Analiza danych – Data Science

Studia podyplomowe Analiza Danych - Data Science to 2-semestralne studia obejmujące 224 godz. zajęć, z których aż 152 godzin to praktyczne zajęcia laboratoryjne. Celem studiów jest przygotowanie kadr do udziału w procesach przetwarzania i analizy duży zbiorów różnorodnych danych. Współczesny świat generuje olbrzymie ilości różnorodnych danych, których umiejętne przetwarzanie, analiza i wyciąganie wniosków może dostarczyć istotnych informacji niezbędnych w różnorakich procesach decyzyjnych w gospodarce i nauce. Pojęcia/zawody „Analityk danych” oraz „Data Scientist” łączą kompetencje i umiejętności z wielu dziedzin, specjalności takich jak: matematyka, statystyka, bazy danych, programowanie. Wymagają też znajomości i umiejętności praktycznego wykorzystania nowoczesnych narzędzi informatycznych wykorzystywanych do przetwarzania danych. Studia podyplomowe „Analiza danych – Data Science” dostarczają zarówno wiedzy o charakterze podstawowym, teoretycznym, szerokiej znajomości nowoczesnych metod i technik przetwarzania i analizy danych jak i umiejętności wykorzystania tej wiedzy w praktyce.

1. osoby pracujące w IT i analizie danych
2. osoby wykorzystujące dane w biznesie
3. osoby planujące przebranżowienie do Data Science
4. absolwenci różnych kierunków (technicznych, ekonomicznych itd.)
5. specjaliści chcący uporządkować wiedzę z analityki danych
6. osoby zainteresowane ML i Big Data

Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w Data Science

Moduł I - Podstawy analizy danych i programowania

1. Wprowadzenie do analizy danych i data science
2. Statystyka
3. Bazy danych
4. Programowanie w języku Python

Moduł II - Metody przetwarzania i eksploracji danych

1. Eksploracja danych
2. Ekstrakcja danych ze źródeł internetowych
3. Hurtownie danych
4. Sieci społeczne
5. Analiza danych przestrzennych

Moduł III - Zaawansowana analiza danych i uczenie maszynowe

1. Uczenie maszynowe
2. Analiza dużych zbiorów danych w środowisku Spark
3. Analiza danych tekstowych
4. Wizualizacja dużych zbiorów danych

Moduł IV - Dyplom i inne zagadnienia

1. Prawne aspekty analizy danych
2. Seminarium - projekty dyplomowe
3. Projekt dyplomowy

1. wykłady
2. intensywne zajęcia laboratoryjne
3. praca na narzędziach (Python, SQL, R, Spark)
4. projekty praktyczne
5. projekt dyplomowy
6. analiza realnych danych

Duży nacisk na praktykę (ponad 100 godzin laboratoriów)

Wydział Informatyki AGH

Osoba do kontaktu:

mgr inż. Dominika Knapik-Mróz

tel. kom.: +48 505 898 392

dkm@agh.edu.pl