Pamatdati
| Programmas nosaukums | Matemātika un datu zinātne |
|---|---|
| Augstskola/Koledža | Latvijas Universitāte |
| Studiju virziens | Fizika, materiālzinātne, matemātika un statistika |
Visi dati
| LR izglītības klasifikācijas kods (IKK) | 45460 |
|---|---|
| EKI/LKI līmenis | 7 |
| Izglītības programmas veids | Akadēmiskā izglītība (maģistra grāds), īstenojama pēc bakalaura vai profesionālā bakalaura grāda ieguves. Studiju ilgums pilna laika studijās viens–divi gadi. Kopējais pilna laika studiju ilgums vismaz pieci gadi |
| Studiju pogrammas saīsinātais nosaukums | Akadēmiskā maģistra studiju programma |
| Tematiskā grupa | Matemātika un statistika |
| ISCED kods | 0541; 0542 |
| ISCED nosaukums | Matemātika un statistika |
| Studiju programmas apjoms (KP) | 80 |
| Iegūstamais grāds | Dabaszinātņu maģistra grāds matemātikā |
| Iegūstamā kvalifikācija | —; - |
| Studiju veids un forma | Pilna laika klātiene |
| Studiju ilgums | 2 gadi |
| Valoda | latviešu; angļu |
Licences dati
| Licences numurs | - |
|---|---|
| Licences datums | |
| Licences termiņš |
Akreditācijas dati
| Akreditācijas lapas numurs | Netiek izsniegta |
|---|---|
| Akreditācijas datums | 04.10.2023 |
| Akreditācijas ilgums (gados) | 6 |
| Akreditācijas termiņš | 05.10.2029 |
Studiju programmas rezultāti
Zināšanas
1. Demonstrē padziļinātas teorētiskās matemātikas, statistikas, datu zinātnes un tehnoloģiju matemātikas zināšanas, pārvalda industriālas un inženierzinātņu modelēšanas principus, mašīnmācīšanās algoritmus un IT rīkus, kā arī demonstrē teorētiskās zināšanas matemātiskajās struktūrās, kvantu matemātikas un datorzinātnes matemātiskajos pamatos.
Prasmes
2. Pielieto teorētiskās matemātikas, datu zinātnes un statistikas, tehnoloģiju matemātikas metodes, paņēmienus, jēdzienus, modeļus reālu, teorētisku un praktisku problēmu risināšanā.
3. Izmanto IT rīkus, jaunākās tehnoloģijas, programmēšanas valodas dažādu modeļu veidošanā, datu vizualizācijā un simulāciju veikšanā, pielieto skaitliskās metodes un algoritmus, izmantojot mūsdienu IT tehnoloģijas.
Kompetence
4. Veic patstāvīgu pētniecisko darbu, izvēloties atbilstošas sarežģītas un inovatīvas metodoloģijas, rada oriģinālas matemātiskas, modelēšanas, algoritmiskas un statistiskas metodes un zināšanas, apzinoties akadēmiskā godīguma principus un pētnieciskās darbības rezultātu iespējamo ietekmi uz vidi un sabiedrību, kritiski interpretē iegūtos rezultātus, apkopo tos publikāciju formā.
5. Kvalitatīvā līmenī, orientējoties mūsdienu matemātikas attīstības tendencēs un jaunākajos sasniegumos, spēj risināt sarežģītas praktiskas problēmas industrijas, datu zinātnes un matemātiskās statistikas jomās, vada un īsteno starpnozaru lietišķus un fundamentālus pētniecības projektus, dod unikālu ieguldījumu tautsaimniecībā, sekmējot jaunu produktu un tehnoloģiju radīšanu.
Apakšprogramma “Datu zinātne”
Zināšanas
1. Demonstrē varbūtību teorijas, matemātiskās statistikas, finanšu un apdrošināšanas matemātikas zināšanas.
2. Pārvalda mašīnmācīšanās algoritmus, biznesa inteliģences un IT rīkus, lielos datus un datubāzes.
Prasmes
3. Prot pielietot fundamentālas matemātiskās metodes, risināt matemātiskus uzdevumus, izvest pierādījumus matemātiskām, statistiskām un mašīnmācīšānās metodēm vai to modifikācijām, salīdzina dažādas metodes savā starpā.
