| Kod | DAT-NII |
|---|---|
| Jednostka organizacyjna | Wydział Ekonomii, Finansów i Zarządzania - Kampus Mickiewicza |
| Kierunek studiów | data science |
| Forma studiów | Niestacjonarne |
| Poziom kształcenia | Drugiego stopnia |
| Profil studiów | ogólnoakademicki |
| Języki wykładowe | polski |
| Czas trwania | 2 lata |
| Adres komisji rekrutacyjnej | Polacy: rekrutacja.mickiewicza@usz.edu.pl Cudzoziemcy: admissions@usz.edu.pl |
| Adres WWW | https://kandydaci.usz.edu.pl/ii-stopien/data-science-nowosc/ |
| Wymagany dokument | |
| Zadaj pytanie | |
-
Polacy - studia drugiego stopnia
Tura 1 (20.05.2025 00:00 – 12.08.2025 23:59) -
Polacy z dokumentem uzyskanym za granicą - studia drugiego stopnia
Tura 1 (20.05.2025 00:00 – 24.09.2025 23:59)
Data Science to interdyscyplinarny kierunek studiów kształcący na styku dwóch dynamicznych dziedzin ‒ technologii informatycznych, ze szczególnym uwzględnieniem sztucznej inteligencji i analizy danych, w tym zwłaszcza danych ekonomicznych.
Stały wzrost ilości danych wymaga znajomości technologii IT w zakresie ich pozyskiwania, gromadzenia i przetwarzania. Analiza procesów ekonomicznych jest możliwa dzięki wykorzystaniu metod i narzędzi matematycznych, statystycznych i ekonometrycznych. Coraz szybszy rozwój sztucznej inteligencji wymaga od biznesu wdrażania nowych rozwiązań analitycznych i wspierających procesy biznesowe.
Studia na kierunku Data Science umożliwiają zdobycie wiedzy z zakresu ekonomii, zarządzania, finansów, rachunkowości oraz umiejętności praktycznych w obszarze projektowania i wdrażania rozwiązań informatycznych i analitycznych, stosowania technologii internetowych oraz wszechstronnej analizy danych.
NAUCZYSZ SIĘ:
- programować na potrzeby analizy danych,
- projektować i prowadzić badania statystyczne i analizę danych,
- projektować i wdrażać rozwiązania informatyczne oraz bazy danych, lokalne oraz w chmurze
- modelować i symulować procesy gospodarcze,
- stosować narzędzia informatyczne we wspomaganiu decyzji,
- analizować dane przestrzenne,
- projektować i stosować narzędzia sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, obróbki dużych zbiorów danych (Big Data).
- sztuczna inteligencja w analizie danych,
- eksploracyjna analiza danych,
- sieci neuronowe i uczenie głębokie,
- statystyczne metody rozpoznawania obrazów
- Text Mining,
- systemy informacji przestrzennej.
W zakresie specjalności:
Program ma częściowo charakter modułowy umożliwiający wybór indywidualnej ścieżki edukacji zawodowej, dostosowanej do preferencji i planów studenta. Oferta składa się z dwóch modułów do wyboru, począwszy od drugiego semestru studiów.
Moduły do wyboru:
- systemy pozyskiwania danych (semestr II)
- techniki optymalizacji (semestr II)
- analizy przestrzenne (semestr III)
- zastosowanie data science w analizach rynku (semestr III)
- analiza danych nienumerycznych (semestr IV)
- zastosowanie data science w planowaniu strategicznym (semestr IV)
Nasi absolwenci pracują w:
- działach analitycznych i działach IT firm oraz instytucji jako: projektant/programista rozwiązań z zakresu machine learning i sztucznej inteligencji, badacz sztucznej inteligencji, analityk danych w biznesie i instytucjach państwowych, operator rozwiązań opartych o wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji, twórca aplikacji webowych, konsultant ds. wdrażania rozwiązań business intelligence i sztucznej inteligencji
Kryteria kwalifikacji:
Do postępowania kwalifikacyjnego mogą przystąpić osoby legitymujące się dyplomem ukończenia studiów co najmniej pierwszego stopnia. Kryterium kwalifikacji jest ocena na dyplomie.
Jeśli aplikujesz na studia na podstawie dokumentu wydanego za granicą (wydanego poza Polską), ocenę Twoim koncie wpisze komisja rekrutacyjna.