Przejdź do treści
abstrakcja z punktami na ciemnym tle
Nazwa
Data Science
Forma studiów
stacjonarna
Czas trwania
2 semestry
Liczba miejsc
16 osób
Dni zjazdów
Sobota
Niedziela
Rekrutacja do

30.09.2024 r.

Studia wpisane do zintegrowanego systemu kwalifikacji
Nie
Studia przypisane do zintegrowanego systemu kwalifikacji - poziom
poziom 6
Klucz dostępu
DSEDIV
2
edycja
16
absolwentów
216
godzin
O Studiach

Data Science łączy w sobie zaawansowane umiejętności statystyczne, analityczne oraz programistyczne. Zawód analityka danych jest coraz bardziej ceniony na rynku pracy, a specjaliści w tej dziedzinie są stale poszukiwani przez pracodawców. 
Data Scientist to osoba, która nie tylko efektywnie przetwarza informacje i wykonuje skomplikowane analizy statystyczne, ale również potrafi analizować duże zbiory danych, wykrywając w nich wzorce i tendencje, które mogą być niewidoczne dla standardowych metod analitycznych.
Aby zostać ekspertem w dziedzinie Data Science, niezbędna jest nie tylko głęboka wiedza statystyczna i doświadczenie analityczne, ale również zdolność do rozumienia skomplikowanych problemów biznesowych, zaawansowane umiejętności programistyczne oraz znajomość nowoczesnych narzędzi do efektywnej analizy dużych zbiorów danych.
Program studiów obejmuje zagadnienia z zakresu programowania w języku Python, analizy statystycznej i eksploracyjnej danych, technik wizualizacji i raportowania, a także zaawansowane metody związane ze sztucznymi sieciami neuronowymi i uczeniem głębokim. Studia są skierowane do osób, które chcą wykorzystać analizę danych do wspierania procesów decyzyjnych w różnych sektorach, takich jak finanse, energetyka, nauka, bankowość, ubezpieczenia, produkcja, marketing, handel, usługi czy służba zdrowia.

Kompetencje, które zyskasz
Statystyczna i eksploracyjna analiza danych z uwzględnieniem metod uczenia maszynowego
Dobieranie metod Data Science do zadanego problemu
Przetwarzanie zbiorów w języku programowania Python
Raportowanie i wizualizowanie wyników analizy danych
Umiejętność prezentacji i krytycznej ocena projektów
Dobór metod i technik z zakresu sztucznej inteligencji

Dlaczego "Data Science" 
to dobry wybór?

Nowoczesna praca analityczna na przykładach realnych problemów biznesowych

 

Dynamicznie rozwijającą się dziedzina i zawód przyszłości

Budowanie zaawansowanych modeli analitycznych i prognostycznych, kariera na miarę XXI wieku!

Dla kogo
  • dla osób, które chcą zdobyć wiedzę i umiejętności z zakresu Data Science, rozpoczynając swoją przygodę w tej fascynującej dziedzinie
  • dla osób,  które chcą płynne wejście w świat analizy danych, niezależnie od ich wcześniejszego doświadczenia
  • dla osób, które stawiają pierwsze kroki w Data Science i pragną zbudować solidne fundamenty, na których będą mogli oprzeć swoją przyszłą karierę
Obraz
Uśmiechnięta kobieta przed monitorem z wykresami.
Kierownik studiów

dr hab. inż. Agnieszka Wosiak, profesor uczelni

 

Obraz
kobieta_w_kapeluszu_i_okularach

Opłata za 2-semestralne studia wynosi 8 790,00 zł (możliwość płatności w dwóch ratach po 4 395,00 zł)
 

Lp.

Nazwa przedmiotu

Kod efektu SP

Liczba godzin

Punkty
ECTS

Praktycznych

Teoretycznych

1

2

3

4

5

6

1

Środowisko pracy analityka danych i wstęp do programowania w języku Python

DS_U_02

24

8

4

2

Metody wizualizacji danych

DS_U_03

16

8

3

3

Data Science i metody uczenia maszynowego

DS_W_01
DS_U_01

32

16

5

4

Seminarium projektowe

DS_U_05

16

0

3

5

Inteligentna analiza danych

DS_W_02
DS_U_01

32

16

5

6

Metody uczenia głębokiego

DS_W_02
DS_U_01

32

16

5

7

Praca końcowa

DS_U_04

16

0

5

8

Razem

168

64

30

Brak

Kontakt

Kierownik Dziekanatu

Wydziału Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej
Anna Bejmert
tel./fax 0-42 631-36-00
e-mail: anna.bejmert@p.lodz.p