптимальні стратегії ціноутворення в мережевих ринках • Визначати критичну масу користувачів для успішного запуску мережевого продукту • Аналізувати сумісність та несумісність мережевих компонентів • Оцінювати соціальний добробут різних мережевих стратегій • Моделювати поведінку споживачів на мережевих ринках Для кого ця дисципліна? Якщо Ви зацікавлені в розробці програмного забезпечення, аналізі даних, управлінні IT-проектами або підприємництві у сфері технологій — економіка мереж надасть Вам унікальне розуміння сил, що формують цифрову економіку. Ви можете обрати мову викладання цієї дисципліни – українську або англійську. Перспективи: Знання з економіки мереж допоможуть Вам: • Краще розуміти бізнес-моделі технологічних компаній • Прогнозувати розвиток ринків цифрових продуктів • Створювати власні проекти з урахуванням мережевих ефектів • Ефективно конкурувати в умовах мережевої економіки Приєднуйтесь до курсу "Економіка мереж" та отримайте потужні аналітичні інструменти, що допоможуть Вам успішно орієнтуватись у складному світі сучасних технологій! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/NQEcQ

Даний курс має практичне спрямування, висуваючи пропозицію щодо набуття студентами професійної та функціональної комунікативної компетентності у користуванні англійською мовою. Це здійснюється шляхом інтеграції мовленнєвих умінь та мовних знань в рамках тематичного і ситуативного контексту відповідно до академічної та професійної сфер студента. Мета курсу - досягнення студентами рівня професійної комунікативної достатності у головних напрямах майбутньої фахової англомовної діяльності, а саме сформувати навички використання знань з англійської мови у процесі професійного спілкування з представниками інших країн з різноманітних питань в галузі інформаційних технологій, так і на етапі підготовки до участі у міжнародних конференціях, проектах та дискусіях, а також навчити слухачів проводити усний та письмовий обмін діловою інформацією. Завдання курсу – набуття навичок практичного володіння іноземною мовою у різних видах мовленнєвої діяльності в обсязі тематики, зумовленої потребами сфер майбутньої діяльності (особистої, публічної, професійної, освітньої) та вдосконалення вмінь через опрацювання новітньої автентичної інформації.

Дисципліна «Проєктування програмних систем» присвячена вивченню принципів, методів і технологій, що використовуються для розробки структурованих, надійних, масштабованих та ефективних програмних систем. Метою курсу є формування у студентів системного підходу до побудови програмного забезпечення — від аналізу вимог до архітектури та реалізації. У рамках дисципліни розглядаються такі теми: життєвий цикл програмної системи; моделі розробки ПЗ (каскадна, спіральна, ітеративна, Agile); методи аналізу та специфікації вимог; принципи архітектурного проєктування: модульність, повторне використання коду, масштабованість; шаблони проєктування (Design Patterns); об’єктно-орієнтоване проєктування (UML-діаграми: класів, прецедентів, активностей, послідовностей тощо); принципи побудови мікросервісних архітектур і взаємодії між компонентами системи. Практична частина курсу передбачає командну роботу над проєктом: студенти аналізують вимоги замовника, створюють архітектуру системи, моделюють її компоненти, описують інтерфейси та взаємодії, а також розробляють прототипи та супровідну документацію. У результаті вивчення дисципліни студенти отримують навички: системного мислення та логічного структурування ПЗ; розробки архітектурних рішень відповідно до вимог замовника; ефективної співпраці в команді під час технічного проєктування; створення документації, зрозумілої для розробників, тестувальників та інших учасників проєкту. Цей курс є ключовим етапом підготовки фахівців, здатних керувати процесом створення складних програмних систем у реальному ІТ-середовищі.

Емпіричні методи програмної інженерії — це навчальна дисципліна, що присвячена вивченню наукових підходів до аналізу, оцінювання та вдосконалення процесів і продуктів програмного забезпечення на основі експериментальних даних. У центрі уваги — дослідження реальних практик розробки ПЗ, які піддаються вимірюванню, аналізу та порівнянню з метою підвищення їхньої ефективності, якості та надійності. Дисципліна поєднує знання з програмної інженерії, статистики, аналізу даних та методології наукових досліджень, формуючи цілісне уявлення про емпіричний підхід як важливий інструмент підтримки прийняття рішень у галузі розробки ПЗ. Вивчаються такі аспекти, як формування гіпотез, планування досліджень, методи збору та аналізу даних, а також оцінка достовірності отриманих результатів. Особливу увагу приділено типам емпіричних досліджень, зокрема експериментам, опитуванням, спостереженням та аналізу кейсів. Емпіричні методи виступають важливою складовою сучасної програмної інженерії, адже дозволяють науково обґрунтовано оцінювати нові технології, підходи та інструменти, порівнювати їх із традиційними рішеннями, виявляти закономірності в поведінці команд розробників, прогнозувати ризики та забезпечувати якість упродовж усього життєвого циклу ПЗ. Опанування цієї дисципліни сприяє розвитку критичного мислення, системного підходу та навичок об’єктивного оцінювання у сфері інженерії програмного забезпечення, що є надзвичайно важливими для сучасного ІТ-фахівця.

Інтернет-маркетинг та аналіз ринку У сучасному світі інформаційні технології змінюють бізнес-процеси, а цифровий маркетинг стає ключовим інструментом просування ІТ-продуктів. Якщо Ви прагнете навчитися ефективно працювати з ринком цифрових технологій, використовувати аналітику для прийняття рішень і створювати унікальні маркетингові стратегії для ІТ-компаній, ця дисципліна саме для Вас! Чому варто обрати цей курс? • Актуальність: Цифровий маркетинг (Performance Marketing, Brand Marketing, Product Marketing) є невід’ємною складовою успіху будь-якого технологічного стартапу або великої ІТ-компанії. • Практична спрямованість: Ви навчитеся працювати з SEO, контент-маркетингом, соціальними мережами, контекстною рекламою та email-маркетингом. • Інструменти та аналітика: Ознайомитеся з найсучаснішими інструментами, такими як Google Analytics, Google Ads, Facebook Ads, а також методами аналізу даних для оцінки ефективності маркетингових кампаній. • Кар’єрні перспективи: Після проходження курсу Ви зможете оцінити власний потенціал до роботи в маркетингових відділах ІТ-компаній, розвитку власних стартапів або стати незалежними консультантами. • Електронні освітні ресурси: доступ до відеолекцій, скрінкастів, конспектів, словника термінів, робочого зошиту і фінального проєкту Що Ви вивчатимете? • Основи цифрового маркетингу та його роль у просуванні ІТ-продуктів в Unit-економіці. • Побудову бренду (Brand Marketing) та створення маркетингових стратегій Go-To-Market strategy. • Роботу з рекламними платформами та управління рекламними кампаніями в App Store та Google Play. • Аналіз поведінки користувачів та оптимізацію воронки продажів TOFU-MOFU-BOFU, «піратської» воронки. • Використання штучного інтелекту та когортного RFM аналізу у цифровому маркетингу. Для кого цей курс? Дисципліна буде корисною студентам, які планують кар’єру в сфері інформаційних технологій, бізнес-аналітики, реклами та підприємництва. Якщо Ви хочете отримати конкурентну перевагу та розширити свої можливості в цифровому світі, цей курс стане для Вас відправною точкою! Не зволікайте – обирайте «Цифровий маркетинг ІТ-продуктів» та станьте фахівцем у сфері просування інноваційних рішень! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/Rp9OO

