Математичні методи в аналізі даних у Лодзькій політехніці

Факультет: Технічної Фізики, Інформатики та Прикладної математики

Країна/місто: Польща / Лодзь

Початок навчання: 01.10.2026

Тривалість навчання: 8 Семестрів

Мови викладання: Польська

Спеціалізації :

Відсутні

Вступні вимоги

Опис спеціальності

Програма навчання

Працевлаштування

Оплата за навчання :

17000 PLN (приблизно 4000 EUR) за рік;
Одноразовий реєстраційний збір: 85 PLN (приблизно 20 EUR).
Оплата за навчання проводиться в PLN.

Вступ до Лодзької Політехніки — з професійним супроводом від першої заявки до початку навчання. Реєстрація, підготовка до вступу, підтримка та адаптація — все в одному місці.
Telegram, Viber, WhatsApp: +380 73 073 65 43

ВСТУПНІ ВИМОГИ ДЛЯ ІНОЗЕМНИХ КАНДИДАТІВ:

Як формується рейтинг?

1️⃣ Для абітурієнтів з документами про освіту (свідоцтво/атестат) в Україні, країн ЄС, ОЕСР та ЄАВТ рейтинг при вступі розраховується на основі балів з наступних предметів (свідоцтво або НМТ/ЗНО на базовому рівні):

Предмет №1 (основний): математика.
Предмет №2 (основний): іноземна мова (не менше 60% на розширеному рівні)
Предмет №3: додатковий предмет до вибору: фізика або хімія або інформатика.

2️⃣ Зверніть увагу, що оцінки зі шкільного свідоцтва, а також результати НМТ / ЗНО прирівнюються до базового рівня. Для отримання оцінки на розширеному рівні та підвищення вступного бала абітурієнту необхідно додатково скласти онлайн-іспити згідно з графіком: з профільних предметів (на основі яких розразраховується вступний бал).

Вимоги до знання англійської мови:

Кандидати повинні обов’язково володіти офіційним документом, що підтверджує знання мови на рівні B2:

IELTS (British Council, IDP IELTS Australia): min. 5,5 - equal to B2 level (academic or general)
TOEFL iBT (Educational Testing Service - ETS): Minimum score: 72
TOEIC (Educational Testing Service - ETS): Minimum: 785 Listening & Reading, 150 Speaking, 160 Writing
Pearson English International Certificate: Level 3 Edexcel Certificate (Pass, Merit, Distinction) or higher
Pearson Test of English Academic (PTE Academic): Minimum score: 59
University of Cambridge, ESOL Examinations (B2 First (FCE) • C1 Advanced (CAE) • C2 Proficiency (CPE) • Business English Certificates (BEC Vantage / Higher) • Linguaskill – рівень B2/C1)
Trinity College London: ESOL Skills for Life Level 1 (B2), ISE II or higher, ISE Digital >80 pts (B2)
LanguageCert International ESOL: Level 1 Certificate in ESOL International (Listening, Reading, Writing & Speaking)
LanguageCert Academic: Level 1 Certificate in ESOL International (Listening, Reading, Writing & Speaking)
LCCI (London Chamber of Commerce and Industry): English for Business Level 2 or higher
telc Certificates: Certificate in English, English for Business, Technical, University
Certificate of completion of preparatory course for studies in Poland: Minimum 9 months duration, four skills at B2 or higher
Diploma in English Philology or Applied Linguistics (English) from recognized university: At least 500 hours of language classes
Diploma of completed higher education where the English was the only medium of instruction: Supplement, diploma or certificate confirming language of instruction
International Baccalaureate Diploma
European Baccalaureate Diploma

❌ Сертифікат або офіційний документ, що підтверджує знання мови на рівні B2, необхідно завантажити до останнього дня реєстрації на навчання. Абітурієнти, які не нададуть відповідного документа, не будуть допущені до подальших етапів вступного процесу.

