У статті зібрано відгуки про вибіркові дисципліни катедри 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:

«Відповідь викладача» — викладач/ка вперше викладатиме цю дисципліну, тому ми звернулися до нього / неї з проханням розповісти про плани.

Стаття містить статистику 2024-2025 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!

Вибіркові інших катедр і курсів ви можете знайти за цими посиланнями:

• ШІ 3 курс
• ШІ 4 курс
• ММСА 3 курс
• СП 3 курс
• СП 4 курс

---

7 семестр

Освітній компонент 9

Хмарні технології та сервіси (Письменний І. О.)

Про що дисципліна, які теми охоплює?

• «Хмарна інфраструктура + System Design».

Які попередні знання та навички є необхідними для комфортного проходження курсу?

• «Знання будь-якої мови програмування, базові знання розробки бекенд систем».

Наскільки здобуті знання є актуальними та корисними?

• Середня оцінка: 10.

В чому полягає актуальність знань?

• «У тому, що викладаються теми, які будуть корисними для будь-кого, хто планує в подальшому працювати у сфері інформаціних технологій, допомагає розвинути архітектурне мислення, та зрозуміти, як працюють системи з великим навантаженням».

Розкажіть про складові системи оцінювання. Чи відповідає вона офіційній РСО?

• «Лаби + МКР, відповідає».

Оцініть зручність РСО.

• Середня оцінка: 10.

Які загальні враження від дисципліни?

• «Винятково позитивні».

Оцінка вражень від проходження курсу.

• Середня оцінка: 10.

Порада наступним поколінням.

• «Обирайте цю дисципліну, іншу не обирайте».

Відгук викладачу.

• «10/10».

Аналіз фінансово-економічних даних (Кузнецова Н. В.)

Про що предмет, що вивчалося?

• «Не вникав».

• «Назва цілком відповідає. Предмет легкий для закриття на 60. Якщо докласти трохи зусиль, то і 100 легко отримати».

• «Баєсівські мережі, дерева рішень, лінійна регресія».

• «Аналіз фінансово-економічних даних».

Які попередні знання необхідні?

• «Знаходити відповіді на курсеру».

• «Робити красиві презентації на ~100 слайдів та розповідати їх за 10 хвилин. Цього буде достатньо».

• «Базовий пайтон».

• «Python, робота з даними».

Розкажіть про актуальність знань, що були здобуті під час вивчення дисципліни.

• «Цікаве запитання».

• «Гарний досвід роботи в команді, це все. Просто практичне застосування вже наявних знань».

• «Основи дата саєнсу».

• «Корисно».

Розкажіть докладніше про РСО.

• «Купа дз, відвідуваність і проєкт на 100 або 60 за 5(!) курсер спільною тривалістю 200+ годин».

• «3 курси (курсера) + проєкт».

• «Бали можна було отримати з багатьох джерел: і за дз, і за курсеру, і за роботу на парі, і за проєкт. Все сумується докупи і виходить більше 100 (якщо робити прям все)».

• «Лаби, можна курси + штурм каглу».

Які загальні враження від дисципліни?

• «Негативні».

• «Досі в шоці від ~100 слайдів за 10 хвилин (груповий проєкт)».

• «Дисципліна цікава, завдання логічні й чіткі».

• «Найкращий предмет в семестрі».

Вільний мікрофон.

• «Аби дізнатися оцінку в кінці семестру потрібно було ввімкнути камеру, показати себе й документ, що засвідчує особу (паспорт, студентський). Також у декого були проблеми з курсерами, тому що для безкоштовного проходження потрібно подаватися на фінансову допомогу. Викладачка у висновку не приймала курси без сертифіката, навіть якщо були докази та оцінка. У цілому редфлаг, але для «здав-забув» підійде».

• «Якщо шукаєте щось справді цікавеньке, то записуйтеся».

Основи бізнес-аналізу (Левашова О. В.)