Вибіркова компонента «UI/UX дизайн» орієнтована на формування у студентів цілісного уявлення про процес проєктування інтерфейсів користувача, які є зручними, функціональними та естетично привабливими. Дисципліна поєднує теоретичні основи дизайну з практичними інструментами, що використовуються у створенні цифрових продуктів: мобільних застосунків, вебсайтів, інтерактивних платформ та сервісів. У межах курсу студенти ознайомлюються з ключовими поняттями та принципами UX (User Experience), такими як користувацькі сценарії, логіка навігації, інформаційна архітектура, прототипування та тестування. Паралельно розглядаються аспекти UI (User Interface) — підбір кольорової палітри, типографіки, іконографіки, сіток та візуальної ієрархії. Значну увагу приділено юзабіліті, доступності (accessibility), responsive-дизайну та адаптації під різні пристрої. Навчання проходить із використанням сучасних інструментів, таких як Figma, Adobe XD, Sketch, Miro, які дають змогу створювати інтерактивні прототипи та спільно працювати над проєктами. Студенти проходять усі етапи дизайн-процесу: від дослідження цільової аудиторії та формування користувацьких персонажів до створення кінцевого прототипу та його презентації. Мета дисципліни — сформувати у студентів креативне, критичне мислення та вміння орієнтуватися у потребах користувача. Отримані знання і навички є необхідними для роботи у сфері цифрового дизайну, продакт-менеджменту, веб-розробки та створення інтерфейсів будь-якої складності. Курс сприяє розвитку міждисциплінарних компетентностей, а також підготовці до подальшого навчання або кар’єри в ІТ-індустрії.

Продуктова аналітика: від даних до успішних бізнес-рішень Шукаєте дисципліну, яка поєднує технічні навички з реальним бізнес-застосуванням? Вибіркова компонента «Продуктова аналітика» – це ваш шлях до однієї з найбільш затребуваних спеціалізацій у сучасній ІТ-індустрії! Цей курс розроблено спеціально для студентів-бакалаврів напряму «Інформаційні системи та технології», щоб надати вам практичні навички роботи з даними, які використовуються при створенні та розвитку цифрових продуктів. Чому варто обрати "Продуктову аналітику"? ✅ Ви опануєте інструменти, які активно використовуються в індустрії: Tableau для створення інтерактивних дашбордів, SQL для роботи з базами даних та Python для аналізу даних ✅ Навчитеся проводити RFM-аналіз та когортний аналіз на реальних даних для сегментації користувачів ✅ Здобудете навички планування та проведення A/B-тестів для перевірки гіпотез ✅ Зрозумієте, як використовувати дані для прийняття обґрунтованих бізнес-рішень Структура курсу охоплює все: від базових понять продуктового ІТ до поглиблених тем, як-от маркетингова аналітика та поведінковий аналіз користувачів. Практичні завдання дозволять вам застосувати набуті знання до реальних ситуацій, а групова робота над фінальним проєктом – розвинути командні навички, необхідні в сучасному робочому середовищі. Що ви отримаєте після завершення курсу? • Портфоліо з аналітичними дашбордами та звітами • Розуміння метрик, що впливають на розвиток ІТ-продуктів • Навички критичного мислення та аналізу даних • Досвід використання інструментів для аналітики, які можна додати до резюме Формат навчання включає короткі відеолекції, інтерактивні семінари та практичні завдання. Оцінювання базується на виконанні практичних завдань (50%), тестуванні (30%) та захисті фінального проєкту (20%). Продуктова аналітика – це не просто навчальна дисципліна, це інвестиція у вашу кар'єру. У світі, де дані стають новою нафтою, фахівці, які вміють їх аналізувати та інтерпретувати, мають неоціненну перевагу на ринку праці. Зробіть крок до перспективної кар'єри – оберіть "Продуктову аналітику"! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/6AQNo

Дисципліна «Технології символьних перетворень» знайомить студентів із методами опрацювання та перетворення математичних виразів, формул і рівнянь у символьному вигляді, без попереднього чисельного обчислення. Символьні обчислення відіграють важливу роль у наукових дослідженнях, автоматизації математичних викладок, створенні комп’ютерної алгебри та реалізації інтелектуальних систем. У межах курсу студенти вивчають: основи символьної (символічної) математики; принципи побудови систем комп’ютерної алгебри (Maple, Mathematica, SymPy); правила перетворення алгебраїчних і трансцендентних виразів; автоматичне диференціювання, інтегрування, розв’язання рівнянь і систем у символьній формі; спрощення, розкладання на множники, розкладання в ряди. Курс також охоплює практику створення програм для символьних обчислень, побудову алгоритмів опрацювання виразів, перевірки тотожностей, генерації формул, роботи з шаблонами та структурованими математичними об’єктами. Ця дисципліна розвиває вміння мислити абстрактно, формалізовувати математичні знання, автоматизувати рутинні обчислювальні процеси.

Дисципліна «Технології програмування додатків AR/VR» спрямована на формування у студентів знань і практичних навичок зі створення програмних застосунків для середовищ доповненої (AR — Augmented Reality) та віртуальної реальності (VR — Virtual Reality). Ці технології активно розвиваються і застосовуються в освіті, медицині, інженерії, розвагах, маркетингу, симуляціях та інших галузях. У рамках дисципліни студенти: знайомляться з основами AR/VR: відмінності, сценарії використання, апаратне забезпечення; опановують інструменти розробки — Unity, Unreal Engine, ARKit, ARCore, Vuforia тощо; вивчають принципи побудови 3D-сцен, взаємодії з об’єктами, навігації у віртуальному середовищі; дізнаються, як реалізується просторове відстеження, розпізнавання зображень, жестів і мови користувача; навчаються інтегрувати мультимедійний контент, сенсорні ефекти та UI в AR/VR-застосунки. Практична частина курсу включає: проєктування прототипів і повноцінних AR/VR-застосунків; написання сценаріїв поведінки об’єктів; тестування застосунків на різних пристроях (шоломи, смартфони, планшети). Особлива увага приділяється питанням юзабіліті, продуктивності, кросплатформенності, а також етики та безпеки при розробці віртуального контенту. У результаті студенти набувають досвіду створення інноваційного програмного забезпечення у сфері AR/VR, здатного інтерактивно взаємодіяти з користувачем у реальному та віртуальному середовищі.

