Вибіркові 2024 ММСА 3 курс
У статті зібрано відгуки про вибіркові дисципліни катедри ММСА на 3 курс. Зазначимо, що ця інформація базується на суб'єктивних думках студентів, які вже вивчали ці предмети, і наведена лише з ознайомлювальною метою.
Хочемо звернути увагу:
Вказані відповіді викладачів — викладач або викладачка вперше викладатиме дану дисципліну, тому ми звернулися до нього / неї з проханням розповісти про плани.
Стаття містить статистику 2022-2023 років — відповідей цьогорічного опитування було недостатньо, додана інформація з попередніх статей.
Висловлюємо щиру подяку студентам, які взяли участь у зборі відгуків, та викладачам, що відповіли на наші запитання!
Освітній компонент 1
Інтелектуальний аналіз даних (Недашківська Н.І.)
Про що предмет, що вивчалося?
- «Основи Data Science і машинного навчання, основні моделі, що використовуються для розв'язання задач регресії, класифікації, кластеризації, їхнє математичне підґрунтя й програмна реалізація».
Які попередні знання необхідні?
- «Математичний аналіз і статистика, дуже бажаними будуть базові знання мови Python».
Розкажи про актуальність отриманих знань.
- «Одна з найбільш актуальних дисциплін ІПСА, якщо ви збираєтеся стати Data Science / ML-інженером. Основні джерела інформації — книги Гудфеллоу й Рашки, а також документація бібліотеки Scikit-learn. У лабораторних часто використовувалися датасети з Kaggle». «Достатньо актуальні».
Розкажи про РСО.
- «5 лаб (7 балів за саму лабу + 7 балів за захист) — 70 балів, кр — 30 балів».
Які загальні враження від дисципліни?
-
«Дисципліна сподобалася — дозволяє спробувати різні алгоритми й метрики, відчути різницю та специфіку кожної з них. Не є надто важкою, якщо приділяти лабам час; на 1 лр потрібно було реалізувати алгоритм, а на всіх наступних — побудувати та оцінити різні моделі з різними гіперпараметрами. Єдиний недолік — лаби здаються трохи однотипними під кінець семестру».
-
«Дисципліна дуже сподобалася, матеріал цікавий, дуже корисний, проте місцями незрозумілий».
-
«Цікавий предмет, викладачка дуже просто та зрозуміло все пояснює, рекомендую».
Теорія фінансів (кафедра ТПЕ ФММ)
Про що предмет, що вивчалося?
- «Основи зовнішньої та внутрішньої економіки».
Які попередні знання необхідні?
- «Ніякі».
Розкажи про актуальність отриманих знань.
-
«Це був цікавий курс, зберіг собі лекції, щоб потім ще переглянути. Знання цілком актуальні та допомагають краще розуміти як працює ринок, як крутяться гроші».
-
«Здебільшого для спеціальності знання не дуже актуальні».
Розкажи про РСО.
- «РСО добре: або закриваєш 2 курси, або заходиш на пари, просто говориш, отримуєш ті самі бали».
Які загальні враження від дисципліни?
-
«Мені сподобалося, і взагалі, рекомендую обрати, якщо не хочеш сильно потерпати від тонни лаб і дзшок. Для тих, хто хоче вчитися, це теж гарний варіант, як я казав, знання корисні та цікаві».
-
«Простий предмет і дуже приємний викладач».
Мультипарадигменні мови програмува ння (Канцедал Г.О.)
Про що предмет, що вивчалося?
- «Програмування на Python, алгоритми й структури даних із використанням даної мови, трохи машинного навчання в останніх лабораторних».
Які попередні знання необхідні?
- «Базове володіння мовою Python».
Розкажи про актуальність отриманих знань.
- «Зі слів викладача, усі лабораторні роботи були завданнями зі співбесід, тому знання можна вважати досить актуальними».
Розкажи про РСО.
- «10 лабораторних робіт або 4 курси на 90 балів і змагання на Kaggle на 10 балів».
Які загальні враження від дисципліни?
- «Досить непогана дисципліна. Викладач компетентний, завжди був на зв'язку: швидко відповідав на запитання, якщо вони з'являлися, та інформував про будь-які зміни в роботі».
Освітній компонент 2
Спеціальні розділи обчислювальної математики (Дмитрієва О.А.)
Про що предмет, що вивчалося?
-
«Продовження чисельних методів».
-
«Вивчали різні методи розв'язання рівнянь».
Які попередні знання необхідні?
-
«Чисельні методи, диференціальні рівняння, трохи матаналіз і лінійна алгебра».
-
«Вам точно знадобляться навички роботи з Wolfram, як і знання чисельних методів».
Розкажи про актуальність отриманих знань.
- «Досить актуальні: методи, які ми вивчали, використовуються в багатьох галузях, зокрема в DS та ML. Лаби можна виконувати у Wolfram Mathematica або на Python».
Розкажи про РСО.
- «Вхідна КР на 5 балів (не входить в РСО — тільки як додаткові бали), 7 лаб по 10 балів + підсумкова КР 30 балів».
Які загальні враження від дисципліни?
-
«Неймовірно пощастило з викладачкою. Ольга Анатоліївна — мегаприємна людина, знавчиня своєї дисципліни. Паралельно з ІПСА, викладає також у Штутгартському університеті. Найперша з усіх викладачів скасувала дедлайни лаб при введенні асинхрону та дозволила не бути присутніми на захистах студентам, що не мали змоги доєднатися. Дуже лояльна, майже не знижувала бали, але при цьому максимально докладно пояснювала помилки. Неймовірний результат як для першого семестру викладання в КПІ».
-
«Враження дуже позитивні. Викладачка дуже гарно пояснює, завжди відповідає на питання пов'язані з предметом. Ставить бали на користь студента».
-
«Мені все сподобалося».