У статті зібрано відгуки про вибіркові дисципліни кафедри ММСА на 4 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 на позначення статті:
- «Статистика 2022» — відповідей цьогорічного опитування не було, додана інформація з минулої статті, яку можна знайти на Hashtap СтудРади ІПСА.
Ми чекаємо відповіді від деяких викладачів, тож можливі оновлення, про які ми обов'язково повідомимо.
Висловлюємо щиру подяку студентам кафедр ШІ та ММСА, які взяли участь у зборі відгуків, та викладачам, що відповіли на на ММСА запитання. А також низький уклін воїнам Сил оборони України за можливість жити, працювати і обирати дисципліни на наступний рік.
7 семестр
Освітній компонент 9
Стаціонарні випадкові процеси (Ільєнко А.Б.)
Про що предмет, що вивчалося?
- «Продовження «Теорії випадкових процесів». Вивчали основи страхової математики (імовірність банкрутства страхової фірми), а також стаціонарні випадкові процеси — частковий випадок випадкового процесу, який розбирається методами аналізу часових рядів. Фактично, це дуже детальна математика для базового розуміння, чому АЧР працює так як він працює»
- «Стаціонарні процеси, продовження теорії випадкових процесів. Півсеместра десь була страхова математика, потім вже пішли власне процеси»
Які попередні знання необхідні?
- Теорія випадкових процесів
- Теорія ймовірності
- Математична статистика
- Математичний аналіз
Актуальність знань
- «Предмет чисто математичний, актуальності не втратив. Але не сказати, що без цих знань ти не зможеш чимось займатися. Курс ТВП у цьому плані корисніший»
РСО
- «Мало бути РР і КР сумарно на 80-85 балів. Решта на заліку. Фактично, була тільки РР. За неї можна було отримати 20 балів за виконання завдання. За кожен день дострокової здачі було по 1 балу, тому можна було отримати до 35. Потім ті, хто не хотів писати залік, отримали свій бал як 55 + бал за РР. На заліку було декілька задач на всі теми семестру, які Андрій Борисович давав з голови, і треба було під камеру розв'язати»
Які загальні враження від дисципліни?
- «Викладач чудовий, цікаво розповідає, володіє матеріалом, з повагою ставиться до всіх студентів та розуміє особливості сьогоднішньої ситуації: не вимагав відвідування і не ставив чітких дедлайнів»
- «Цікаво і приємно працювати з Андрієм Борисовичем. Дуже багато лекцій і мало практик, бо багато давалося теоретичного матеріалу, який підводить нас до іншого теоретичного матеріалу і тд. А практику на цю тему вигадати складно. Через це і засвоювалося все зі скрипом... Наприклад, у кінці ми лекцій зо 5 доводили якісь теореми, щоб в кінці довести, як за «обрізаною» послідовністю найефективніше прогнозувати наступну її точку. З одного боку було цікаво, з іншого, певно, корисніше було б обрати Розпізнавання образів»
- «Цікавий, але досить складний математичний предмет. Викладач дуже крутий, зрозуміло пояснює матеріал та відповідає на додаткові питання»
Відгуки на викладача у IASA Analytics:
Аналіз фінансово-економічних даних (Кузнецова Н.В.)
Про що предмет, що вивчалося?
- «Робота з даними, аналіз, побудова моделей і прогнозування. Мережі Баєса, Регресія і класифікація, Економетрика»
РСО
- «5 курсів або домашки + груповий проект»
Які загальні враження від дисципліни?
- «Із усіх альтернатив найлайтовіший предмет, робіт усяких чимало, але витягнути можна, якщо не відкладати на останній момент»
Відгуки на викладачку у IASA Analytics:
Основи бізнес-аналізу (Левашова О. В.)
Дисципліна викладається вперше, а викладачка проігнорувала питання стосовно майбутньої дисципліни. У разі, якщо відповідь з’явиться, стаття буде оновлена і вас буде повідомлено.
