Analiza danych
Terminy:
Organizator
Opis i cele
Studia podyplomowe „Analiza danych” mają na celu rozwinięcie umiejętności w zakresie przetwarzania i analizy danych przy użyciu specjalistycznego oprogramowania statystycznego. Kurs dostarcza wiedzy na temat różnych metod statystycznych oraz umożliwia praktyczne zastosowanie tej wiedzy w analizowaniu danych badawczych. Celem jest przygotowanie uczestników do efektywnego rozwiązywania problemów analitycznych oraz wykorzystania nowoczesnych narzędzi i technik w pracy z danymi.
Charakterystyka uczestników
Kurs jest przeznaczony dla absolwentów studiów wyższych, w szczególności dla kadry naukowo-dydaktycznej uczelni wyższych oraz pracowników instytucji sektora publicznego zajmujących się statystyką publiczną.
Program
- Statystyka opisowa i analiza badań społecznych
- Prawdopodobieństwo i rozkłady zmiennych losowych
- Estymacja punktowa i przedziałowa parametrów populacji
- Weryfikacja hipotez parametrycznych i nieparametrycznych
- Analiza wariancji i kowariancji
- Badanie zależności pomiędzy dwiema cechami
- Regresja wielokrotna i analiza kanoniczna
- Szeregi czasowe, prognozowanie i indeksy
- Metody analizy danych jakościowych: analiza log-liniowa, analiza korespondencji
- Statystyki bayesowskie i analiza decyzji
- Metody klasyfikacji danych: analiza dyskryminacyjna, analiza skupień
- Analiza składowych głównych i analiza czynnikowa
- Analiza przeżycia
- Sieci neuronowe
- System SQL zarządzania bazą danych
- Seminarium statystyczne
Zastosowane metody
- Wykłady
- Ćwiczenia praktyczne
- Analiza przypadków (case studies)
- Seminaria statystyczne
- Prace badawcze zespołowe
Dodatkowe informacje organizacyjne
Informacji udziela:
dr Beata Rodzik
tel.: 81 537 61 14
e-mail: beata.rodzik@mail.umcs.pl
oraz
mgr Jolanta Jarzyńska
e-mail: mat-fiz@poczta.umcs.lublin.pl
Organizator: Wydział Matematyki, Fizyki i Informatyki
Uczestnik otrzymuje:
Po ukończeniu studiów absolwenci otrzymują dyplom Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie oraz świadectwo potwierdzające zdobyte kwalifikacje w zakresie analizy danych.
Wiedza:
- Zrozumienie podstawowych metod statystycznych i ich zastosowania.
- Wiedza na temat analizy danych jakościowych i ilościowych.
- Znajomość technik estymacji i weryfikacji hipotez.
- Wiedza na temat zaawansowanych metod analitycznych, takich jak sieci neuronowe i statystyki bayesowskie.
- Znajomość narzędzi do zarządzania bazami danych, w tym systemu SQL.
Umiejętności:
- Umiejętność przetwarzania i analizy danych z wykorzystaniem specjalistycznego oprogramowania statystycznego.
- Zdolność do przeprowadzania zaawansowanych analiz statystycznych, w tym regresji wielokrotnej i analizy czynnikowej.
- Umiejętność interpretacji wyników analizy danych i ich prezentacji.
- Zdolność do stosowania metod prognozowania i analizy szeregów czasowych.
- Umiejętność pracy z różnymi typami danych, w tym danymi jakościowymi i ilościowymi.
Kompetencje społeczne:
- Zdolność do efektywnej współpracy w zespołach badawczych.
- Kompetencje w zakresie komunikacji wyników analiz w sposób zrozumiały dla odbiorców.
- Umiejętność rozwiązywania problemów analitycznych w środowisku pracy.
- Zdolność do samodzielnego rozwiązywania problemów z zakresu analizy danych.
- Rozwinięta umiejętność pracy w środowisku złożonym i dynamicznym.