Bachelor’s program

Program website on the Lviv IT Cluster page

Program website on the faculty page

Program website on the university admissions office page

The modern world is filled with a variety of data, the volume of which is constantly growing. The applied science of “Statistics” deals with data analysis and modeling. Classical statistics focused on a rather complex set of procedures for obtaining information about general populations (large data sets) based on samples (smaller data volumes). Modern statistics is a science that is commonly called “Data Analysis”,  or in a broader sense – “Data Science”. This science is gaining particular popularity today – at a time when the computing capabilities of computers have increased significantly. However, the needs of companies have also increased. Data comes from various sources: displays of all kinds of counters, text, images, videos, etc. A significant part of this data is unstructured. An image is a set of points, each of which has its own color, which in turn has its own number. Text consists of successive repetitions of symbols of various “alphabets”. The Internet of Things (IoT) provides an avalanche of technical information. Keystroke streams form sequences of user actions when interacting with various applications and web pages. All this raw data must first be structured, then visualized, analyzed, possibly using artificial intelligence and machine learning, and finally – made a forecast.

The educational program “Statistics and Data Science” trains a modern specialist – a data analyst. Knowledge of the theoretical foundations of statistics and the ability to apply this knowledge to specific situations that arise in various business sectors are formed.

The program has been operating at the Faculty of Mechanics and Mathematics of the Ivan Franko National University of Lviv with the support of the Lviv IT Cluster since 2019. This program is the only one in Lviv and Ukraine in which practical data analytics skills are based on a solid mathematical education, which allows its participants not only to use various data analysis tools, but also to understand their essence.

During their studies, students work in teams with mentors from leading IT companies of the Lviv IT Cluster to develop their own projects and startups. This is the first step towards getting acquainted with work in the IT industry.

After graduation, bachelors with the specialization “Statistics and Data Science” can work as data analysts, business analysts, financial analysts in public and private companies, as well as continue their studies in the corresponding master’s program.

Licensed capacity:

45 places

Number of budget places in 2026:

42 places

Cost of paid education in 2026:

86 700 UAH per year

Specialty:

E8 – Statistics

Specialization (educational program):

Statistics and Data Science

Form of study:

full-time

Duration of study:

3 years 10 months

Educational level:

bachelor

List of Bachelor’s Academic Disciplines

Basic normative disciplines of professional training

Іноземна мова

Курс покликаний формувати та розвивати у студентів англомовні професійні комунікативні компетентності на рівнях B1 та B2. Це передбачає оволодіння студентами англійською мовою як засобом комунікації в усній і письмовій формах в соціально-побутовій та соціально-культурній і професійній сферах. Планується формувати у студентів здатності будувати ефективні мовленнєві діяльність та поведінку

Інформатика та програмування (Python)

Дисципліна забезпечує базову професійну підготовку з програмування мовою Python бакалаврів статистики. Курс фокусується на особливостях моделі даних та інших тонкощах мови Python. Значна увага звертається на аналіз та візуалізацію даних засобами спеціалізованих бібліотек

Навчальна практика з інформатики

Курс розроблено для ознайомлення студентів з основними методами сучасного наукового, зокрема, імовірнісного, програмування та візуалізації його результатів за допомогою програм MS Office 365 та Python. Він доповнює базовий курс з інформатики, знайомлячи студентів з основами символьних обчислень в Python та основами статистичного аналізу числових даних

Дискретна математика

Курс розроблено для ознайомлення студентів з поняттями теорії множин, комбінаторики, математичної логіки і теорії графів. Набуті знання будуть використані при подальшому вивченні теорії ймовірностей, математичної статистики, теорії випадкових процесів, а також при моделюванні природних та соціально-економічних процесів

Командна і проектна робота

Курс спрямовано на формування у студентів професійних компетентностей, розвиток системи знань про роботу над проектами та її правові засади, про ефективну взаємодію в команді, навички особистої ефективності, самоорганізації та тайм-менеджменту, інструменти ефективної комунікації, ефективне створення та презентування результатів проектної роботи, зокрема, в ІТ галузі. Курс традиційно проводять фахівці-практики з Львівського ІТ кластеру та провідних ІТ компаній

