Strona główna » Rekrutacja
Kierunki i specjalności
Aktualizacja: Czwartek, 08 czerwca 2017 roku, godz. 21:01
Analiza danych – Big Data
Studia:
II stopnia
Kierunek:
Informatyka i ekonometria
Tryb studiów:
stacjonarne, niestacjonarne
1. Absolwent posiada wiedzę z zakresu:
  • wszechstronnej analizy danych statystycznych oraz poprawnej interpretacji prawidłowości z niej wynikających,
  • projektowania i realizowania badań statystycznych, a także proponowania adekwatnych metod analizy zebranych danych,
  • specyfiki big data, narzędzi i technik wydobywania informacji i wiedzy z dużych, wielowymiarowych zbiorów danych,
  • zastosowań elementów sztucznej inteligencji w zarządzaniu opartym na analizach danych (ang. data-driven management).
2. Absolwent posiada następujące umiejętności:
  • obliczania, wizualizacji i interpretowania prawidłowości zawartych w zbiorach danych liczbowych, w tym w dużych zbiorach typu big data,
  • obsługi specjalistycznych programów komputerowych do analiz statystycznych, w tym programów stosowanych w analizach wielowymiarowych,
  • stosowania technik i oprogramowania do symulacji komputerowej oraz do konstrukcji sztucznych sieci neuronowych,
  • samokształcenia i rozwoju zawodowego.
3. Absolwent może podjąć pracę na następujących stanowiskach pracy:
  • Data Scientistt,
  • Big Data Architect,
  • Big Data Analyst with Machine Learning Skills,
  • Big Data Consultant,
  • Business Intelligence Specialist,
  • Data Intelligence Analyst,
  • Data Quality Analyst,
  • Enterprise Data Scientist,
  • Marketing Data Analyst – Scientist,
  • Fraud & Risk Analyst,
  • Risk Business Analyst,
  • Research Analyst,
  • Analityk hurtowni danych,
  • Audytor procesów data mining,
  • Kierownik zespoły zarządzania Big Data,
  • Financial Crime Risk Analyst,
  • Ekspert ds. Analiz Danych,
  • Specjalista ds. Modeli Statystycznych,
  • Konsultant Data Mining,
  • Analityk Danych.
4. Absolwent może podjąć pracę w następujących podmiotach:
  •  
  • zakłady ubezpieczeniowe,
  • przedsiębiorstwa telekomunikacyjne,
  • przedsiębiorstwa z branży IT,
  • firmy doradcze i konsultingowe,
  • przedsiębiorstwa związane z e-commerce,

każde przedsiębiorstwo, które wykorzystuje metody zarządzania opartego na danych (Data Driven Business).

Informacje o specjalności

Informacje o specjalności

„Analiza danych – Big Data” to specjalność studiów przygotowująca do ambitnej i ciekawej pracy w działach analiz wszystkich tych podmiotów, których funkcjonowanie zależy od głębokiej znajomości rynku, jego bieżących i przyszłych trendów, a także postaw i preferencji uczestników rynku. Rosnące zapotrzebowanie na specjalistów z tego zakresu zgłaszają banki, zakłady ubezpieczeniowe i inne instytucje finansowe, a także przedsiębiorstwa funkcjonujące na globalnym i silnie konkurencyjnym rynku. Analityk danych to zawód teraźniejszości i przyszłości.

Celem kształcenia na tej specjalności jest dzielenie się ze studentami  praktyczną i użyteczną wiedzą o zastosowaniu metod ilościowych, a także umiejętnościami obsługi programów komputerowych wspomagających procesy podejmowania decyzji w przedsiębiorstwie w warunkach szybko rosnących zasobów informacji.

Studenci specjalności poznają w szczególności wszystkie etapy procesu wnioskowania, począwszy od sformułowania problemu, przez identyfikację jego kluczowych cech, konstrukcję próby badawczej, identyfikację źródeł dodatkowej informacji o populacji, przez techniki realizacji badań, analizę źródeł i wielkości błędów, do formalnych modeli wnioskowania statystycznego, analizy wielowymiarowej, kończąc na prezentacji i wizualizacji uzyskanych wniosków. W procesie tym studenci zapoznają się z metodami analizy danych typowymi dla podejścia big data, takimi jak: metody sztucznej inteligencji, analiza wielowymiarowa, analiza sieci społecznościowych, analiza text mining. Studenci poznają także najważniejsze systemy komputerowe wspierające analizę big data, w tym język SQL, NoSQL, R, Python, NodeXL, Pajek, RapidMiner, Apache Hadoop, Statistica, IBM SPSS. Na każdym semestrze student ma możliwość uzupełniania swojej wiedzy i umiejętności zgodnie z własnymi preferencjami i planowaną ścieżką zawodową, dzięki bogatej ofercie wykładów do wyboru.