4. Pielieto datu analīzē gan klasiskās, gan neparametriskās un robustās matemātiskās statistikas metodes, kas sevī iekļauj parametru novērtēšanu, ticamības intervālus, hipotēžu pārbaudi, dažādus regresijas un lineārus modeļus.
5. Pielieto statistiskās mācīšanās un mašīnmācīšānās metodes, IT rīkus un programmēšanas valodas dažādu modeļu veidošanā, datu vizualizācijā, iekļaujot klasifikācijas uzdevumus, klasterizāciju, neironu tīklus un dziļo mašīnmācīšanos.
Kompetence
6. Veic patstāvīgu pētniecisko darbu, izvēloties atbilstošas sarežģītas un inovatīvas metodoloģijas, rada oriģinālas statistiskas un datu zinātnes metodes un zināšanas, kritiski interpretē iegūtos rezultātus, apkopo tos publikāciju formā.
7. Kvalitatīvā līmenī, orientējoties mūsdienu matemātikas, statistikas un datu zinātnes attīstības tendencēs un jaunākajos sasniegumos, spēj risināt sarežģītas praktiskas problēmas datu zinātnes un matemātiskās statistikas jomās, vada un īsteno starpnozaru lietišķus un fundamentālus pētniecības projektus, dod unikālu ieguldījumu tautsaimniecībā, sekmējot jaunu produktu un tehnoloģiju radīšanu.
Apakšprogramma “Tehnoloģiju matemātika”
Zināšanas
1. Demonstrē padziļinātas zināšanas industriālajā un lietišķajā matemātikā, pārzina modelēšanas principus un kvalitatīvās metodes.
2. Demonstrē padziļinātas zināšanas skaitliskajās matemātikas metodēs.
Prasmes
3. Prot pielietot fundamentālas matemātiskās metodes, risināt modelēšanas uzdevumus, izvedot pierādījumus jaunām matemātiskām un analītiskām metodēm, salīdzina dažādas metodes savā starpā.
4. Analizē sarežģītus ar jaunāko tehnoloģiju un dabas zinātnēm saistītus procesus, sastāda kompleksu sistēmu matemātiskus modeļus, risina optimizācijas, aproksimācijas, sistēmas vadības, diferenciālvienādojumu un integrālvienādojumu matemātiskās problēmas.
5. Pielieto skaitliskās metodes un algoritmus, izmantojot mūsdienu IT tehnoloģijas.
Kompetence
6. Veic patstāvīgu pētniecisko darbu, izvēloties atbilstošas sarežģītas un inovatīvas metodoloģijas, rada oriģinālus algoritmus un modelēšanas metodoloģiju, kritiski interpretē iegūtos rezultātus, apkopo tos publikāciju formā.
7. Kvalitatīvā līmenī, orientējoties mūsdienu matemātikas attīstības tendencēs un jaunākajos sasniegumos, spēj risināt sarežģītas matemātiskas problēmas, izmantojot diferenciāl- un intergrālvienādojumus, optimizācijas un optimālās vadības teoriju, analītiskās un skaitliskās metodes, risina aktuālus tautsaimniecības un uz industriju bāzētus inženiermatemātiskus uzdevumus, kas saistīti ar matemātisko modelēšanu un zinātnisko skaitļošanu. Vada un īsteno starpnozaru lietišķus un fundamentālus pētniecības projektus, dod unikālu ieguldījumu tautsaimniecībā, sekmējot jaunu produktu un tehnoloģiju radīšanu.
Apakšprogramma “Tīrā matemātika”
Zināšanas
1. Demonstrē fundamentālas un padziļinātas zināšanas augstākajā matemātikā, analītiskajās metodēs un matemātiskajās struktūrās.
2. Demonstrē padziļinātas zināšanas kvantu skaitļošanas un datorzinātnes matemātiskajos pamatos.
Prasmes
3. Prot pielietot fundamentālas matemātiskās metodes, risināt matemātiskas problēmas, pierāda un pamato sarežģītus matemātiskus rezultātus, metodes un formulas, apraksta teorētiskās matemātiskās metodes skaidrā un koncentrētā valodā.
4. Veic simulācijas, realizē algoritmus, izmantojot mūsdienu IT tehnoloģijas.
Kompetence
5. Veic patstāvīgu pētniecisko darbu, izvēloties atbilstošas sarežģītas un inovatīvas metodoloģijas, rada oriģinālu matemātisko teoriju analītiskajās metodēs, matemātiskajās struktūrās un datorzinātnes matemātiskajos pamatos, kritiski interpretē iegūtos rezultātus, apkopo tos publikāciju formā.
