Od kilku lat, wraz z rozwojem technologii cyfrowych, rośnie znaczenie gromadzenia, analizowania i wykorzystywania danych. Data science specialist to jeden z zawodów przyszłości, coraz bardziej pożądany nie tylko w biznesie, ale także w różnych instytucjach.
Specjaliści data science łączą kompetencje z obszaru programowania (Python, SQL), uczenia maszynowego, a także umiejętności analizowania i wyciągania wniosków mających strategiczne znaczenie dla rozwoju firm i organizacji.
Kierunek powstał z myślą o wszystkich, którzy chcą rozpocząć lub rozszerzyć ścieżkę zawodową o umiejętności analityczne, korzystające z metod, procesów, algorytmów i systemów naukowych do wydobywania spostrzeżeń z danych zarówno ustrukturyzowanych jak i nieustrukturyzowanych.
Studia kierowane są głównie do osób, które nie mają doświadczenia programistycznego.
W trakcie zajęć duży nacisk jest kładziony na praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem narzędzi programistycznych - głównie języka Phyton, jednego z najpopularniejszych narzędzi do zaawansowanych analiz data science. Zajęcia uzupełnia solidna baza teoretyczna, szczególnie z obszaru statystycznej i eksploracyjnej analizy danych oraz uczenia maszynowego. Takie połączenie daje słuchaczom możliwość wykorzystania umiejętności od razu w sposób praktyczny i stanowi solidny fundament pod dalszy rozwój zarówno na studiach o profilu rozszerzonym jak i pod samodzielną eksplorację obszaru analizy danych.
Praktyczne umiejętności, które zdobywają słuchacze:
Zajęcia prowadzą doświadczeni wykładowcy oraz praktycy ze świata biznesu realizujący we wcześniejszych latach także dwie edycje studiów podyplomowych Data Science: zaawansowana analiza danych i międzynarodowy Summer School on Data Science. Absolwenci mogą kontynuować studia na poziomie rozszerzonym także na naszej uczelni (https://www.podyplomowe.ue.wroc.pl/114,1764,data_science_zaawansowana_analiza_danych.html).
Kierunek dedykowany osobom, które pragną zdobyć zawód pożądany na rynku pracy lub rozwinąć umiejętności z obszaru data science, szczególnie jeśli w swojej karierze zawodowej wykorzystują analizę danych. Program jest dostosowany do potrzeb kandydatów bez doświadczenia programistycznego. Absolwenci po ukończeniu studiów uzyskują kompetencje do samodzielnej realizacji zadań z zakresu modelowania predykcyjnego na podbudowie matematycznych i statystycznych podstaw algorytmów i technik eksploracji danych.
Szczególnie polecamy go osobom planującym karierę w:
2 semestry, 180 godz.
Lp. | Nazwa przedmiotu | Liczba godzin |
---|---|---|
1. | Wprowadzenie do Data Science | 8 |
2. | Matematyczne podstawy Data Science | 26 |
3. | Statystyczne podstawy Data Science | 8 |
4. | Wprowadzenie do statystyki matematycznej | 40 |
5. | Podstawy programowania w języku Python | 10 |
6. | Programistyczne podstawy analizy danych | 32 |
7. | Wstęp do algorytmów uczenia maszynowego | 20 |
8. | Modelowanie predykcyjne z językiem Python | 30 |
9. | Warsztaty projektowe | 6 |
RAZEM | 180 |
Warunkiem uzyskania świadectwa ukończenia studiów jest:
Egzamin końcowy ma formę ustną Egzamin odbywa się w trybie stacjonarnym
Forma egzaminu może ulec zmianie. O ostatecznej formie zaliczenia decyduje kierownik studiów podyplomowych.
W ramach studiów na tym kierunku oferujemy
Kierownik studiów podyplomowych przed rozpoczęciem zajęć przesyła szczegółowe informacje organizacyjne oraz terminy zjazdów.
W przypadku kierunków w języku polskim istnieje możliwość uzyskania odpisu świadectwa ukończenia studiów podyplomowych w języku angielskim.
Zajęcia będą prowadzone przez doświadczonych pracowników Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu oraz praktyków z wieloletnim stażem w obszarze data science.
dr Ryszard Zygała
Katedra Technologii Informacyjnych
tel. 71 36 80 426
e-mail: ryszard.zygala@ue.wroc.pl
pok. 710, bud. Z
dr hab. Helena Dudycz, prof. UE
Katedra Technologii Informacyjnych
e-mail: helena.dudycz@ue.wroc.pl
5500 PLN
Istnieje możliwość rozłożenia opłaty na raty:
2 - dla os. indywidualnych, os. prowadzących działalność gospodarczą firm i instytucji
4 - wyłącznie dla os. indywidualnych
6 - wyłącznie dla os. indywidualnych
W tym celu prosimy o wiadomość mailową do koordynatora studiów z informacją o wybranej ilości rat.
W uzasadnionych przypadkach – za zgodą kierownika studiów podyplomowych – istnieje możliwość rozłożenia płatności na 8 rat. W takich sytuacjach wymagane jest złożenie podania z uzasadnieniem do kierownika studiów.
Ważne! Opłata za studia powinna zostać dokonana dopiero po otrzymaniu od kierownika studiów informacji o zebraniu się grupy i uruchomieniu kierunku. Numer konta do wpłat będzie widoczny po zalogowaniu na indywidualny profil słuchacza. W tytule prosimy wpisać imię, nazwisko i kierunek studiów.
Nie pobieramy opłaty wpisowej.
Faktury VAT są wystawiane na żądanie i przesyłane mailowo zgodnie z zasadami umieszczonymi na stronie: https://www.podyplomowe.ue.wroc.pl/145,faktury.html
▶ Koordynator ze strony CKU
Anna Kozak
tel: 71 36 80 949
e-mail: anna.kozak@ue.wroc.pl
Rekrutacja na studia rozpoczyna się od wypełnienia formularza dostępnego na dole strony pod przyciskiem: ZAPISZ SIĘ NA STUDIA.
Kandydat, aby wygenerować niezbędne dokumenty, powinien założyć indywidualne konto w systemie.
Szczegółowa lista dokumentów rekrutacyjnych znajduje się w sekcji Wymagane dokumenty.
Komplet dokumentów rekrutacyjnych prosimy dostarczyć do biura (pok. nr 3) lub skrzynki korespondencyjnej w budynku CKU pod adresem:
Centrum Kształcenia Ustawicznego
ul. Kamienna 43-45
53-307 Wrocław
Szczegółowe informacje dotyczące godzin przyjmowania dokumentów znajdują się w zakładce Kontakt.
Dokumenty można również przesyłać pocztą na adres:
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
ul. Komandorska 118/120
53-345 Wrocław
z dopiskiem REKRUTACJA Studia Podyplomowe i nazwą wybranego kierunku studiów
Komplet dokumentów w formie papierowej powinien zostać dostarczony do biura CKU najpóźniej w ostatnim dniu rekrutacji.
W przypadku pytań dotyczących kwestii merytorycznych prosimy o kontakt z kierownikiem studiów.
Termin zakończenia rekrutacji: 2022-04-01
Termin uruchomienia studiów: 2022-04-23
Zapisy zamknięte.
Zapisy na studia i szkolenia wymagają posiadania konta. Kliknij poniższy przycisk, by przejść do formularza rejestracji.
Załóż konto