Освітній компонент 10
Конфліктно-керовані системи (Канцедал Г.О.)
Про що предмет, що вивчалося?
- «Вивчалися» МЛ/ДС/нейронки. Можна було підійти до викладача з питаннями, але в основному все вчили на онлайн-курсах. Побачив конспект старших курсів з цього предмету — вивчатися мало б взагалі щось незрозуміле, математично-програмове... В принципі, підхід Канцедала можливо навіть виправданий»
- «ML, Reinforcement learning, Python»
Які попередні знання необхідні?
- «Жодних»
- «Бажано знайти пітон»
Актуальність знань
«Хто хотів навчитися новому — навчився. В цілому, не завадять»
РСО
«3 курсів з МЛ/ДС по 30 балів кожен. Можна пройти курс з Пайтона замість одного з них на 20 балів. Також до цього додається від 5 до 10 балів рандомом. Альтернативно можна зробити «проєкт»: прогнозування часу купівлі-продажу акцій чи криптовалют. Треба власноруч розмітити вибірку і обрати модель для роботи. Теоретично це мало працювати так: вся команда (до 4 людей) отримує однаковий бал, від 40 до 100, в залежності від «прибутку», який їх модель «принесе» на тестовому наборі, порівняного з «прибутком» інших команд. Фактично, майже всі здали курси, а команди між собою не порівнювалися»
Які загальні враження від дисципліни?
- «Все ок, тільки от викладач майже не виконує свою роботу. Можна вигадати багато речей, які він міг би розповісти тут, але «він не хоче бути говорячою головою»... В порівнянні з альтернативами дисципліна, певно, оптимальна, але не певен чи достатньо добра сама по собі»
- «Дисципліна супер! Пари не проводилися, було запропоновано зробити проект або просто здати кілька сертифікатів на вибрані теми. Всім сподобалося»
- «Дуже лайтовий предмет. Курси можна було обирати самому, головне, щоб вони були по ML/DL або Python. Якщо тобі це цікаво і/або хочеш без проблем закрити предмет — рекомендую»
Відгуки на викладача у IASA Analytics:
Комп’ютерні мережі (Кухарєв С. О.)
(Статистика 2022)
Про що предмет, що вивчалося?
- «Про все, що пов'язане з комп'ютерними мережами: починаючи від моделі ОСІ, до мережевих топологій, різних протоколів (FTP, HTTP, TCP/IP, UDP) тощо»
- «Пам'ятаю топології, типи комутації, модель OSI, види модуляції сигналу, різні протоколи усіх рівнів OSI»
Які попередні знання необхідні?
- «Особливо жодних. Опціонально загальне розуміння програмування і схемотехніки»
- «Напевно основи (і не тільки) інформатики (бо все це з нуля точно не зрозумієш)»
Актуальність знань
- «Середні: ми не підійшли до «переднього краю» технологій комп'ютерних мереж, хоча велика їх частина при цьому була в опитуванні на іспиті»
- «Знання досить актуальні, але деякі лабораторні застарілі»
- «Мені не актуально)»
- «В цілому, знання досить актуальні. Детально розбиралися протоколи та їх властивості»
- «Більше для розуміння, як працює мережа. Якщо є бажання заглибитись у спеціальність «інтернет речей», варто звернути увагу»
- «Корисно дізнатися більше про те як працюють різні протоколи, комп. мережі, як передається інформація і тд»
РСО
- «5 лабораторних по 12 балів. Кожна лабораторна здається і захищається. Захист — одне питання на будь-які пройдені теми, проте дає час подумати і йде до наступної людини. 10 балів за цікаві відповіді. 30 балів іспит/залікова КР, в усному вигляді 3 питання. 40 балів проєкт, який здається в кінці семестру. Формулювання проєкту туманне — «якнайглибше зануритись в модель ОСІ під час виконання». Люди здавали і сайти, і різні ігри з комунікацією з сервером, і більш «мережеві» штучки»
Які загальні враження від дисципліни?
