Data Science w zastosowaniach biznesowych – praktyczne warsztaty na Uniwersytecie Warszawskim

Praktyczne podejście do Data Science

Studia podyplomowe na WNE wyróżniają się na tle innych programów swoją praktyczną orientacją. Całość zajęć ma charakter warsztatowy, co oznacza, że uczestnicy nie tylko zdobywają wiedzę teoretyczną, ale przede wszystkim uczą się, jak zastosować tę wiedzę w praktyce. Zajęcia prowadzone są przez doświadczonych pracowników naukowych oraz praktyków z branży, co gwarantuje, że studenci zdobywają aktualne i przydatne umiejętności.

W programie studiów nacisk kładzie się na stronę aplikacyjną, czyli samodzielne stosowanie omawianych metod w rzeczywistych projektach. Uczestnicy studiów zdobędą wiedzę i umiejętności w zakresie przetwarzania danych, ich wizualizacji, analizy statystyczno-ekonometrycznej, a także budowania i walidacji modeli predykcyjnych. Dzięki temu absolwenci będą przygotowani do efektywnej pracy w zawodzie data scientist w różnych sektorach gospodarki.

Cel studiów

Głównym celem studiów „Data Science w zastosowaniach biznesowych – praktyczne warsztaty” jest podniesienie kompetencji osób zajmujących się analizą danych w kontekście biznesowym. Program studiów został opracowany w taki sposób, aby dostarczyć słuchaczom zarówno fundamentalnej wiedzy teoretycznej, jak i praktycznych umiejętności, które są niezbędne w pracy analityka danych.

Studenci nauczą się m.in. przetwarzania i analizy danych od wstępnej ich obróbki, poprzez wizualizację, analizę statystyczno-ekonometryczną, aż po budowanie zaawansowanych modeli predykcyjnych oraz prezentację wyników. Program obejmuje również nowoczesne metody uczenia maszynowego, które stanowią kluczowy element współczesnej analizy danych.

Program studiów

Studia podyplomowe na WNE składają się z dwóch semestrów, które zostały zaprojektowane tak, aby stopniowo wprowadzać studentów w świat analizy danych, od poziomu średniozaawansowanego do zaawansowanego. W pierwszym semestrze studenci poznają podstawy programowania w R lub Pythonie, uczą się wczytywania i przygotowywania danych do analiz, a także zgłębiają metody wizualizacji i analizy statystycznej. Drugi semestr jest w całości poświęcony zaawansowanym technikom, takim jak machine learning, deep learning oraz przetwarzanie języka naturalnego (NLP).

Program studiów obejmuje również zajęcia fakultatywne, które pozwalają studentom dostosować ścieżkę nauki do swoich indywidualnych zainteresowań i potrzeb zawodowych. Możliwe jest m.in. zgłębienie takich tematów jak raporty i prezentacje w R Markdown, analiza danych przestrzennych, czy tworzenie aplikacji webowych.

Na zakończenie studiów, studenci przygotowują pracę dyplomową, która może przyjąć formę tradycyjnego opracowania, aplikacji analitycznej lub artykułu naukowego.

Sylwetka absolwenta

Absolwenci studiów podyplomowych „Data Science w zastosowaniach biznesowych – praktyczne warsztaty” zdobywają interdyscyplinarną wiedzę, która pozwala im na swobodne poruszanie się w świecie analizy danych. Mają zaawansowaną znajomość środowiska programistycznego R lub Python oraz są w stanie samodzielnie budować skomplikowane algorytmy i optymalizować kod.

Ponadto, absolwenci są dobrze zorientowani w nowoczesnych metodach uczenia maszynowego, uczenia głębokiego oraz przetwarzania języka naturalnego. Zdobytą wiedzę potrafią efektywnie wykorzystać w aplikacjach biznesowych, co czyni ich cenionymi specjalistami na rynku pracy.

Dzięki umiejętnościom z zakresu przetwarzania i analizy danych, absolwenci mogą podejmować pracę na stanowiskach związanych z analizą danych, budowaniem modeli predykcyjnych oraz wspomaganiem podejmowania decyzji w oparciu o dane. Są przygotowani do pracy w różnych branżach, takich jak finanse, bankowość, ubezpieczenia, badania rynkowe, energetyka, czy sektor publiczny.

Kompetencje społeczne i zawodowe

Absolwenci studiów podyplomowych na Wydziale Nauk Ekonomicznych nie tylko posiadają zaawansowaną wiedzę techniczną, ale również rozwinięte kompetencje społeczne. Potrafią krytycznie oceniać wyniki analiz, identyfikować potencjalne problemy w modelach analitycznych oraz podejmować decyzje na podstawie danych.

Są również przygotowani do pracy zespołowej i mogą pełnić różnorodne role w projektach analitycznych. Ich umiejętności komunikacyjne umożliwiają skuteczne prezentowanie wyników analiz oraz współpracę z innymi specjalistami. Absolwenci są gotowi do podejmowania odpowiedzialnych zadań w charakterze analityka danych, przestrzegając wysokich standardów etycznych i zawodowych.

Podsumowanie

Studia podyplomowe „Data Science w zastosowaniach biznesowych – praktyczne warsztaty” to doskonała propozycja dla osób pragnących rozwijać swoje kompetencje w zakresie analizy danych. Program studiów, zorientowany na praktyczne zastosowania, przygotowuje absolwentów do pracy w różnorodnych sektorach gospodarki. Dzięki zdobytym umiejętnościom, absolwenci stają się cenionymi specjalistami, którzy potrafią efektywnie wykorzystywać dane w podejmowaniu decyzji biznesowych.

Czas trwania: 1 rok (2 semestry), łącznie 226 godz. 

Tryb studiów: studia zaoczne, 10 zjazdów weekendowych (sobota i niedziela), standardowo co 2-3 tygodnie (dwie grupy – naprzemiennie) + 4 jednodniowe zajęcia fakultatywne

Forma: zajęcia na żywo w formie stacjonarnej lub zdalnej asynchronicznej (z nagranymi filmami do wszystkich zajęć) - do wyboru przez uczestników.

Kandydaci: przede wszystkim osoby posiadające już przynajmniej podstawowe doświadczenie w analizie i/lub modelowaniu danych czy programowaniu, choćby z wykorzystaniem popularnych arkuszy kalkulacyjnych i dostępnych w nich funkcji. Osoby nie mające takiego doświadczenia również serdecznie zapraszamy, niemniej będzie to zapewne wymagało nieco więcej samodzielnej pracy. Jest to jednak bardzo dobra inwestycja w kompetencje i wiedzę pożądane przez pracodawców.

Wymagania: wykształcenie wyższe (licencjackie, inżynierskie, bądź magisterskie). Wcześniejsza znajomość oprogramowania R lub Pythona nie jest wymagana.

Uwaga: studia wymagają od uczestników posiadania zdolności analitycznych i dużo pracy własnej w celu utrwalenia zdobytej wiedzy i umiejętności.

Artykuł na podstawie strony:

https://www.wne.uw.edu.pl/kandydat/studia-podyplomowe/podyplomowe_datascience