Data Science and Business Analytics, stacjonarne, drugiego stopnia (w języku angielskim) (S2-PRK-DSBA) | |
Drugiego stopnia Stacjonarne, 2-letnie Język: angielski | Spis treści: Opis ogólnyProgram Data Science na Wydziale Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego to cztero-semestralny program w pełnym wymiarze godzin, który zapewnia studentom wyjątkową wiedzę z zakresu nauk o danych. Program prowadzi do uzyskania tytułu magistra sztuki i jest zgodny z systemem bolońskim. Nauka o danych łączy różne metody naukowe w celu wyodrębnienia informacji z danych. Data Science to szybko rozwijająca się część analizy ilościowej, która jest bardzo pożądana na rynku. Jego popularność odzwierciedla dostępność ogromnej ilości (dużych) danych, które odpowiednio wykorzystywane dają ogromne możliwości dla biznesu. Data Scientist łączy szeroką wiedzę i umiejętności w zakresie analizy danych, ekonometrii i uczenia maszynowego, programowania IT z umiejętnościami miękkimi, co razem czyni ich wysoce pożądanymi ekspertami. Kursy oparte są głównie na oprogramowaniu R i Python. Aby umożliwić naszym studentom jak najlepszy rozwój, oferujemy nie tylko najlepsze kursy na miejscu, ale także współpracujemy z platformą edukacyjną DataCamp, a nasi uczniowie mają dostęp do wszystkich kursów DataCamp za darmo. Program Data Science and Business Analytics zapewnia niezbędną wiedzę i umiejętności, aby stać się bardzo dobrym Data Scientist. Poza twardymi przedmiotami informatycznym i analitycznymi program zawiera kursy z zakresu mikroekonomii, makroekonomii, finansów, jak również komunikacji i autoprezentacji, negocjacji czy case-study dla biznesu. |
Przyznawane kwalifikacje:
Dalsze studia:
Efekty kształcenia
Absolwent kierunku:
- Zna i rozumie pogłębione teorie naukowe z zakresu ekonomii, finansów, statystyki, ekonometrii, uczenia maszynowego lub programowania oraz metodologię badań naukowych w tych dziedzinach.
- Zna i rozumie zasady zarządzania zasobami własności intelektualnej oraz zasobami informacyjnymi, w tym źródłami i bazami danych. .
- Potrafi wykorzystać wiedzę z zakresu matematyki, badań operacyjnych, metod statystycznych i ekonometrycznych, uczenia maszynowego i data science do przeprowadzania wysoko wyspecjalizowanej ilościowej analizy problemów ekonomicznych, finansowych, zarządczych i z innych dziedzin. .
- Potrafi stosować zaawansowane narzędzia informatyczne, w tym wybrane języki programowania z grupy S, Python, C, C++, SQL lub 4GL, a także wybrane narzędzia analityczne z grupy R, Python lub SAS..
- Potrafi łączyć wiedzę teoretyczną z kompleksowym podejściem do przetwarzania i analizy danych, z uwzględnieniem metodologii przetwarzania dużych zbiorów danych - „big data”.
- Potrafi prowadzić badania w zakresie modelowania (ekonometrycznego, uczenia maszynowego, prognozowania szeregów czasowych, stosowania metod ilościowych lub aktuarialnych) w odniesieniu do wyzwań w planowej pracy w działach analitycznych i badawczych (instytucji rynku finansowego, ubezpieczeniowego, technologicznego lub przemysłu i usług opartych na danych).
- Potrafi wykonywać skomplikowane zadania z wykorzystaniem metod pozyskiwania, integrowania, przetwarzania i analizowania danych ilościowych i ustrukturyzowanych oraz jakościowych i nieustrukturyzowanych,.
- Potrafi kierować pracą zespołu, planować rozwój własny i innych oraz tworzyć raporty i komunikatywnie prezentować wyniki samodzielnych analiz w języku angielskim.
- Potrafi posługiwać się językiem angielskim na poziomie B2+ z użyciem terminologii specjalistycznej potrzebnej do pracy i prowadzenia badań w obszarze Data Science.
- Jest gotów do krytycznej oceny uzyskiwanych wyników badań i analiz .
- Jest gotów do planowania, dobrej organizacji pracy własnej i zespołowej oraz do szybkiego samokształcenia się i podnoszenia zdobytych kwalifikacji.
- Jest gotów do przestrzegania zawodowych standardów etycznych.