Про що дисципліна, які теми охоплює?

• «Про професію бізнес-аналітика та різні інструменти, які потрібні, щоб ним стати. Весь курс побудований по книзі BABOK, розповідають про способи визначення вимог від стейкхолдерів, інструменти аналізу та представлення вимог (use case діаграми, сценарії тощо)».

• «Про те, що береться до уваги при розробці нового бізнес-продукту».

• «Методи роботи бізнес-аналітика. Тут більше на розвиток мислення та поглядів на ситуації».

• «Що таке бізнес аналіз
  Ми йдемо по книзі BABOK
  Планування підходу до бізнес-аналізу
  Планування залучення зацікавлених осіб
  Планування управління бізнес-аналізом
  Планування управління інформацією бізнес-аналізу
  Ментальні карти
  Матриця RACI
  Ідентифікація покращень продуктивності бізнес-аналізу
  Мозковий штурм
  Підготовка для виявлення вимог
  Проведення виявлення вимог
  Підтвердження результатів виявлення вимог
  Інтерв'ю
  Передача інформації бізнес-аналізу
  Управління взаємодією із зацікавленими особами
  Воркшопи
  Специфікація та моделювання вимог
  Варіанти використання та сценарії
  Верифікація вимог
  Валідація вимог
  Визначення архітектури вимог
  Користувацькі історії
  Прототипування
  Визначення варіантів дизайну
  Аналіз потенційної цінності та рекомендація рішення
  Трасування вимог
  Підтримка вимог
  Встановлення пріоритетів вимогам
  Встановлення пріоритетів
  Оцінка змін у вимогах
  Затвердження вимог».

Які попередні знання та навички є необхідними для комфортного проходження курсу?

• «Ніякі».

• «Базова логіка :)».

• «Ніяких)».

Наскільки здобуті знання є актуальними та корисними?

• Середня оцінка: 8,5

В чому полягає актуальність знань?

• «Якщо ви хочете стати бізнес-аналітиком, то вам цей курс дуже актуальний буде».

• «Всі хочуть в бізнес, але треба знати як воно працює».

• «Та, можливо, для роботи знадобиться, якщо слухати. Хоча не скажу що дисципліна принесла щось нове».

• «Як мінімум, ви зрозумієте, чи хочете ви бути бізнес-аналітиком, а взагалі ви будете знати після виконання індивідуального завдання дуже багато речей/технік, які можуть стати вам в нагоді десь, колись».

Розкажіть про складові системи оцінювання. Чи відповідає вона офіційній РСО?

• «Був один груповий проєкт, де треба було придумати систему (платформу, додаток), до якої клієнт просить додати певну підсистему. І для цієї підсистеми формувати вимоги від клієнта, далі їх розписувати для технічної команди, визначаючи scope, use cases і зробити скетчі цієї підсистеми. Також були 2 індивідуальні кр».

• «2 контрольних і одна лаба на розробку власного бізнес-проєкту».

• «1 велика робота (розбита на купу маленьких складових) та 2 кр. Загалом було пояснено заздалегідь, без змін».

• «Індивідуальне завдання в команді, 2 мкр».

Оцініть зручність РСО.

• Середня оцінка: 10.

Які загальні враження від дисципліни?

• «Загалом сподобалось, викладачка добра і розбирається в предметі. Матеріал та завдання не дуже важкі й досить цікаві».

• «Максимально позитивні, багато нового та цікавого дізнатись можна, і реально актуально в житті».

• «Було цікаво слухати викладача. Дуже приємна, розповідала з власного досвіду».

• «Сподобалося, особливо коли після курсу знання стали в нагоді. Та індивідуальне завдання було цікаво робити, бо там не просто розбити діло на трьох/двох, а саме як проробити все самому і склеїти в одну систему з колегами».

Оцінка вражень від проходження курсу.

• Середня оцінка: 8,75.

Порада наступним поколінням.

