Зимова школа «Європейський підхід до управління даними» для студентів у рамках проєкту Data4EU

Фрагмент афіші школи

Кафедра автоматизованих систем управління Інституту комп’ютерних наук та інформаційних технологій Львівської політехніки запрошує студентів – бакалаврів та магістрів – взяти участь у роботі Зимової школи «Європейський підхід до управління даними» (A European approach to Data Governance), яка відбуватиметься 2–6 лютого 2026 року в онлайн-форматі.

Метою проведення заходу є:

  • ознайомлення з Європейською стратегією даних, управлінням даними відповідно до законодавства ЄС;
  • знайомство із перспективами створення єдиного ринку даних, вивчення юридичних аспектів правомірного збирання, зберігання й аналізу персональних даних;
  • ознайомлення з основами науки про дані (зокрема аналізом та візуалізацією даних, машинним і глибоким навчанням), хмарними сервісами й технологіями, основами організації безпеки даних;
  • розгляд особливостей роботи із чутливими даними, зокрема впливу GDPR на роботу з медичними даними.

Для участі у зимовій школі необхідно зареєструватись до 31 січня 2026 року.

Відбір учасників відбуватиметься на конкурсній основі. Претендентів повідомлять про результат відбору до 1 лютого.

Студенти матимуть можливість отримати 1,5 кредиту ЄКТС, які можуть бути перезараховані за відповідними курсами. Умовою отримання сертифікату є відвідування студентом мінімум 80% занять і завантаження індивідуальної письмової роботи, прохідний бал за яку 40%, до 15 лютого 2026 року.

Зимову школу A European approach to Data Governance проводить Національний університет «Львівська політехніка» в межах виконання освітнього проєкту напряму Жан Моне Модуль «Європейська стратегія даних: управління даними для нових можливостей» (№ 101127839 – Data4EU – ERASMUS-JMO-2023-HEI-TCH-RSCH) програми Erasmus+ за підтримки Європейського Союзу. Заняття проводитимуть учасники проєкту.

Окремо відбуватимуться майстер-класи, воркшопи та практичні заняття із запрошеними спікерами з провідних ІТ-компаній України для вивчення принципів Big Data, машинного навчання, аналітики та візуалізації даних, безпеки даних.