Фінансовий аналіз

Наука про фінанси вміщує різноманітні теорії, розробки, альтернативи, гіпотези, засоби застосування економічних моделей для досягнення максимального прибутку або збільшення максимальної вартості капіталу. Взаємопов’язані та виражені за допомогою математичних засобів фінансові відносини між господарюючими суб’єктами є математичною моделлю певного управлінського процесу, яка дозволяє аналізувати, отримувати альтернативні варіанти, порівнювати їх і в кінцевому випадку приймати ефективні фінансові рішення

Навчальна практика з фінансового аналізу

Навчальна практика з фінансового аналізу призначена для розвитку фінансових навичок студентів. Впродовж практики студенти працюють з різними фінансовими об’єктами та цінними паперами в середовищі MS Excel

Теорія ймовірностей

Теорія ймовірностей займається математичним аналізом випадкових явищ. Він є основним для опанування студентами професії аналітика даних. Курс, зокрема, містить такі розділи як «Випадкові події», «Випадкові величини та випадкові вектори», «Послідовності випадкових величин», «Граничні теореми», «Ланцюги Маркова». Він вчить приймати обґрунтовані рішення в умовах невизначеності, що актуально в сучасних умовах

Математична статистика

У даному курсі досліджуються результати експериментальних або спостережуваних даних ймовірнісно-математичними методами. На основі них отримують висновки про основні числові характеристики вибірок, невідомі параметри розподілів, види розподілів, взаємозв’язки між розподілами. Студенти вмітимуть формулювати та перевіряти статистичні гіпотези, проводити статистичні аналізи даних та отримувати практичні висновки про структуру даних

Методи оптимізації та керування

При вивченні курсу студенти засвоюють основні поняття та методи оптимізації функцій багатьох змінних, оптимізації функціоналів інтегрального та термінального типів, оптимального керування динамічними процесами. Отримані теоретичні знання застосовують їх до вирішення різноманітних транспортних та інших оптимізаційних задач

Теорія випадкових процесів

В даному курсі розглядаються марковські процеси, процеси Вінера, Пуассона, дифузійні процеси та процеси з незалежними приростами. Досліджуються стаціонарні процеси та послідовності, умовні математичні сподівання та рівняння відновлення. Набуті знання, зокрема, допомагають при побудові цілісної картини оточуючої дійсності з її ймовірнісним характером

Навчальна практика з програмування

Курс продовжує знайомити студентів з засобами маніпуляції (фільтрування, сортування, об’єднання) та аналізу даних за допомогою популярних бібліотек Python. Окремо розглядаються алгоритми шифрування даних та основи мережевого програмування в Python

Машинне навчання

Курс спрямований на оволодіння класичними методами машинного навчання, теоретичними положеннями та основними застосуваннями методів машинного навчання в різноманітних задачах статистичного аналізу даних. Розглянуто основні засади теорії штучного інтелекту та особливості його використання

Навчальна обчислювальна практика

Курс розроблено для ознайомлення студентів з основними підходами до створення програмних продуктів, починаючи від ідеї і завершуючи графічним представленням у вигляді дизайнерського прототипу. При цьому застосовують сучасні інструменти дизайну програмних продуктів, зокрема, Figma

Глибоке навчання

Курс розроблено для ознайомлення студентів з підходами до побудови моделей машинного навчання з використанням нейронних мереж. Архітектури глибокого навчання (глибокі, рекурентні, згорткові нейронні мережі тощо), застосовують, зокрема, в таких галузях як комп’ютерне бачення, розпізнавання зображень, біоінформатика

Прикладна статистика: аналіз часових рядів

Курс присвячено вивченню часових рядів – випадкових величин, які змінюються у часовому вимірі. При цьому розглядається набір статистичних даних в хронологічному порядку, наприклад, в рівновіддалених послідовних точках в часі. Студенти вмітимуть аналізувати лінію тренду, сезонну та циклічну складові часових рядів, враховувати випадкові складові рядів та прогнозувати значення часових рядів, які описують широкий спектр економічних, біологічних та медичних даних

Науковий семінар

Студенти ознайомляться з основними задачами статистики та методами статистичного аналізу даних, навчаться працювати з науковими та практичними матеріалами, аналізувати та презентувати результати своїх досліджень