• «Тут мінімум напрягу, максимум цікавих знань».

• «Беріть, якщо треба щось ненапряжне. Це скоріше як розвантаження, і послухати зайти на лекцію інколи цікаво».

• «Робіть індивідуальне по ходу лекцій. Бо кожну частину індивідуального завдання викладачка пояснює на парі і показує приклад. Воно одразу легше зрозуміти, що треба зробити».

Відгук викладачу.

• «Дякую викладачу за багато нової та цікавої інформації».

Освітній компонент 10

Конфліктно-керовані системи (Канцедал Г. О.)

Про що предмет, що вивчалося?

• «Повтор ММП з 3 курсу».

Які попередні знання необхідні?

• «Python».

Розкажіть про актуальність знань, що були здобуті під час вивчення дисципліни.

• «Ви це все мали б уже й так знати».

Розкажіть докладніше про РСО.

• «Лаби, можна курси».

Які загальні враження від дисципліни?

• «Чіл».

Вільний мікрофон.

• «Викладач обіцяв взятися за предмет, тому у вас уже буде щось цікавіше».

Комп’ютерні мережі (Коломоєць С. О.)

(Дивіться Ф-каталог).

Аналіз часових рядів (Гуськова В. Г.)

Про що дисципліна, які теми охоплює?

• «Лекторка гарна, на лекціях розповідалось досить широко про роботу з ЧР. Цікаво було ходить на лекції і слухати, але субота перша пара це не по-людськи…».

• «Що таке часові ряди, тренд, сезонність, стаціонарність та як їх всіх визначати (ACF, PACF), алгоритми аналізу часових рядів (ARMA, ARIMA тощо)».

• «Аналіз часвих рядів взагалі це обробка даних за певні часові проміжки. Визначення тренду, прогнозу, як оброблювати пропущені дані, визначати викиди і таке інше».

Які попередні знання та навички є необхідними для комфортного проходження курсу?

• «Теорія ймовірностей і МатСтат».

• «Базове розуміння python».

• «Базові знання з методів оптимізації».

Наскільки здобуті знання є актуальними та корисними?

• Середня оцінка: 10.

В чому полягає актуальність знань?

• «Вміти працювати з ЧР досить актуально, тому 9/10».

• «Багато даних є у вигляді часових рядів, тому корисно розуміти, як із ними працювати».

• «Завжди будуть намагатись заглядати у майбутнє, і завжди будуть дані, які вимірюються в часі».

Розкажіть про складові системи оцінювання. Чи відповідає вона офіційній РСО?

• «У кінці курсу давалася контрольна робота на тиждень (тому її можна було спокійно написати за допомогою ші)».

• «Було десь 4-5 лаб, які робили командами, та 1-2 індивідуальних тести, РСО відповідає».

• «4 лаби + контрольна. Рсо відповідає. Одну лабу можна закрити курсерою».

Оцініть зручність РСО.

• Середня оцінка: 10.

Які загальні враження від дисципліни?

• «Нетяжкий предмет, який закрити на ізі можна. Особливо працюючи в команді. Якщо ж вчити, то навчитись теж можна)»

• «Дисципліна сподобалась, викладачка знає свій предмет та цікаво розповідає, лабораторні також цікаво було робити, хоча інколи вони не зовсім відповідали пройденому матеріалу».

• «Негативні, тому що настільки цікавий предмет довелось розбирати здебільшого самому через відсутність викладача протягом тривалого часу протягом семестру. Але так, вона дуже цікава і здавати лаби, якщо Ви максимально розібрались, було легко».

Оцінка вражень від проходження курсу.

• Середня оцінка: 6,5.

Порада наступним поколінням.

• «Предмет цікавий і знання будуть корисні. Але готуйтесь до самостійного вивчення. Це окупиться тим, що чим більше Ви розкажете по матеріалу на захисті лаби, тим менше питань (якщо вони взагалі виникнуть) і буде максимум балів (20)».

