🎓 Випускник/ця спеціальності F1 «Прикладна математика» – це фахівець, який володіє глибокими знаннями з математичного моделювання, алгоритмів, статистики, аналізу даних та програмування. Така підготовка відкриває широкі можливості для кар’єри в ІТ, фінансах, науці, інженерії, дослідженнях і технологічному бізнесі.
🧭 Ким і де може працювати математик:
- ІТ-компанії та стартапи: data scientist, machine learning engineer, backend developer, алгоритміст
- Фінансові установи та банки: аналітик ризиків, фінансовий математик, quantitative analyst (quant)
- Науково-дослідні інститути: дослідник, математик-моделювальник, експерт з обчислювальної математики
- Інженерні компанії: фахівець з моделювання процесів, оптимізації, симуляцій
- Міжнародні організації та корпорації: аналітик даних, консультант з математичного моделювання
- Освітні установи: викладач, науковий співробітник, тренер з математичних дисциплін
- Big Tech (Google, Microsoft, Amazon, Meta): аналітик, розробник алгоритмів, дослідник AI
- Геймдев та графіка: фахівець з фізичних симуляцій, математик у розробці ігор
🧠 Хард скіли (Hard Skills):
- Математичне моделювання та чисельні методи
- Програмування (Python, C++, MATLAB, R, Julia)
- Алгоритми та структури даних
- Теорія ймовірностей, статистика, математичний аналіз
- Машинне навчання та штучний інтелект
- Робота з базами даних та великими обсягами даних
- Оптимізація та дослідження операцій
- Візуалізація даних (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
- Знання LaTeX для оформлення наукових робіт
💬 Софт скіли (Soft Skills):
- Аналітичне та логічне мислення
- Увага до деталей
- Системність і структурованість
- Вміння вирішувати складні задачі
- Командна робота та комунікація з технічними і нетехнічними колегами
- Тайм-менеджмент
- Креативність у підходах до задач
- Здатність до самонавчання та адаптації до нових технологій
📌 Поради для старту кар’єри:
- Участь у хакатонах, олімпіадах, Kaggle-змаганнях
- Стажування в ІТ-компаніях, фінансових установах або наукових лабораторіях
- Створення портфоліо з проєктами: моделі, алгоритми, аналітика
- Публікації у наукових журналах або технічних блогах
- Вивчення сучасних інструментів: Git, Docker, Jupyter, TensorFlow
- Розвиток soft skills через участь у командних проєктах