Автоматизоване управління фінансовими інструментами Розкрийте двері у світ Data Science та фінансової аналітики! Шукаєте дисципліну, яка поєднує програмування, аналітику та фінанси? Хочете здобути навички, які зроблять вас конкурентоспроможними на ринку праці? Вибіркова компонента «Автоматизоване управління фінансовими інструментами» — саме те, що Вам потрібно! Чому варто обрати цю дисципліну? Ця дисципліна стане вашим путівником у світ Data Science та машинного навчання з практичним застосуванням до фінансового аналізу. Ви опануєте інструменти, які дозволять вам аналізувати, прогнозувати та приймати обґрунтовані рішення на основі даних. Що ви отримаєте? • Практичні навички програмування на Python з використанням бібліотек для обробки даних (NumPy, Pandas) • Потужні інструменти візуалізації (Matplotlib, Seaborn) для представлення результатів аналізу • Методи машинного навчання для класифікації, регресії та кластеризації даних • Технології прогнозування часових рядів для передбачення фінансових трендів • Основи роботи з нейронними мережами через Keras та TensorFlow Структура курсу Програма включає 16 тем, які охоплюють шлях від базових понять Data Science до створення складних моделей машинного навчання. Ви почнете з основ Python та поступово перейдете до реалізації регресійних моделей, класифікаторів, дерев рішень та нейронних мереж. Для кого цей курс? Курс підходить для студентів і студенток, які: • Цікавляться аналізом даних та їх візуалізацією • Мають базові знання статистики • Бажають розпочати кар'єру в галузі Data Science • Хочуть опанувати Python як інструмент аналізу даних Перспективи після курсу Після успішного завершення курсу ви зможете: • Аналізувати дані та будувати моделі машинного навчання • Створювати якісні та інтерактивні візуалізації • Розробляти системи автоматизованого управління фінансовими інструментами • Застосовувати різні алгоритми для прогнозування фінансових показників Формат навчання Курс включає 26 годин лекцій та 24 години практичних занять. Велика частина часу відведена на самостійну роботу (100 годин), де ви зможете застосувати отримані знання до власних проектів. Не упустіть можливість отримати навички, які відкриють для вас двері до найбільш перспективних напрямків сучасної ІТ-індустрії! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/OktWh

Мета: Ознайомити студентів із фундаментальними поняттями та архітектурою Інтернету речей (IoT — Internet of Things), надати практичні навички моделювання IoT-проєктів з використанням віртуальних середовищ Tinkercad та Cisco Packet Tracer. Сформувати розуміння принципів взаємодії сенсорів, контролерів, мережевих пристроїв та хмарних технологій. Завдання: Вивчити концепцію IoT, її роль у цифровій трансформації та сучасних кіберфізичних системах. Ознайомитися з базовими апаратними компонентами IoT: датчики, мікроконтролери (Arduino), актуатори, модулі зв’язку. Освоїти середовище Tinkercad для моделювання схем з Arduino, включаючи візуальне програмування та роботу з сенсорами. Навчитися будувати віртуальні IoT-мережі в Cisco Packet Tracer, моделюючи обмін даними між пристроями та хмарними сервісами. Засвоїти основи комунікаційних протоколів (HTTP, MQTT) та логіку дії простих IoT-додатків. У результаті вивчення теми студенти будуть: Знати: основні архітектурні рівні IoT-систем; компоненти та принципи побудови IoT-мереж; особливості програмування Arduino та віртуального налаштування мереж. Вміти: створювати схеми з підключенням сенсорів та контролерів у Tinkercad; писати базовий код для Arduino та налагоджувати роботу IoT-пристроїв; будувати моделі IoT-комунікацій у Cisco Packet Tracer; імітувати передачу даних між пристроями та хмарними платформами.

Дисципліна “Математична логіка та теорія алгоритмів” є однією з фундаментальних дисциплін у циклі природничо-математичної підготовки і займає важливе місце в системі підготовки фахівців з інформаційних технологій. Дисципліна розкриває зв’язок математичної логіки з іншими навчальними предметами, зокрема інформатикою, алгеброю і теорією чисел, теорією ймовірностей, іншими математичними і нематематичними дисциплінами. Дисципліна спрямована на формування теоретичної бази з основ логіки та алгоритмічного мислення. Вивчаються висловлювальна та предикатна логіка, логічні формули, методи доведення, аксіоматичні системи. Значну увагу приділено поняттям алгоритму, рекурсії, обчислюваності та складності. Розглядаються класичні алгоритмічні моделі (машини Тюринга, рекурсивні функції) та основи теорії алгоритмів. Курс закладає фундамент для подальшого вивчення інформатики, штучного інтелекту та програмування, розвиває здатність до формалізації задач і побудови логічно обґрунтованих рішень. Дисципліна орієнтована на студентів ІІ–ІІІ курсів, а також усіх, хто бажає вдосконалити свої навички у сфері алгоритмічного мислення.

Дисципліна «Сучасні технології програмування» покликана ознайомити студентів із найактуальнішими інструментами, підходами та тенденціями в галузі програмування, які застосовуються у реальній розробці програмного забезпечення. Мета курсу — дати розуміння того, як працюють сучасні програмні системи, і навчити використовувати ефективні технології для створення стабільного, масштабованого та зручного у підтримці коду. У рамках дисципліни студенти знайомляться з такими темами, як: -робота з фреймворками для розробки веб- та мобільних застосунків; -взаємодія з backend-сервісами; -використання сучасних мов програмування; -шаблони проєктування, управління залежностями, модульність коду; -тестування застосунків; Курс має практичну спрямованість: студенти виконують лабораторні роботи та проєктні завдання, у яких застосовують вивчені технології для створення власних програмних продуктів. Опанування дисципліни дозволяє студентам бути в курсі найновіших технологічних рішень у галузі програмування, підвищити свою конкурентоспроможність на ринку праці та підготуватися до роботи в реальних ІТ-командах.

Дисципліна «Інтелектуальні інформаційні системи» присвячена вивченню принципів побудови, функціонування та застосування систем, здатних приймати рішення, навчатися та обробляти знання подібно до людини. Вона поєднує в собі елементи штучного інтелекту, машинного навчання, аналізу даних і сучасних інформаційних технологій. Метою курсу є формування у студентів теоретичних знань і практичних навичок щодо розробки та використання інтелектуальних компонентів у програмних системах. Студенти дізнаються, як створюються експертні системи, системи підтримки прийняття рішень, рекомендаційні модулі, чат-боти, нейронні мережі та інші ІІ-застосунки. У курсі розглядаються такі теми, як: • методи представлення знань (фрейми, правила, онтології); • логічні виведення та алгоритми пошуку; • основи машинного навчання (класифікація, кластеризація, регресія); • обробка природної мови (NLP); • робота з даними та навчання моделей; • оцінка ефективності та пояснюваність ІІ-рішень. Практична частина включає створення невеликих інтелектуальних застосунків із використанням сучасних мов програмування та бібліотек (наприклад, Python, scikit-learn, TensorFlow, spaCy). Також моделюються реальні кейси, де ІІ допомагає у прийнятті рішень, автоматизації процесів, персоналізації сервісів. Завдяки дисципліні студенти отримують базу для подальшого вивчення напрямів штучного інтелекту, Data Science, Big Data та аналітики, а також розвивають критичне мислення та здатність працювати з «розумними» технологіями майбутнього.

