Warning: jsMath requires JavaScript to process the mathematics on this page.
If your browser supports JavaScript, be sure it is enabled.

 

Кафедра теорії ймовірностей,
статистики
та актуарної математики

Механіко-математичний
факультет

prob.stat.act@gmail.com, probability@univ.kiev.ua
Tel/Fax: +38 (044) 259 03 92

   
Business-Leader School KNU

Запрошуємо студентів та абітурієнтів долучатися до занять Business-Leader School KNU, які проходяться по суботам на механіко-математичному факультеті. У програмі – тренінги, лекції, майстер-класи. Участь у заходах школи безкоштовна. Запрошуйте друзів та знайомих, разом – креативніше!))

Найближче заняття – вже цієї суботи. Реєстрація за посиланням: http://goo.gl/5TGqZa

Про кафедру


Кафедра теорії ймовірностей, статистики та актуарної математики Київського університету є однією з провідних в Україні. Вона має великий список вагомих здобутків у навчальній, дослідницькій та консультаційній діяльності, що пов'язана із застосуванням статистики, зокрема у фінансах, страхуванні та економіці. Кафедра найбільша в країні за кількістю студентів відповідного напрямку підготовки, користується великою популярністю серед абітурієнтів. Навчальні курси усіх кваліфікаційних рівнів вирізняються відмінною якістю викладання. Аспірантська програма кафедри дозволяє вдало поєднувати навчання та наукову діяльність. Кафедра проводить фундаментальні теоретичні та прикладні наукові дослідження світового рівня.


Нова спеціалізація для бакалаврів в рамках спеціальності «Статистика»:
Комп’ютерна статистика та аналіз даних
 Нова магістерська спеціалізація в рамках спеціальності «Статистика»:
Комп’ютерна статистика та аналіз даних

Знання математики, набуті на початкових курсах механіко-математичного факультету, здатність розуміти зміст формул, вміння не лякатись інтегралів та багатовимірних просторів – важливий стартовий капітал, котрий потрібно примножити та вигідно розмістити. Чудові можливості для цього відкриває спеціалізація у галузі аналізу даних із застосуванням сучасних статистичних методів та ефективних комп’ютерних засобів. У рамках цієї спеціалізації ви познайомитесь з базовими підходами до збирання і аналізу статистичних даних, побудови моделей випадкових явищ, прогнозування та вироблення рекомендацій на основі таких моделей.
З 2018 року на кафедрі теорії ймовірностей, статистики та актуарної математики в рамках спеціальності «Статистика» буде відкрито нову спеціалізацію Комп’ютерна статистика та аналіз даних, як для бакалаврів, так і для магістрів.

У рамках спеціалізації для бакалаврів будуть прочитані такі навчальні курси:
Статистичний аналіз часових і просторових залежностей (Spatial statistics) – як аналізувати статистичні дані, що надійшли з різних місць і були отримані у різний час на основі ймовірнісних моделей із застосуванням сучасних комп’ютерних засобів.
Математичне моделювання випадкових процесів (Stochastic processes modeling and simulation) – створення математичних моделей для опису розвитку випадкових явищ природи та суспільства та їх комп’ютерна реалізація.
Планування вибіркових обстежень (Survey sampling) – методи збору статистичної інформації, розробка ефективних планів та аналіз даних обстежень.
Часові ряди (Time series) – методи аналізу послідовних спостережень з метою виявлення та опису залежностей, які дозволяють прогнозувати та робити рекомендації по оптимальному управлінню процесом.

Розвиток інформаційних технологій, накопичення величезних обсягів даних, привели до вибухового розвитку методів та алгоритмів їх статистичного аналізу. Відповідно зростає потреба у спеціалістах, здатних застосовувати свої математичні здібності у сфері аналізу даних. Професія аналітика даних вважається однією з найбільш перспективних у ХХІ столітті.

