Презентація з вебінару «Вступ на магістерську програму Data Science у 2022 році», 01.06.2022

1. Вступ на
магістерську програму
«Науки про дані»
1 червня 2022

2. Частина 1. Про
освітню програму
3

3. Які навички потрібні для роботи в галузі?
Джерело: Field Guide to Data Science, https://www.boozallen.com/s/insight/publication/field-guide-to-data-science.html 4

4. Data science is only useful when
the data are used to answer a
question
Джерело: Executive Data Science, http://leanpub.com/eds 5

5. Очікування від data scientist’а
● "We need people coming through the university system to learn from first
principles how to create deep learning, neural network systems, rather
than relying on off-the-shelf systems that are available through the big US
companies”
● Employers are looking for staff who can demonstrate softer skills, such as
communication, leadership or management – and even, in some cases, an
understanding of the privacy and ethical issues surrounding AI
● It is becoming increasingly important, in effect, to understand AI in the
context of business, and not only as a scientific project; and many
candidates are now lacking the skills to have a "real-world" approach of
the technology
6
Джерело: AI and data science jobs are hot. Here's what employers want @ zdnet.com

6. T-shaped person
Глибина експертних
знань та навичок
Широта знань, світогляд,
міждисциплінарність
7

7. Data
Science
Computer
Science
Teamwork Communications
Values
8

8. Структура освітньої програми
10

9. Тривалість програми
● 21 місяць: вересень 2022 – червень 2024
● 90 кредитів
○ 74 (навчання)
○ 16 (стажування / дипломна робота)
● Навчальні семестри:
○ восени 21 кредит - 8 сесій
○ навесні 30 кредитів - 11 сесій
● Навчальна сесія – 3 дні (Чтв, Птн, Суб) кожен
другий тиждень
● Навчальний день – 4-5 занять
11

10. Розподіл курсів за напрямками
І семестр ІІ семестр ІІІ семестр
Mathematical
Foundations
30
20
10
Data Science Foundations
Software Engineering
Product Dev / Soft Skills
Data Science
Foundations
Software Engineering
Data Science
Applications
Кредити
Mathematical Foundations
Product Dev / Soft Skills
Data Science
Foundations
Product Dev / Soft Skills
Детальніше про програму та перелік курсів
apps.ucu.edu.ua/data-science/curriculum/

11. Mathematical Foundations
13
● Обов’язкові курси (5 ECTS)
○ Linear Algebra
○ Statistics and Econometrics
*) 1 кредит ECTS = 4 заняття по 80 хв + 20 годин самостійного навчання
● Вибіркові (3 ECTS)
○ Time Series
○ Bayesian Methods
○ Graph Theory
○ Game Theory

12. Data Science Foundations and Applications
14
● Обов’язкові курси
○ Introduction to Data Science (3 ECTS)
○ Data Visualization (3 ECTS)
○ Machine Learning (6 ECTS)
○ Deep Learning (3 ECTS)
○ Mining Massive Datasets (3 ECTS)
● Вибіркові (3 ECTS)
○ Responsible Data Science
○ Data Science in Real Life
*) 1 кредит ECTS = 4 заняття по 80 хв + 20 годин самостійного навчання
● Вибіркові (6 ECTS)
○ Natural Language
Processing
○ Computer Vison
○ Deep Reinforcement
Learning
○ Complex Network Analysis
○ Business Analytics
○ Computational
Neuroscience

13. Software Engineering
15
● 1й семестр (3 ECTS)
○ Python Programming for Data
Scientists
○ Introduction to Statistical Programming
*) 1 кредит ECTS = 4 заняття по 80 хв + 20 годин самостійного навчання
● 2й семестр
○ Performance Engineering of
Software Applications (5 ECTS)
○ Cloud Infrastructure Basics (3
ECTS)
○ Software Architecture for Data
Science in Python (3 ECTS)
○ Corporate Finance (5 ECTS)
○ Risk Management (3 ECTS)

14. Data Engineering courses
Foundations
● Functional Programming for stream
processing
● Distributed Algorithms & Data
Structures
Data Management
● Distributed Databases
● Cloud Platforms
● Data Warehousing
Parallel data processing
● Big Data with Hadoop & Spark
● Building Automated Data Pipelines
● Data Streaming with Kafka
Infrastructure
● Architecture Design
● Distributed Systems
● MLOps
16
*) версія програми 2021-22 н.р.