Освітній компонент 11

Байєсівський аналіз даних (Терентьєв О. М.)

Про що предмет, що вивчалося?

• «Назва предмету говорить сама за себе. Усе про мережі Байєса. Як із ними працювати, що це взагалі таке. Не було якихось відходів від теми. Приклади тем лекцій: - «Місце та роль байєсівських мереж», - «Статистика успіху ІТ-проєктів», - «Мережі Байєса. Використання мереж Байєса при написанні кандидатських робіт». Загалом, усе зводиться до мереж Байєса».

Які попередні знання необхідні?

• «Мати базове розуміння тй, вміти мінімально писати код (знання пайтона)».

Розкажіть про актуальність знань, що були здобуті під час вивчення дисципліни.

• «Не впевнений, наскільки актуально. Одна з лабораторних робилася в старій за виглядом програмі. Мережі Байєса використовують у медицині для врахування різних параметрів людини й пошуку ймовірностей виникнення того чи іншого захворювання: якщо курить — більша схильність до раку легень, і так можна з кількома факторами одночасно. Загалом байєсівський підхід доволі розповсюджений, точно використовується в аналізі даних. Але предмет був не про це, а суто про мережі Байєса. Можливо, це допоможе потім зрозуміти байєсівський підхід в різних областях. Не скажу, що супер прям актуальні знання. Можна було б просто в рамках якогось предмету винести пару лекцій, не більше. Може комусь буде актуально, думаю, мало кому».

Розкажіть докладніше про РСО.

• «4 лабораторні. 1 — на пайтоні, про побудову мережі Байєса, значення ймовірності стану певної вершини, з якимись початковими параметрами. Треба зрозуміти вплив і кінцевий результат їхнього поєднання. 2 — у дуже старій програмі, теж побудувати мережу, створити вершини, задати їм стани та ймовірності цих станів. Те саме, що й у першій, просто в спеціалізованому середовищі. 3 — на пайтоні, трохи поскладніше, більш хардова версія 1. 4 — есе. Залік — запитання в гугл-формі».

Які загальні враження від дисципліни?

• «Таке, не дуже враження. Те, що можна було дати більш стисло, дали на цілий предмет».

Вільний мікрофон.

• «Треба трохи вчити. Важко закрити предмет і нічого не робити. Були жорсткі дедлайни, доволі сильно різалися бали. Через дедлайн змушений здавати, курси не передбачені».

Основи моделювання складних мереж (Данилов В. Я.)

Про що дисципліна, які теми охоплює?

• «Про нейронні мережі (RNN, CNN тощо) та використання їх для розпізнавання обʼєктів на картинках/відео, роботи з текстом».

• «Тransformers (NLP), YOLO, Згорткові нейронні мережі. Класифікація зображень (CNN)».

Які попередні знання та навички є необхідними для комфортного проходження курсу?

• «Базові знання python».

• «Мова програмування, бажано, Пітон».

Наскільки здобуті знання є актуальними та корисними?

• Середня оцінка: 9.

В чому полягає актуальність знань?

• «Нейронні мережі — корисний інструмент для роботи з даними, особливо, якщо хочете працювати з картинками або текстами».

• «Та загалом цікаво послухати як працюють нейронки, камери з розпізнаванням і тд».

Розкажіть про складові системи оцінювання. Чи відповідає вона офіційній РСО?

• «РСО як такого не було, на початку семестру сказали, що буде десь 4-5 лаб, врешті їх було 3».

• «Рсо трохи по ходу складалось і модифікувалосz».

Оцініть зручність РСО

• Середня оцінка: 5.

Які загальні враження від дисципліни?

• «Загалом непогана дисципліна, але лекції часто скасовувались. Лаби досить цікаві були та оцінювання лояльне, хоча до кінця семестру була невідома оцінка».

• «Загалом досить цікаво і не напряжно. Вели якісь аспіранти, які або з життя розказували або просто відносно актуально».

