Data Science
Termin:
1 paź 2024 - 1 sie 2025
Miejsce:
Łódź
Czas trwania:
168 godz.
Prowadzący:
Kierownik studiów - dr hab. inż. Agnieszka Wosiak, profesor uczelni
Pozostałe terminy:
Organizator
Opis i cele
Studia Data Science łączą umiejętności statystyczne, analityczne i programistyczne, odpowiadając na rosnące zapotrzebowanie rynku na specjalistów w dziedzinie analizy danych. Celem jest przygotowanie do przetwarzania dużych zbiorów danych, wykrywania wzorców i analizowania skomplikowanych problemów biznesowych przy użyciu nowoczesnych narzędzi i metod.
Charakterystyka uczestników
- Osoby, które chcą zdobyć wiedzę i umiejętności z zakresu Data Science, rozpoczynając swoją przygodę w tej dziedzinie
- Osoby pragnące płynnie wejść w świat analizy danych, niezależnie od wcześniejszego doświadczenia
- Osoby stawiające pierwsze kroki w Data Science, które chcą zbudować solidne fundamenty dla przyszłej kariery
Program
- Środowisko pracy analityka danych i wstęp do programowania w języku Python
- Metody wizualizacji danych
- Data Science i metody uczenia maszynowego
- Seminarium projektowe
- Inteligentna analiza danych
- Metody uczenia głębokiego
- Praca końcowa
Zastosowane metody
- Wykłady
- Ćwiczenia praktyczne
- Projekty
- Analiza przypadków
- Seminaria
Dodatkowe informacje organizacyjne
Osoba kontaktowa: Anna Bejmert
Telefon: +48 42 631-36-00
E-mail: anna.bejmert@p.lodz.pl
Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej
Uczestnik otrzymuje:
Świadectwo ukończenia studiów podyplomowych
Wiedza:
- Znajomość środowiska pracy analityka danych i podstaw programowania w Pythonie
- Wiedza na temat metod wizualizacji danych
- Znajomość metod uczenia maszynowego i głębokiego
- Umiejętność analizy inteligentnych danych
- Wiedza na temat projektów końcowych w Data Science
Umiejętności:
- Przetwarzanie danych i programowanie w Pythonie
- Wizualizacja danych i raportowanie wyników
- Stosowanie metod uczenia maszynowego do analizy danych
- Rozwiązywanie rzeczywistych problemów analitycznych
- Praca nad projektami i prezentacja wyników
Kompetencje społeczne:
- Umiejętność pracy w zespole
- Krytyczna ocena i prezentacja projektów
- Rozumienie skomplikowanych problemów biznesowych
Pozostałe korzyści:
Absolwent zdobywa umiejętności w zakresie analizy danych, programowania w Pythonie, metod uczenia maszynowego oraz wizualizacji danych. Jest przygotowany do pracy jako Data Scientist w różnych sektorach, takich jak finanse, energetyka, bankowość, ubezpieczenia, marketing i inne.