 

Аналітик даних (data analyst) – професія, що набула популярності із розвитком інформаційних технологій, накопиченням великих обсягів статистичних даних, які вимагають спеціальних методів обробки. Спеціаліст з аналізу даних повинен поєднувати володіння сучасними методами комп’ютерної обробки інформації із хорошим знанням теоретичних основ математичної статистики. Його мета – не тільки виявити приховані закономірності у наявних наборах даних, але і вміти обґрунтовано висунути та перевірити гіпотези про досліджувані явища, спрогнозувати їх подальший розвиток, допомогти замовникам у прийнятті рішень.
Постійне зростання потреби у збиранні й оцінюванні величезних обсягів даних породжує високий попит на спеціалістів зі статистичного аналізу даних. Недаремно цю професію називають найперспективнішою професією 21 століття.
З 2018 року на кафедрі теорії ймовірностей, статистики та актуарної математики в рамках спеціальності «Статистика» буде відкрито нову спеціалізацію Комп’ютерна статистика та аналіз даних, як для бакалаврів, так і для магістрів.

У рамках спеціалізації для магістрів будуть прочитані такі навчальні курси:
Комп’ютерна статистика (Computer statistics) – знайомство з сучасними комп’ютерними технологіями аналізу даних та статистики.
Статистичні алгоритми навчання (Machine learning) – вступ до сучасних адаптивних методів розпізнавання образів, прогнозування і прийняття рішень за допомогою нейронних мереж, дерев прийняття рішень, генетичних алгоритмів та інших технологій штучного інтелекту.
Часові ряди (Time series) – аналіз даних з часовою та просторовою залежністю, сучасні техніки статистичного прогнозування.
Статистичний аналіз багатовимірних даних (Big data) – методи виявлення статистичних зв’язків та залежностей, створення та перевірка моделей досліджуваних явищ на основі великих обсягів багатосторонньої інформації: дослідницький факторний аналіз, зниження вимірності, кластерний аналіз, багатовимірне шкалування, підтверджувальний факторний аналіз, графічні статистичні методи та моделі.
Чисельні методи у статистиці (Statistical computations) – ефективні сучасні методи та алгоритми обчислень у статистиці.
Непараметрична статистика (Nonparametric statistics) – наука та мистецтво побудови і підгонки математичних моделей статистичних даних на основі мінімальних апріорних припущень.
Вибіркові обстеження (Survey sampling) – як правильно проводити відбір даних для статистичного аналізу та як усувати недоліки невдалого відбору.

Окрім здобуття ґрунтовної теоретичної бази, наші студенти набувають реальні навички із прикладної статистики, математики і комп’ютерного програмування. Інтенсивні курси статистичного моделювання і прогнозування забезпечують підготовку спеціалістів із науки аналізування даних на найвищому міжнародному рівні.
Для вступу до магістратури за спеціалізацією комп’ютерна статистика та аналіз даних необхідно мати диплом бакалавра за спеціальністю математика, статистика, системний аналіз або прикладна математика.


Будемо раді співпрацювати з вами на нашій кафедрі!


Статистика Актуарна і фінансова математика

Спеціальність "Статистика" є однією з найбільш перспективних у світі. За даними компанії Gartner (США) очікується, що в найближчі роки попит на статистиків та дата-аналітиків збільшиться на 4,4 млн. робочих місць по всьому світу.

2013 рік міжнародною спільнотою визнано роком статистики.

На механіко-математичному факультеті КНУ проводиться навчання бакалаврів за напрямом "Статистика" та магістрів спеціальності "Прикладна та теоретична статистика".

Докладніше про спеціальність "Статистика"
 

Актуарії є провідними експертами з управління ризиками та фінансовими невизначеностями. Вони розробляють та впроваджують математичні моделі, покликані оцінити ймовірності майбутніх подій та побудувати ефективну стратегію діяльності.

Актуарії складають основу прийняття найважливіших фінансових рішень в таких галузях, як страхування, банківський та інвестиційний сектор економіки, пенсійне забезпечення, фінансовий консалтинг.

А ще актуарна професія є однією з найбільш високооплачуваних у світі!

Детальніше про актуаріїв та магістратуру "Актуарна та фінансова математика"

Майстер-клас «Фінанси. Аудит. Страхування», субота, 18.03.2017 р.