- «Загалом +/- корисно, цікаво здавати лаби, слухати відповіді інших коли вони якісні. Проєкт теж може бути дуже цікавим, але ти сам регулюєш складність. HTTP і пов'язані речі зрозумієте повністю. Проте можна було б краще і глибше. Якщо хочеш нічого не робити — здати теж нескладно»
- «Корисна дисципліна для отримання базових знань про роботу мереж і різні протоколи. Закрити предмет не складно, бо як зрозуміло з РСО вчасно здані та захищені лабораторні вже гарантують 60 балів»
- «Як і більшість дисциплін на ІПСА, вона мені абсолютно нецікава була, але хоча б не створювала проблем, як деякі»
- «В мене враження позитивні»
- «Дисципліна досить специфічна. Але підійде як в для простого розуміння мереж, так в для тих хто буде працювати у даному напрямку»
- «Мені не вистачило візуального контенту, що супроводжував би лекції, бо перші лекції були цікавими, а підкасти я не сприймаю. Думаю, це б значно покращило враження від дисципліни. Закрити предмет було не складно, вивчати — досить цікаво, але здебільшого доводилося робити це самостійно (через причину вище)»
Відгуки на викладача у IASA Analytics:
Викладач як лектор
Викладач як практик
Управління ІТ-проектами (Тимощук О.Л.)
Про що предмет, що вивчалося?
«Метології управління розробкою продукту, знаходження критичного шляху»
Які попередні знання необхідні?
«Знати як додавати та множити числа»
Актуальність знань
«Отримані знання доволі актуальні, agile методології часто застосовують пр розробці продуктів, тому може щось стати у нагоді в реальній роботі»
РСО
«4 чи 5 лабораторних і 2 контрольні роботи — загалом не напряжно і зрозуміло, оцінювання об‘єктивне та з коментарями»
Які загальні враження від дисципліни?
«Було доволі легко, оскільки цей предмет можна віднести до гуманітарних дисциплін в деякому сенсі. Загалом можна дещо дізнатися про agile методології, що в принципі корисно знати при керуванні проєктами та плануванні робіт всередині проєкту»
Відгуки на викладачку у IASA Analytics:
Викладачка як лекторка
Викладачка як практикиня
Освітній компонент 11
Байєсівський аналіз даних (Терентьєв О.М.)
Викладач порадив подивитися в Ф-каталог з дисципліни, щоб з нею ознайомитися.
Моделювання складних мереж (Данилов В.Я.)
Про що предмет, що вивчалося?
- «Нейронні мережі, їх використання на практиці»
- «За предмет було пройдено розібрано кілька різновидів нейронних мереж, що відносяться до завдань класифікації зображень, розпізнавання символів на зображенні (Optical Character Recognition), а так само завдання розпізнавання іменованих сутностей (Named Entity Recognition). Також торкалися побудови моделей нейромереж і впливу різних параметрів на результат»
Які попередні знання необхідні?
- «Досить мати базові знання про нейромережі та мати уявлення про методи машинного навчання»
- «Знання Python, вміння роботи в Jupyter, матричні операції»
Актуальність знань
- «На основі архітектури «Трансформера» було створено багатофункціональний бот chatGPT зі штучним інтелектом, здатний працювати в діалоговому режимі, а також має широкий функціонал: написання коду, створення текстів, отримання точних відповідей (залежно від точності запитання) і використання контексту діалогу для відповідей. Так само, розуміння архітектур згорткових і рекурентних нейромереж дасть можливість працювати з сучасними завданнями OCR і NER»
- «Дає непогану літературу по темі. Можна трохи попрактикуватися з різними нейронками»
РСО
«Три лабораторні роботи — досить великі, але не складні. Треба зробити і захистити. Можна робити командою по 2-3 людини»
Які загальні враження від дисципліни?
