F - Інформаційні технології
ГоловнеПро спеціальністьВступНавчанняУніверситетиКар'єраПорадиРесурсиFAQ

Головне


🧑‍🏫

Прикладна математика (F1, старий код 113)

Інформаційні технології

У холодному світлі монітора команда працює над графіком, що оживає: одна правка в коді — і прогноз миттєво реагує. Тут щодня перетворюють заплутані набори даних на чіткі відповіді: формують модель, налаштовують алгоритм і перевіряють висновки. Поєднання строгого мислення й уміння писати робочий код дає змогу створювати інструменти, які прогнозують, оптимізують і автоматизують рішення. Обираючи Прикладну математику, ти вчишся перетворювати абстрактні правила на практичні продукти для бізнесу, науки й техніки.

Розрахувати шанси на вступОбрати університети

Бюджетних місць 2026

629

Кількість заяв 2026

4237

Прохідний бал

142.93 – 192.14

Вартість контракт, грн за рік

22 750 – 210 000 грн

Про спеціальність


Про спеціальність Прикладна математика

Прикладна математика — напрям, у якому математичні методи й моделі застосовують для розв’язання реальних задач у науці, техніці, економіці та IT. Фахівець формалізує проблему в термінах математичної моделі, розробляє й оптимізує алгоритми, реалізує чисельні методи та симуляції, аналізує результати з опорою на теорію ймовірностей і статистику. У роботі він програмує, працює з даними й базами даних, реалізує машинне навчання там, де потрібні прогнози чи автоматизація прийняття рішень.

Відповідальність прикладного математика — коректність моделі, адекватність алгоритмів і надійність висновків, а також інтеграція рішень у виробничі або дослідні процеси. Він постійно співпрацює з предметними експертами, інженерами, розробниками та аналітиками, перетворюючи математичні напрацювання на практичні інструменти. На відміну від теоретичної математики, тут пріоритет — застосування й чисельна реалізація; порівняно з інформатикою більше уваги приділяється моделюванню і математичній інтерпретації задач, а не лише створенню програмних систем.

Галузь знань:

F «Інформаційні технології»

Державна підтримка:

❌ Ні

Вступ 2026


Що складати на НМТ для вступу у 2026 році

Для вступу на спеціальність «Прикладна математика» за процедурою НМТ потрібно скласти три обов’язкові предмети — українська мова, математика та історія України — і ще один предмет на вибір (формат 3 обов’язкові + 1 вибірковий). Це стандартна схема оцінювання при вступі, тому плануйте підготовку за всіма трьома обов’язковими напрямками.

Вибір четвертого предмета впливає не лише на зручність підготовки, а й на ваш конкурсний бал, оскільки різні предмети мають різні коефіцієнти. Коефіцієнти вибіркових предметів: Іноземна мова — 0,30, Біологія — 0,20, Фізика — 0,40, Хімія — 0,30, Українська література — 0,20, Географія — 0,20. Найвигідніший наразі предмет: Фізика (коефіцієнт — 0,40). Творчий конкурс для цієї спеціальності не передбачено, отже вступник складає тільки три обов’язкові предмети й один предмет на вибір.


Обов’язкові предмети НМТ

Предмет

Коефіцієнт

Українська мова

0,30

Математика

0,50

Історія України

0,20

Не обов’язкові предмети НМТ

Предмет

Коефіцієнт

Іноземна мова

0,30

Біологія

0,20

Фізика

0,40

Хімія

0,30

Українська література

0,20

Географія

0,20

КТ

0,00

Рекомендація

Обирайте Фізика як 4-й предмет — у цього предмета найбільший коефіцієнт 0,40 для цієї спеціальності.