Мета та завдання дисципліни: Мета дисципліни: сформувати у студентів знання, вміння та навички, необхідні для ефективного використання методів і засобів захисту програм та даних. Анотація дисципліни: Метою дисципліни «Безпека програм та даних» є надання студентам знань щодо сучасних стандартів, методів та засобів захисту програм та даних. Програма дисципліни орієнтована на глибоке та ґрунтовне засвоєння студентами основних понять щодо програмно-апаратного захисту інформації, ідентифікації та аутентифікації користувачів комп’ютерних систем, засобів і методів обмеження доступу до програм, методів та засобів криптографічного захисту інформації, захисту програм від несанкціонованого доступу та копіювання. Ця дисципліна відноситься до дисциплін циклу професійної та практичної підготовки. Знання основ дисципліни «Безпека програм та даних» на даний час є одним із важливих показників рівня кваліфікації фахівця з програмної інженерії. Студенти при вивченні дисципліни повинні сформувати вміння класифікувати, ідентифікувати і захищати засоби обробки інформації від несанкціонованого доступу та комп’ютерних вірусів, захищати інформацію персонального комп’ютера та розроблене програмне забезпечення, розробляти індивідуальні системи управління доступом і захистом інформації. Вивчення курсу "Безпека програм та даних" вимагає цілеспрямованої роботи над вивченням спеціальної літератури, активної роботи на лекціях та практичних заняттях, самостійної роботи та виконання індивідуальних завдань. Дисципліна “Безпека програм та даних” є обов’язковою навчальною дисципліною. Її матеріал базується на знаннях курсів “Сучасні інформаційні технології у професійній діяльності”, “Архітектура комп'ютера та комп'ютерних мереж”, “Програмування” і забезпечує подальше виконання курсових, дипломних і магістерських робіт.

Дисципліна «Теорія ігор та системи прийняття рішень» складена відповідно до освітньо-професійної програми підготовки бакалаврів напряму (спеціальності) “12 Інформаційні технології ”, спрямована на формування знань і навичок з моделювання стратегічної взаємодії між агентами та розробки ефективних рішень в умовах конфлікту, конкуренції або невизначеності. Цей курс спирається на вищу математику (знаходження екстремумів функції однієї і багатьох змінних, матричні перетворення, диференціальне числення, інтегральне числення, теорія ймовірностей) та інформатику (пакети прикладних програм MS Office: пакет аналізу, пошук розв’язку). В курсі розглядаються основи класичної та кооперативної теорії ігор, рівновага Неша, матричні ігри, ігри з нульовою сумою, а також методи багатокритеріального вибору та прийняття рішень у складних системах. Особлива увага приділяється застосуванню ігрових моделей і систем підтримки прийняття рішень у комп’ютерних науках, зокрема в економіці, штучному інтелекті та кібербезпеці. Дисципліна «Теорія ігор та системи прийняття рішень» розвиває аналітичне мислення та готує фахівців до розв’язання практичних задач з використанням математичного апарату теорії ігор.

Інструментальні методи обробки великих даних: від даних до успішних бізнес-рішень Шукаєте дисципліну, яка поєднує технічні навички з реальним бізнес-застосуванням? Вибіркова компонента «Інструментальні методи обробки великих даних» – це ваш шлях до однієї з найбільш затребуваних спеціалізацій у сучасній ІТ-індустрії! Цей курс розроблено спеціально для студентів-бакалаврів спеціальності «Інженерія програмного забезпечення», щоб надати вам практичні навички роботи з даними, які використовуються при створенні та розвитку цифрових продуктів. Чому варто обрати "Інструментальні методи обробки великих даних"? ✅ Ви опануєте інструменти, які активно використовуються в індустрії: Tableau для створення інтерактивних дашбордів, SQL для роботи з базами даних та Python для аналізу даних ✅ Навчитеся проводити RFM-аналіз та когортний аналіз на реальних даних для сегментації користувачів ✅ Здобудете навички планування та проведення A/B-тестів для перевірки гіпотез ✅ Зрозумієте, як використовувати дані для прийняття обґрунтованих бізнес-рішень Структура курсу охоплює все: від базових понять продуктового ІТ до поглиблених тем, як-от маркетингова аналітика та поведінковий аналіз користувачів. Практичні завдання дозволять вам застосувати набуті знання до реальних ситуацій, а групова робота над фінальним проєктом – розвинути командні навички, необхідні в сучасному робочому середовищі. Що ви отримаєте після завершення курсу? • Портфоліо з аналітичними дашбордами та звітами • Розуміння метрик, що впливають на розвиток ІТ-продуктів • Навички критичного мислення та аналізу даних • Досвід використання інструментів для аналітики, які можна додати до резюме Формат навчання включає короткі відеолекції, інтерактивні семінари та практичні завдання. Оцінювання базується на виконанні практичних завдань (50%), тестуванні (30%) та захисті фінального проєкту (20%). Продуктова аналітика – це не просто навчальна дисципліна, це інвестиція у вашу кар'єру. У світі, де дані стають новою нафтою, фахівці, які вміють їх аналізувати та інтерпретувати, мають неоціненну перевагу на ринку праці. Зробіть крок до перспективної кар'єри – оберіть "Інструментальні методи обробки великих даних"! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/fLAjV

Дисципліна «Паралельні та розподілені обчислення. Хмарні сервіси» присвячена вивченню теоретичних основ і практичних підходів до побудови ефективних обчислювальних систем, що забезпечують високу продуктивність, масштабованість і надійність. Особливу увагу приділено інтеграції традиційних паралельних і розподілених архітектур із сучасними хмарними технологіями. У межах курсу вивчаються ключові моделі паралельного програмування, принципи багатопоточності, обробки даних у реальному часі, а також алгоритми синхронізації та взаємодії між процесами. Розглядаються інструменти й бібліотеки для створення паралельних застосунків, зокрема OpenMP, MPI, CUDA, а також парадигми обчислень на графічних процесорах (GPU). У розділі розподілених систем студенти знайомляться з мережевими протоколами, архітектурами типу клієнт-сервер і peer-to-peer, механізмами маршрутизації, управління ресурсами та відмовостійкістю. Також розглядаються принципи побудови кластерних і грід-систем, їх застосування в науці, промисловості та великих ІТ-інфраструктурах. У рамках практичних занять студенти створюють власні паралельні та розподілені рішення, автоматизують обчислювальні процеси в хмарному середовищі та розробляють прототипи високопродуктивних застосунків. Вивчення дисципліни формує компетентності у сфері високопродуктивних і хмарних обчислень, що є ключовими в наукових дослідженнях, інженерії великих даних та побудові масштабованих цифрових сервісів.

Системне адміністрування хмарних сервісів — це прикладна навчальна дисципліна, що орієнтована на формування знань і навичок з розгортання, налаштування, обслуговування та моніторингу хмарної інфраструктури. Вона поєднує класичні принципи системного адміністрування з новітніми підходами до керування ресурсами у хмарному середовищі, забезпечуючи підготовку висококваліфікованих фахівців для роботи з сучасними хмарними технологіями. У рамках курсу студенти ознайомлюються з моделями надання хмарних послуг (IaaS, PaaS, SaaS), принципами функціонування гіпервізорів, віртуальних машин і контейнерів, а також особливостями адміністрування хмарних платформ, таких як AWS, Azure, Google Cloud Platform, OpenStack тощо. Значну увагу приділено автоматизації розгортання інфраструктури (Infrastructure as Code), зокрема засобами Terraform, Ansible, CloudFormation. Практична частина дисципліни охоплює теми налаштування безпеки, керування користувачами та правами доступу, конфігурування мережевих політик, моніторингу ресурсів, логування та резервного копіювання. Студенти також отримують уявлення про масштабування систем, безперервну інтеграцію та розгортання (CI/CD), fault tolerance і disaster recovery у хмарному середовищі. Вивчення дисципліни формує критично важливі компетентності для ІТ-фахівця, який прагне ефективно управляти інфраструктурою в умовах цифрової трансформації та забезпечити стабільну, захищену й масштабовану роботу хмарних сервісів в організаціях різного рівня.

