Кафедра "Системний аналіз та інформаційно-аналітичні технології"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/7644

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/say

Кафедра "Системний аналіз та інформаційно-аналітичні технології" заснована в 1982 році.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут". Випускники кафедри працюють у провідних ІТ-компаніях: EPAM, CloudWorks, DataArt, MedeAnalytics, NIX Solutions, CodeIT, Ciklum та багатьох інших в Україні та за кордоном.

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 4 доктора технічних наук; 9 кандидатів наук: 8 – технічних , 1 – економічних; 4 співробітника мають звання професора, 9 – доцента.

Переглянути

Фільтри

2021 - 20235

Налаштування

Містить файли: ТакКлючові слова: search.filters.subject.information technology

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 5 з 5
  • Ескіз
    Документ
    Development of advertising web pages of sites
    (ФО-П Шпак В. Б., 2023) Ugrimova, E. S.; Azarenkov, V. I.
  • Ескіз
    Документ
    Reduce operational development time advertising web pages of websites of selling companies
    (ТОВ "Друкарня Мадрид", 2023) Azarenkov, V. I.; Ugrimova, E. S.
  • Ескіз
    Документ
    Analysis of trends in UI/UX interface development and their impact on future user experience
    (ТОВ "Друкарня Мадрид", 2023) Azarenkov, V. I.; Svintsova, D. O.
  • Ескіз
    Документ
    Методичні вказівки до лабораторної роботи "Основи роботи з бібліотекою Pandas"
    (2022) Коваленко, Світлана Миколаївна; Коваленко, Сергій Володимирович
    У методичних вказівках дається опис теоретичних основ для отримання практичних навичок використання бібліотеки Pandas. Наприкінці вказівок наведено завдання для виконання під час лабораторних робіт. Pandas – це швидкий, потужний, гнучкий і простий у використанні інструмент аналізу та обробки даних з відкритим кодом, побудований на основі мови програмування Python. Pandas є корисним інструментом при роботі з табличними даними, що зберігаються в електронних таблицях або базах даних.
  • Ескіз
    Документ
    Моделювання розвитку епідемії на основі інформаційної технології оптимізації
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Нікуліна, Олена Миколаївна; Северин, Валерій Петрович; Надуєва, Марія Олексівна; Бубнов, Антон Ігорович
    Розроблені та досліджені математичні моделі епідемії для прогнозу розвитку епідемії коронавірусу COVID-19 на основі інформаційної технології оптимізації складних динамічних систем. Розглянуті математичні моделі епідемій SIR, SIRS, SEIR, SIS, MSEIR у вигляді нелінійних систем диференціальних рівнянь та проведено аналіз використання математичних моделей для дослідження розвитку епідемії коронавірусу COVID-19. На основі статистичних даних епідемії коронавірусу COVID-19 у Харківської області обчислені початкові значення параметрів моделей останньої хвилі епідемії. З використанням цих моделей програмою системного методу першого ступеня з модуля методів інтегрування інформаційної технології для розв’язання нелінійних систем диференціальних рівнянь проведено імітаційне моделювання процесів розвитку останньої хвилі епідемії. Імітаційне моделювання показує, що кількість здорових людей буде зменшуватись, а кількість інфікованих людей буде зростати. За 12 місяців кількість інфікованих людей досягне свого максимуму, а потім почне зменшуватись. Інформаційною технологією оптимізації динамічних систем виконана ідентифікація параметрів моделей епідемії COVID-19 на основі статистичних даних захворювань у Харківської області. З використанням отриманих моделей проведено прогнозування розвитку останньої хвилі епідемії COVID-19 у Харківської області. Наведено процеси розвитку епідемії за SIR-моделлю з імунітетом, що слабшає, зі значеннями параметрів моделі, отриманих в результаті ідентифікації. Приблизно за 13 місяців від початку хвилі епідемії кількість інфікованих людей досягне свого максимуму, а потім почне зменшуватись. За 10 місяців все населення Харківської області буде інфіковано. Ці результати дозволять передбачити можливі варіанти розвитку епідемії коронавірусу COVID-19 у Харківської області для вчасного проведення адекватних протиепідемічних заходів.