Absolwent zna i rozumie:

• statystyczne podstawy analizy danych
• metody i techniki programowania
• zasady dotyczące projektowania, tworzenia i zarządzania systemami baz danych
• kluczowe metody uczenia maszynowego
• podstawowe narzędzia i techniki eksploracji danych
• techniki obliczeniowe oraz techniki programowania, wspomagające pracę analityka
• sposoby ilustracji obliczeń symbolicznych za pomocą pakietów oprogramowania
• pojęcia dotyczące wizualizacji danych na komputerze
• budowę i funkcjonalność narzędzi wykorzystywanych do zdalnego nauczania

Absolwent potrafi:

• dobrać odpowiedni model statystyczny do analizy danych oraz implementować go w praktyce przy pomocy oprogramowania
• podać różne przykłady rozkładów prawdopodobieństwa dyskretnych i ciągłych i omówić wybrane eksperymenty losowe oraz modele matematyczne, w jakich te rozkłady występują; zna zastosowania praktyczne podstawowych rozkładów
• posługiwać się charakterystykami statystycznymi populacji
• projektować i uzasadnić poprawność działania programu z uwzględnieniem złożoności algorytmów i zapisać go w języku wysokiego poziomu
• implementować poznane algorytmy w zakresie zagadnień związanych z wizualizacją komputerową
• posługiwać się właściwie dobranymi środowiskami programistycznymi do projektowania, tworzenia, modyfikacji i zarządzania bazami danych
• analizować złożoność struktur i baz danych, proponować stosowne procedury, ocenić ich poprawność oraz implementować je w wybranym języku programowania
• dobrać metody do skonstruowania modelu klasyfikującego dla zadanej bazy wiedzy
• stosować poznane metody i narzędzia kształcenia zdalnego

Absolwent jest gotów do:

• oceny możliwości wykorzystania dotychczasowych osiągnięć technologii w swoim zawodzie
• zachowania się w sposób profesjonalny, przestrzegania zasad etyki zawodowej i poszanowania różnorodności poglądów
• przestrzegania praw autorskich
• zrozumienia ograniczenia własnej wiedzy i umiejętności, rozumiejąc potrzebę dalszego kształcenia
• komunikacji i konsultacji ze specjalistami w swojej dziedzinie
• uznania zawodu informatyka oraz analityka danych jako roli społecznej i rozumie problemy związane z poufnością danych
• formułowania i przekazywania społeczeństwu informacji i opinii dotyczących osiągnięć nauk ścisłych

Warunkiem ubiegania się o przyjęcia na studia podyplomowe jest posiadanie dyplomu ukończenia studiów co najmniej pierwszego stopnia dowolnego kierunku.

Kandydat ubiegający się o przyjęcie na studia podyplomowe informatyka stosowana dokonuje rejestracji w systemie https://irk.uwm.edu.pl/ i składa w sekretariacie studiów następujące dokumenty:

1. podanie o przyjęcie na studia z kwestionariuszem osobowym, generowanym w systemie irk.uwm.edu.pl
2. odpis dyplomu ukończenia studiów wyższych

Kryterium przyjęcia jest kolejność zgłoszeń.

6 900 PLN (płatne w dwóch równych ratach)