Оцінка вражень від проходження курсу.

• Середня оцінка: 8.

Порада наступним поколінням.

• «Якщо хочете легко щось дізнатись цікаве, вайбкодити, то це воно. Головне, щоб попались аспіранти, хоча викладач також наче не страшний».

Крос-платформне програмування (Титаренко А. М.)

(Дивіться Ф-каталог).

8 семестр

Освітній компонент 12

Навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning) (Касьянов П.О.)

Про що дисципліна, які теми охоплює?

• «Не знаю. 2 курси на курсері і 100 балів у кишені».

Які попередні знання та навички є необхідними для комфортного проходження курсу?

• «Шукати відповіді на курсеру».

Наскільки здобуті знання є актуальними та корисними?

• «10».

В чому полягає актуальність знань?

• «Знань 0, але рейтинг викладачу псувати не буду».

Розкажіть про складові системи оцінювання. Чи відповідає вона офіційній РСО?

• «2 курси на курсері. Це 100 балів. Лабораторні ніхто не робив, але ними також можна закрити».

Оцініть зручність РСО.

• Середня оцінка: 10.

Які загальні враження від дисципліни?

• «Вогонь🔥».

Оцінка вражень від проходження курсу.

• Середня оцінка: 10.

Порада наступним поколінням.

• «Беріть».

Відгук викладачу.

• «Топ, рекомендасьйон».

Методи бінарної класифікації (Купенко О. П.)

Про що предмет, що вивчалося?

• «Розглянули перелік практичних питань, які можуть бути зведені до постановки задачі бінарної класифікації, основні ефективні алгоритми бінарної класифікації, їх переваги та недоліки (логістична регресія, деревовидні алгоритми, наївний Баєс, метод опорних векторів, нейронні мережі), методи оцінки адекватності отриманих моделей, роботу з незбалансованими даними (методи балансування датасету, спеціальні функціонали якості, методи для оцінки якості)».

Які попередні знання необхідні?

• «Базові знання Python».

Розкажіть про актуальність знань, що були здобуті під час вивчення дисципліни.

• «Задачі бінарної класифікації є однією з найбільш досліджуваних і розвинених областей машинного навчання й багато проблем на практиці можуть бути зведені до цього типу задач».

Системний аналіз предметної галузі із використанням текстової аналітики (Савастьянов В.В.)

Про що дисципліна, які теми охоплює?

• «Про аналіз тексту: як це працює, які методи — все, що варто знати».

Які попередні знання та навички є необхідними для комфортного проходження курсу?

• «Вистачить пайтона і чату джпт (буквально перші лаби це промти чату)».

Наскільки здобуті знання є актуальними та корисними?

• Середня оцінка: 10.

В чому полягає актуальність знань?

• «Актуально всім, хто зацікавлений у аналізі тексту».

Розкажіть про складові системи оцінювання. Чи відповідає вона офіційній РСО?

• «Для отримання балів потрібно виконати один великий проєкт із чотирьох частин і захистити, всі інші лаби допомагають потренуватися для цього проєкту».

Оцініть зручність РСО.

• Середня оцінка: 8.

Які загальні враження від дисципліни?

• «Це було цікаво й корисно, на практиках можна обговорювати, де виникають проблеми і які є думки. Викладач не обмежує у виборі теми проєкту, а навіть НАГОЛОШУЄ, що тема має бути цікава саме нам і заохочує всі цікаві думки й ідеї».

Оцінка вражень від проходження курсу.

• Середня оцінка: 10.

Порада наступним поколінням.

• «Раджу не відкладати проєкт на останній день, бо виконувати довго, а для зарахування ще обов'язковий захист».

Відгук викладачу.

• «Має великий досвід, надає багато корисної інформації. Насправді один з найкращих на факультеті».

Освітній компонент 13

Теорія хаосу в динамічних системах (Зінченко А. Ю.)

