Data Science w praktyce Wydział Matematyki i Informatyki

Wydział

Matematyki i Informatyki

Liczba godzin dydaktycznych, ECTS i liczba semestrów

215 godzin, 30 ECTS, 2 semestry

Charakterystyka

Studia realizowane są zdalnie w czasie rzeczywistym za pomocą pakietu Google Workspace. Celem studiów jest zapoznanie słuchaczy z najbardziej popularnymi technikami, algorytmami, narzędziami i oprogramowaniem stosowanym w Data Science oraz w Big Data. Nabyte kompetencje związane są z przetwarzaniem, analizą i wizualizacją danych, tworzeniem modeli predykcyjnych oraz analizą dużych zbiorów danych. Zajęcia mają charakter praktyczny.

Studia mają na celu podniesienie kompetencji osób zatrudnionych jako analitycy w bankach, instytucjach ubezpieczeniowych, przedsiębiorstwach handlowych, produkcyjnych, ośrodkach przetwarzania informacji oraz ośrodkach badania opinii społecznej, a także w instytucjach administracji państwowej i samorządowej i innych. 

Charakterystyka efektów uczenia się

Absolwent zna i rozumie:

• pojęcia matematyczne z zakresu algebry i statystyki
• metody i techniki programowania
• zasady dotyczące projektowania, tworzenia i zarządzania systemami baz danych
• zasady dotyczące reprezentowania wiedzy oraz mechanizmów klasyfikujących
• przykłady ilustrujące konkretne pojęcia matematyczne
• techniki obliczeniowe oraz techniki programowania, wspomagające pracę analityka
• sposoby ilustracji obliczeń symbolicznych za pomocą pakietów oprogramowania
• pojęcia dotyczące wizualizacji danych na komputerze

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 i ich odpowiednikami próbkowymi
• 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
• pracować z odbiorcami tworzonych rozwiązań informatycznych i analitycznych, aktywnie uczestnicząc w dyskusji o potrzebach, możliwych rozwiązaniach i zasadach pozyskania, przetwarzania danych oraz ich wykorzystania

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
• zrozumienia ograniczenia własnej wiedzy i umiejętności, rozumiejąc potrzebę dalszego kształcenia, w tym zdobywania wiedzy pozadziedzinowej
• komunikacji i konsultacji ze specjalistami w swojej dziedzinie, a także z innymi osobami związanymi zawodowo
• uznania zawodu informatyka oraz analityka danych jako roli społecznej i rozumie problemy związane z poufnością danych

(uzyskane uprawnienia i kwalifikacje zawodowe, zwięzła, ogólna charakterystyka wiedzy, umiejętności, kompetencji społecznych – określenie działań do podjęcia których przygotowana będzie osoba po ukończeniu studiów podyplomowych.)

Warunki/zasady kwalifikacji

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

Wymagane dokumenty:

- Podanie o przyjęcie na studia podyplomowe;

- Odpis dyplomu ukończenia studiów wyższych;

O przyjęciu decyduje kolejność zgłoszenia w systemie IRK.

Termin składania dokumentów publikowany jest na stronie IRK dla studiów podyplomowych.

Wysokość czesnego

5500 PLN

Organizacja toku studiów podyplomowych

Studia realizowane są zdalnie w czasie rzeczywistym za pomocą pakietu Google Workspace. Zajęcia w formie online, w sobotę i niedzielę, dwa sobotnio-niedzielne spotkania w miesiącu

Warunki ukończenia studiów podyplomowych i wydania świadectwa

Warunkiem otrzymania świadectwa ukończenia studiów podyplomowych jest uzyskanie w określonym terminie wszystkich zaliczeń (w przypadku ćwiczeń z oceną)

Dodatkowe informacje

studia z możliwością dofinansowania

Kierownik studiów podyplomowych

dr inż. Przemysław Górecki 

Sekretarz

mgr Kinga Lecko

Kontakt

szczegółowych informacji udziela sekretarz studiów podyplomowych mgr Kinga Lecko   tel.  664 31 55 25 email: psi@matman.uwm.edu.pl 

Adres dostarczenia dokumentów rekrutacyjnych:

Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie, Wydział Matematyki i Informatyki, studia podyplomowe, ul. Słoneczna 54, pok E0/16, 10-710 Olsztyn