Конкурсна ситуація 2026

Конкурсна ситуація 2026

Бюджетних місць 629

Заяв на бюджет 2 741

Конкурс 4,36 осіб на місце

Прохідний бал

  • F1 Комп'ютерне та математичне моделювання: 142.93 – 192.14

Бали для вступу

Бюджет

  • Мінімум для участі: 130+

  • Реальні прохідні: 142.93 – 192.14 (залежно від спеціалізації)

  • Високі шанси: 150+

  • Гарантоване зарахування: 170+

Контракт

  • Від 100 балів (встановлює ЗВО)

Дізнайся більше про спеціальності від студентів

Запитай, як тут насправді — про навчання, викладачів і практику

Навчання


Що вивчають на спеціальності Прикладна математика

Навчання за спеціальністю Прикладна математика (старий код: 113) побудоване як поступове заглиблення від теоретичних основ до практичних застосувань. Лекції пояснюють математичну базу та методи, семінари відпрацьовують розв’язання задач, а комп’ютерні практикуми й проєктні роботи вчать реалізувати алгоритми й застосовувати моделі на даних. Навчальні завдання поступово ускладнюються: від формальної постановки й аналізу задач до побудови робочих програмних рішень і тестування їх у прикладних сценаріях.

Програма формує конкретні дії: вміти формулювати прикладну задачу як математичну модель, перетворювати її на алгоритм і реалізувати код, обробляти й аналізувати дані, підбирати та валідувати параметри моделей. Ви опануєте чисельні методи та підходи до оптимізації, тестування й порівняння рішень, навчитеся документувати результати й готувати технічні висновки, працювати в команді над складними завданнями.

Практична частина проходить у комп’ютерних лабораторіях, на проєктних семінарах і в рамках стажувань у наукових чи промислових командах. Студенти проводять експерименти з реальними наборами даних, створюють прототипи програмних модулів і моделей, інтегрують рішення у прикладні системи та готують курсові й дипломні роботи, що демонструють прикладні результати.


Тривалість навчання

Бакалавр після 11 кл

3р 9м

Основні дисципліни спеціальності Прикладна математика

  • Математичний аналіз
  • Лінійна алгебра і матричні методи
  • Диференціальні рівняння
  • Функціональний аналіз
  • Теорія ймовірностей і математична статистика
  • Дискретна математика та теорія алгоритмів
  • Чисельні методи та обчислювальні алгоритми
  • Алгоритми та структури даних
  • Оптимізаційні методи і математичне програмування
  • Машинне навчання і методи штучного інтелекту

Вартість навчання

Вартість навчання на контракті

Середня вартість

22 750 – 210 000 грн/рік

Найдешевше

22 750 грн/рік — НТУ "ХПІ"

Найдорожче

210 000 грн/рік — Київська школа економіки


Гранти для контрактників

Максимальний академгрант у межах вартості договору; коефіцієнт спеціальності враховано у цифрах

≥150 балів у кожному з двох предметів НМТ — 22 100 грн

≥170 балів у кожному з двох предметів НМТ — 32 500 грн

Університети


Де вчитися на спеціальності Прикладна математика

Обираючи заклад для навчання на спеціальності Прикладна математика, звертайте увагу на зміст програми (математичне моделювання, алгоритми, машинне навчання), наявність лабораторій і можливості практичних стажувань. Важливо також оцінити формат навчання, співпрацю з роботодавцями та розташування університету. Кількість університетів, що набирали вступників за цією спеціальністю у 2026 році — 25.


Де навчатися на Прикладна математика, ТОП 9 за популярністю

University logo

Львівська політехніка

Львівська обл.


Заяв

866

Прохідний

160,3

Контракт

52 000 грн

ДетальнішеРозрахувати шанси

м. Київ


Заяв

673

Прохідний

145,63

Контракт

70 000 грн

м. Київ


Заяв

502

Прохідний

161,54

Контракт

75 000 грн

Львівська обл.


Заяв

391

Прохідний

149,62

Контракт

58 300 грн

м. Київ


Заяв

274

Прохідний

149,48

Контракт

77 700 грн

Харківська обл.


Заяв

190

Прохідний

150,59

Контракт

39 563 грн

Чернівецька обл.


Заяв

161

Прохідний

149,31

Контракт

58 000 грн

м. Київ


Заяв

132

Прохідний

186,86

Контракт

210 000 грн

Закарпатська обл.


Заяв

120

Прохідний

150,82

Контракт

56 500 грн

Львівська обл.


Заяв

866

Прохідний

160,3

Контракт

52 000 грн

м. Київ


Заяв

673

Прохідний

145,63

Контракт

70 000 грн

м. Київ


Заяв

502

Прохідний

161,54

Контракт

75 000 грн

Львівська обл.


