Podstawy analityki danych w biznesie

Python Data Science analiza danych eksploracja danych

Studia podyplomowe Podstawy analityki danych w biznesie to 2-semestralne studia obejmujące 198 godz. zajęć, z których aż 170 godzin to praktyczne zajęcia laboratoryjne oraz projektowe. Celem studiów jest jest przekazanie umiejętności praktycznych z zakresu analityki danych biznesowych osobom, które do tej pory w ogóle nie posiadały, bądź posiadały znikome kompetencje z dziedziny informatyka, a są zainteresowane podjęciem pracy wymagającej znajomości podstaw analityki danych. Uzupełnieniem celu głównego jest zainteresowanie absolwentów dalszym poszerzaniem swojej wiedzy w dziedzinie analityki danych oraz jej szerszych zastosowań.

 

Sylwetka absolwenta studiów podyplomowych

absolwent studiów podyplomowych Podstawy analityki danych w biznesie będzie posiadał podstawową wiedzę teoretyczną z zakresu statystyki i matematyki niezbędną w pracy z danymi, wiedzę na temat roli analityki danych we współczesnym świecie biznesowym oraz będzie znał podstawowe społeczne i etyczne uwarunkowania pracy z danymi. Pozna języki programowania R i python oraz narzędzia i metody inżynierii, eksploracji i wizualizacji danych w zakresie pozwalającym na samodzielne zrealizowanie kompletnego projektu na potrzeby biznesowe: przygotowanie danych do analizy, eksploracja (wykrywanie asocjacji, korelacji, klasyfikacja i grupowanie), umiejętność zastosowania uczenia maszynowego oraz Big Data, prezentacja otrzymanych rezultatów za pomocą atrakcyjnych dla odbiorcy technik wizualizacji. Absolwent będzie również posiadał umiejętność opracowywania danych marketingowych (i nie tylko) na potrzeby tworzenia prognoz biznesowych i podejmowania decyzji. Dodatkowo absolwet zapozna się z podstawami relacyjnych baz danych i języka SQL oraz specyfiką analizy danych tekstowych. Nabędzie też doświadczenie w pracy zespołowej nad projektem.

 

Warunki ukończenia studiów

Zajęcia odbywają się w soboty i w niedziele w trybie hybrydowym, w tym wszystkie wykłady w sposób zdalny na platformie MS Teams. Zajęcia stacjonarne odbywają się w laboratoriach komputerowych z indywidualnymi stanowiskami pracy wyposażonymi w oprogramowanie potrzebne do realizacji programu studiów. W programie studiów nie są przewidziane egzaminy. Szczegółowy tryb zaliczenia przedmiotu określany jest osobno dla każdego przedmiotu i jest przedstawiany na pierwszych zajęciach (zgodnie z informacją zawartą w sylabusie przedmiotu). Liczbę dopuszczalnych nieobecności i formę odrobienia zaległości każdy prowadzący ustala indywidualnie. Wpis na kolejny semestr otrzymuje się po zaliczeniu wszystkich przedmiotów z poprzedniego semestru.

 

Limity przyjęć

minimum warunkujące uruchomienie studiów 16 osób

maksimum 32 osób

 

1. PLAN STUDIÓW PODYPLOMOWYCH:

 

SEMESTR STUDIÓW - 1 :

Lp.

Nazwa przedmiotu

forma zajęć

liczba godzin zajęć

sposób zaliczenia

Liczba punktów ECTS

  1.  

Wprowadzenie do Data Science

Wykład

4

zaliczenie

1

  1.  

Podstawy opisu i wnioskowania statystycznego

Wykład, ćwiczenia laboratoryjne

8;8

zaliczenie

2

  1.  

Języki programowania w analizie danych: Python

ćwiczenia laboratoryjne

20

zaliczenie

2

  1.  

Języki programowania w analizie danych: R

ćwiczenia laboratoryjne

14

zaliczenie

2

  1.  

Inżynieria danych

Wykład, ćwiczenia laboratoryjne

4;8

zaliczenie

2

  1.  

Eksploracja danych

ćwiczenia laboratoryjne

20

zaliczenie

3

  1.  

Bazy danych

ćwiczenia laboratoryjne

12

zaliczenie

2

  1.  

Społeczne i etyczne aspekty analizy danych

Zajęcia seminaryjne

8

zaliczenie

1

 

Łączna liczba godzin: .106

Łączna liczba punktów ECTS: 15

 

SEMESTR STUDIÓW - 2 :

Lp.

Nazwa przedmiotu

forma zajęć

liczba godzin zajęć

sposób zaliczenia

Liczba punktów ECTS

  1.  

Analityka dużych zbiorów danych i Data Science w biznesie

Zajęcia seminaryjne

12

zaliczenie

2

  1.  

Uczenie maszynowe

Wykład, ćwiczenia laboratoryjne

8;12

zaliczenie

4

  1.  

Drzewa decyzyjne

Wykład, ćwiczenia laboratoryjne

2;6

zaliczenie

2

  1.  

Analiza danych tekstowych

ćwiczenia laboratoryjne

16

zaliczenie

3

  1.  

Prognozowanie i analityka predykcyjna

Wykład, ćwiczenia laboratoryjne

2;12

zaliczenie

2

  1.  

Wizualizacja danych i Storytelling

ćwiczenia laboratoryjne

12

zaliczenie

2

  1.  

Warsztaty projektowe

ćwiczenia projektowe

10

zaliczenie

1

 

Łączna liczba godzin: .92

Łączna liczba punktów ECTS: 16

 

JAK SIĘ ZAPISAĆ?

  1. Zarejestruj się w systemie: podyplomowe.informatyka.agh.edu.pl
  2. Zapisz się na studia (zapisanie się na studia jest możliwe po zarejestrowaniu się w systemie, i zalogowaniu się)
  3. Poczekaj na potwierdzenie Twojego zgłoszenia przez Sekretariat Studiów
  4. Pobierz ze strony formularz zgłoszeniowy oraz oświadczenie o zapoznaniu się z regulaminem studiów, wypełnij te dokumenty oraz prześlij skany podpisanych wersji dokumentów na adres Sekretariatu Studiów
  5. Wnieś opłatę wpisową (nr rachunku zostanie podany wkrótce), oraz prześlij skan potwierdzenia wpłaty na adres mailowy sekretariatu studiów
  6. Wnieś pełną opłatę za studia oraz dostarcz orginały wszystkich dokumentów do Sekretariatu nie później niż 14 dni przed rozpoczęciemy  zajęć

     

 

INFORMACJE KONTAKTOWE

Kierownik studiów:
dr Małgorzata Zajęcka
e-mail: mzajecka@agh.edu.pl

Sekretariat studiów:
mgr inż. Paulina Mularczyk-Mędrykowska
e-mail: paula@agh.edu.pl,
tel: +48 12 328 33 21

Czas trwania: październik 2023 - wrzesień 2024
Cena: 7100 PLN
Brak terminów 🙁

DOKUMENTY DO POBRANIA

formularz zgłoszeniowy

oświadczenie o zapoznaniu się z regulaminem

 

 

INFORMACJE KONTAKTOWE

Kierownik studiów:
dr Małgorzata Zajęcka
e-mail: mzajecka@agh.edu.pl

Sekretariat studiów:
mgr inż. Paulina Mularczyk-Mędrykowska
e-mail: paula@agh.edu.pl
tel: +48 12 328 33 21

 

 

 

Podobne