Теми курсових робіт студентам III курсу на 2026/2027 н. р.

П.І.П. керівника	Тема курсової роботи
РОЗОРА І.В.	Bootstrap-методи статистичного аналізу та оцінювання невизначеності.
CЛАБОСПИЦЬКИЙ О.С.	Виявлення аномальних спостережень у функціонуванні об’єктів. Математичне моделювання економічних процесів.
ШАРАПОВ М.М.	Стеганографія. Захист та його надійність. Оптимізація алгоритму розв’язку задачі перколяції.
МАКУШЕНКО І.А.	Адаптивні моделі короткострокового прогнозування часових рядів. Застосування методів регресійного аналізу для прогнозування макроекономічних показників.
ПОНОМАРЬОВ В.Д.	Моделювання роботи контакт-центру на основі черг з повторними викликами. Застосування регресійних моделей до прогнозування відтоку клієнтів. Багатофакторний аналіз даних продажів у роздрібній торгівлі.
МОРЕНЕЦЬ В.І.	Моделювання поведінки залучених користувачів: оцінювання частоти цільових дій та фінансового результату на базі GLM та Gradient Boosting. Моделювання очікуваної тривалості здорового життя на основі демографічних та соціально-економічних факторів.
УРАЗОВСЬКИЙ А.В.	Непараметричні критерії для виявлення структурних змін у часових рядах.

Теми випускних робіт бакалаврів на 2026/2027 н. р.

П.І.П керівника	Тема роботи
РОЗОРА І.В.	Методи контролю помилок при множинній перевірці статистичних гіпотез.
СЛАБОСПИЦЬКИЙ О.С.	Оцінювання характеристик об’єктів у некласичних постановках. Математичні моделі у дослідженнях фінансових показників.
ШАРАПОВ М.М.	Моделювання стаціонарного випадкового процесу з сильною залежністю за заданою спектральною щільністю. Триноміальні функціонали в задачах IDK-тестування.
ЛІВІНСЬКА Г.В.	Стохастичне моделювання та аналіз навантаження міських служб реагування.
МАКАШЕНКО І.А.	Порівняльний аналіз методів прогнозування макроекономічних показників. Статистичний аналіз клінічних показників для оптимізації процесу діагностики захворювань.
ПОНОМАРЬОВ В.Д.	Стратегії керування чергами з повторними викликами у службі технічної підтримки. Багатофакторний аналіз даних і регресійні моделі прогнозування попиту. Сучасні підходи до аналізу даних у задачах сегментації клієнтів електронної комерції.
МОРЕНЕЦЬ В.І.	Прогнозування високовитратних застрахованих осіб на основі історії медичних звернень: машинне навчання та аналіз факторів ризику. Моделювання результативності футболістів на основі ігрової статистики: статистичні методи та машинне навчання.
УРАЗОВСЬКИЙ А.В.	Непараметричні алгоритми оперативної діагностики точок переходу для моніторингу складних систем.

Теми курсових робіт для магістрів на 2026/2027 н.р.

П.І.П керівника	Тема  курсової  роботи (для магістрів)
РОЗОРА І.В.	Аналіз мультифрактальних характеристик трафіку комунікаційних мереж. Побудова прогнозу багаторівневої регресії з постстратифікацією із використанням методів машинного навчання.
СЛАБОСПИЦЬКИЙ О.С.	Дослідження алгоритмів розпізнавання образів.
ШАРАПОВ М.М.	Система масового обслуговування з повторними викликами і одним ненадійним приладом.
ПОНОМАРЬОВ В.Д.	Оптимальне керування ресурсами контакт-центру в системах з повторними викликами. Регресійні моделі аналізу даних великої розмірності в кредитному скорингу. Сучасні підходи до аналізу даних про навантаження хмарних сервісів.

Теми кваліфікаційних робіт для магістрів на 2026/2027 н.р.

П.І.П керівника	Тема  дипломної  роботи (для магістрів)
РОЗОРА І.В.	Статистичне оцінювання за умови неповних даних. Ідентифікація та статистичний аналіз стохастичних лінійних систем за даними спостережень.
СЛАБОСПИЦЬКИЙ О.С.	Дослідження алгоритмів ідентифікації систем при наявності збурень Розробка модифікованих алгоритмів статистичного аналізу даних.
ШАРАПОВ М.М.	Оцінювання ймовірностей в умовах невизначеності.
ЛІВІНСЬКА Г.В.	Розробка та аналіз інтегрального індексу міського комфорту в умовах війни. Комплексний аналіз та моделювання складних систем на основі емпіричних даних.
ПОНОМАРЬОВ В.Д.	Синтез оптимальних стратегій керування в моделях систем з повторними викликами. Багатофакторний аналіз даних великої розмірності та регресійні моделі в медичній аналітиці. Сучасні підходи до аналізу даних і оптимальне керування ресурсами онлайн-платформ.

Методичні вказівки з підготовки та оформлення робіт