Data Science - nowa specjalizacja na studiach stacjonarnych drugiego stopnia, kierunek Informatyka

Data Science

There is no translation available.

DataScience w połączeniu z Big Data jest współczesną odpowiedzią świata nauki m.in. na wyzwania rynku pracy związane z gwałtownie rosnącą dostępnością i zarazem rosnącą rolą danych we wszystkich praktycznie dziedzinach aktywności w dzisiejszym świecie. Dotyczy to zarówno biznesu jak i gospodarki, zagadnień społecznych, polityki, bezpieczeństwa, edukacji, czy zdrowia a nawet ochrony środowiska.

 

Termin "DataScience" to coś zdecydowanie więcej niż zwykła "analiza danych". Jest to nowatorskie i interdyscyplinarne połączenie wielu dziedzin nauki:

  1. informatyki i IT
  2. statystyki i matematyki
  3. umiejętności humanistycznych i tzw. „miękkich” (ang. soft skills) takich jak:
    - analiza,
    - myślenie strategiczne,
    - komunikacja,
    - wizualizacja danych,
    - podejmowanie decyzji,
    - praktyczne rozwiązywanie złożonych problemów decyzyjnych, etc.

 

Absolwenci mogą znaleźć zatrudnienie w szerokim zakresie sektorów zarówno w biznesie jak i instytucjach czy agencjach rządowych, czy unijnych, etc. Zawód "data scientist" będzie najprawdopodobniej jednym z najatrakcyjniejszych i najbardziej poszukiwanych zawodów 21. wieku (wg Harvard Business Review: "The sexiest job of the 21st century").

 

Przykładowe specyficzne dla tej specjalizacji przedmioty w programie studiów to:

 

Wprowadzenie do Big Data

Eksploracja i wizualizacja danych

Programowanie dla analityki danych

Analiza dużych zbiorów danych

Integracja danych i hurtownie danych

Zastosowania uczenia maszynowego

Big Data - modelowanie, zarządzanie, przetwarzanie i integracja

Bezpieczenstwo Big Data

Technologie i platformy chmury

i wiele innych, w tym przedmioty obieralne.

 

Profil kandydata

 

Oferta adresowana jest do szerokiego grona osób zainteresowanych zdobyciem praktycznych i teoretycznych umiejętności w zakresie Data Science posiadających dyplom ukończenia studiów I stopnia zarówno z kierunków ścisłych jak i kandydatów posiadających zainteresowania tą dziedziną, silną motywację do nauki i dyplom I stopnia z kierunków przynajmniej częśćiowo ilościowych takich jak np. socjologia, ekonomia, biologia, ekonometria, geografia, politologia, etc. (nie wyklucza to też innych kierunków).

Mile widziane (choć nie wymagane) są: znajomość podstaw programowania w jakimkolwiek języku progamowania, podstawowa znajomość relacyjnych baz danych, podstawowa wiedza matematyczna w zakresie 1 roku studiów na kierunkach ścisłych, podstawowa umiejętność korzystania z systemów operacyjnych rodziny linuxowej.

Wymagana jest znajomość języka angielskiego w stopniu przynajmniej umożliwiającym samodzielne uzupełnianie i przyswajanie wiedzy z materiałów anglojęzycznych.

 

Wybrane kompetencje absolwenta

 

Programowanie i bazy danych:
 
  • podstawy IT
  • języki skryptowe (np. Python)
  • pakiety do statystycznej analizy danych i wizualizacji (np. R)
  • bazy danych i hurtownie danych (w tym SQL i NoSQL)
  • masowe i równoległe przetwarzanie dużych danych (np. Hadoop, MapReduce)

 

Statystyka i matematyka
 
  • analiza statystyczna i elementy modelowania danych
  • metody uczenia z nadzorem
  • grupowanie i redukcja wymiarów
  • optymalizacja
  • elementy sztucznej inteligencji i głębokie uczenie maszynowe (deep learning)

 

Kompetencje „miękkie”:
 
  • ciekawość i pasja w odkrywaniu prawdy z danych
  • podejmowanie właściwych decyzji na podstawie danych
  • komunikacja i umiejętność "opowiadania historii" z danych
  • sztuka wizualizacji danych
  • umiejętność praktycznego rozwiązywania złożonych problemów