Моделювання динамічних процесів

Результатом математичного моделювання процесів випадкової статистичної природи часто є конструкції, які містять в собі стохастичні диференціальні рівняння (СДР). Курс завершує фундаментальну підготовку спеціаліста зі статистичного моделювання. Студенти вмітимуть розв’язувати різноманітні СДР та задачі для СДР, які виникають при аналізі, зокрема, фінансових процесів

Обробка природної мови

Natural Language Processing (NLP) – сучасна частина науки про дані, яка займається зокрема, розпізнаванням та генеруванням мовлення та текстів, машинним перекладом. Вона покликана допомогти “оцифрувати” повсякденну людську усну та письмову діяльність за допомогою нейронних мереж та машинного навчання

Виробнича практика

Практика, переважно, відбувається за межами Університету і допомагає студентам застосувати набуті протягом навчання знання до вирішення конкретних виробничих задач з аналізу статистичних даних

Курсові роботи

Протягом третього та четвертого років навчання студенти мають змогу використати набуті знання для виконання двох обов’язкових індивідуальних наукових проектів, захист яких є публічним і відбувається вкінці шостого та восьмого навчальних семестрів

Normative disciplines of fundamental training

Математичний аналіз

Курс є базовим для підготовки сучасного спеціаліста з математики і статистики. Його розроблено так, щоб надати слухачам необхідні теоретичні і практичні навички з теорії дійсних чисел, теорії границь числових послідовностей та числових функцій, теорії функціональних рядів і послідовностей, теорії диференціального та інтегрального числення функцій однієї та багатьох змінних

Лінійна алгебра і аналітична геометрія

Курс є базовим для підготовки сучасного спеціаліста з математики і статистики. Його розроблено так, щоб надати студентам знання основних понять лінійної алгебри та аналітичної геометрії як необхідного інструменту для вивчення і розуміння багатьох інших навчальних дисциплін та явищ оточуючої дійсності

Теорія міри та інтеграла

Курс розроблено так, щоб надати знання про конструкцію міри Лебега та поняття вимірної функції як необхідних інструментів побудови інтегралів Лебега та Лебега-Стільтьєса. Багато понять курсу є базовими поняттями теорії ймовірностей та статистики. Основну частину курсу займає розгляд практичних і теоретичних задач, які повинні розширити знання про міру множини та операцію інтегрування

Диференціальні рівняння

Диференціальним називається рівняння, що містить похідну чи похідні від невідомих шуканих функцій. Такі рівняння є основним інструментам моделювання динамічних процесів оточуючої дійсності. Курс розроблено для ознайомлення студентів з основними поняттями та методами теорії звичайних диференціальних рівнянь та рівнянь з частинними похідними першого порядку

Математичний аналіз ІІ функції багатьох змінних

Курс розроблено так, щоб надати учасникам необхідні теоретичні і практичні навички з диференціального та інтегрального числення функції багатьох змінних, включаючи кратні, криволінійні та поверхневі інтеграли, інтеграли залежні від параметра, теорії рядів Фур’є та перетворення Фур’є, теорії поля та векторного аналізу

Топологія і диференціальна геометрія

Курс розроблено для ознайомлення студентів з основними поняттями та методами топології та диференціальної геометрії, та розуміння її зв’язку з іншими математичними дисциплінами. Він розвиває просторову уяву та покликаний за допомогою математичних методів моделювати нетривіальні зв’язки, що виникають в навколишньому середовищі і приймати на їх підставі обґрунтовані рішення

Комплексний аналіз

Курс вивчає функції, які мають неперервну похідну в певній області комплексної площини – так звані аналітичні функції, які використовуються при математичному моделюванні різноманітних процесів (радіофізика, радіотехніка, радіоелектроніка, теорія конденсаторів, теорія поля, теоретична фізика, квантова механіка, аеродинаміка, гідродинаміка). Курс включає в себе відповідний практикум, що дає змогу студентам опановувати основні прийоми та методи теорії аналітичних функцій і набути необхідних навиків для практичного застосування теоретичного матеріалу

Рівняння з частинними похідними

Курс розроблено для ознайомлення студентів з основними поняттями і методами теорії рівнянь з частинними похідними другого порядку, а також математичними моделями фізичних, біологічних та економічних процесів, які описуються цими рівняннями