Уваги для кандидатів:

Наявність результатів НМТ або ЗНО для кандидатів з України є рекомендованою (так як може підвищити ваш вступний шанс).
Кандидати з документами про освіту з інших країн (окрім України, ЄС, ОЕСР та ЄАВТ) зобов’язані отримати та завантажити до системи реєстрації рішення про визнання атестата/свідоцтва (нострифікацію) або письмову довідку від директора NAWA.
Дата та черговість реєстрації не впливають на зарахування — вирішальним є лише рельтат конкурсного оцінювання кандидатів.
Увага! Заявки кандидатів без оплати реєстраційного збору не розглядатимуться приймальною комісією

Додаткова інформація:

Інформацію про доступні стипендії та знижки, а також детальні відомості про вступні вимоги та порядок розрахунку вступних балів ви можете знайти на сторінці: Лодзька Політехніка – факультети, вступ, вартість

Отримайте консультацію та допомогу зі вступним процесом ► telegram, viber, whatsapp: +380730736543

Математичні методи аналізу даних (Mathematical Methods in Data Analysis) — це англомовна інженерна програма I ступеня в Лодзькій політехніці. Вона поєднує математику, статистику, інформатику, програмування та аналіз даних, готуючи студентів до роботи з великими масивами інформації, побудови моделей, прогнозування та прийняття рішень на основі даних.

Спеціальність підійде абітурієнтам, які цікавляться математикою, логікою, програмуванням, аналітикою, AI, бізнес-аналітикою та сучасними цифровими технологіями. Це напрям для тих, хто хоче працювати з даними у міжнародному середовищі, розробляти аналітичні рішення, створювати моделі прогнозування та використовувати математичні методи для практичних задач бізнесу, фінансів, медицини, IT або державного сектору.

Переваги навчання на спеціальності

Про спеціальність

Спеціальність Математичні методи аналізу даних зосереджена на використанні математичних, статистичних та інформатичних методів для аналізу даних і прийняття рішень. Студенти отримують фундаментальну підготовку з математичного аналізу, лінійної алгебри, теорії ймовірностей, статистики, чисельних методів, оптимізації та моделювання.

Програма навчає будувати, оцінювати й інтерпретувати моделі аналізу даних у контексті реальних інженерних і бізнесових задач. Студенти вивчають прикладну статистику, аналіз багатовимірних даних, часові ряди, прогнозування, машинне навчання, AI, методи звітності та візуалізації даних.

Важливою частиною навчання є розвиток IT-компетенцій. Студенти працюють із програмуванням, базами даних, сховищами даних, алгоритмами, структурами даних, системами обробки інформації та інструментами для візуалізації результатів. У межах програми формуються практичні навички роботи з R, SQL та Python.

Окремий акцент зроблено на здатності застосовувати аналітичні методи до великих наборів даних. Студенти навчаються вибирати відповідні математичні та статистичні інструменти, інтерпретувати результати, презентувати висновки англійською мовою та приймати рішення на основі аналітичних результатів.

Актуальність спеціальності пов’язана з розвитком цифровізації, накопиченням великих обсягів даних у бізнесі, промисловості, медицині, фінансах, страхуванні та державному секторі. Компаніям потрібні фахівці, які здатні не лише збирати дані, а й правильно їх структурувати, аналізувати, виявляти закономірності, прогнозувати майбутні тенденції та створювати практичні рішення.

Спеціалізації / модулі

На офіційній сторінці програми окремі спеціалізації або треки не зазначені. Водночас у навчальному плані є вибіркові модулі та блоки, які дають студенту можливість формувати частину освітньої траєкторії.

Шановні абітурієнти – на цій сторінці представлена загальна інформація про програму навчання. Зверніть увагу, що університет може вносити зміни до навчального плану. Якщо ви хочете отримати повну програму з кількістю годин, кредитами ECTS, розподілом на лекції, практичні та лабораторні заняття з детальним поясненням — а також допомогу з вступом, звертайтесь до нас:

► Telegram, Viber, WhatsApp: +380 73 073 65 43

Семестр 1

Навички навчання в університеті (Study Skills for University) — 1 ECTS
Вступ до логіки та дискретної математики (Introduction to Logic and Discrete Mathematics) — 4 ECTS
Інформаційні технології (Information Technologies) — 3 ECTS
Фізика (Physics) — 3 ECTS
Інженерне креслення (Engineering Drawing) — 2 ECTS
Лінійна алгебра в аналізі даних (Linear Algebra in Data Analysis) — 7 ECTS
Математичний аналіз I (Mathematical Analysis I) — 7 ECTS

Модуль до вибору

Студент обирає один модуль із групи.

