Презентація ініціативи хабу DataX від факультету прикладних наук Українського Католицького Університету. DataX поєднує в собі освітні та консалтингові проєкти по роботі з даними від УКУ: Data Science, Data Engineering, Data Analytics та інші.

2. DataX: концепція та ідейна складова

3. Як виникла ідея DataX?
Data Science
Data Analytics
Data Engineering

4. ○ У 2020 році ми почали вимірювати ринок праці
за напрямком Data Science
○ Першим “плодом” (low hanging fruit) стала Data
Engineering
○ У 2021 році ми відкрили Data Analytics

5. Інші освітні продукти: школи

6. Що таке DataX?
це простір зустрічі,
де X знаходить своє значення,
де студент знаходить викладача,
компанія – кваліфікованого фахівця,
дані – свою модель, а проблема – рішення.

7. Наші принципи
● якісна освіта вимагає глибини, часу та зусиль
● увага до кожного клієнта (емпатія): студента чи компанії
● якісні рішення, пропрацьовані до деталей, які ґрунтовані на даних

8. Суспільно-орієнтоване навчання

9. Візуальна концепція бренду DataX

10. Стався ідеальний match

11. В чому полягало завдання?

12. Образи та візуальні асоціації

15. Важливість крапки.
● проста за формою та з глибоким змістом
● точка перетину
● пункт призначення

16. Візуальна система для соцмереж
Підхід Струму – пошук простих і ефективних рішень для
поставлених задач, тому візуальну систему для ДатаХ
ми створювали чіткою та функціональною.

17. Просто і ефективно

19. Побачимось на Data-програмах.
Місце зустрічі – DataX.
Всім Струм!

20. Науки про дані

21. T-shaped person
21
Широта знань, світогляд,
міждисциплінарність
Г
либина експертних
знань та навичок

22. T-shaped person
22
Data
Science
Computer
Science
Team Work Communications
Values

23. T-shaped person
23

24. Розподіл курсів за напрямками
| семестр || семестр ||| семестр
10
20
30
Кредити
Mathematical
Foundations
Data Science Foundations
Data Science Foundations
Worldview / Soft skills
Software Engineering
Product Dev
Mathematical /
Data Science Foundations
Product Dev / SE
Data Science Foundations
Data Science Applications
Worldview / Soft skills
Блок обов’язкових курсів Блок вибіркових курсів

25. ● програма функціонує з 2016 року
● 208 студентів, 81 випускник, середній вік – 27 років
● у 2019 увійшла в рейтинг найкращих магістерських DS програм
Європи за версією сайту KDnuggets
● у 2020 році 40% випускників йшли в продуктові компанії, тепер –
56%;
● 18% випускників пішли в академію (PhD)
Більше про магістерську програму

26. Добре, гарно. А чи це все працює на практиці?

27. Історії успіху
Олександр Зайцев успішно
захистив дисертацію та здобув
ступінь PhD, в університеті м.
Лілль
Марко Костів, Орест Купин та команда
посіли перше місце у
Queen's International Innovation
Challenge
Андрій Кусий разом з LetsData
стали переможцями на
інвестиційному саміті
SelectUSA 2023

28. Інженерія
Даних

29. Результати роботи
100+
Студентів
15+
Спеціальностей
10+
Областей
3
Набори
>95%
Працевлаштовано

30. Структура Програми

31. Структура програми
● 10 місяців онлайн-навчання
● 12 курсів
● 216 год лекційного матеріалу
● 36 академічних кредитів
● 6 проектів в портфоліо

32. Унікальність

33. Унікальність
● Глибоке теоретичне і практичне розуміння домену
● Повноцінний стек технологій інженера даних
● Портфоліо проектів
● Академічний підхід

34. Спільнота студентів

35. Спільнота викладачів

36. Мітапи MLOPS
Щомісячні офлайн-зустрічі, які будуть цікавими студентам з наук про
дані, спільноті інженерів даних та аналітиків.