Функціональний аналіз

Курс розроблено так, щоб надати учасникам знання про лінійні оператори та інтегральні рівняння. Багато понять курсу (метричні простори, норма елемента, скалярний добуток, норма оператора, спектр та резольвента оператора, розподіли) є базовими у інших курсах. Представлено широкий спектр практичних і теоретичних задач для розуміння та ефективного засвоєння матеріалу

Normative disciplines of general training

Українська мова (за професійним спрямуванням)

Курс спрямовано на розвиток і вдосконалення вміння спілкуватися українською мовою у майбутній професійній сфері, на формування навичок культури мовлення з урахуванням особливостей найбільш доречного стилю мовлення та відповідно до норм сучасної української літературної мови. Теоретичні знання й практичні навички реалізації сучасних мовних норм у професійній сфері сприятимуть формуванню комунікативної поведінки фахівця, зокрема, успішній комунікації та досягненню мети спілкування

Історія України

Курс розроблено, щоб надати слухачам необхідний фактографічний і теоретичний матеріал для отримання цілісної картини з історії України. Представлено перебіг основних подій політичного процесу, його діячів, соціально-економічні зміни, що відбулися на українських землях. Висвітлено основні етапи духовного і культурного життя українського суспільства, біографічні дані про видатних державних, політичних, військових діячів, представників духовенства, культури, освіти і науки, загальні тенденції розвитку українських земель

Історія української культури

Предметом вивчення курсу є закономірності виникнення та розвиток української культури на різних етапах вітчизняної історії. Розглянуто витоки української культури, культуру Київської Русі та Галицько-Волинського князівства, ренесанс та бароко в Україні, національно-культурне відродження 19 ст., новочасну культуру 20 ст., сучасну українську культуру 21 ст. Будуть розглянуті та проаналізовані культурно-історичні епохи та їх особливості, спрогнозовано тенденції подальшого культурного розвитку України

Філософія

Курс націлений на формування основ наукового світогляду студентів, засад їх методологічної культури. Курс містить, зокрема, такі розділи. Розділ “Історичний розвиток класичної філософії” спрямовує увагу студентів на зміст історичної еволюції самосвідомості людства, дає йому ключ до розуміння світоглядних орієнтирів людини на основних етапах розвитку суспільства. Розділ “Предмет і проблематика некласичної філософії” дає студентові розуміння основних проблем філософії та вміння орієнтуватися у численних і багатоманітних за змістом підходах до їх розв’язання. Розділ “Розвиток філософської думки в Україні” допомагає усвідомити зміст і специфіку основних принципів національного світогляду у контексті розвитку світової філософії

Фізвиховання

Курс розроблено так, щоб студент оволодів необхідними знаннями щодо термінології фізичного виховання, отримав теоретичні та практичні відомості про зміцнення здоров’я й впровадження здорового способу життя, засвоїв методику розвитку рухових якостей. Студент знатиме особливості фізичної підготовки та забезпечення потрібного рівня розвитку рухових здібностей, вмітиме визначати фізичний розвиток та функціональні можливості організму, складати програму самостійного оздоровчого тренування

Безпека життєдіяльності

Ми живемо в світі, що динамічно змінюється. Нові матеріали, технології та продукти на їхній основі з’являються зараз набагато частіше, а нової інформації набагато більше, ніж раніше. Буквально за одне покоління люди отримали нові можливості, а разом з тим – і нові ризики. Внаслідок цього зростає роль кожної людини у гарантуванні як власної, так і колективної безпеки. Дисципліна сприяє засвоєнню безпекових компетентностей, які є важливими для повсякденного життя та для успішної професійної діяльності

Main elective disciplines

Баєсів аналіз даних

Курс розроблено для ознайомлення студентів з основними поняттями та методами сучасного аналізу числових даних за допомогою алгоритмів баєсового висновку. Розглянуті методи дозволяють аналізувати великі об’єми інформації та враховувати в цьому аналізі щонайменші відомості про досліджуваний об’єкт

Чисельні методи

Курс розроблено для ознайомлення студентів з основними поняттями та методами сучасної теорії інтерполяції, чисельного розв’язування алгебричних та диференціальних рівнянь в Python

