Wybrany termin:
Termin:
1 paź 2024 - 1 lip 2025
Miejsce:
Online
Cena:
6900,00 zł

Zaawansowane metody analizy i eksploracji danych

Offer image
Offer image
Wybrany termin:

Termin:

1 paź 2024 - 1 lip 2025

Miejsce:

Online

Czas trwania:

230 godz.

Prowadzący:

Kierownik: dr hab. Adam Lecko, prof. UWM

Termin niedostępny

Pozostałe terminy:

W tym momencie brak dostepnych terminów

Celem studiów jest zapoznanie słuchaczy z najbardziej popularnymi technikami, algorytmami, narzędziami do analizy danych (m.in. w środowisku GNU R). Nabyte kompetencje związane są z poznaniem i stosowaniem metod i technik programowania wspomagających pracę analityka, metod statystycznych do opisu, modelowania i prognozowania rozmaitych zjawisk, narzędzi analizowania procesów masowych, metod dotyczących wizualizacji danych statystycznych.

Usługa:
Studia podyplomowe
Poziom:
Zaawansowany
Kategorie:

Studia mają na celu podniesienie kompetencji osób zatrudnionych jako analitycy w bankach, instytucjach ubezpieczeniowych, przedsiębiorstwach handlowych, produkcyjnych, ośrodkach przetwarzania informacji oraz ośrodkach badania opinii społecznej, w firmach prowadzących badania kliniczne, a także w instytucjach administracji państwowej i samorządowej i innych.

Semestr 1

  1. Analiza struktury procesów masowych
  2. Techniki graficznej prezentacji danych statystycznych
  3. Statystyka matematyczna
  4. Wprowadzenie do narzędzi analitycznych
  5. Elementy rachunku prawdopodobieństwa
  6. Wprowadzenie do Data Mining

Semestr 2

  1. Problemy społeczne i zawodowe informatyki
  2. Współzależność procesów masowych
  3. Analiza dynamiki procesów masowych
  4. Analiza statystyczna wielowymiarowa
  5. Statystyki bayesowskie
  6. Eksploracja i wizualizacja danych
  7. Analiza danych w praktyce

Realizacja wszystkich przedmiotów odbywa się zdalnie w czasie rzeczywistym, z użyciem pakietu Google Workspace

Sekretarz

mgr Kinga Lecko

tel. 664 315 525

e-mail: psi@matman.uwm.edu.pl

Organizator: Wydział Matematyki i Informatyki

Uczestnik otrzymuje:

Świadectwo ukończenia studiów podyplomowych

Wiedza:

Absolwent zna i rozumie:

  • twierdzenia z poznanych działów matematyki
  • metody projektowania, analizowania i programowania algorytmów oraz ich zastosowania
  • podstawowe struktury danych, wykonywane na nich operacje i ich zastosowania
  • konstrukcje programistyczne oraz pojęcia składni i semantyki języków programowania
  • zagadnienia na temat zarządzania informacją, w tym dotyczącą składowania i wyszukiwania informacji oraz modelowania danych
  • podstawowe metody probabilistyczne
  • problemy statystyki matematycznej
  • sposoby pozyskiwania i prezentowania danych statystycznych, zna opisowe charakterystyki zjawisk masowych i metody analizy dynamiki zjawisk masowych
  • budowę i funkcjonalność narzędzi wykorzystywanych do zdalnego nauczania
  • charakterystyczne dla różnych zawodów problemy i dylematy etyczne
  • zapisy w aktach prawnych dotyczące ochrony oprogramowania, baz danych, danych osobowych oraz prawa autorskiego
  • zasady tworzenia i rozwoju form indywidualnej przedsiębiorczości.

Umiejętności:

Absolwent potrafi:

  • pisać, uruchamiać i testować programy w wybranym środowisku programistycznym
  • przeprowadzić analizę danych statystycznych i podstawowe wnioskowania statystyczne także z wykorzystaniem oprogramowania
  • posługiwać się zaawansowanymi metodami i narzędziami z zakresu probabilistyki i statystyki matematycznej
  • zastosować zaawansowane techniki obliczeniowe oraz wybrane pakiety obliczeniowe
  • projektować zaawansowane struktury danych i ich wydajne implementacje
  • pozyskiwać informacje z literatury, baz wiedzy, Internetu oraz innych wiarygodnych źródeł, integrować je, dokonywać ich interpretacji oraz wyciągać wnioski i formułować opinie
  • przygotować dokumentacje, opracowania i raporty w języku polskim i języku obcym
  • stosować poznane metody i narzędzia kształcenia zdalnego
  • w sposób przystępny przedstawić fakty z zakresu matematyki i informatyki, porozumiewać się w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach, w tym w języku angielskim oraz z wykorzystaniem narzędzi informatycznych
  • pracować z odbiorcami tworzonych rozwiązań informatycznych i analitycznych, aktywnie uczestnicząc w dyskusji o potrzebach, możliwych rozwiązaniach i zasadach pozyskania, przetwarzania danych oraz ich wykorzystania
  • podejmować dyskusję na temat wybranych osiągnięć matematyki wyższej oraz jej zastosowań
  • pracować nad zespołowymi projektami, które mają charakter długoterminowy przyjmując rolę lidera
  • współpracować w grupie zajmując w niej różne role
  • samodzielnie pogłębiać i aktualizować wiedzę i umiejętności z zakresu matematyki, informatyki oraz określać kierunki dalszego rozwoju zawodowego
  • przygotować się do rozmowy kwalifikacyjnej i autoprezentacji
  • ukierunkowywać innych do osobistego rozwoju.

Kompetencje społeczne:

Absolwent jest gotów do:

  • oceny możliwości wykorzystania dotychczasowych osiągnięć technologii w swoim zawodzie
  • zachowania się w sposób profesjonalny, przestrzegania zasad etyki zawodowej i poszanowania różnorodności poglądów
  • przestrzegania praw autorskich
  • zrozumienia ograniczenia własnej wiedzy i umiejętności, rozumiejąc potrzebę dalszego kształcenia, w tym zdobywania wiedzy pozadziedzinowej
  • komunikacji i konsultacji, również przy użyciu narzędzi do pracy zdalnej, ze specjalistami w swojej dziedzinie, a także z innymi osobami związanymi zawodowo
  • uznania zawodu analityka danych jako roli społecznej i rozumie problemy związane z poufnością danych
  • formułowania i przekazywania społeczeństwu informacji i opinii dotyczących osiągnięć nauk ścisłych
  • myślenia i działania w sposób przedsiębiorczy