Beta

Podstawy analityki danych w biznesie

Offer image

Terminy:

W tym momencie brak dostepnych termin贸w

Opis i cele

Celem studi贸w jest przekazanie umiej臋tno艣ci praktycznych z zakresu analityki danych biznesowych osobom, kt贸re do tej pory w og贸le nie posiada艂y, b膮d藕 posiada艂y znikome kompetencje z dziedziny informatyka, a s膮 zainteresowane podj臋ciem pracy wymagaj膮cej znajomo艣ci podstaw analityki danych. Uzupe艂nieniem celu g艂贸wnego jest zainteresowanie absolwent贸w dalszym poszerzaniem swojej wiedzy w dziedzinie analityki danych oraz jej szerszych zastosowa艅.

Us艂uga:
Studia podyplomowe
Poziom:
Podstawowy
Kategorie:
Analiza Danych
Technologia i聽IT

Charakterystyka uczestnik贸w

Studia podyplomowe kierowane s膮 do wszystkich os贸b, kt贸re nie posiadaj膮 kierunkowego wykszta艂cenia w dziedzinie informatyki ani w dziedzinach pokrewnych, ale chcia艂yby zacz膮膰 prac臋 na stanowisku zwi膮zanym z analityk膮 danych i potrzebuj膮 zdoby膰 podstawow膮 wiedz臋 oraz umiej臋tno艣ci praktyczne zwi膮zane z analityk膮 danych biznesowych.

Szczeg贸lnie kierowane s膮 do wszystkich, kt贸rzy zainteresowani s膮 ca艂kowit膮 zmian膮 dotychczasowej bran偶y na pr臋偶nie rozwijaj膮c膮 si臋 dziedzin臋 analityki danych lub chc膮 zmieni膰 stanowisko wewn膮trz dotychczasowej firmy. R贸wnie偶 w艂a艣ciciele i pracownicy ma艂ych firm, kt贸rzy chc膮 pozna膰 najnowsze trendy w prowadzeniu proces贸w decyzyjnych w dzia艂alno艣ci biznesowej zyskaj膮 na tych studiach niezb臋dne umiej臋tno艣ci.

Program

SEMESTR STUDI脫W - 1

  1. Wprowadzenie do Data Science
  2. Podstawy opisu i wnioskowania statystycznego
  3. J臋zyki programowania w analizie danych: Python
  4. J臋zyki programowania w analizie danych: R
  5. In偶ynieria danych
  6. Eksploracja danych
  7. Bazy danych
  8. Spo艂eczne i etyczne aspekty analizy danych

SEMESTR STUDI脫W - 2

  1. Analityka du偶ych zbior贸w danych i Data Science w biznesie
  2. Uczenie maszynowe
  3. Drzewa decyzyjne
  4. Analiza danych tekstowych
  5. Prognozowanie i analityka predykcyjna
  6. Wizualizacja danych i Storytelling
  7. Warsztaty projektowe

Zastosowane metody

Zaj臋cia odbywaj膮 si臋 w soboty i w niedziele w trybie hybrydowym, w tym wszystkie wyk艂ady w spos贸b zdalny na platformie MS Teams. Zaj臋cia stacjonarne odbywaj膮 si臋 w laboratoriach komputerowych z indywidualnymi stanowiskami pracy wyposa偶onymi w oprogramowanie potrzebne do realizacji programu studi贸w. W programie studi贸w nie s膮 przewidziane egzaminy. 

Dodatkowe informacje organizacyjne

Sekretariat studi贸w: mgr in偶. Dominika Knapik-Mr贸z

e-mail: dkm@agh.edu.pl

tel: 505898392

Strona studi贸w:

https://podyplomowe.informatyka.agh.edu.pl/oferta/analityka-danych/

Uczestnik otrzymuje:

艢wiadectwo uko艅czenia studi贸w podyplomowych

Wiedza:

Absolwent b臋dzie posiada艂 podstawow膮 wiedz臋 teoretyczn膮 z zakresu statystyki i matematyki niezb臋dn膮 w pracy z danymi, wiedz臋 na temat roli analityki danych we wsp贸艂czesnym 艣wiecie biznesowym oraz b臋dzie zna艂 podstawowe spo艂eczne i etyczne uwarunkowania pracy z danymi. Pozna j臋zyki programowania R i python oraz narz臋dzia i metody in偶ynierii, eksploracji i wizualizacji danych w zakresie pozwalaj膮cym na samodzielne zrealizowanie kompletnego projektu na potrzeby biznesowe: przygotowanie danych do analizy, eksploracja (wykrywanie asocjacji, korelacji, klasyfikacja i grupowanie), umiej臋tno艣膰 zastosowania uczenia maszynowego oraz Big Data, prezentacja otrzymanych rezultat贸w za pomoc膮 atrakcyjnych dla odbiorcy technik wizualizacji. 

Umiej臋tno艣ci:

Absolwent b臋dzie r贸wnie偶 posiada艂 umiej臋tno艣膰 opracowywania danych marketingowych (i nie tylko) na potrzeby tworzenia prognoz biznesowych i podejmowania decyzji. Dodatkowo absolwent zapozna si臋 z podstawami relacyjnych baz danych i j臋zyka SQL oraz specyfik膮 analizy danych tekstowych.

Kompetencje spo艂eczne:

Nab臋dzie do艣wiadczenie w pracy zespo艂owej nad projektem.

Pozosta艂e korzy艣ci:

Program studi贸w przewiduje uzupe艂nienie wiedzy kandydat贸w o niezb臋dne wiadomo艣ci teoretyczne z dziedziny matematyki, statystyki, programowania i relacyjnych baz danych, ale g艂贸wnym celem jest przekazanie umiej臋tno艣ci praktycznych:

  • przygotowanie danych do analizy,
  • eksploracja danych, w tym danych tekstowych,
  • zastosowanie uczenia maszynowego oraz Big Data do rozwi膮zywania problem贸w z obszaru biznesu,
  • tworzenie prognoz i podejmowanie decyzji na podstawie m.in. danych marketingowych,
  • wizualizacja danych w programie Power BI oraz tworzenie interaktywnych dashboard贸w.

Szczeg贸艂owy program i efekty kszta艂cenia:

https://sylabusy.agh.edu.pl/pl/1/2/20/1/6/4/269