15. Soft Skills / Product Development
17
● Обов’язкові курси (3 ECTS)
○ Communications
○ Design Thinking
○ Academic Writing
○ Leadership
*) 1 кредит ECTS = 4 заняття по 80 хв + 20 годин самостійного навчання
● Вибіркові (3 ECTS)
○ Project Management
○ Startups Launchpad
○ Service Management

16. Можливості освітньої програми
● Державна акредитація
● Гнучкість тривалості програми: академічне навчання (курси)
можна проходити від двох до чотирьох років
● Підтримка в працевлаштуванні
○ пошук місць для стажування та позицій для аспірантури
● Дипломна робота
○ допомога в пошуку наукового керівника та теми дипломної роботи
○ можливість написання наукової роботи
18

17. Особливості навчання на програмі
● 40% іноземних викладачів, 90% викладання англійською
● Немає екзаменаційних сесій! Але навчання дуже насичене та інтенсивне
● Основна мова програмування – Python
● Проектно-орієнтоване навчання – майже всі навчальні дисципліни
звершуються проектом
● Збалансований розклад – одночасно відбувається не більше 4-5 курсів
● Доступ до всіх матеріалів курсів (слайди, записані відео лекцій)
○ З багатьох курсів - трансляція лекцій в реальному часі
● Широка мережа контактів з індустрією (українські та міжнародні
компанії) та академією (партнерства з європейськими університетами)
19

18. Опції навчання
● Магістерська програма
○ Вартість: 250 000 грн
○ Щосеместрова оплата:
■ І семестр - 75 000 грн
■ ІІ семестр - 75 000 грн
■ ІІІ семестр - 70 000 грн
■ IV семестр - 30 000 грн
● Можливість навчання на окремих курсах програми
○ Від 12 000 до 25 000 грн
○ Детальніше: apps.ucu.edu.ua/data-science/study-individual-courses/
20

19. Стипендійна підтримка
● Конкурс на стипендії в серпні 2022
○ Дедлайн подання заявок на стипендії – 15 липня
● Основні критерії
○ Лідерські якості
○ Добрий потенціал в індустрії/академії
○ Близькість цінностям УКУ
● Покриває 30% (від УКУ) або 50% (від компаній партнерів)
○ Додаткова можливість: стипендія для дівчат
● Вимога асистування на одному курсі щосеместру
○ Середнє навантаження – 8 годин на тиждень
● Статус стипендії може бути переглянутий і може анулюватись
протягом навчання
● Детальніше: apps.ucu.edu.ua/en/data-science/scholarships/
21

20. Запитання щодо навчання (1)
● Яким очікується формат навчання у 2022-23 н.р.?
○ Очікуємо мати навчання на кампусі, але також змішаний чи повністю онлайн
формат (коли викладач не може приїхати до України, а студенти знаходяться на
кампусі)
● Чи є можливість навчатися онлайн?
○ 85-90% курсів проходять у режимі змішаного навчання, коли частина аудиторії
може бути онлайн
● Чи варто брати модульну модель навчання на 3 роки замість 2?
○ Залежить від вашого навантаження. Рішення про це можна прийняти в
процесі навчання
● Яке приблизне навантаження на студента в годинах на тиждень?
○ 20-30 годин на тиждень за умовою навчання на всій програмі (100% курсів)
23

21. Запитання щодо навчання (2)
● Чи є можливість проживання у гуртожитку?
○ Для магістерських програм надається обмежена кількість місць в гуртожитках
○ На кампусі є готель, який можна бронювати на час приїзду на модулі
● Чи планується і чи можливий варіант здорожчання навчання у
зв'язку із падінням гривні?
○ Ціна програми зафіксована в грвинях. На другий курс можливе подорожчання
не більше ніж на розмір річної інфляції.
● Чи є вікові обмеження на програмі?
○ Вікових обмежень немає
○ В попередні роки в нас на програмі навчалися люди від 20 до 45 років
24

22. Запитання щодо навчання (3)
● Який відсоток працевлаштованих за спеціальністю після
випуску?
○ 90% студентів переходять у напрямок Data Science під час навчання або
невдовзі після випуску
○ У 2021 році 57% випускників працювали в продуктових компаніях, 24% в
аутсорсі, 13% отримували PhD, 6% у власних стартапах
● Як відбувається обрання проєкту для дипломної роботи?
○ Ми збираємо пропозиції проєктів від дослідників та інженерів з українських та
іноземних університетів і компаній. Автори проєктів є також
менторами/керівниками
○ Можна пропонувати власний проєкт, але досвід показує, що це не є кращий
варіант
25

23. Запитання щодо навчання (4)
● Чи є можливість наукової/дослідницької роботи на програмі?
○ На факультеті функціонує дослідницька лабораторія The Machine Learning Lab.
Студенти з 2го семестру можуть долучатися до проєктів лабораторії.
○ Робота в лабораторії передбачає отримання дослідницьких стипендій
● Які опції пропонує УКУ для подальшого руху в академічному
напрямку - викладання/PhD/тощо?
○ Ми ще не маємо аспірантури. Ми запрошуємо до викладання наших
випускників. Також випускники можуть долучатися до наукових проєктів у
лабораторії
26

