Кафедра економічної кібернетики та інформаційних технологій
Одеський національний політехнічний університет · м. Одеса, Україна
- Type
- Освітня програма / Бакалавр · Магістр · PhD
- Specialty
- С1 Економіка (051) · Економічна кібернетика
- Audience
- Абітурієнти 16–18, батьки, старшокласники, ентузіасти IT / data / AI
- Admission
- НМТ · календар вступника · калькулятор балу
- Бакалавр · Магістр · PhD
- Python
- SQL
- Power BI
- AI
- Med AI 2025
- Прийом 2026
Освітня програма «Економічна кібернетика» готує фахівців на стику економіки, інформаційних технологій, аналізу даних та штучного інтелекту. Програма передбачає опанування математико-економічного моделювання, баз даних та SQL, програмування Python для аналізу даних, машинного навчання, бізнес-аналітики та інструментів візуалізації (Power BI, Tableau). Випускники працюють у банках, продуктових IT-компаніях, телекомі, державному секторі та консалтингу — як аналітики даних, бізнес-аналітики, BI-розробники, ризик-аналітики та ML-інженери.
Ідея, мотивація та мета
Чому ця спеціальність
Економіка XXI століття — це дані, моделі та інформаційні системи. Робота економіста, аналітика чи менеджера сьогодні неможлива без розуміння SQL, Python, методів аналізу даних та хоча б базових підходів машинного навчання.
Програма «Економічна кібернетика» свідомо побудована на цьому перетині: студент паралельно засвоює економічну логіку та сучасний IT-інструментарій. Це підготовка спеціалістів, здатних формулювати економічні задачі, діставати з даних відповіді на них та доносити висновки до тих, хто ухвалює рішення — від керівника бізнесу до регулятора.
Кого готує програма
Випускника, який поєднує економічне мислення з навичками роботи з даними та сучасним IT-інструментарієм.
- формалізує економічну задачу як задачу аналізу даних;
- самостійно отримує, очищає та трансформує дані (SQL, Python);
- будує моделі — від класичної економетрики до прикладного ML;
- оцінює якість моделей та ризики їх застосування;
- представляє результати у вигляді дашбордів і звітів (Power BI, Tableau);
- працює в команді — від постановки задачі до впровадження.
Кар'єрні траєкторії випускників
Кар'єрні шляхи випускників природно групуються у три родини професій — орієнтовані на дані, на бізнес-процеси та на інженерну реалізацію. Усі три родини стабільно входять у топ-затребуваних в Україні та за кордоном.
- Data Analyst
- BI Analyst / BI Engineer
- Product Analyst
- Economic / Market Analyst
- Business Analyst
- Risk Analyst
- IT Project Manager
- Operations / Strategy Analyst
- ML / AI Engineer
- Data Engineer
- Analytics Engineer
- Backend Engineer (data-heavy)
| Роль | Опис |
|---|---|
| Економічний аналітик | Аналіз ринків, ціноутворення, прогнозування попиту та прибутковості; підтримка управлінських рішень. |
| Data Analyst | Робота з даними компанії: SQL, Python, Power BI / Tableau, регулярні дашборди для бізнесу. |
| Business Analyst | Опис бізнес-процесів, постановка задач для IT / продуктових команд, дослідження вимог. |
| BI Analyst / BI Engineer | Сховища даних, ETL, метрики та звітність — від моделей до робочих dashboards. |
| Product Analyst | Аналітика продукту: вирва, ретеншн, A/B тести, юніт-економіка, експерименти. |
| Risk Analyst | Кредитні, операційні, ринкові ризики; моделі скорингу, валідація, антифрод. |
| IT Project Manager | Управління командами, бюджетами, релізами; містки між бізнесом та інженерами. |
| ML / AI Engineer | Прикладний ML, рекомендаційні системи, AI у продукті, базовий MLOps. |
Випускники програми
Розділ із фото, відео-візитками та посиланнями на LinkedIn випускників додається кафедрою. Нижче — структура, у яку буде підставлено реальний контент.
- Випускник 1 — Data Analyst · продуктова IT-компаніяLinkedIn →
- Випускник 2 — Business Analyst · банківський секторLinkedIn →
- Випускник 3 — BI Engineer · телеком-операторLinkedIn →
- Випускник 4 — ML Engineer · AI-стартапLinkedIn →
Презентація спеціальності
Спеціальність С1 Економіка / Економічна кібернетика є відповіддю на стійкий запит ринку: випускники мають одночасно розуміти економічну природу задачі і вміти будувати рішення на основі даних та сучасних IT-інструментів.
