Інженерія даних – денна форма навчання
3,5 роки (7 семестрів) навчання першого ступеня закінчується присвоєнням професійного звання інженера
Діапазон:
– аналіз даних та моделювання
– інженерія ресурсів даних
Профіль випускника першого ступеня навчання
Випускники – інженери даних – використовують сучасні ІТ-засоби у сфері програмування, проектування та управління базами даних, аналізу даних, інтеграції розподілених інформаційних ресурсів. Вони мають здатність проектувати та створювати бази даних, проектувати та створювати аналітичні рішення, впроваджувати аналітичні та інформаційні системи у співпраці з фахівцями та менеджерами з-поза ІТ-сфери в організації. Вони мають знання, навички та соціальні компетенції, які схиляють їх до зайняття незалежних посад у сфері ІТ у сучасних організаціях. Вони можуть виконувати функції адміністраторів даних інформаційно-аналітичних систем (класи Business Intelligence та Big Data), дизайнерів та програмістів ІТ-рішень для аналізу даних. Також вони можуть виступати як спеціалісти аналітичних відділів, як у сфері операційної, так і в управлінській діяльності. Широке використання ІТ-рішень в управлінській, операційній (виробництво, торгівля, послуги, логістика, маркетинг тощо) і допоміжній (бухгалтерія, фінанси, контролінг) діяльності та розвиток ІТ-технологій призводять до експоненціального зростання обсягу даних, що потенційно є джерелом цінної інформації для прогнозування та прийняття рішень. Існує попит – особливо в малих і середніх компаніях – на спеціалістів, які поєднують знання та практичні навички в галузі інформаційних технологій зі знаннями про функціонування та управління бізнес-організаціями. Практичність і міждисциплінарність галузі інженерії даних означають, що випускники можуть бути працевлаштовані на підприємствах або виступати в якості контрактних спеціалістів – постачальників послуг. Вони можуть працювати адміністраторами даних, дизайнерами чи аналітиками на незалежних посадах або в наступних відділах: ІТ, логістика поставок або розподілу, продажі, маркетинг, контролінг, розробка нових продуктів, управління взаємовідносинами з клієнтами, статистичний аналіз.