- «Предмет дуже легко закривається, викладач не вимогливий, вільно робите лабки, якщо не хочете — здаєте паль в кінці семестру»
- «Розпізнавання образів краще, якщо хочеш нормально розібратися в темі»
- «Позитивні. Якщо цікавий напрямок, можна отримати як практичну так і теоретичну користь»
Крос-платформне програмування (Коновалюк М.М.)
Про що предмет, що вивчалося?
«Основи мови програмування Java в її останніх версіях»
Які попередні знання необхідні?
«Програмування рівня першого курсу, можливо навіть трохи надлишково»
Актуальність знань
«Хоч ми і називали цей предмет «Java для немовлят», та Максим Михайлович розбирав усі теми дуже детально і до дрібниць. Багато з речей про роботу з компілятором Java я не бачив у офіційній документації. Вони були показані ним на прикладах, з багатьма можливостями зрозуміти цю логіку. Якби не російськомовне викладання на початку, і ображене англомовне викладання наприкінці (після скандалу через російськомовне), був би чудовий предмет»
РСО
«Декілька максимально легких групових лабораторних, і 8 тестів на різну кількість балів. Дано на початку у вигляді таблиці. Тести непрості, навіть для відвідувачів пар, але змушують ще раз зрозуміти, як працює Java»
Які загальні враження від дисципліни?
- «Цю дисципліну у схожому виконанні було б добре мати на 1-2 курсах, було б дуже корисно. А то спочатку ми робимо на Java купу проєктів/курсачів, а потім тільки починаємо детально ознайомлюватись з її основами. А так... непогано, багато кому корисно і цікаво (хоча я цього і не очікував). Але проблема ще в тому, що «Крос-платформене програмування» мало б бути про інше, і цього ми вже в ІПСА не отримаємо...»
- «По-перше викладач спочатку говорив російською, а після скарг перейшов на англійську замість української... Цією поведінкою в багатьох відбив бажання ходити на пари. Тести великі та детальні на всі тонкощі мови, а ще чималі шматки коду треба компілювати в голові і догадатися який там вивід чи помилка, плюс обмежений час, буквально по дві хвилини на питання (для завдань з кодом це занадто мало). Спочатку тести проводилися чітко в один час не дивлячись на відключення світла (адже викладач в Дубаї йому відключення не заважають), ближче до кінця семестру він таки зробив щоб тести можна було почати в зручний час»
Відгуки на викладача у IASA Analytics:
Викладач як лектор
Викладач як практик
8 семестр
Освітній компонент 12
Навчання з підкріпленням (Касьянов П.О.)
Про що предмет, що вивчалося?
«Про навчання з підкріпленням (складову сучасного машинного навчання та штучного інтелекту). Вивчаються різні методи такого навчання, теоретичні основи тощо»
Які попередні знання необхідні?
«Бажано проходити «Теорію випадкових процесів» А.Б. Ільєнка, адже навчання з підкріпленням базується на детально розібраних там ланцюгах Маркова. Також базове: вміння програмувати, машинне навчання, нейронні мережі (якщо проходили курси Недашківської, має бути ок)»
Актуальність знань
«Базова теорія від Касьянова поєднується з сучасною практикою від аспіранта, що працював у Ring і був стажером Google, Андрія Титаренка»
РСО
«5 лабораторних (ака домашніх, тому що захисту немає). При цьому лабораторні складаються з декількох частин, кожна з яких окремо вартує 20 балів. Альтернативно, можна пройти онлайн-курси і отримати 60-100 балів в залежності від обраного курсу. Командний проєкт з RL до 85 балів. Всі види робіт можна комбінувати»
Які загальні враження від дисципліни?