Заяв

391

Прохідний

149,62

Контракт

58 300 грн

м. Київ


Заяв

274

Прохідний

149,48

Контракт

77 700 грн

Харківська обл.


Заяв

190

Прохідний

150,59

Контракт

39 563 грн

Чернівецька обл.


Заяв

161

Прохідний

149,31

Контракт

58 000 грн

м. Київ


Заяв

132

Прохідний

186,86

Контракт

210 000 грн

Закарпатська обл.


Заяв

120

Прохідний

150,82

Контракт

56 500 грн

Усі університети

Кар'єра та працевлаштування


Ким можна працювати після спеціальності Прикладна математика

Кар’єрні траєкторії для випускників Прикладної математики залежать від практичних навичок, обраної спеціалізації та типу організації — від наукових груп до ІТ‑ та фінтех‑компаній. Це відкриває шлях до різних посад; далі — приклади можливих ролей.


Професійні можливості

  • Аналітик даних (IT-компанія)

  • Інженер машинного навчання (стартап/AI-команда)

  • Квантитативний аналітик (банк/інвестиційна компанія)

  • Розробник алгоритмів (науково-дослідна команда)

  • Інженер-моделювальник (промислове моделювання)

  • Розробник програмного забезпечення (backend/frontend)

  • Архітектор програмних систем (IT-консалтинг)

  • Адміністратор баз даних (DBA)

  • Інженер з обробки великих даних (Big Data)

  • Фахівець із фінансової аналітики (FinTech)

  • Тестувальник автоматизації (QA Automation)

  • Науковий співробітник з прикладної математики (університет/лабораторія)

Знайти тих, хто вступає на цю ж спеціальність

Ті, хто розглядає цю спеціальність цього року — можливо, твої майбутні одногрупники

Поради


Плюси та мінуси

Переваги спеціальності Прикладна математика

  • Прикладна математика формує навички створювати математичні моделі складних систем.

  • Ви вивчите чисельні методи та алгоритми для розв’язання прикладних задач.

  • Отримаєте практичні навички програмування та роботи з базами даних для реалізації моделей.

  • Навчитеся застосовувати методи статистики й машинного навчання для аналізу даних.

  • Готує до розробки та валідації алгоритмів у технічних і фінансових проєктах.

  • Розвиває аналітичне мислення й уміння формалізувати реальні проблеми в математичні задачі.

  • Дозволяє продовжити навчання у магістратурі або брати участь у міждисциплінарних проєктах.

Складнощі та недоліки спеціальності Прикладна математика

  • Прикладна математика передбачає багато абстрактної теорії; якщо не подобається робота з доведеннями, навчання буде важким.

  • Великий обсяг самостійних задач і практики — без регулярної тренувальної роботи навички швидко слабшають.

  • Потрібні добрі навички програмування та обробки даних; якщо код зовсім нецікавий, спеціальність може не підійти.

  • Щоб застосовувати знання в реальних проєктах, треба поєднувати математику з предметними доменами, що вимагає додаткових зусиль.

  • Перехід у виробництво часто вимагає досвіду проєктів або стажувань — самі курси іноді не дають достатньої практики.

  • Темпи розвитку ІТ і методів машинного навчання потребують постійного оновлення знань.

  • Деякі робочі завдання можуть бути монотонними і вимагати тривалої концентрації на дрібних деталях.

  • Без ранньої профілізації (наприклад фінанси, обчислювальні методи, AI) легко розпорошити увагу і загубити чітку кар'єрну траєкторію.

Корисні ресурси


Корисні матеріали для вступу

FAQ



STUDINFO - це не просто застосунок. Це ваш надійний помічник у виборі університету та спеціальності. Ми допомагаємо вам ефективно використовувати ваш час, розраховуючи ймовірність вступу за допомогою статистичних даних та ваших власних пріоритетів.

STUDINFO використовує відкриті дані з ЄДЕБО (info.edbo.gov.ua)

TelegramInstagramLinkedIn
монобанк

Підтримати проєкт

На оплату серверів

contact@studinfo.org
Умови використанняПолітика конфіденційностіПолітика повернення коштівПублічна офертаПоложення про cookie

©2026 All rights reserved