Інтернет підкорив Світ, залучив мільярди людей, технологій, пристроїв, машин. Обсяги щосекундно накопиченої інформації зростають. Big Data (великі дані) – це цінний ресурс, який потребує новаторських підходів аналізу та обробки. Тому важливо вивчити принципи ефективної обробки масивів різнорідної інформації і отримувати від неї користь.

Даний курс висвітлює причини виникнення нових підходів до збереження і обробки даних із врахуванням їх зростаючих обсягів і форматів, а також допоможе розуміти технічні і технологічні процеси, які стоять у витоків великих даних.

Зміст дисципліни:

Тема 1. Визначення великих даних. Технології зберігання великих даних.

Тема 2. Процес аналізу великих даних. Технології аналізу великих даних. Наукові проблеми в області великих даних.

Тема 3. Прогнозування і передбачення в соціально-політичних і медіа процесах. Методи прогнозування.

Тема 4. Програми статистичної обробки інформації. Представлення можливостей пакету SPSS для цілей аналізу соціально-політичних процесів.

Попередня підготовка: теорія ймовірностей та математична статистика, інформатика та основи програмування

В сучасному світі мобільний телефон став не просто засобом комунікації, а фактично замінив використання ПК та ноутбуків.

Ринок мобільних додатків є одним з найдохідніших на сьогоднішній день.  Але, при досить великому виборі дуже часто додатки, які ми використовуємо не повністю відповідають нашим потребам. Хочеш навчитися створювати мобільні додатки з використанням сучасних технолоій? Тоді тобі сюди.

Основна мета навчання дисципліни полягає у ознайомленні студентів із сучасними теоретичними положеннями і методами тестології, освітніх вимірювань, особливостями конструювання тестів з математично-статистичних дисциплін, моделями педагогічного тестування.

Опанування методами забезпечення якості тестових завдань з математично-природничих дисциплін та їх захисту від угадування підвищить рівень фахових компетентностей  у галузі освіти.

У процесі засвоєння змістових модулів курсу можна навчитися конструювати якісні тестові завдання з математично-природничих дисциплін, аналізувати відповідні тестові завдання зовнішнього незалежного оцінювання, розробляти рекомендації по підготовці учнів до виконання таких завдань.

Якщо ви хочете оволодіти навичками управління особистісними ресурсами (власними часом, активністю і працездатністю, фінансами та освіченістю), засвоїти технології саморозвитку та розвитку лідерських якостей, розвинути стресостійкість, то обирайте курс «Самоменеджмент та управління особистою кар’єрою». Засвоєння теоретичних напрацювань та опанування технологій самоменеджменту надасть змогу більш ефективно організовувати свою життєдіяльність, сприятиме особистісному та професійному становленню та розвитку.

Вивчення навчальної дисципліни є передумовою становлення та розвитку власної справи, бізнес-планування в майбутньому.

Мета навчальної дисципліни – є формування теоретичних та практичних знань про процес підприємництва, вміння аналізувати проблеми та ситуації для їх оптимального розв’язання, набуття логічного підприємницького мислення для самостійних початкових дій у бізнесі, створення реального продукту і доведення його до потенційних споживачів, регулювання цього процесу з урахуванням чинного законодавства України.

Зміст навчальної дисципліни.

Основи організації власної справи. Підприємництво як організаційна форма бізнесу. Відносини у підприємницькій діяльності. Види і форми підприємницької діяльності. Інфраструктура підприємництва. Державне регулювання підприємницької діяльності. Технологія створення бізнесу. Мета організації власної справи. Оформлення засновницьких документів. Державна реєстрація суб’єктів підприємницької діяльності. Бізнес-планування. Джерела підприємницьких ідей. Реорганізація та ліквідація власної справи.

Попередня підготовка: теорія ймовірностей, теорія випадкових процесів

Зміст дисципліни:  Аналіз часових рядів з використанням регресійного та апроксимаційного аналізу. Використання сплайнів. Статистичні критерії класичного типу.

Чому це цікаво/треба вивчати:  Функціонування фінансових ринків в контексті прогнозування є актуальним з точки зору не лише наукового аналізу, а і з практичної точки зору, зокрема по відношенню до ведення рейдерської діяльності на фінансових ринках різної природи (акції, облігації, валютні ітд)

Компетентності: Побудова класичних регресійних моделей. Побудова адитивної моделі часового ряду. Використання класичних статистичних критеріїв.

Чому можна навчитися (результати навчання): Будувати адаптивну модель для часового ряду, оцінювати характеристики залишків часового ряду. Здійснювати прогноз значень часового ряду на оcнові математичних моделей.

      Основна мета курсу  – ознайомити студентів з найсуттєвішими класичними аспектами математичних теорій на яких базуються сучасна фінансова  та актуарна математика.  

       Зміст дисципліни: Страхування і ринок цінних паперів. Безтермінові ренти. Ануїтети. Погашення боргу. Тривалість майбутнього життя індивіда віку х: математична модель. Елементарні типи страхування життя. Тимчасове та довічне страхування.  Загальна сума вимог виплат у портфелі.  Нормальна апроксимація. Обчислення розподілу загальної суми вимог виплат. Перестрахування. Фінансові  ринки з дискретним  та неперервним часом. Портфель інвестора. Оцінювання фінансових активів.

 

Наука про сучасний аналіз вміщує різноманітні теорії, розробки, альтернативи, гіпотези, засоби застосування економічних моделей для досягнення максимального прибутку або збільшення максимальної вартості капіталу. Взаємопов’язані та виражені за допомогою математичних засобів фінансові відносини між господарюючими суб’єктами (бізнесовими одиницями) є математичною моделлю певного управлінського процесу, яка дозволяє аналізувати, отримувати альтернативні варіанти, порівнювати їх і в кінцевому випадку приймати ті або інші фінансові рішення.

         Мета дисципліни – формування у майбутніх спеціалістів повноцінних теоретичних знань та практичних навичок по застосуванню на практиці сучасних методів аналізу в економіці.

            Зміст дисципліни: порівняльний аналіз теорії відсотка, аналіз фінансових рент, лізінгових, форфейтингових та факторінгових операцій, інвестиційних процесів

Попередня підготовка: шкільний курс математики та економіки