37. Аналітика
Даних

38. DA 1
Excel, Power BI Python for Data Analytics
Intro to SQL
Product analytics
Marketing analytics
Web analytics
Statistics and Econometrics
Intro to Statistics
DA 2 Electives
SQL, Distributed DBs
3,5 місяці 3,5 місяці 1 місяць
Project Project
Структура Програми

39. Результати роботи
Data Analytics 1
3 67 10
Набори Студентів Проектів
“Data Analytics 1” – 2 вибіркові курси (ДВВУ)
для студентів бакалаврату УКУ

40. Data Analytics 2
2 30 5
Набори Студентів Проектів
Product Analytics
1 25
Набір Студентів

41. Суспільно-орієнтоване навчання
робота над проектами

42. від Рахункової палати
“Моделювання та прогнозування податкових надходжень в Україні”
“Моніторинг виконання державного бюджету України”

43. Від фонду “Жертви війни в Україні”
“Аналіз порушення санкцій ЄС і ЮК у сфері надання професійних послуг”
та “Аналіз найму російських військових через онлайн-сервіси”

44. від Українського Католицького Університету
“Формування корисних звітів та їх візуалізація на підставі даних про навчання
студентів УКУ з Єдиної державної бази з питань освіти (ЄДЕБО)”

45. від Міністерства Економіки України
“Аналіз ринку праці - яким чином повномасштабне вторгнення вплинуло
на ринок праці по регіонах і по галузях економіки ”

46. Випускники Data Analytics
Іван Дергачов – випускник Data Analytics 1, Data Analytics 2.
Ветеран ОСС, працював в охоронній сфері.
Після закінчення Data Analytics 1 – почав працювати
у компанії WIX, як data analyst.
Іван Селявко – випускник Data Analytics 2.
До навчання працював у сфері торгівлі.
Після курсу почав працювати, як
data analyst в маркетинговому відділі Сільпо.

47. Ph. D Програма
«Інтелектуальні
Системи»

48. Архітектура Програми
● Бустер – допомога з подальшою кар’єрою,
спін-офом, трансфером технологій.
● Венець – координація успішного завершення.
○ Колона III – надання можливостей щодо залучення
в академію та промисловість.
○ Колона II – забезпечення нетворкінгу і розповсюдження
результатів.
○ Колона I – дослідження та навчання через проектну
роботу.
● Базис – вирівнювання потрібних компетенцій на
вході.

49. Індивідуальні траєкторії – підхід Мішлен
● Дослідження – головна страва
○ Обирається після ґрунтовної підготовки.
● Дослідницька пропозиція – appetizer plate
○ Результат І року роботи
● Навчання – гарнір до головної страви
○ Навчальний проект – індивідуальна
траєкторія.
● Стажування – додаткові страви
○ На базі академічних та промислових
партнерів.
○ Проектна кооперація.
● Асистентська практика
○ Теж добра страва – для гурманів.
● Конференції та публікації
○ Десерт і кава – логічний результат.
9-Course Gourmet Menu for 1 person
https://www.ristorantesantaelisabetta.it/

50. R→T→D: Лабораторія машинного навчання
●Зовнішне фінансування
○ Досліджень студентів магістерських
програм
○ Індивідуальні гранти
○ Пілотні RTD-проекти
●Вибрані проекти
○ Роботика (1)
○ Комп’ютерний зір (4)
○ Обробка медичних зображень (7)
https://apps.ucu.edu.ua/en/mllab/

51. Навіщо це вам і нам?
● Економіка базована на
знаннях
○ Чудові перспективи для
випускників
● Конкуренція на ринку праці
○ Дисбаланс
● Втрати
○ Експертизи
○ Знань
○ Інновацій
○ Конкурентних переваг
○ Технологій
○ Зросту рівня життя
○ ...
○ Перспектив для випускників
Brain Drain Market
Як збалансувати?

52. Ph.D Програма – Інструмент для…
● Кооперації та сталого розвитку,
що базуються на знаннях
○ Expertise
○ Funding, Resources
○ Talents
○ Values
○ Careers
○ Competitive advantage
○ Renovation
● Забезпечення повернення інвестицій
○ Усім стейкголдерам

53. DataX Як співпрацювати
з нами?
центр компетенцій та експертизи
з навчання та консалтингу у роботі
з даними

54. ● суспільно/проектно-орієнтоване навчання
○ Introduction to Data Science
○ Machine Learning
○ Data Science in Real Life
○ Data Analytics
● дипломні роботи
● студенти для інтернатури
● стратегічна співпраця
Як ми можемо бути корисні?
курсові проекти

55. А де ви в мережі
?

56. ДЯКУЄМО ЗА
УВАГУ!