Program studiów na tej specjalności jest tak skonstruowany, aby student – poprzez odpowiedni dobór przedmiotów – zdobył specjalistyczną wiedzę z zakresu nowoczesnych metod ilościowych i ich zastosowań.

Wybrane przedmioty realizowane w ramach specjalności Analiza danych – Big Data:

  1. Big Data,
  2. Metody sztucznej inteligencji,
  3. Analiza sieci społecznościowych,
  4. Text mining,
  5. Analiza wielowymiarowa,
  6. Analiza wielowymiarowa cech jakościowych,
  7. Techniki imputacji danych,
  8. Zaawansowane metody wizualizacji i raportowania danych,
  9. Prognozowanie i symulacje,
  10. Programowanie obliczeń,
  11. Język SQL,
  12. Hurtowanie danych,
  13. Inżynieria oprogramowania,
  14. Sieci komputerowe,
  15. Statystyczna analiza decyzji,
  16. Techniki badań sondażowych,
  17. Analiza statystyczna w badaniach rynku,
  18. Modele parametryczne,
  19. Analiza historii zdarzeń,
  20. Metody aktuarialne.

Lp. Przedmiot ECTS Roz. Suma Wyk. Ćw. Lab. Sem. Jednostka
SEMESTR I
1 Analiza wielowymiarowa 6 Z/E 30 15 15
2 Big Data 1 Z 15 15
3 Ekonometria dynamiczna 6 Z/E 30 15 15
4 Hurtownie danych 1 Z 15 15
5 Koncepcje zarządzania 2 Z 15 15
6 Metoda reprezentacyjna 6 Z/E 30 15 15
7 Programowanie obliczeń 3 Z 30 30
8 Statystystyczna analiza decyzji 3 Z/E 30 15 15
9 Wdw (z pełnej oferty Wydziału) 2 Z 30 30
RAZEM 30 - 225 135 30 60 0 -
SEMESTR II
1 Analiza wielowymiarowa cech jakościowych 4 Z/E 30 15 15
2 Język angielski - specjalistyczny 2 Z 30 30
3 Język SQL 2 Z 30 30
4 Modele parametryczne 4 Z/E 30 15 15
5 Prognozowanie i symulacje 5 Z/E 30 15 15
6 Przygotownie danych 2 Z 15 15
7 Seminarium magisterskie 4 Z 30 30
8 Sieci komputerowe 3 Z 15 15
9 Techniki imputacji danych 2 Z 15 15
10 Wdw (z pełnej oferty Wydziału) 2 Z 30 30
RAZEM 30 - 255 75 105 45 30 -
SEMESTR III
1 Analiza historii zdarzeń 1 Z 15 15
2 Analiza statystyczna w badaniach rynku 2 Z 15 15
3 Ekonometria finansowa 3 Z/E 30 15 15
4 Inżynieria oprogramowania 4 Z/E 30 15 15
5 Komunikacja interpersonalna/Negocjacje 2 Z 15 15
6 Metody sztucznej inteligencji 1 Z 15 15
7 Modele nieparametryczne 2 E 15 15
8 Ocena standingu przedsiębiorstwa 2 Z 15 15
9 Seminarium magisterskie 6 Z 30 30
10 Techniki badań sondażowych 2 Z/E 30 15 15
11 Wdw (z pełnej oferty Wydziału) 2 Z 30 30
12 Zarządzanie strategiczne 3 Z 15 15
RAZEM 30 - 255 135 90 0 30 -
SEMESTR IV
1 Analiza sieci społecznościowych 1 E 15 15
2 Budowa modeli scoringowych 2 E 15 15
3 Etyka w biznesie 3 Z 15 15
4 Metody aktuarialne 2 Z 15 15
5 Polityka gospodarcza 4 Z 15 15
6 Seminarium magisterskie 10 Z 30 30
7 Systemy informacyjne zarządzania 4 Z 30 15 15
8 Text mining 1 Z 15 15
9 Wdw (z pełnej oferty Wydziału) 2 Z 30 30
10 Zaawansowane metody wizualizacji i raportowania danych 1 Z 15 15
RAZEM 30 - 195 75 90 0 30 -
ŁĄCZNIE 120 - 930 420 315 105 90 -
« wróć