Czym jest Data Science?
Data Science to interdyscyplinarne pole nauki, które łączy w sobie elementy statystyki, analizy danych, programowania i wizualizacji danych. Data Science wykorzystuje zaawansowane metody i narzędzia do zbierania, przetwarzania, analizowania i interpretowania dużych zbiorów danych (zwanych Big Data) w celu odkrywania ukrytych zależności, prognozowania trendów, tworzenia modeli predykcyjnych i podejmowania decyzji opartych na danych.
Data Science ma szerokie zastosowanie w dziedzinach takich jak nauka, medycyna, finanse, marketing, inżynieria, e-commerce i wielu innych. Wykorzystując nowe technologie i narzędzia informatyczne pomaga w odkrywaniu wzorców, podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych, tworzeniu systemów rekomendacyjnych, doskonaleniu procesów produkcyjnych, rozpoznawaniu oszustw, analizie rynku, prognozowaniu wyników i w wielu innych obszarach.
Opis kierunku:
Data Science jest dynamicznie rozwijającą się dziedziną, która integruje nauki matematyczne, statystyczne, informatyczne i biznesowe w celu ekstrakcji wartościowych informacji z dużych zbiorów danych.
Studenci Data Science doskonalą umiejętności związane z gromadzeniem, przetwarzaniem, interpretacją i wykorzystywaniem danych w różnych dziedzinach.
Program studiów Data Science obejmuje szeroki zakres przedmiotów, takich jak statystyka, algorytmy, uczenie maszynowe, eksploracja danych, bazy danych, sieci komputerowe, analiza tekstu, wizualizacja danych i inne.
Studia na kierunku Data Science skupiają się na analizie danych poprzez wprowadzenie kluczowych przedmiotów do programu nauczania.
Kierunek Data Science zapewnia udaną karierę w jednej z najbardziej obiecujących dziedzin XXI wieku, niezależnie od środowiska pracy czy roli zawodowej.
Wymagane są nie tylko solidne umiejętności techniczne, ale także dobra komunikacja i głębokie zrozumienie dzisiejszych zasad biznesowych, co oferuje kierunek Data Science.
Dla kogo?
Studia są skierowane do kandydatów posiadających tytuł inżyniera lub magistra inżyniera (rekrutacja zimowa). Niemniej jednak, osoby mające tytuł licencjata lub magistra mają możliwość uczestnictwa w semestrze zerowym, który został zorganizowany w celu uzupełnienia kompetencji inżynierskich (rekrutacja letnia).
To oznacza, że niezależnie od Twojego stopnia naukowego, istnieje możliwość dołączenia do programu studiów. Semestr zerowy umożliwia wyrównanie brakujących kompetencji inżynierskich i przygotowanie do pełnego udziału w studiach. Jest to sposób na uzupełnienie wiedzy w obszarze nauk ścisłych oraz zdobycie umiejętności, które będę niezbędne na dalszych etapach nauki.