Алгоритми і структури даних

Алгоритми і пов’язані з ними структури даних, методи створення ефективних алгоритмів та критерії оцінки такої ефективності є необхідним елементом освіти спеціалістів зі статистичного аналізу даних. Дисципліна дає студентам-статистикам інструменти для якісного і кількісного аналізу великих даних, а також їх візуалізації

Теорія складних мереж

Курс присвячений математичному і статистичному аналізу складних графових структур даних. Акцент зроблено на методах дослідження таких реальних мереж як соціальні мережі, логістичні, інфраструктурні, банківські мережі

Аналіз даних на мові R

Курс розроблено для ознайомлення студентів з мовою програмування R. Це спеціальна “статистична” мова програмування, яку використовують для сучасного аналізу даних

Візуалізація даних на мові R

Курс розроблено для ознайомлення студентів з візуалізацією даних на мові програмування R. Це спеціальна “статистична” мова програмування, яку використовують для сучасного аналізу даних

Бази даних та основи SQL

Курс спрямований на формування у студентів системного базового уявлення про бази даних, отримання знань як з наукової, так і прикладної дисципліни, достатніх для подальшого використання в галузі обчислювальної техніки, інформаційних систем різного призначення

Мова програмування Java

Курс розроблено для ознайомлення студентів з основами платформо-незалежної мови програмування Java

Мова програмування С

Курс розроблено для ознайомлення студентів з основами низькорівневої мови програмування C

Економетрично-регресійний аналіз

Курс розроблено так, щоб сформувати в студентів знання, обов’язкові для того, щоб будувати регресійні моделі для аналізу соціально-економічних процесів. В дисципліні представлено як огляд концепцій побудови регресійних моделей, так і процесів та інструментів, які потрібні для їх оцінювання, перевірки гіпотез, прогнозування, побудови кількісних висновків щодо взаємозв’язків між змінними

Теорія аналітичних функцій

Основна увага приділяється вивченню властивостей аналітичних функцій, знаходженню образів областей при відображенні основними аналітичними функціями, обчисленню інтегралів від функції комплексної змінної вздовж кривих, розвиненню аналітичних функцій в ряди Тейлора та Лорана, визначенню особливих точок функцій та типів цих точок, обчисленню лишків функції в ізольованих особливих точках, застосовуванню теорії лишків для обчислення інтегралів, застосуванню комплексного аналізу до розв’язання прикладних задач математики

Графові дані та основи NoSQL

Курс розроблено для ознайомлення студентів з основними поняттями та методами сучасних графових та NoSQL баз даних

Теорія графів

Курс продовжує знайомство студентів з графами, які ефективно використовуються в теорії планування та управління, теорії розкладів, соціології, математичній лінгвістиці, економіці, біології, медицині, географії. Широке застосування знаходять графи в таких областях, як програмування, теорія кінцевих автоматів, електроніка, в рішенні імовірнісних і комбінаторних задач, знаходженні максимального потоку в мережі, найкоротшої відстані, максимального паросполучення, перевірки планарності графа та ін

Інженерія даних в Python

У курсі розглядаються основні принципи збирання й оброблення даних, основні етапи та підпроцеси циклу інженерії даних. Визначаються ключові підходи до видобування, зберігання, перетворення та подачі даних. Розглядаються інструменти мови програмування Python щодо первинної обробки даних, реалізації методів описової статистики, групування та очищення даних, інтерактивних методів аналізу

Візуалізація даних в Python

У курсі розглядаються основні принципи збирання й оброблення даних, поняття відкритих даних. Визначаються ключові підходи до візуалізація даних, етапи попередньої і тематичної обробки даних. Розглядаються інструменти мови програмування Python щодо первинної обробки даних, реалізації методів описової статистики, групування та очищення даних, аналізу часових рядів, інтерактивних методів аналізу. Передбачається створення аналітичних звітів (презентацій, інфографічних матеріалів), формування та оприлюднення портфоліо аналітика

Аналіз потокових даних

Курс надає базові знання про концепції, методи, мови та системи для прийому, обробки та аналізу даних, які надходять для прийняття рішень у реальному часі (потокові дані). Курс спрямований на приборкання швидкісних розмірів великих даних, враховуючи обсяг і різноманітність вимірів даних

Аналіз великих даних

Курс розроблено для ознайомлення студентів із теоретичними основами та можливостями практичного застосування методів аналізу великих даних для дослідження процесів та систем різного призначення