Дисципліна «Проєктний практикум з фулстек розробки» орієнтована на формування у студентів цілісного уявлення про повний цикл створення сучасних вебзастосунків — від розробки інтерфейсу користувача до проєктування та реалізації серверної логіки і баз даних. Основною метою курсу є набуття практичних навичок командної розробки фулстек-проєктів із використанням актуальних технологій та інструментів. У рамках дисципліни студенти проходять усі ключові етапи розробки: постановку задачі, аналіз вимог, архітектурне проєктування, реалізацію front-end і back-end складових, налаштування баз даних, тестування, розгортання та презентацію готового продукту. Вивчаються сучасні фреймворки та бібліотеки (наприклад, React, Node.js, Express), бази даних (MongoDB, PostgreSQL), інструменти контролю версій (Git) і хмарні сервіси для розгортання застосунків. Після завершення курсу здобувачі освіти отримують досвід, максимально наближений до умов реального ІТ-проєкту, що суттєво підвищує їхню готовність до роботи в команді розробників та сприяє формуванню професійної ІТ-ідентичності.

Дисципліна «Формальні методи специфікації, верифікації та оптимізації програм» спрямована на ознайомлення студентів з математичними підходами до формального опису, перевірки коректності та вдосконалення програмного забезпечення. Ці методи є особливо важливими для створення надійних і безпечних систем, де помилки можуть призводити до критичних наслідків — у фінансовій сфері, охороні здоров’я, авіації, робототехніці тощо. У межах курсу розглядаються: формальні специфікації програм: як математично точно описати поведінку програмної системи до її реалізації; верифікація програм: логічні методи доведення коректності програм (зокрема, інваріанти, пред- і постумови, логіка Гоара); моделювання та аналіз станів програм за допомогою автоматів, графів переходів, логіки темпоральних тверджень; методи оптимізації програмного коду з урахуванням формальних властивостей: усунення надлишкових обчислень, оптимізація ресурсів, контроль складності. Курс розвиває абстрактне мислення, увагу до точності формулювань, аналітичні навички та вміння працювати з критично важливими аспектами програмної інженерії. Він є основою для подальшої діяльності в сферах розробки безпечного ПЗ, кібербезпеки, вбудованих систем і формального аналізу коду.

Інформатизація різних сфер життєдіяльності людей привела до якісних змін у використанні аудіо- і відеотехніки за допомогою мультимедійних технологій та дистанційних технологій навчання. Дистанційні технології все більше використовуються у навчальному процесі. Під час вивчення дисципліни у студентів формується уявлення про сучасні можливості дистанційних технологій у освітньому процесі та їх використання у практичній діяльності викладача, а також вміння правильно і свідомо користуватися обчислювальною технікою, вміти раціонально використовувати можливості коп’ютерних технологій щодо створення та впровадження комп’ютерних засобів підтримки навчального процесу та науково-методичної роботи викладача. Метою вивчення дисципліни «Методика та технології створення дистанційного курсу» полягає у оволодінні студентами системою знань, умінь, що забезпечують реалізацію функцій дистанційного навчання, здійснення майбутніми фахівцями професійно-педагогічної комунікації на високому якісному рівні, можливість самореалізації й самовдосконалення студентів через вербальні, невербальні засоби комунікації.

Дисципліна «Нейронні мережі та нечітка логіка в економіці» складена відповідно до освітньо-професійної програми підготовки бакалавр напряму (спеціальності) “12 Інформаційні технології”. Дисципліна ознайомлює студентів з теоретичними основами та практичними аспектами застосування штучних нейронних мереж і методів нечіткої логіки для вирішення економічних задач. Вивчаються архітектури нейронних мереж, алгоритми їх навчання, моделі нечітких систем і способи роботи з нечіткою інформацією. Особлива увага приділяється застосуванню цих технологій для прогнозування, оптимізації рішень і моделювання складних економічних процесів. Значна увага приділяється практичним аспектам застосування інтелектуальних систем для прогнозування, оптимізації та аналізу економічних процесів. Дисципліна сприяє формуванню у здобувачів навичок розробки та використання сучасних ефективних обчислювальних моделей для вирішення прикладних задач у галузі економіки та інформаційних технологій у сфері комп’ютерних наук та економіки.

Мета: Ознайомити студентів з основами моделювання, програмування та управління промисловими роботами у віртуальному середовищі RoboDK. Сформувати практичні навички створення 3D-моделей роботизованих систем, розробки та верифікації програм керування роботами з урахуванням кінематичних та технологічних параметрів. Завдання: Вивчити базові поняття та компоненти робототехнічних систем. Ознайомитися з функціональними можливостями середовища RoboDK: бібліотекою роботів, імпортом CAD-деталей, створенням траєкторій. Освоїти методику побудови цифрового двійника робота-маніпулятора. Навчитися створювати та тестувати програми руху для виконання типових завдань (зварювання, фарбування, переміщення деталей тощо). Засвоїти основи генерації коду під конкретні моделі роботів (Fanuc, KUKA, ABB тощо). Ознайомитися з інтеграцією RoboDK із Python для розширеного керування та автоматизації. У результаті вивчення теми студенти будуть: Знати: принципи побудови програм управління роботами; архітектуру та інтерфейс RoboDK; способи симуляції та оптимізації руху роботів. Вміти: створювати 3D-модель робочого середовища в RoboDK; програмувати типові технологічні операції для промислових роботів; експортувати та перевіряти програми для фізичних роботів; застосовувати Python для автоматизованого управління процесами у RoboDK

Дисципліна «Операційні системи та системне програмування» є фундаментальною складовою підготовки фахівців у галузі комп’ютерних наук та інформаційних технологій. Метою курсу є формування у студентів цілісного уявлення про принципи функціонування операційних систем (ОС), а також набуття практичних навичок розробки системного програмного забезпечення. Окрему увагу приділено системному програмуванню — написанню програм, що взаємодіють із ядром операційної системи, використовують системні виклики, обробляють сигнали, працюють із файлами на низькому рівні та реалізують міжпроцесну взаємодію. У межах дисципліни розглядаються основні компоненти операційних систем: керування процесами та потоками, управління пам’яттю, файловими системами, пристроями введення/виведення, організація доступу до ресурсів, питання багатозадачності та синхронізації. Студенти вивчають особливості побудови й функціонування сучасних ОС, таких як Linux, Windows, macOS, із порівняльним аналізом їхніх архітектур. Здобуті знання є основою для подальшого вивчення кібербезпеки, адміністрування систем, вбудованих систем, а також для професійної реалізації в ролі системних адміністраторів, DevOps-інженерів чи фахівців з низькорівневого програмування.

