Наскільки великі шанси виграти у казино? Як спрогнозувати коливання курсу акцій? На ці питання фортуни може дати відповідь теорія ймовірностей. Процес утворення кристалів, шифрування та декодування текстів, передача сигналів каналами зв’язку, розпізнання зображень – ці та інші важливі задачі неможливо розв’язати без знання математичних методів. Існує безліч технічних застосувань, які потребують спеціалістів з теорії масового обслуговування, аналізу часових рядів та випадкових полів. Хочеш бути серед провідних фахівців у галузі математики? Тоді наша спеціальність саме для тебе!
Метою освітньої програми є підготовка спеціалістів з теорії ймовірностей, страхової та фінансової математики, математики фондових ринків, ризик-менеджменту, криптоаналізу. При підготовці здобувачі вивчатимуть методи фінансових розрахунків та ключові структури теорії фінансів; моделі дискретного та неперервного ринків цінних паперів; математичні задачі відбору проектів для фінансування інвестицій; фінансову інженерію, фінансову математику фондового ринку; стохастичні моделі динаміки фінансових активів і показників; імовірностно-статистичні моделі та методи стохастичного числення для аналізу ринкового ризику.
Освітньо-професійна програма «Машинне навчання та математичне моделювання» створена для тих, хто прагне стати лідером в ІТ-галузі, де штучний інтелект та методи машинного навчання стають невід’ємною частиною професійного успіху. Програма базується на принципі, що фахівці, які володіють ШІ, замінять тих, хто його ігнорує, тому навчання зосереджено на практичному застосуванні методів Data Mining, нейронних мереж та інтелектуального аналізу даних для розв'язання реальних бізнес-задач. Ґрунтовна математична підготовка стає тим надійним фундаментом, що дозволяє випускникам легко адаптуватися до змін у технологіях — від класичного програмування до сучасного vibe coding. Усього за півтора року студенти опановують інструменти створення систем підтримки прийняття рішень, архітектуру хмарних обчислень та методи комп’ютерної симуляції складних процесів. Програма готує повноцінних магістрів із прикладної математики, готових до кар’єри Data Scientist, ML Engineer або Technical Lead у провідних продуктових та аутсорсингових компаніях світу.
Метою освітньої програми є підготовка фахівців в галузі математики, здатних аналізувати і розв’язувати складні комплексні задачі, застосовувати основні математичні теорії для моделювання природничих, технічних та соціальних процесів та здійснювати дослідницьку та науково-педагогічну діяльність. Особливістю освітньої програми є здобуття професійних знань та навичок з формування і аналізу математичних моделей у страховій галузі та фінансовій математиці.
Метою освітньої програми "Математика" є якісна підготовка висококваліфікованих, конкурентоспроможних фахівців наукового ступеня доктора філософії в галузі математики і статистики за спеціальністю E7 Математика шляхом формування у них загальних та спеціальних компетентностей, достатніх для проведення в області математики самостійної, інтегрованої у європейський та світовий науково-освітній простір науково-дослідницької, педагогічної у закладах вищої освіти і практичної у суміжних областях діяльності, а також для спроможності оволодівати новими математичними теоріями та практиками, інформаційно-комунікаційними методами і технологіями. Мета освітньої програми відповідає стратегії розвитку КПІ ім. Ігоря Сікорського щодо формування суспільства майбутнього на засадах концепції сталого розвитку. Об'єктом вивчення та діяльності є математичні структури, концепції та ідеї для моделювання та розвитку теорії з метою пояснення та/або оптимізації природно-технологічних або суспільних-економічних явищ. Основними цілями навчання є підготовка фахівців, здатних розв'язувати комплексні проблеми в галузі професійної, наукової та дослідницько-інноваційної діяльності у сфері математики, що передбачає глибоке переосмислення наявних та створення нових цілісних знань. Теоретичний зміст предметної області: наукові теорії професійної та дослідницько-інноваційної діяльності в сфері математики, сучасні розробки й дослідження методів аналізу, синтезу, моделювання і обробки даних природничих, технічних, економічних та соціологічних досліджень.