Inżynieria Danych - Data Science

Wybrany termin:

Termin:

12 paź 2024 - 1 sie 2025

Miejsce:

Gdańsk

Czas trwania:

180 godz.

Prowadzący:

Kierownik studiów: dr hab. inż. Marta Łabuda

Termin niedostępny

Pozostałe terminy:

W tym momencie brak dostepnych terminów

Organizator

Nazwa:

Politechnika Gdańska

Email:

Pokaż e-mail

Telefon:

Pokaż telefon

Opis i cele

Studia podyplomowe „Inżynieria Danych - Data Science” odpowiadają na potrzeby rynku pracy w zakresie analizy dużych wolumenów danych i wykorzystywania specjalistycznych narzędzi do modelowania, eksploracji, raportowania i wizualizowania danych. Celem jest rozwijanie umiejętności w zakresie statystyki, programowania, baz danych oraz metod eksploracyjno-predykcyjnych.

Usługa:

Studia podyplomowe

Poziom:

Zaawansowany

Kategorie:

Technologia i IT

Analiza Danych

Charakterystyka uczestników

Specjaliści i pracownicy zajmujący się analizą danych, statystyką, programowaniem, bazami danych oraz narzędziami do modelowania danych.
Osoby pragnące rozwijać umiejętności w dziedzinie Data Science oraz uczenia maszynowego.

Program

Metody statystyczne i analityczne Big Data
Metody eksploracji danych
Uczenie maszynowe w języku Python
Bazy danych i hurtownie danych
Narzędzia inżynierii danych
Seminarium dyplomowe

Zastosowane metody

Wykłady, laboratoria, seminaria dyplomowe
Platforma edukacyjna: DataCamp (z kursami online)

Dodatkowe informacje organizacyjne

Sekretariat

tel.: +48 58 347 20 06, +48 58 348 60 82

e-mail: podyplomowe.wftims@pg.edu.pl

Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej

Uczestnik otrzymuje:

Świadectwo ukończenia studiów podyplomowych

Wiedza:

Znajomość metod statystycznych i analitycznych stosowanych w analizie Big Data.
Wiedza na temat eksploracji danych, uczenia maszynowego i baz danych.
Rozumienie narzędzi i technologii stosowanych w inżynierii danych.

Umiejętności:

Umiejętność stosowania metod analitycznych i statystycznych do przetwarzania dużych zbiorów danych.
Znajomość narzędzi programistycznych i bazodanowych oraz umiejętność modelowania i wizualizacji danych.
Zdolność do pracy z narzędziami do uczenia maszynowego i przetwarzania danych.

Kompetencje społeczne:

Umiejętność efektywnej współpracy i komunikacji w zespołach projektowych.
Zdolność do rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji na podstawie analizy danych.