Шановні студенти і студентки 4 курсу спеціальності «Інформаційні системи та технології»! Запрошуємо Вас обрати вибіркову компоненту «Прикладна економетрика у фінансах» – інноваційний курс, що поєднує сучасні методи аналізу даних з практичним застосуванням у фінансовій сфері. Чому варто обрати цю дисципліну? Курс надає унікальну можливість освоїти професійний інструментарій аналізу та прогнозування фінансових даних за допомогою мови програмування R та середовища RStudio. Ви навчитеся створювати точні економетричні моделі, які використовуються провідними фінансовими установами та аналітичними компаніями для прийняття стратегічних рішень. Що вивчатимемо? • Аналіз фінансових даних у середовищі RStudio • Побудову прогностичних моделей для фінансових інструментів • Методи найменших квадратів та максимальної правдоподібності • Перевірку гіпотез та статистичний аналіз засобами R • Вирішення проблем мультиколінеарності за допомогою методу головних компонент • Гетероскедастичність та автокореляцію в фінансовому моделюванні • Візуалізацію фінансових даних для прийняття рішень Практичні навички, які ви здобудете: • Програмування на R – мові, яка активно використовується фінансовими аналітиками • Створення інтерактивних візуалізацій фінансових процесів • Розробка предиктивних моделей для фінансових інструментів • Обґрунтування фінансових рішень на основі статистичних доказів • Формування сучасного портфоліо для потенційних роботодавців Курс викладає доктор економічних наук, професор Віталій Кобець – досвідчений фахівець з аналізу даних та економетричного моделювання. Переваги для вашої кар'єри: Навички економетричного аналізу фінансових даних є надзвичайно затребуваними на ринку праці. Після проходження курсу Ви зможете оволодіти навичками, необхідними для посади фінансового аналітика, спеціаліста з аналізу даних, бізнес-аналітика або фахівця з прогнозування ринків. Приєднуйтесь до курсу «Прикладна економетрика у фінансах» та здобудьте конкурентні переваги на ринку праці! «Дані – це нова нафта, а вміння їх аналізувати – ключ до успіху в сучасному фінансовому світі» Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/RFMxt

Дисципліна має на меті формування у здобувачів освіти професійних компетентностей у сфері інформаційних технологій із застосуванням сучасних фінансових інструментів. Особлива увага приділяється практичному використанню цифрових платформ, технологій обробки даних та інноваційних підходів до автоматизації фінансових процесів. У межах дисципліни розглядаються ключові фінансові категорії та інструменти, їхні цифрові аналоги, алгоритми розрахунків, принципи побудови фінансових моделей, основи управління ризиками та інвестиційного аналізу. Здобувачі освіти отримують знання щодо функціонування платіжних систем, біржових платформ, електронних гаманців, смарт-контрактів та технологій блокчейн. Під час практичних занять здобувачі освіти оволодівають навичками роботи з фінансовими даними, здійснюють розрахунки за допомогою програмних засобів (Python, Excel, SQL), створюють інтерактивні звіти та візуалізації (Tableau, Power BI), аналізують великі обсяги інформації для підтримки прийняття фінансових рішень. Дисципліна сприяє розвитку аналітичного мислення, здатності до інтеграції ІТ-рішень у фінансову сферу та підготовці фахівців, здатних працювати на стику інформаційних технологій і фінансів — у сферах фінтеху, банківських ІТ-систем, електронної комерції, корпоративних інформаційних систем тощо.

Поведінковий аналіз фінансового ринку У сучасному світі інформаційні технології змінюють бізнес-процеси, а цифровий маркетинг стає ключовим інструментом просування ІТ-продуктів. Якщо Ви прагнете навчитися ефективно працювати з ринком цифрових технологій, використовувати аналітику для прийняття рішень і створювати унікальні маркетингові стратегії для ІТ-компаній, ця дисципліна саме для Вас! Чому варто обрати цей курс? • Актуальність: Цифровий маркетинг (Performance Marketing, Brand Marketing, Product Marketing) є невід’ємною складовою успіху будь-якого технологічного стартапу або великої ІТ-компанії. • Практична спрямованість: Ви навчитеся працювати з SEO, контент-маркетингом, соціальними мережами, контекстною рекламою та email-маркетингом. • Інструменти та аналітика: Ознайомитеся з найсучаснішими інструментами, такими як Google Analytics, Google Ads, Facebook Ads, а також методами аналізу даних для оцінки ефективності маркетингових кампаній. • Кар’єрні перспективи: Після проходження курсу Ви зможете оцінити власний потенціал до роботи в маркетингових відділах ІТ-компаній, розвитку власних стартапів або стати незалежними консультантами. • Електронні освітні ресурси: доступ до відеолекцій, скрінкастів, конспектів, словника термінів, робочого зошиту і фінального проєкту Що Ви вивчатимете? • Основи цифрового маркетингу та його роль у просуванні ІТ-продуктів в Unit-економіці. • Побудову бренду (Brand Marketing) та створення маркетингових стратегій Go-To-Market strategy. • Роботу з рекламними платформами та управління рекламними кампаніями в App Store та Google Play. • Аналіз поведінки користувачів та оптимізацію воронки продажів TOFU-MOFU-BOFU, «піратської» воронки. • Використання штучного інтелекту та когортного RFM аналізу у цифровому маркетингу. Для кого цей курс? Дисципліна буде корисною студентам, які планують кар’єру в сфері інформаційних технологій, бізнес-аналітики, реклами та підприємництва. Якщо Ви хочете отримати конкурентну перевагу та розширити свої можливості в цифровому світі, цей курс стане для Вас відправною точкою! Не зволікайте – обирайте «Поведінковий аналіз фінансового ринку» та станьте фахівцем у сфері просування інноваційних рішень! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/vdcO6

Дисципліна «Нейро-нечіткі технології моделювання у фінансах» присвячена вивченню сучасних інтелектуальних підходів до аналізу, прогнозування та моделювання фінансових процесів з використанням нейронних мереж і нечіткої логіки. Основна мета курсу — формування у студентів теоретичних знань та практичних навичок щодо побудови адаптивних моделей, здатних ефективно працювати в умовах невизначеності, неповноти даних та високої динамічності фінансових систем. У межах курсу розглядаються архітектури штучних нейронних мереж, алгоритми їх навчання (у тому числі з використанням зворотного поширення помилки), принципи функціонування нечітких множин, нечітких правил, систем типу Mamdani та Sugeno. Особлива увага приділяється гібридним нейро-нечітким системам, які поєднують переваги обох підходів для підвищення точності та адаптивності фінансових моделей. Курс спрямований на підготовку фахівців, здатних проєктувати інтелектуальні інформаційні системи для фінансового аналізу та прийняття рішень, що відповідає сучасним вимогам цифрової економіки та фінансових технологій (FinTech).

