Wybrany termin:
Termin:
1 paź 2024 - 26 cze 2025
Miejsce:
Online
Cena:
11 000,00 zł

Data Science w Biznesie

Offer image
Wybrany termin:

Termin:

1 paź 2024 - 26 cze 2025

Miejsce:

Online

Czas trwania:

188 godz.

Prowadzący:

KIEROWNIK STUDIÓW dr hab. Wioletta Grzenda, prof. SGH

Dodatkowe informacjeZajęcia odbywają się raz lub dwa razy w miesiącu, w soboty i niedziele od 9:15.
Termin niedostępny

Pozostałe terminy:

W tym momencie brak dostepnych terminów

Studia Podyplomowe Data Science w Biznesie dostarczają gruntownej wiedzy i umiejętności z obszaru statystyki oraz uczenia maszynowego niezbędnych do analizy danych w biznesie z wykorzystaniem języków programowania R i Python oraz środowiska SAS Viya.

Usługa:
Studia podyplomowe
Poziom:
Zaawansowany

Studia Podyplomowe Data Science w Biznesie adresowane są zarówno do osób, które nie mają jeszcze doświadczenia w obszarze data science, jak również tych osób, które chcą poszerzyć i ugruntować swoją wiedzę w zakresie przetwarzania i analizy danych w biznesie, w szczególności:

  • statystyków,
  • analityków,
  • specjalistów IT, 
  • kierowników projektów IT,
  • pracowników naukowych.
  • Programowanie w języku R
  • Przetwarzanie danych w SAS
  • Programowanie w języku Python
  • Statystyczna analizy danych
  • Regresja logistyczna
  • Modele czasu trwania
  • Prognozowanie i szeregi czasowe
  • Data mining
  • Uczenie maszynowe, uczenie głębokie w Python i SAS Viya
  • Credit scoring, automatyzacja podejmowania decyzji
  • Optymalizacja sprzedaży i odkrywanie asocjacji
  • Big data engineering – case study
  • Seminarium
  • Zajęcia teoretyczne
  • Praktyczne ćwiczenia programistyczne
  • Analizy case study
  • Warsztaty

Sekretarz studiów:

dr Aleksandra Iwanicka

e-mail: aiwanic@sgh.waw.pl

Uczestnik otrzymuje:

Dyplom ukończenia studiów podyplomowych SGH

Wiedza:

  • Znajomość podstawowych i zaawansowanych technik statystycznych.
  • Znajomość metod uczenia maszynowego.
  • Umiejętność interpretacji wyników analizy danych.
  • Wiedza z zakresu programowania w językach R i Python.
  • Znajomość środowiska SAS Viya.
  • Wiedza na temat procesu eksploracji danych.
  • Umiejętność zastosowania metod statystycznych w analizie danych.
  • Znajomość narzędzi do wizualizacji danych.
  • Wiedza na temat modeli czasu trwania i regresji logistycznej.
  • Znajomość metod prognozowania i analiz szeregów czasowych.

Umiejętności:

  • Programowanie w językach R i Python.
  • Przetwarzanie i czyszczenie danych.
  • Wykorzystanie narzędzi SAS Viya do analizy danych.
  • Tworzenie modeli predykcyjnych.
  • Optymalizacja procesów biznesowych za pomocą data science.
  • Analiza danych z wykorzystaniem metod statystycznych i uczenia maszynowego.
  • Integracja i eksploracja danych.
  • Wizualizacja wyników analizy danych.
  • Automatyzacja procesów decyzyjnych.
  • Tworzenie strategii biznesowych na podstawie analizy danych.

Kompetencje społeczne:

  • Zdolność do pracy zespołowej.
  • Umiejętność komunikowania wyników analizy danych.
  • Zrozumienie etyki w data science.
  • Zdolność do adaptacji w dynamicznym środowisku biznesowym.
  • Innowacyjne podejście do rozwiązywania problemów.
  • Umiejętność krytycznego myślenia.
  • Otwartość na nowe technologie i metody analizy danych.
  • Zdolność do ciągłego doskonalenia zawodowego.
  • Umiejętność zarządzania projektami analitycznymi.
  • Profesjonalizm w podejściu do wykonywania zadań.