6. Kvalitatīvā līmenī, orientējoties mūsdienu matemātikas attīstības tendencēs un jaunākajos sasniegumos, spēj risināt sarežģītas matemātiskas problēmas analītiskajās metodēs, matemātiskajās struktūrās un datorzinātnes matemātiskajos pamatos, vada un īsteno starpnozaru lietišķus un fundamentālus pētniecības projektus, dod unikālu ieguldījumu tautsaimniecībā, sekmējot jaunu produktu un tehnoloģiju radīšanu.
1. Demonstrē padziļinātas teorētiskās matemātikas, statistikas, datu zinātnes un tehnoloģiju matemātikas zināšanas, pārvalda industriālas un inženierzinātņu modelēšanas principus, mašīnmācīšanās algoritmus un IT rīkus, kā arī demonstrē teorētiskās zināšanas matemātiskajās struktūrās, kvantu matemātikas un datorzinātnes matemātiskajos pamatos.
Prasmes
2. Pielieto teorētiskās matemātikas, datu zinātnes un statistikas, tehnoloģiju matemātikas metodes, paņēmienus, jēdzienus, modeļus reālu, teorētisku un praktisku problēmu risināšanā.
3. Izmanto IT rīkus, jaunākās tehnoloģijas, programmēšanas valodas dažādu modeļu veidošanā, datu vizualizācijā un simulāciju veikšanā, pielieto skaitliskās metodes un algoritmus, izmantojot mūsdienu IT tehnoloģijas.
Kompetence
4. Veic patstāvīgu pētniecisko darbu, izvēloties atbilstošas sarežģītas un inovatīvas metodoloģijas, rada oriģinālas matemātiskas, modelēšanas, algoritmiskas un statistiskas metodes un zināšanas, apzinoties akadēmiskā godīguma principus un pētnieciskās darbības rezultātu iespējamo ietekmi uz vidi un sabiedrību, kritiski interpretē iegūtos rezultātus, apkopo tos publikāciju formā.
5. Kvalitatīvā līmenī, orientējoties mūsdienu matemātikas attīstības tendencēs un jaunākajos sasniegumos, spēj risināt sarežģītas praktiskas problēmas industrijas, datu zinātnes un matemātiskās statistikas jomās, vada un īsteno starpnozaru lietišķus un fundamentālus pētniecības projektus, dod unikālu ieguldījumu tautsaimniecībā, sekmējot jaunu produktu un tehnoloģiju radīšanu.
Apakšprogramma “Datu zinātne”
Zināšanas
1. Demonstrē varbūtību teorijas, matemātiskās statistikas, finanšu un apdrošināšanas matemātikas zināšanas.
2. Pārvalda mašīnmācīšanās algoritmus, biznesa inteliģences un IT rīkus, lielos datus un datubāzes.
Prasmes
3. Prot pielietot fundamentālas matemātiskās metodes, risināt matemātiskus uzdevumus, izvest pierādījumus matemātiskām, statistiskām un mašīnmācīšānās metodēm vai to modifikācijām, salīdzina dažādas metodes savā starpā.
4. Pielieto datu analīzē gan klasiskās, gan neparametriskās un robustās matemātiskās statistikas metodes, kas sevī iekļauj parametru novērtēšanu, ticamības intervālus, hipotēžu pārbaudi, dažādus regresijas un lineārus modeļus.
5. Pielieto statistiskās mācīšanās un mašīnmācīšānās metodes, IT rīkus un programmēšanas valodas dažādu modeļu veidošanā, datu vizualizācijā, iekļaujot klasifikācijas uzdevumus, klasterizāciju, neironu tīklus un dziļo mašīnmācīšanos.
Kompetence
6. Veic patstāvīgu pētniecisko darbu, izvēloties atbilstošas sarežģītas un inovatīvas metodoloģijas, rada oriģinālas statistiskas un datu zinātnes metodes un zināšanas, kritiski interpretē iegūtos rezultātus, apkopo tos publikāciju formā.