- «Все чудово, дуже якісно, не надто напряжно. Добре організовано. Андрій Титаренко дуже цікава і приємна людина. Павло Олегович теж приємний для спілкування, тільки трохи нуднуватий (затягує те, що можна було б і не затягувати)»
- «Дають багато різних матеріалів, рекомендацій, на лекціях розписують мат базу. Для тих кому цікаво, буде що робити, для тих кому не цікаво є прості можливості закриття»
- «Цікавий предмет. Якщо хочеш щось вивчити — можна слухати лекції та робити лаби, щось запитувати у викладачів. А можна просто надіслати 2 сертифікати з Курсери та отримати 100 балів)»
Текстова аналітика (Терентьєв О. М.)
Викладач порадив подивитися в Ф-каталог з дисципліни, щоб з нею ознайомитися.
Системний аналіз предметної галузі із використанням текстової аналітики (Савастьянов В.В.)
Про що предмет, що вивчалося?
«Аналіз текстів, пошук ключових слів, класифікація текстів тощо»
Які попередні знання необхідні?
- «Мати уявлення що таке машинне навчання, нейромережі. Якихось глибоких знань не треба»
- «Особливо не потрібні, бажано мати уявлення про сферу data mining загалом»
- «Досвід роботи з python може бути корисним, але не є обов'язковим»
Актуальність знань
- «Викладач цікаво розповідає матеріал та підкріплює його сучасними прикладами (наприклад, багато говоримо і працюємо з chatgpt). Також розповідає і про проблеми сфери, що теж актуально»
- «Взагалі розглянуті теми цікаві і актуальні. Але викладаються так собі»
РСО
«Один проект — дослідження текстів (новин) з обраної тематики. Проект був розбитий на чотири лабораторні (базова постановка задачі; збір текстового корпусу; уточнення і побудова класифікатора; класифікація текстів і їх аналіз; по завершенню – презентація отриманих результатів). Можна було робити в групах по двоє-троє людей або самому. Кілька опитувальних форм по матеріалам лекцій – на додаткові бали. Була запропонована можливість закрити предмет за допомогою курсу з coursera — після проходження курсу і подальшого діалогу з викладачем по матеріалу тем, що вивчалися, можна було отримати ~70 балів»
Які загальні враження від дисципліни?
- «Загалом враження позитивні. Матеріали з лекцій часто доповнювалися детальними прикладами (як абстрактними, так і практичними). Багато уваги приділялося взаємодії з ChatGPT і поясненню того, чому саме модель дає певні відповіді, і як їх можна покращити. Було цікаво слухати «антилекції», де розказувалося про різні проблеми текстової аналітики, «наївні» методи їх подолання, і чому ці методи не варто застосовувати. Проект (лаби) теж був досить цікавим»
- «Викладач компетентний, вміє зацікавити дисципліною. Матеріал актуальний і цікавий»
- «Ніякі. Більше негативні ніж позитивні. Викладач пояснює дуже загальні речі. Все поверхово без заглиблення у матеріал. Льє багато води. Приділив аж надто багато зайвої уваги цьому chatgpt. Штука безумовно крута, але не настільки щоб протриндіти про неї дві лекції і дати ній лабу. Але як людина викладач доволі приємний»
Освітній компонент 13
Теорія хаосу в динамічних системах (Лопатін О.К.)
РСО
«3 роботи, які потрібно виконувати в групах по 2-3 людини»
Які загальні враження від дисципліни?
«Поки що проблем ніяких не виникало.Лекції та практики записуються студентами, потім можна переглянути в Ютубі. Контрольні роботи потрібно робити в програмі E&F Chaos (викладач надіслав лише першу кр, тому не знаю, що там буде в наступних). До контрольних робіт надсилаються файли з поясненнями до кожної задачі, а також виконаний варіант контрольної (студентом минулих років)»
Аналіз економічних і фінансових ризиків (Гуськова В.В.)
Про що предмет, що вивчалося?
