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