(Відповідь викладача).

Що радите додатково вивчити чи особливо передивитись перед відвідуванням вашої дисципліни?

• «Бажано впевнено володіти матеріалом таких дисциплін: - «Диференціальні рівняння», - «Чисельні методи», - «Моделювання складних систем», - «Об’єктно-орієнтоване проєктування та програмування». Також корисними будуть базові знання з аналізу часових рядів, машинного навчання та програмування мовою Python, а також розуміння підходів data-driven analysis, коли поведінка системи досліджується не лише через рівняння, а й на основі експериментальних або спостережуваних даних».

Кому радите обрати цей предмет?

• «Тим, кому буде цікаво:
  досліджувати складні нелінійні системи, поведінка яких не описується простими лінійними моделями;
  працювати з часовими рядами та реальними даними складних процесів;
  розуміти, чому системи можуть поводитися непередбачувано, навіть якщо їхня модель є детермінованою;
  застосовувати методи машинного навчання та аналізу даних для дослідження динамічних процесів;
  поєднувати класичну математику динамічних систем із сучасними інструментами data science.
  Курс буде особливо корисним для тих, хто планує працювати у сферах аналізу даних, моделювання складних систем та системного аналізу».

Які види роботи планується проводити?

• «У курсі передбачено на лекції – 36 годин, на практичні/ комп’ютерний практикум – 18 годин та на самостійну роботу – 66 годин.
  У межах практичних робіт студенти виконуватимуть завдання, пов’язані з комп’ютерним аналізом нелінійних систем, зокрема:
  • аналіз динаміки класичних хаотичних моделей;
  • побудову фазових портретів та дослідження атракторів;
  • дослідження біфуркацій і сценаріїв переходу до хаосу;
  • аналіз хаотичних часових рядів;
  • реконструкцію фазового простору за спостережуваними даними;
  • використання методів машинного навчання для виявлення хаотичних режимів;
  • експерименти з нейронними мережами (TensorFlow / Keras) для аналізу динамічних процесів.
  Практична частина курсу орієнтована на комп’ютерне моделювання та аналіз даних».

Які основні знання та навички можна набути після проходження курсу?

• «Після проходження курсу студент зможе:
  аналізувати нелінійні динамічні системи та інтерпретувати їх поведінку;
  досліджувати стійкість, біфуркації та хаотичні режими;
  виконувати чисельне моделювання складних динамічних процесів;
  аналізувати часові ряди з ознаками нелінійності та хаосу;
  застосовувати методи реконструкції фазового простору;
  використовувати методи машинного навчання та глибокого навчання для класифікації режимів динаміки;
  поєднувати класичні методи теорії динамічних систем із сучасними підходами data science.
  Отримані знання можуть застосовуватися для аналізу складних процесів у різних галузях — від технічних до соціально-економічних і фінансових систем».

Розкажіть про свій практичний досвід, пов'язаний з темою дисципліни.

• «Практичні результати досліджень, пов’язаних із нелінійною динамікою та хаотичними процесами, опубліковані у кількох наукових монографіях, навчальних посібниках та наукових статтях. Для проведення чисельних експериментів і дослідження динамічних систем використовувалося власне програмне забезпечення. Зокрема:
  програмне забезпечення для дослідження часових рядів та скалярних реалізацій динамічних систем (написане на Java);
  програмне забезпечення для чисельного дослідження нелінійних диференціальних систем».

Аналіз економічних фінансових ризиків (Гуськова В. Г.)

Про що дисципліна, які теми охоплює?

• «АЧР на мінімалках. Рівень складності — почистити датасет, знайти тренд і сезонність».

Які попередні знання та навички є необхідними для комфортного проходження курсу?

• «Користуватися ChatGpt. Цього достатньо для 90+».

Наскільки здобуті знання є актуальними та корисними?

• Середня оцінка: 10.

В чому полягає актуальність знань?