Основи захисту інформації

Курс розроблено для ознайомлення студентів з основними поняттями і методами захисту інформаційних систем

Теорія ігор

Курс розроблено для ознайомлення студентів з основними ідеями, результатами та методами сучасного теоретико-ігрового моделювання соціально-економічних процесів, захисту інформації та зі створення систем керування і аналізу даних

Комп’ютерна механіка

Курс розроблено для вивчення основних понять теоретичної механіки з використанням комп’ютерного моделювання. Під час вивчення курсу студенти вчаться розв’язувати та аналізувати задачі кінематики для визначення траєкторії, швидкості та прискорення матеріальної точки, системи матеріальних точок та абсолютно твердого тіла, візуалізувати рухи різних тіл на комп’ютері. Вивчення основних теорем динаміки допомагає зрозуміти особливості руху систем матеріальних точок та їх раціонального дослідження

Основи розробки рекомендаційних систем

Курс розроблено для ознайомлення студентів з основними поняттями та методами сучасної побудови рекомендаційних систем за допомогою алгоритмів машинного навчання

Математична економіка

Навчальну дисципліну розроблено так, щоб надати учасникам необхідні знання, обов’язкові для того, щоб будувати математичні моделі для аналізу мікроекономічних процесів. У дисципліні представлено як огляд властивостей опуклих структур, основи задач математичної оптимізації, теорії споживання і теорії фірми, елементи теорії загальної рівноваги

Біоінформатика

Курс розроблено для ознайомлення студентів з основними поняттями та методами сучасного аналізу та систематизації біологічної інформації

Аналіз медичних даних

Курс розроблено для ознайомлення студентів з роботою з медичними даними. Набуті знання можна використати при статистичному дослідженні даних в медицині

Аналітичні сховища даних та хмарні технології

Курс спрямований на формування у студентів професійних компетентностей, розвиток системи знань про роботу з аналітичними сховищами даних та хмарними технологіями, навичок та готовність до впровадження отриманих знань у реальних проектах на платформі Microsoft Azure

MASTER’S PROGRAM

Program website on the faculty page

If you have a higher education and want to improve your knowledge in the field of  “Data Analysis” and “Data Science”, then the master’s degree program “Statistics and Data Science” is created just for you.

Licensed capacity:

25 places

Cost of paid education in 2026:

95 370 UAH per year

Specialty:

E8 – Statistics

Specialization (educational program):

Statistics and Data Science

Form of study:

full-time

Duration of study:

1 year 4 months

Educational level:

Master

Main Academic Disciplines of the Master’s Degree

  • Сучасні методи аналізу даних
  • Статистичний аналіз в Python
  • Аналіз даних з використанням R
  • Іноземна мова
  • Методи лінійної алгебри
  • Основи математичного моделювання
  • Інвестиційний менеджмент
  • Кібербезпека
  • Додаткові розділи теорії ймовірності й математичної статистики
  • Випадкові процеси і застосування
  • Статистичне моделювання
  • Методи прикладної статистики
  • Моделі ризику та їх застосування
  • Часові ряди та методи прогнозування
  • Імітаційні моделі стохастичних систем

Our Advantages

Successful admission and study

1

Priority

When submitting an electronic application for admission to the program, do not forget to set priority 1

2

Dorms

All students of the educational program are provided with a dormitory in the established manner

3

Self-development

Students can attend various sports sections, art and scientific workshops of the university

Our graduates

Khrystyna Buhrii

Khrystyna Buhrii

Senior Business Analyst at EPAM

Stanislav Lavrynenko

Stanislav Lavrynenko

Data Processing Quality Engineer at Logivations

Sofiya Dovhanych

Sofiya Dovhanych

Project Lead at Logivations

Oles Mazurenko

Oles Mazurenko

Medical Research Analyst at Clinic for Pediatric Oncology

Cooperation

Contacts

New innovative educational program

“Statistics and Data Science”

 

Address:

Ivan Franko National University of Lviv 

Faculty of Mechanics and Mathematics

Lviv, Universytetska Str. 1, 79007 

 

Phone:

(032) 239 41 74
(032) 239 47 43

WWW:

https://new.mmf.lnu.edu.ua 

E-mail:

msde.mmf@lnu.edu.ua

    Question Form