24. Питання до
змісту програми
та навчання
27

25. Частина 2. Вступ у
2022 році
28

26. Умови вступу в 2022 році
● Вступ на основі мотиваційного листа
○ Англійську мову складати не потрібно
○ Фахового іспиту немає
○ Співбесіди (окрім стипендійного конкурсу) немає
● Необхідно мати попередній диплом бакалавра (спеціальність –
неважливо)
● Детальніше: apps.ucu.edu.ua/data-science/how-to-apply/
29

27. Мотиваційний лист
● «Мотиваційний лист – викладена вступником письмово у
довільній формі інформація про його особисту зацікавленість у
вступі на певну освітню програму (спеціальність, заклад освіти)
та відповідні очікування, досягнення у навчанні та інших видах
діяльності, власні сильні та слабкі сторони, до якого у разі
необхідності вступником може бути додано матеріали, що
підтверджують викладену в листі інформацію.»
Правила прийому 2022, Міністерство освіти та науки
30

28. Мотиваційний лист: зміст
● Мотиваційне повідомлення, яке власне описує мотивацію
вступника
○ оформлюється англійською мовою
○ 2-3 сторінки
● Рекомендаційні листи від двох осіб, які знають вступника з точки
зору освітнього або професійного досвіду
○ українською або англійською мовою
○ по одній сторінці на кожний рекомендаційний лист
● Резюме (Curriculum vitae)
○ українською або англійською мовою
○ до двох сторінок
● Детальніше: apps.ucu.edu.ua/data-science/how-to-apply/
○ механізм подання мотиваційних листів буде опублікований пізніше
31

29. Мотиваційний лист: питання
● Мотиваційне повідомлення повинно давати відповідь на
наступні питання
○ Що спонукає вступника продовжити навчання в академічному форматі та конкретно в
Українському Католицькому Університеті?
○ Який досвід освіти вступник мав/ла раніше включно з неформальною освітою? У чому цей
досвід був добрим, а в чому — ні?
○ Який попередній професійний досвід мав/ла вступник? Чи має/ла вступник досвід в ІТ,
зокрема, в аналітиці даних?
○ Чому вступник зацікавлений/а у вивченні Data Science («Науки про дані»)?
○ Чи має вступник досвід (який?) застосування методів аналізу даних, бізнес аналізу, штучного
інтелекту у професійній сфері чи повсякденному житті?
○ Які плани на майбутнє має вступник у контексті професії в галузі Data Science?
○ Чи має вступник досвід у громадській або волонтерській діяльності? Який? Як він може бути
поєднаний з галуззю Data Science?
32

30. Умови зарахування на програму
● Бали за мотиваційні листи НЕ виставляються
● За результатами розгляду мотиваційних листів від вступників
формується список ранжування
● Очікувана кількість студентів, яку планують зарахувати на
навчання у 2022 році: 35 осіб (може змінюватися)
○ Якщо рекомендовані особи відмовляються від вступу, то право бути
зарахованим на програму переходить вступникам, які знаходяться далі за
списком у порядку ранжування.
33

31. Важливі дати
● Прийняття документів (онлайн): 16 серпня – 15 вересня
● Зарахування на навчання: до 31 вересня
● Початок навчання: жовтень 2022
34

32. Підготовчий курс
● Підготовчий курс (проводився у 2020 році)
○ Математичний аналіз
○ Лінійна алгебра
○ Теорія ймовірностей
○ Дискретна математика
● Можливість отримати доступ до матеріалів курсу:
○ слайди лекцій
○ розв’язки завдань
○ записані відео лекцій
● apps.ucu.edu.ua/data-science/preparatory-course/
35

33. Питання щодо вступу
● Які причини в зміні способу оцінювання вступників? Як
університет може бути впевнений в тих знаннях вступника, які
перевірялися на екзамені?
○ Вступ на основі мотиваційного листа та рекомендацій є поширеною
практикою в європейських та північноамериканських університетах
○ Також до уваги береться попередній диплом вступника
36

34. Контактна інформація
Магістерська програма
● Веб-сайт:
apps.ucu.edu.ua/data-science/
● ФБ сторінка: fb.com/ucucsds
● Twitter: @ucucsds
● Email: mscs@ucu.edu.ua
Приймальна комісія
● Веб-сайт: vstup.ucu.edu.ua
● Email: vstup@ucu.edu.ua
Факультет прикладних наук
● Веб-сайт: apps.ucu.edu.ua/
● ФБ сторінка:
fb.com/csatucu
37