Wybrany termin:
Termin:
12 paź 2024 - 1 sie 2025
Miejsce:
Gdańsk
Cena:
8500,00 zł
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
Kierownik studiów: dr hab. inż. Marta Łabuda
Cena:
8500,00 zł
Pozostałe terminy:
W tym momencie brak dostepnych terminów
Organizator
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.
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.