Машинне навчання в бізнес аналітиці Шукаєте актуальні навички, які дозволять вам виділитися на ринку праці та відкриють двері до найбільш перспективних професій сучасності? Вибіркова компонента «Машинне навчання в бізнес аналітиці» — ваш шлях до опанування технологій, що змінюють сучасний бізнес! Для кого цей курс? Якщо вас цікавить робота з даними, їх аналіз та візуалізація, і Ви маєте базове розуміння статистичних понять, як «медіана», «мода» чи «розподіл ймовірностей» - цей курс створений саме для вас. Він стане ідеальним стартом для побудови кар'єри у сфері Data Science або поглиблення професійних навичок аналітика. Що ви отримаєте? • Практичні навички програмування на Python для аналізу даних • Глибоке розуміння алгоритмів машинного навчання та їх застосування для вирішення реальних бізнес-задач • Досвід створення ефективних моделей для класифікації та регресії • Вміння будувати якісні та інтерактивні візуалізації даних • Знання методів покращення якості моделей машинного навчання Програма курсу охоплює: • Основи Python для Data Science та функціональне програмування • Підготовку та візуалізацію даних для аналізу (Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn) • Статистичний аналіз та вирішення типових проблем при обробці даних • Регресійні моделі, моделі класифікації та кластеризації • Дерева рішень та ансамблеві методи (Random Forest, XGBoost) • Введення в нейронні мережі та їх архітектуру • Прогнозування часових рядів • Особливості документації та впровадження в продакшн проєктів Data Science Перспективи після курсу Опановані навички дозволять вам претендувати на позиції Data Scientist, аналітика даних, бізнес-аналітика або дослідника даних у компаніях різних галузей. Машинне навчання стало невід'ємною частиною стратегії розвитку сучасних організацій, що робить фахівців з цими компетенціями надзвичайно затребуваними на ринку праці. Формат навчання Курс включає 16 годин лекцій та 14 години практичних занять, де Ви застосовуватимете отримані знання для розв'язання реальних задач. Завершується курс диференційованим заліком. Не пропустіть можливість стати спеціалістом у одній з найбільш перспективних галузей технологій! Оберіть «Машинне навчання в бізнес аналітиці» та інвестуйте у своє професійне майбутнє вже сьогодні! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/ZmiJZ

Дисципліна «Управління інформаційними системами та сховищами даних» спрямована на формування у студентів знань і практичних навичок з організації, адміністрування та підтримки інформаційних систем (ІС) і сучасних сховищ даних, які забезпечують обробку, зберігання та доступ до великого обсягу інформації в бізнесі та державному секторі. У межах курсу розглядаються: структура та компоненти інформаційних систем; типи та архітектури сховищ даних (реляційні, NoSQL, хмарні, гібридні); принципи управління життєвим циклом даних; адміністрування баз даних і сервісів зберігання (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Hadoop, Amazon S3 тощо); організація доступу, резервне копіювання, масштабування та відновлення даних; питання безпеки, цілісності, продуктивності та відповідності даних нормативним вимогам (GDPR, ISO/IEC 27001). Особливу увагу приділено практичним аспектам — налаштуванню серверів, побудові резервних політик, моніторингу навантаження, автоматизації обробки даних, інтеграції інформаційних систем із зовнішніми джерелами та сервісами. Після завершення курсу студенти вмітимуть: обирати та конфігурувати типи сховищ відповідно до потреб конкретної системи; забезпечувати надійне функціонування інформаційної інфраструктури підприємства; адмініструвати, захищати та оптимізувати бази даних; працювати з інструментами аналізу та міграції даних. Цей курс є важливою складовою підготовки фахівців у сфері ІТ-менеджменту, адміністрування баз даних, архітектури інформаційних систем та управління даними у великих організаціях.

Автоматизоване управління фінансовими ризиками Чому Вам варто обрати цю дисципліну? Вибіркова компонента «Автоматизоване управління фінансовими ризиками» відкриває перед вами новий вимір застосування IT-знань у фінансовій сфері. Як майбутні фахівці з інформаційних систем та технологій, ви отримаєте унікальну можливість опанувати методи аналізу ефективності інвестицій та алгоритми автоматизації фінансових рішень. Що ви вивчатимете? • Практичні підходи до фінансових обчислень, які є основою розробки інформаційних систем у фінансовій сфері • Методи оцінювання фінансових потоків та створення автоматизованих моделей для прийняття рішень • Алгоритми побудови інвестиційних портфелів з урахуванням особистої схильності до ризику • Стратегії оцінки ефективності інвестицій та прогнозування дохідності Практичні навички, які ви здобудете: • Розробка фінансових моделей у MS Excel та інших програмних середовищах • Автоматизація обчислень для визначення інвестиційної привабливості проєктів • Створення алгоритмів для оцінки вартості цінних паперів • Програмування систем підтримки прийняття фінансових рішень Переваги для вашої кар'єри: • Можливість спеціалізуватися в галузі FinTech, яка стрімко розвивається • Поєднання IT-компетенцій з фінансовою аналітикою, що значно розширює ваші кар'єрні перспективи • Навички, необхідні для створення власних інвестиційних стратегій та управління особистими фінансами Дисципліна викладається доктором економічних наук, професором Віталієм Кобцем, який має значний досвід у розробці моделей фінансової аналітики. Курс побудований за принципом "практика понад усе" – Ви виконуватимете реальні проєкти з використанням сучасних інструментів, включаючи застосування сервісів штучного інтелекту для вирішення складних фінансових завдань. Не втрачайте шанс поєднати IT та фінанси! Цей курс дозволить Вам не лише створювати інформаційні системи для фінансового сектору, але й приймати обґрунтовані інвестиційні рішення, що є цінною компетентністю в сучасному світі цифрових фінансів. Зробіть крок до нової сфери застосування ваших технічних знань – оберіть «Автоматизоване управління фінансовими ризиками»! Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/aVOLo

Вибіркова компонента «Розробка вебдодатків та вебаналітика» поєднує практичне програмування з аналітичними методами дослідження взаємодії користувачів із вебзастосунками. Курс спрямований на формування у студентів навичок створення інтерактивних, функціональних і масштабованих вебдодатків із подальшим впровадженням інструментів вебаналітики для оцінювання ефективності роботи застосунку, зручності інтерфейсу та поведінки користувачів. Під час навчання студенти опановують основи сучасної веброзробки: HTML, CSS, JavaScript, фреймворки React або Vue.js (на фронтенді), а також Node.js, Express, Django або інші платформи (на бекенді). Значну увагу приділено роботі з базами даних (SQL/NoSQL), REST API, системам аутентифікації, безпеці застосунків, деплою на хмарні платформи (Heroku, Firebase, Vercel тощо). У другій частині курсу розглядаються методи збору та аналізу даних про користувачів: підключення Google Analytics, аналіз показників (відвідуваність, конверсія, поведінкові шаблони), побудова воронок взаємодії, створення звітів та формування інсайтів для покращення юзабіліті та бізнес-ефективності вебдодатку. Студенти вивчають A/B тестування, подієвий трекінг, інтеграцію з GTM (Google Tag Manager) та інші інструменти цифрової аналітики. Метою дисципліни є підготовка фахівців, здатних не лише створювати якісні вебрішення, а й обґрунтовано вдосконалювати їх на основі реальних даних. Курс розвиває як технічні, так і аналітичні компетентності, що є особливо важливими для сучасного ІТ-фахівця, продакт-менеджера або цифрового маркетолога. Отримані знання дозволяють ефективно працювати в командах з розробки, UX/UI-дизайну, аналітики або запуску стартапів у сфері вебтехнологій.