Під час семінару – майстер-класу випускники Київського національного університету (і не тільки) – практикуючі банкіри, аудитори, ризик-менеджери, актуарії, працівники інвестиційних та IT-компаній:
  • розкажуть про свої success & failing stories & lifehacks,
  • представлять міні-кейси, де зможете відчути власну фінансову інтуіцію,
  • дадуть поради, куди прямувати і скільки за це будете отримувати,
  • намагатимуться відповісти на Ваші запитання.
Семінар відбудеться 18 березня 2017 р., у суботу, початок об 11:00, в ауд. 22 механіко-математичного факультету

Участь безкоштовна, кількість місць обмежена, обов’язкова реєстрація за посиланням: https://goo.gl/unAUBa

Сторінка події у фб: https://www.facebook.com/events/519461491557738/


А чи знаєте ви, що за оцінкою СareerСast.com чотири математичні професії потрапили у топ-10 найперспективніших у 2016 році? Це:
  • аналітик даних (data scientist) - 1 місце,
  • статистик - 2 місце,
  • математик - 6 місце і
  • актуарій - 10 місце.
Високий попит на статистиків і аналітиків даних спричиняє постійне зростання потреби збирання і оцінювання величезних обсягів даних. Можливості для професіоналів, які пройшли підготовку в цих областях, величезні!
статистик

Броунiвський рух i реальний свiт, або як математика фiнансiв поєднала досягнення бiологiї, фiзики, економiки та iнших наук

Ю.С. Мiшура

Дуже цікаво проаналізувати, як досягнення самих рiзних наук: суто математики, бiологiї, фiзики, кiбернетики, вплинули на побудову математичної, а точнiше, стохастичної (вiд слова “стохастика”, що означає випадковiсть в самому широкому розумiннi) теорiї фiнансiв, тобто показати, як певна область математики, зокрема, теорiї ймовiрностей, що займається описом та аналiзом стохастичних об’єктiв, сполучається з найрiзноманiтнiшими феноменами, проявами оточуючої реальностi або з технiчними явищами. Розглянемо ту частину математики, яка є теоретичним пiдґрунтям прикладних застосувань, тобто ту частину математики, яка прагне створити адекватнi моделi iснуючих явищ. При цьому створена модель повинна допускати просте, але гнучке зображення за допомогою тих чи iнших математичних формул. Як тiльки гарну модель створено, далi розвиток iде у двох напрямках: по-перше, сама по собi починає розвиватися теорiя спорiднених та бiльш загальних моделей, i, по-друге, модель починає охоплювати все бiльше i бiльше застосувань, оскiльки приблизно однаковi закономiрностi проявляються i в фiзицi, i в фiнансовiй математицi, i в бiологiї, i в економiцi, i в клiматологiї, i навiть у деяких суспiльних науках. Тому одна i та ж модель або який-небудь її рiзновид може бути застосований в найрiзноманiтнiших областях.
Читати повну версію статті

Перегляньте відео викладачів, випускників та студентів мех-мату про перспективи та можливості застосування математики у сфері фінансів та економіки, страхування та інвестування.
Долучайтесь до групи: https://www.facebook.com/groups/actuary.ua/

 
 
Минулі та майбутні події
2017-04-03
Науковий семінар кафедри
І.М. Савич (НТУУ «КПІ»)
Асимптотичні властивості оцінок Коенкера-Бассетта параметра нелінійної регресії з сильно залежним випадковим шумом
14:15 в ауд. 505.

2017-04-04
XV Міжнародна конференція студентів, аспірантів та молодих вчених
"Шевченківська весна 2017: Математика, Cтатистика та Механіка"
04-08 квітня 2017 р.

2017-04-24
Науковий семінар кафедри
Р.Є. Ямненко
Про деякі властивості екстремальних функціоналів від процесів Орліча (за матеріалами докторської дисертації)
14:15 в ауд. 505.

Цікаві факти
Одним із революційних відкриттів ХХ ст. було усвідомлення того, що випадковість є невід'ємною властивістю явищ фізичного світу та людського суспільства, а не результатом помилок чи нерозуміння. Необхідність аналізу закономірностей, що виявляють себе через випадковість, привела до стрімкого розвитку математичних методів статистичного аналізу даних. Дізнатися більше