• «Якщо не було аналізу часових рядів, то якийсь мінімум знань отримати можна».

Розкажіть про складові системи оцінювання. Чи відповідає вона офіційній РСО?

• «3 лабораторні роботи в групах. Замість однієї будь-якої з них можна пройти курс на курсері. Також фінальний тест (гугл-форма на тиждень)».

Оцініть зручність РСО.

• Середня оцінка: 10.

Які загальні враження від дисципліни?

• «Легкий для закриття. Знань 0, оцінка топ».

Оцінка вражень від проходження курсу.

• Середня оцінка: 10.

Порада наступним поколінням.

• «Беріть».

Відгук викладачу.

• «Топ. Якщо в переліку бачите Гуськову, то відразу треба обирати».

Стаціонарні випадкові процеси (Ільєнко А. Б.)

(Відповідь викладача).

Що порадите додатково вивчити чи передивитися перед відвідуванням вашої дисципліни?

• «Теорія ймовірностей, теорія випадкових процесів, окремі розділи функціонального аналізу (тепер вже обов’язково)».

Кому порадите обрати цей предмет?

• «Тим, хто планує в майбутньому серйозно займатися теоретичними питаннями теорії випадкових процесів або теорії керування. Також курс містить кілька лекцій з основ страхової математики, які будуть цікаві ширшому колу студентів».

Які види роботи планується проводити?

• «Розрахункова робота за темою “Елементи страхової математики”. Підсумкова залікова робота за весь курс».

Які основні знання та навички можна набути після проходження курсу?

• «Студенти ознайомляться зі страховою моделлю Крамера–Лундберга. Подальший розвиток курсу має переважно теоретичний характер: розглядається L_2-аналіз випадкових процесів, теорія стаціонарних процесів у дискретному та неперервному часі, їх спектральні зображення, а також задачі прогнозування та інтерполяції».

Розкажіть про свій практичний досвід, пов'язаний з темою дисципліни.

• «На це питання мені відповісти складніше, оскільки я завжди займався теоретичною математикою. Проте щодо курсу - «Теорія випадкових процесів» можу зазначити, що практично всі його розділи, особливо ті, що пов’язані з ланцюгами Маркова, а також процесами Вінера та Пуассона, мають надзвичайно широкі застосування в різноманітних галузях — від штучного інтелекту до задач фінансової та страхової математики».

Освітній компонент 14

Інженерія знань та теорія онтологій (Савченко І. О.)

(Дивіться Ф-каталог).

Математичні основи інвестиційного аналізу (Канцедал Г. О.)

(Дивіться Ф-каталог).

Прийняття рішень в умовах конфліктів (Зайченко Ю. П.)

Про що предмет, що вивчалося?

• «Продовження обов'язкової «Теорії прийняття рішень». Вивчаються прийняття рішень у теорії ігор та їхнє застосування в економіці».

Які попередні знання необхідні?

• « «Теорія прийняття рішень». Саму теорію ігор знати не треба, лектор усе розповість».

Розкажіть про актуальність знань, що були здобуті під час вивчення дисципліни.

• «Не можу сказати, наскільки вони актуальні. Не певен, що ця сфера сильно змінюється і застосування цим знанням для мене не знаходяться».

Розкажіть докладніше про РСО.

• «Тяжко… Три чи чотири контрольних роботи по 5-10 балів кожна. На тему КР ще існує ДЗ для трьох добровольців з групи, яке вони показують на практиці. Там також можна отримати стільки ж балів, скільки й за КР. Потім це все домножується, щоб максимум бал був десь 85. Ще можна піти на іспит-залік, поговорити з Зайченком на обрану тему й доотримати бали».

Які загальні враження від дисципліни?

• «Не знаю, навіщо воно треба. Зайченка слухати тяжко, хоча він старається та система навчання досить непогана. Відпочивати сильно не доводиться, але розуміння матеріалів практик достатньо, щоб писати КР і отримати свій автомат».