Дисципліна «Управління інформаційними системами та сховищами даних» спрямована на формування у студентів знань і практичних навичок з організації, адміністрування та підтримки інформаційних систем (ІС) і сучасних сховищ даних, які забезпечують обробку, зберігання та доступ до великого обсягу інформації в бізнесі та державному секторі. У межах курсу розглядаються: структура та компоненти інформаційних систем; типи та архітектури сховищ даних (реляційні, NoSQL, хмарні, гібридні); принципи управління життєвим циклом даних; адміністрування баз даних і сервісів зберігання (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Hadoop, Amazon S3 тощо); організація доступу, резервне копіювання, масштабування та відновлення даних; питання безпеки, цілісності, продуктивності та відповідності даних нормативним вимогам (GDPR, ISO/IEC 27001). Особливу увагу приділено практичним аспектам — налаштуванню серверів, побудові резервних політик, моніторингу навантаження, автоматизації обробки даних, інтеграції інформаційних систем із зовнішніми джерелами та сервісами. Після завершення курсу студенти вмітимуть: обирати та конфігурувати типи сховищ відповідно до потреб конкретної системи; забезпечувати надійне функціонування інформаційної інфраструктури підприємства; адмініструвати, захищати та оптимізувати бази даних; працювати з інструментами аналізу та міграції даних. Цей курс є важливою складовою підготовки фахівців у сфері ІТ-менеджменту, адміністрування баз даних, архітектури інформаційних систем та управління даними у великих організаціях.

Дисципліна «Штучний інтелект і машинне навчання» знайомить студентів з основами розробки інтелектуальних систем, здатних до самостійного аналізу даних, прийняття рішень і навчання на основі досвіду. Курс охоплює теоретичні концепції, алгоритми й практичні методи, які лежать в основі сучасного штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (ML). У межах дисципліни студенти: -вивчають основні поняття ШІ: агенти, пошук, логіка, експертні системи; -опановують види машинного навчання: навчання з учителем, без учителя, з підкріпленням; -знайомляться з ключовими алгоритмами: лінійна регресія, дерева рішень, нейронні мережі, кластеризація, метод опорних векторів (SVM), k-сусідів (k-NN), та іншими; -аналізують якість моделей, працюють із поняттями перенавчання, точності, повноти, метрик оцінювання. Особливу увагу приділено прикладному застосуванню: обробка текстів, зображень, рекомендаційні системи, прогнозування, аналіз великих обсягів даних. Дисципліна формує базу для подальшої спеціалізації у сфері Data Science, Computer Vision, NLP (Natural Language Processing), розробки інтелектуальних сервісів та досліджень у галузі штучного інтелекту. Після проходження курсу студенти здобувають не лише технічні навички, а й розуміння сучасних викликів і можливостей, пов’язаних із розвитком ШІ у суспільстві.

Управління архітектурою підприємства: стратегії ШІ та бізнес-рішення Шукаєте дисципліну, яка поєднує інформаційні технології зі стратегічним управлінням? Вибіркова компонента «Управління архітектурою підприємства» – це саме те, що сприятиме Вашій успішній кар'єрі в сучасному бізнес-середовищі. Ця дисципліна допоможе Вам: • Розробляти та аналізувати корпоративну архітектуру підприємства з урахуванням потреб усіх стейкхолдерів • Впроваджувати стратегії застосування штучного інтелекту для оптимізації бізнес-процесів • Опанувати сучасні методології та інструментальні засоби моделювання архітектури (Bizagi Modeler, Archimate) • Створювати матриці Захмана для структурування корпоративних даних та процесів Навчання проходить у практичному форматі з використанням кейсів реальних організацій. Ви будете не лише вивчати теорію, але й розробляти власні рішення для організацій, проводити SWOT-аналіз, формувати KPI та впроваджувати заходи з покращення та автоматизації бізнес-процесів з використанням штучного інтелекту. Курс особливо цінний для тих, хто цікавиться: • Стратегічним управлінням ІТ в організаціях • Інтеграцією штучного інтелекту в бізнес-процеси • Розробкою та впровадженням ефективних архітектурних рішень • Моделюванням та оптимізацією бізнес-процесів Ви зможете використовувати сучасні сервіси ШІ (Perplexity, Claude, ChatGPT) для пошуку додаткової інформації та вирішення практичних завдань, що відображає реальні підходи в сучасній роботі ІТ-архітекторів. У рамках дисципліни ви опануєте не лише технічні аспекти архітектури підприємства, але й економічні та організаційні складові управління інформаційними системами для автоматизації бізнес процесів. Дисципліна включає 16 годин лекцій та 14 годин лабораторних занять, а також можливість отримати додаткові бали за участь у фахових конференціях та курсах. Обравши цю дисципліну, Ви здобудете практичні навички, які суттєво підвищать Вашу конкурентоспроможність на ринку праці та відкриють шлях до кар'єри архітектора інформаційних систем, ІТ-консультанта або керівника ІТ-підрозділу. Лінка на силабус: https://ksu24.kspu.edu/s/aibUQ

Дисципліна «Технології застосування кібербезпеки на підприємствах» спрямована на формування у студентів знань і практичних навичок щодо впровадження засобів захисту інформації в умовах сучасного цифрового середовища підприємства. Курс охоплює ключові аспекти організації кібербезпеки в корпоративних мережах, системах управління, хмарних інфраструктурах і бізнес-сервісах. У процесі вивчення студенти дізнаються: які існують загрози інформаційній безпеці на підприємствах; як побудувати архітектуру захисту інформаційної системи відповідно до стандартів (ISO/IEC 27001, NIST); як впроваджуються засоби аутентифікації, авторизації, шифрування, контролю доступу; як функціонують фаєрволи, системи виявлення вторгнень (IDS/IPS), антивірусні та антиспам-засоби; яким чином реалізується захист хмарних сервісів, вебдодатків і мобільних платформ; як організувати політику безпеки, проводити аудит, оцінку ризиків та реагування на інциденти. Після проходження курсу студенти зможуть: оцінювати стан кіберзахисту підприємства; впроваджувати сучасні технології безпеки; брати участь у створенні безпечних ІТ-рішень для бізнесу; розуміти вимоги до безпеки в умовах цифрової трансформації.

Мета дисципліни: сформувати у студентів знання, вміння та навички, необхідні для ефективного використання методів аналітичної та статистичної обробки чисельних даних великих об’ємів, зокрема результатів експерименту. Анотація дисципліни: На сучасному етапі розвитку суспільних відносин прийняття рішення щодо функціонування будь-якої соціальної або виробничої системи пов’язано з обробкою значних масивів даних. В умовах жорсткої конкуренції рішення повинні прийматися на основі ретельного аналізу цих даних, бути обґрунтованими. Розповсюдженню методів Big Data (інтелектуального аналізу даних великих об’ємів) сприяла ще можливість застосовувати до такого аналізу можливості обчислювальної техніки. Тепер коло замовників такого аналізу значно розширилося. Це вже не тільки великі підприємства і державні установи, а й представники середнього і малого бізнесу. Тому кожному майбутньому фахівцю з програмної інженерії необхідно володіти навичками інтелектуального аналізу даних великих об’ємів, зокрема в числовому вигляді. Предметом дисципліни “Основи Big Data” є задачі аналізу даних методами автоматичного пошуку закономірностей у великих масивах інформації, зокрема методами штучного інтелекту. Дисципліна “Основи Big Data” є обов’язковою навчальною дисципліною. Її матеріал базується на знаннях курсів “Математичний аналіз”, “Аналіз даних”, “Теорія ймовірностей та математична статистика”, “Інтелектуальний аналіз даних” і забезпечує подальше виконання курсових, дипломних і магістерських робіт.