Ділова комунікація для інженерів 1, C1 (C1 Business Communication for Engineers 1) — 3 ECTS, модуль до вибору
Ділова комунікація для інженерів 1, C2 (C2 Business Communication for Engineers 1) — 3 ECTS, модуль до вибору

Семестр 2

Комп’ютерне проєктування (Computer Aided Design) — 3 ECTS
Вступ до програмування (Introduction to Programming) — 5 ECTS
Громадянські знання та залучення I (Civic Knowledge and Engagement I) — 1 ECTS
Фізичне виховання 1 (Physical Education 1) — 0 ECTS
Теорія ймовірностей для аналітиків даних (Probability Theory for Data Analysts) — 7 ECTS
Математичний аналіз II (Mathematical Analysis II) — 6 ECTS
Вступ до чисельного аналізу (Introduction to Numerical Analysis) — 3 ECTS
Сучасна фізика (Modern Physics) — 3 ECTS

Модуль до вибору

Студент обирає один модуль із групи.

Ділова комунікація для інженерів 2, C1 (C1 Business Communication for Engineers 2) — 2 ECTS, модуль до вибору
Ділова комунікація для інженерів 2, C2 (C2 Business Communication for Engineers 2) — 2 ECTS, модуль до вибору

Семестр 3

Міждисциплінарний проблемно-орієнтований навчальний проєкт (Interdisciplinary Problem-Based Learning Project) — 5 ECTS, предмет до вибору
Громадянські знання та залучення II (Civic Knowledge and Engagement II) — 1 ECTS
Фізичне виховання 2 (Physical Education 2) — 0 ECTS
Бази даних і сховища даних (Databases and Data Warehouses) — 5 ECTS
Математика даних (Mathematics of Data) — 6 ECTS
Прикладна статистика (Applied Statistics) — 5 ECTS
Алгоритми та моделі даних (Algorithms and Data Models) — 5 ECTS

Модуль до вибору

Студент обирає один мовний модуль із групи.

Німецька A1, блок I (German A1 block I) — 3 ECTS, модуль до вибору
Німецька A2, блок I (German A2 block I) — 3 ECTS, модуль до вибору
Німецька B1, блок I (German B1 block I) — 3 ECTS, модуль до вибору
Німецька B2, блок I (German B2 block I) — 3 ECTS, модуль до вибору
Іспанська A1, блок I (Spanish A1 block I) — 3 ECTS, модуль до вибору
Іспанська A2, блок I (Spanish A2 block I) — 3 ECTS, модуль до вибору
Іспанська B1, блок I (Spanish B1 block I) — 3 ECTS, модуль до вибору
Іспанська B2, блок I (Spanish B2 block I) — 3 ECTS, модуль до вибору
Французька A1, блок I (French A1 block I) — 3 ECTS, модуль до вибору
Французька A2, блок I (French A2 block I) — 3 ECTS, модуль до вибору
Французька B1, блок I (French B1 block I) — 3 ECTS, модуль до вибору
Французька B2, блок I (French B2 block I) — 3 ECTS, модуль до вибору
Італійська A1, блок I (Italian A1 block I) — 3 ECTS, модуль до вибору
Італійська A2, блок I (Italian A2 block I) — 3 ECTS, модуль до вибору
Польська A1, блок I (Polish A1 block I) — 3 ECTS, модуль до вибору
Польська A2, блок I (Polish A2 block I) — 3 ECTS, модуль до вибору

Семестр 4

Громадянські знання та залучення III (Civic Knowledge and Engagement III) — 1 ECTS
Командний проєкт: прикладні моделі аналізу даних (Team Project - Applied Models of Data Analysis) — 6 ECTS, предмет до вибору
Фізичне виховання 3 (Physical Education 3) — 0 ECTS
Диференціальні рівняння в моделюванні (Differential Equations in Modeling) — 4 ECTS
Перевірка статистичних гіпотез (Testing Statistical Hypotheses) — 6 ECTS
Чисельні методи та оптимізація (Numerical Methods and Optimisation) — 4 ECTS
Основи економіки та фінансової математики (Basics of Economics and Financial Mathematics) — 2 ECTS
Аналіз багатовимірних даних (Multivariate Data Analysis) — 4 ECTS

Модуль до вибору

Студент обирає один мовний модуль із групи.