Чому це перспективно
- Аналітичні професії стабільно входять у топ затребуваних у світі.
- Економіст-аналітик з IT-навичками заробляє суттєво більше за «класичного» економіста.
- Навички перенесні — банк, продуктова компанія, держсектор, фриланс, релокація.
- Програма свідомо орієнтована на стик економіки та IT — те, що шукають роботодавці.
Умови вступу
Для вступу на спеціальність С1 Економіка (бакалавр) приймаються результати національного мультипредметного тесту (НМТ). Перелік предметів та актуальні коефіцієнти оновлюються щороку — рекомендуємо перевіряти офіційні джерела перед подачею заяв.
Офіційні джерела та інструменти
Орієнтовний конкурсний бал
Скористайтесь офіційним калькулятором ЄДЕБО, щоб порахувати свій конкурсний бал для спеціальності 051 / С1 Економіка. Він відкриється в новій вкладці — сайт ЄДЕБО не дозволяє вбудовувати калькулятор в інші сайти.
Перед розрахунком підготуйте бали НМТ та середній бал атестата. Перелік предметів і коефіцієнти оновлюються щороку.
Хакатон Med AI 2025
Med AI 2025 — організований кафедрою хакатон, де команди студентів та молодих фахівців за дві доби створювали AI-рішення для реальних задач у медицині та охороні здоров'я.
Фотографії, відео, презентації переможців та посилання на матеріали Політехнічного університету додаються кафедрою.
Пов'язані матеріали на сайті
Навчання на практиці
Програма послідовно поєднує теорію з прикладною роботою. Студенти працюють із реальними даними, інструментами індустрії та виконують прикладні проєкти разом із викладачами-практиками.
Ключові дисципліни
- Економетрика та статистичне моделювання
- Бази даних та SQL
- Програмування на Python для аналізу даних
- Машинне навчання та штучний інтелект
- Бізнес-аналітика та візуалізація (Power BI, Tableau)
- Економіко-математичне моделювання
- Проєктна робота та продуктовий аналіз
Реальні кейси та проєкти
Студенти кафедри беруть участь у дослідницьких проєктах, прикладних кейсах від бізнесу та внутрішніх продуктах університету (дашборди, аналітичні звіти, ML-моделі).
Результати студентських досліджень регулярно публікуються у розділі публікацій кафедри — див. нижче →
Інструменти курсу
Часті запитання
Чи потрібно програмування?
Так, але починаємо з нуля. Python вивчається з першого курсу, SQL — з другого. Якщо ти ніколи не писав коду, це нормально: курси побудовані для старту з базових понять.
Чи є математика?
Так, але прикладна: статистика, ймовірності, оптимізація, лінійна алгебра в обсязі, потрібному для роботи з даними та ML. Це не «математика заради математики», а інструмент.
Ким можна працювати?
Аналітик даних, бізнес/продуктовий аналітик, BI-аналітик, ризик-аналітик, ML-інженер, IT project manager, економіст у банку чи продуктовій компанії. Див. «Кар'єрні траєкторії випускників».
Чи можна потрапити в IT?
Так. Випускники регулярно працюють у продуктових IT-компаніях як аналітики, ML-інженери, BI-розробники. Програма свідомо орієнтована на стик економіки та IT.
Чи вивчають AI та Data Mining?
Так. Машинне навчання, аналіз даних, інтелектуальний аналіз даних — це окремі курси з реальними проєктами та публікаціями. Кафедра активно публікує дослідницькі статті у цьому напрямку.
Які зарплати в аналітиці?
За даними ринку 2025–2026 рр., Junior Data/BI Analyst в Україні зазвичай отримує від $700–$1200, Middle — $1500–$3000, Senior/Lead — від $3000+. У продуктових IT-компаніях вилка вища.
Чи можна навчатись дистанційно?
Так, кафедра має досвід дистанційного та змішаного навчання. Конкретні умови — уточнюйте через форму контактів нижче.
З чого почати?
Подивіться умови вступу, перевірте свій конкурсний бал і напишіть нам через форму нижче — відповімо на всі питання.
Контакти
Кафедра ЕКІТ
Кафедра економічної кібернетики та інформаційних технологій
Одеський національний політехнічний університет
пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна
Адреси є попередніми та будуть уточнені кафедрою.