- «Про фінансові ризики, а також аналіз фінансових процесів. Про обробку даних, що стосуються фінансів (але насправді ці методи застосовуються де завгодно, не тільки у економічних даних)»
- «Робота з даними, заповнення пропусків, фільтрація, прогнозування, TensorFlow»
Які попередні знання необхідні?
«Програмування, можливо трохи АЧР і подібні курси»
Актуальність знань
«Все стандартно, базово для розуміння. Але досить актуально»
РСО
«Дві лабораторні роботи і тест сумарно на 100 балів. Лаби робляться бригадами»
Які загальні враження від дисципліни?
- «Гуськова одна з моїх улюблених викладачок, гарно пояснює на різних прикладах, не вимагає забагато, в лекціях дає поради по диплому. Рекомендую»
- «Непогано, точно краще за альтернативи, хоча іноді занадто базово»
Інструментальні засоби SAS обробки та аналізу (Терентьєв О. М.)
Викладач порадив подивитися в Ф-каталог з дисципліни, щоб з нею ознайомитися.
Освітній компонент 14
Ідентифікація складних систем (Губарєв В.Ф.)
Які попередні знання необхідні?
«В лекціях дуже багато матеріалу з функціонального аналізу, тому для розуміння його необхідно знати»
РСО
«2 лабораторні роботи, декілька контрольних робіт (точна кількість невідома)»
Які загальні враження від дисципліни?
«Лекції записуються, можна потім переглянути в записі, відвідування не обов'язкове. Контрольна роботи має тільки один варіант на всіх, що складається з 4-5 питань. Відповіді можна знайти в методичці та просто скопіювати. Перша лабораторна робота передбачала проектування системи та представлення її в різних формах (Жорданова, нормальна, регресія). Із мінусів — немає доступу до оцінок, ще ніхто не отримав бали за жодну кр чи лабу. Тому не можу сказати, наскільки важко закрити цю дисципліну»
Математичні основи інвестиційного аналізу (Лопатін О.К.)
Про що предмет, що вивчалося?
«Фінансова математика»
РСО
«3 групові контрольні»
Які загальні враження від дисципліни?
«Викладач доволі нудний, на лекціях читає з методичок (доручав нам перекладати його методички з російської на українську), показує як будувати якісь фінансові графіки у десмосі. Контрольні теж з умовою російською, ще й умови такі невнятні, що довго треба намагатися зрозуміти що значить це формулювання. Але в принципі нічого страшного і складного»
Прийняття рішень в умовах конфліктів (Зайченко Ю.П.)
Про що предмет, що вивчалося?
«Продовження обов'язкової «Теорії прийняття рішень». Вивчаються прийняття рішень в теорії ігор, і їх застосування в економіці»
Які попередні знання необхідні?
«Теорія прийняття рішень». Теорію ігор знати не треба, все розкаже лектор»
Актуальність знань
«Не знаю, наскільки вони актуальні. Не певен, що ця сфера сильно змінюється. Хоча і великого застосування цим знанням я не знаю»
РСО
«Три чи чотири контрольних роботи на 5-10 балів кожна. На тему КР ще існує ДЗ для трьох добровольців з групи, яке вони показують на практиці. Там теж стільки ж балів скільки і за КР ставиться. Потім це якось переводиться, щоб максимум був десь 85, і можна піти на іспит-залік, поговорити з Зайченком на тему і доотримати балів»
Які загальні враження від дисципліни?
«Не знаю, навіщо воно треба. Зайченка слухати тяжко. Хоча він старається і система навчання досить ок. Відпочивати сильно не доводиться, хоча і розуміння матеріалів практик достатньо, щоб писати КР і отримати свій автомат»
Відгуки на викладача у IASA Analytics:
На цьому все, наші хороші.
Можете подякувати редакції, задонативши на ЗСУ — нам буде приємно.
Із запитаннями та пропозиціями звертатися в Телеграм: @IASAsuggestionBot.
З любов'ю, СтудРада ІПСА ❤️