Німецька A1, блок II (German A1 block II) — 3 ECTS, модуль до вибору
Німецька A2, блок II (German A2 block II) — 3 ECTS, модуль до вибору
Німецька B1, блок II (German B1 block II) — 3 ECTS, модуль до вибору
Німецька B2, блок II (German B2 block II) — 3 ECTS, модуль до вибору
Іспанська A1, блок II (Spanish A1 block II) — 3 ECTS, модуль до вибору
Іспанська A2, блок II (Spanish A2 block II) — 3 ECTS, модуль до вибору
Іспанська B1, блок II (Spanish B1 block II) — 3 ECTS, модуль до вибору
Іспанська B2, блок II (Spanish B2 block II) — 3 ECTS, модуль до вибору
Французька A1, блок II (French A1 block II) — 3 ECTS, модуль до вибору
Французька A2, блок II (French A2 block II) — 3 ECTS, модуль до вибору
Французька B1, блок II (French B1 block II) — 3 ECTS, модуль до вибору
Французька B2, блок II (French B2 block II) — 3 ECTS, модуль до вибору
Італійська A1, блок II (Italian A1 block II) — 3 ECTS, модуль до вибору
Італійська A2, блок II (Italian A2 block II) — 3 ECTS, модуль до вибору
Польська A1, блок II (Polish A1 block II) — 3 ECTS, модуль до вибору
Польська A2, блок II (Polish A2 block II) — 3 ECTS, модуль до вибору

Семестр 5

Підсумковий модуль (Capstone Module) — 9 ECTS, предмет до вибору
Теорія графів і соціальні мережі (Graph Theory & Social Networks) — 4 ECTS
Часові ряди та прогнозування (Time Series and Prediction) — 5 ECTS
Машинне навчання та AI (Machine Learning and AI) — 4 ECTS
Методи звітності та візуалізації даних (Methods of Data Reporting and Visualisation) — 2 ECTS

Предмети до вибору

У межах вибіркового блоку в 5 семестрі студент може обрати до двох курсів із програм I ступеня Лодзької політехніки будь-якою мовою навчання.

Вибіркові курси 1 (Elective Courses 1) — 6 ECTS, предмети до вибору

Семестр 6

Модуль до вибору

Під час мобільного семестру студент обирає курси з навчальної пропозиції іноземного університету, який приймає студента.

Мобільний семестр (Mobility Semester) — 30 ECTS, модуль до вибору

Семестр 7

Дипломний семінар (Diploma Seminar) — 3 ECTS
Фінальний проєкт (Final Project) — 15 ECTS, предмет до вибору
Сторітелінг даних і бізнес-аналітика (Data Storytelling and Business Intelligence) — 2 ECTS
У напрямі Big Data (Towards Big Data) — 2 ECTS
Стажування (Internship) — 6 ECTS

Предмети до вибору

Студент обирає один предмет із групи.

Вибрані проблеми алгебри (Selected Problems of Algebra) — 2 ECTS, предмет до вибору
Вибрані проблеми прикладної статистики (Selected Problems of Applied Statistics) — 2 ECTS, предмет до вибору
Поглиблені алгоритми в науці про дані (Advanced Algorithms in Data Science) — 2 ECTS, предмет до вибору

Можливості працевлаштування:

Після завершення навчання випускник може працювати як:

аналітик даних;
аналітик ринку;
проєктувальник баз даних;
програміст баз даних;
молодший фахівець із науки про дані;
бізнес-аналітик;
BI-аналітик;
статистичний аналітик;
аналітик прогнозування;
фахівець із візуалізації даних;
фахівець зі звітності даних;
аналітик сховищ даних;
молодший фахівець із машинного навчання;
аналітик фінансових даних;
аналітик страхових даних;
аналітик медичних даних;
фахівець із моделювання даних;
консультант з аналітичних рішень.

Випускники можуть працювати:

у банківському секторі;
у страхових компаніях;
у медичних і healthcare-організаціях;
в IT-компаніях;
у відділах бізнес-аналітики;
у командах BI та звітності;
у компаніях, що працюють із базами даних і сховищами даних;
у консалтингових компаніях;
у фінансових установах;
у державному секторі;
у дослідницько-аналітичних центрах;
у компаніях електронної комерції;
у стартапах, пов’язаних із AI та аналізом даних;
у маркетингових і дослідницьких агентствах;
у міжнародних компаніях, які працюють із великими наборами даних.

Робота для вас:

Математичні методи в аналізі даних (PŁ-bs-en-Mathematical Methods in Data Analysis)

Лодзька Політехніка (Лодзинський Технічний Університет)

Як формується рейтинг?

Вимоги до знання англійської мови:

Уваги для кандидатів:

Додаткова інформація:

Переваги навчання на спеціальності

Про спеціальність

Спеціалізації / модулі

Семестр 1

Модуль до вибору

Семестр 2

Модуль до вибору

Семестр 3

Модуль до вибору

Семестр 4

Модуль до вибору

Семестр 5

Предмети до вибору

Семестр 6

Модуль до вибору

Семестр 7

Предмети до вибору

Після завершення навчання випускник може працювати як:

Випускники можуть працювати: