| Kod | DAT-SII |
|---|---|
| Jednostka organizacyjna | Wydział Ekonomii, Finansów i Zarządzania - Kampus Mickiewicza |
| Kierunek studiów | data science |
| Forma studiów | Stacjonarne |
| 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 liczba otrzymanych punktów, obliczana wg wzoru: W = 0,5 O + 0,5 Ś gdzie:
O – ocena na dyplomie ukończenia studiów co najmniej pierwszego stopnia;
Ś – średnia z przebiegu studiów co najmniej pierwszego stopnia, potwierdzona przez uczelnię kandydata i wyliczona według zasad zgodnych z regulaminem studiów ukończonej uczelni.
Jeśli aplikujesz na studia na podstawie dokumentu wydanego za granicą (wydanego poza Polską), ocenę Twoim koncie wpisze komisja rekrutacyjna.