7. Kvalitatīvā līmenī, orientējoties mūsdienu matemātikas, statistikas un datu zinātnes attīstības tendencēs un jaunākajos sasniegumos, spēj risināt sarežģītas praktiskas problēmas datu zinātnes un matemātiskās statistikas jomās, vada un īsteno starpnozaru lietišķus un fundamentālus pētniecības projektus, dod unikālu ieguldījumu tautsaimniecībā, sekmējot jaunu produktu un tehnoloģiju radīšanu.
Apakšprogramma “Tehnoloģiju matemātika”
Zināšanas
1. Demonstrē padziļinātas zināšanas industriālajā un lietišķajā matemātikā, pārzina modelēšanas principus un kvalitatīvās metodes.
2. Demonstrē padziļinātas zināšanas skaitliskajās matemātikas metodēs.
Prasmes
3. Prot pielietot fundamentālas matemātiskās metodes, risināt modelēšanas uzdevumus, izvedot pierādījumus jaunām matemātiskām un analītiskām metodēm, salīdzina dažādas metodes savā starpā.
4. Analizē sarežģītus ar jaunāko tehnoloģiju un dabas zinātnēm saistītus procesus, sastāda kompleksu sistēmu matemātiskus modeļus, risina optimizācijas, aproksimācijas, sistēmas vadības, diferenciālvienādojumu un integrālvienādojumu matemātiskās problēmas.
5. Pielieto skaitliskās metodes un algoritmus, izmantojot mūsdienu IT tehnoloģijas.
Kompetence
6. Veic patstāvīgu pētniecisko darbu, izvēloties atbilstošas sarežģītas un inovatīvas metodoloģijas, rada oriģinālus algoritmus un modelēšanas metodoloģiju, kritiski interpretē iegūtos rezultātus, apkopo tos publikāciju formā.
7. Kvalitatīvā līmenī, orientējoties mūsdienu matemātikas attīstības tendencēs un jaunākajos sasniegumos, spēj risināt sarežģītas matemātiskas problēmas, izmantojot diferenciāl- un intergrālvienādojumus, optimizācijas un optimālās vadības teoriju, analītiskās un skaitliskās metodes, risina aktuālus tautsaimniecības un uz industriju bāzētus inženiermatemātiskus uzdevumus, kas saistīti ar matemātisko modelēšanu un zinātnisko skaitļošanu. Vada un īsteno starpnozaru lietišķus un fundamentālus pētniecības projektus, dod unikālu ieguldījumu tautsaimniecībā, sekmējot jaunu produktu un tehnoloģiju radīšanu.
Apakšprogramma “Tīrā matemātika”
Zināšanas
1. Demonstrē fundamentālas un padziļinātas zināšanas augstākajā matemātikā, analītiskajās metodēs un matemātiskajās struktūrās.
2. Demonstrē padziļinātas zināšanas kvantu skaitļošanas un datorzinātnes matemātiskajos pamatos.
Prasmes
3. Prot pielietot fundamentālas matemātiskās metodes, risināt matemātiskas problēmas, pierāda un pamato sarežģītus matemātiskus rezultātus, metodes un formulas, apraksta teorētiskās matemātiskās metodes skaidrā un koncentrētā valodā.
4. Veic simulācijas, realizē algoritmus, izmantojot mūsdienu IT tehnoloģijas.
Kompetence
5. Veic patstāvīgu pētniecisko darbu, izvēloties atbilstošas sarežģītas un inovatīvas metodoloģijas, rada oriģinālu matemātisko teoriju analītiskajās metodēs, matemātiskajās struktūrās un datorzinātnes matemātiskajos pamatos, kritiski interpretē iegūtos rezultātus, apkopo tos publikāciju formā.
6. Kvalitatīvā līmenī, orientējoties mūsdienu matemātikas attīstības tendencēs un jaunākajos sasniegumos, spēj risināt sarežģītas matemātiskas problēmas analītiskajās metodēs, matemātiskajās struktūrās un datorzinātnes matemātiskajos pamatos, vada un īsteno starpnozaru lietišķus un fundamentālus pētniecības projektus, dod unikālu ieguldījumu tautsaimniecībā, sekmējot jaunu produktu un tehnoloģiju radīšanu.
Dokumenti
| Dokuments | Dokumenta tips | Valoda |
|---|---|---|
| Expert / Experts joint report | Eksperta / Ekspertu kopīgais atzinums | angļu |
| Self-evaluation report | Pašnovērtējuma ziņojums | angļu |
| Self-evaluation report | Pašnovērtējuma ziņojums | latviešu |
Studiju programmas vēsture