.jpg)
Zakres tematyczny
SEMESTR 0
Zdobędziesz wiedzę z zakresu budowy sieci komputerowych, podstaw transmisji danych oraz konfiguracji urządzeń sieciowych
– przedmiot: Sieci komputerowe
Nauczysz się podstaw teorii baz danych ze szczególnym uwzględnieniem modelu relacyjnego, a także sposobu projektowania i implementacji struktury baz danych
– przedmiot: Podstawy baz danych
SEMESTR I
Poznasz możliwości współczesnych sieci neuronowych oraz znaczenie metod uczenia maszynowego w rozwoju nowoczesnych rozwiązań IT
– przedmiot: Sieci neuronowe i uczenie głębokie
Dowiesz się w jaki sposób przygotować dane, jak również interpretować i oceniać uzyskane wzorce i modele
– przedmiot: Eksploracja danych
Zapoznasz się z budową wewnętrzną i zasadą działania systemów zarządzania baz danych. Zdobędziesz wiedzę dotyczącą efektywnego przetwarzania danych
– przedmiot: Organizacja systemów zarządzania baz danych
SEMESTR II
Zapoznanie studentów z zaawansowaną wiedzą związaną z matematycznymi podstawami, metodami i algorytmami uczenia maszynowego i ich zastosowaniam
– przedmiot: Uczenie maszynowe
Poznasz najważniejsze problemy związane z przetwarzaniem dużych zbiorów danych oraz ich rozwiązania. Zdobędziesz także wiedzę o typowych systemach przetwarzania dużych zbiorów danych
– przedmiot: Analiza dużych zbiorów danych
Zapoznasz się ze zjawiskami występującymi w tekście, istotnymi z punktu widzenia przetwarzania danych oraz dowiesz się o aktualnych badaniach nad przetwarzaniem języków naturalnych
– przedmiot: Przetwarzanie języka naturalnego
SEMESTR III
Poznasz zasady współpracy w grupie poprawiające efektywność pracy, zasady poprawnej komunikacji w zespole oraz strategie rozwiązywania konfliktów
– przedmiot: Elementy zarządzania własną karierą
Zdobędziesz wiedzę dotyczącą sytuacji na rynku pracy, trendów i kierunków rozwoju tej sytuacji, czynników wpływających na zróżnicowanie kompetencyjne na rynku pracy, a także rozwiniesz istotne kompetencje z punktu widzenia wyzwań rynku pracy
– przedmiot: Kompetencje w zmieniającym się społeczeństwie
Perspektywy zawodowe
Kierunek Informatyka – Data Science oferuje absolwentom liczne możliwości zatrudnienia w różnych branżach, w których wykorzystanie analizy danych odgrywa kluczową rolę. Zastosowanie data science w wspomnianych branżach przynosi szereg korzyści, takich jak zwiększona efektywność, precyzyjne prognozy, personalizacja usług oraz podejmowanie lepszych decyzji biznesowych. Absolwenci kierunku Informatyka – Data Science mają możliwość wykorzystania swojej wiedzy i umiejętności w tych dynamicznie rozwijających się sektorach, co otwiera przed nimi perspektywy zawodowe na bardzo wysokim poziomie. Kierunek ten odpowiada na zapotrzebowanie pracodawców na wykwalifikowanych specjalistów z dziedziny informatyki, posiadających umiejętności niezbędne do tworzenia systemów opartych na danych oraz wykorzystujących metody sztucznej inteligencji w analizie danych.
Branża e-commerce – data science jest niezbędna do analizy preferencji klientów, personalizacji ofert, prognozowania trendów zakupowych oraz optymalizacji procesów logistycznych.
Branża medyczna – data science wspiera diagnostykę, personalizowaną opiekę zdrowotną i badania kliniczne poprzez analizę danych pacjentów, obrazów medycznych oraz procesów opieki zdrowotnej.
Sektor telekomunikacji – data science pozwala na analizę dużych zbiorów danych, co umożliwia lepsze zrozumienie zachowań klientów, optymalizację sieci i poprawę jakości usług.
Finanse i ubezpieczenia – data science wspomaga analizę ryzyka, detekcję oszustw, modelowanie predykcyjne oraz personalizację ofert finansowych i ubezpieczeniowych.
Sektorze energii i zasobów naturalnych – data science może być wykorzystywana do optymalizacji zużycia energii, prognozowania cen surowców, analizy wydajności oraz optymalizacji procesów produkcyjnych.
Produkcja – data science pomaga w optymalizacji procesów produkcyjnych, analizie jakości, prognozowaniu zapotrzebowania na produkty oraz w doskonaleniu strategii marketingowych.
Spedycja i logistyki – data science jest kluczowym narzędziem do optymalizacji tras, zarządzania flotą pojazdów, prognozowania popytu oraz monitorowania przepływu towarów.
Ważne informacje
Poznaj program studiów Informatyka - Data Science