30.09.2024 r.
Kontakt
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.
Dlaczego "Data Science" to dobry wybór?
Lp. |
Nazwa przedmiotu |
Kod efektu SP |
Liczba godzin |
Punkty |
|
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 |
32 |
16 |
5 |
4 |
Seminarium projektowe |
DS_U_05 |
16 |
0 |
3 |
5 |
Inteligentna analiza danych |
DS_W_02 |
32 |
16 |
5 |
6 |
Metody uczenia głębokiego |
DS_W_02 |
32 |
16 |
5 |
7 |
Praca końcowa |
DS_U_04 |
16 |
0 |
5 |
8 |
Razem |
168 |
64 |
30 |
Brak