Щоденні Архіви: 29.05.2026

XXVI Міжнародна науково-практична конференція “Статистичні методи та інформаційні технології аналізу соціально-економічного розвитку”

XXVI Міжнародна науково-практична конференція “Статистичні методи та інформаційні технології аналізу соціально-економічного розвитку”

28 травня представники Національної академії статистики, обліку та аудиту у складі к.е.н., доцента кафедри статистики та математичних методів в економіці – Голубової Г.В., к.е.н., доцента, доцента кафедри – Червоної С.П., к.е.н., доцента, доцента кафедри менеджменту та маркетингу- Мотузки О.М. та к.е.н., доцента, доцента кафедри – Трушкіної Н.В. взяли участь в XXVI Міжнародній науково-практичній конференції “Статистичні методи та інформаційні технології аналізу соціально-економічного розвитку” на базі Хмельницького університету управління та права ім. Леоніда Юзькова. З вітальним словом виступила Галина Володимирівна Голубова, акцентувавши увагу на сьогоднішніх викликах перед статистикою. Також вона зазначила, що у мовах повномасштабної війни та зважаючи на активний розвиток цифрової економіки, вражаючий прогрес штучного інтелекту, зміни в мисленні та філософії […]

Науково-методичний семінар «Використання інструментарію програмної інженерії в завданнях аналітики»

Науково-методичний семінар «Використання інструментарію програмної інженерії в завданнях аналітики»

На кафедрі інформаційних технологій 29 травня 2026 року відбувся плановий науково-методичний семінар, присвячений впровадженню передових практик розробки програмного забезпечення в сучасну аналітику даних. Модератором заходу виступив завідувач кафедри інформаційних технологій, кандидат економічних наук, доцент Ставицький Олександр Вікторович. До семінару долучилися викладачі кафедри. Під час дискусії учасники наголосили, що сучасна аналітика вийшла за межі простих електронних таблиць. Сьогодні аналітик повинен володіти інженерним мисленням (Engineering Mindset), що забезпечує масштабованість та надійність рішень. Особливу увагу спікер та учасники приділили трьом китам сучасної Analytics Engineering: Оптимізація роботи з Big Data: Учасники розібрали переваги переходу від класичних бібліотек (як-от Pandas) до сучасних рушіїв обробки даних у пам’яті (Polars, DuckDB, PySpark), які використовують ліниві обчислення та багатопотоковість. Тестування коду та якості даних (QA в аналітиці): Було обговорено, як інструменти тестування (наприклад, […]