Strona główna » Rekrutacja
Kierunki i specjalności
Aktualizacja: Czwartek, 08 czerwca 2017 roku, godz. 21:05
Metody analizy danych
Studia:
Studia I stopnia
Kierunek:
Informatyka i ekonometria
Tryb studiów:
stacjonarne, niestacjonarne
1. Absolwent posiada wiedzę z zakresu:
  • badań zjawisk i procesów ekonomicznych, społecznych, demograficznych, finansowych,
  • technik i metod badań próbkowych (doboru operatu losowania, przygotowania i oceny kwestionariusza, znaczenia błędów nielosowych),
  • badań marketingowych,
  • statystycznej analizy danych uzyskanych z badań ilościowych, w tym opisu i wnioskowania statystycznego, wielowymiarowej analizy statystycznej, eksploracyjnej analizy danych, sztucznych sieci neuronowych,
  • sytemu informacyjnego statystyki publicznej i innych źródeł danych wtórnych,
  • symulacji komputerowych,
  • oprogramowania do analiz statystycznych.
2. Absolwent posiada następujące umiejętności:
  • potrafi pozyskać dane statystyczne z różnych źródeł oraz wie jak je zinterpretować,
  • potrafi przygotować dane do analizy (wybrać odpowiednie zmienne, zredukować wymiar przestrzeni cech, rozwiązywać problem danych brakujących, zidentyfikować obiekty nietypowe),
  • potrafi dobrać metodę analizy statystycznej odpowiednią do danych,
  • potrafi przeprowadzić i zinterpretować wyniki prostej analizy statystycznej,
  • potrafi oceniać współzależności cech oraz budować modele regresyjne,
  • potrafi formułować i weryfikować hipotezy statystyczne,
  • potrafi konstruować proste prognozy zjawisk społecznych, demograficznych, gospodarczych i finansowych,
  • potrafi przeprowadzić grupowanie i klasyfikację obiektów w przestrzeni wielowymiarowej,
  • potrafi przeprowadzać badania rynkowe, marketingowe, sondażowe opinii publicznej (sformułować cel, opracować plan badania, pozyskać lub przygotować operat losowania, przygotować kwestionariusz badania, zgromadzić informacje, przeanalizować zebrane informacje i dokonać prezentacji wyników),
  • potrafi zaprojektować model koncepcyjny symulacji komputerowej,
  • biegle posługuje się oprogramowaniem komputerowym dedykowanym analizom statystycznym (Statistica, SPSS, Excel), a także potrafi samodzielnie programować obliczenia w środowiskach R i Matlab.
3. Absolwent może podjąć pracę na następujących stanowiskach pracy:
  • analityk danych,
  • specjalista z zakresu analizy i prognozowania.
4. Absolwent może podjąć pracę w następujących podmiotach:
  • banki i inne instytucje finansowe,
  • przedsiębiorstwa zajmujące się analizami rynkowymi,
  • pracownie sondażowe,
  • jednostki administracji publicznej,
  • w każdym innym przedsiębiorstwie, w którym dokonywana jest analiza danych ilościowych (np. do prognozowania sprzedaży, planowania produkcji, podejmowania decyzji inwestycyjnych).
Informacje o specjalności

Specjalność Metody analizy danych przygotowuje do pożądanego na rynku pracy i mającego dużą przyszłość zawodu analityka danych. Poprzez właściwy dobór przedmiotów specjalnościowych i doświadczoną kadrę dydaktyczną studenci mają okazję zdobyć dobre wykształcenie, zapewniające zarówno solidne podstawy teoretyczne, jak i konkretne umiejętności praktyczne.

Przedmioty specjalnościowe, takie jak Metody klasyfikacji, Eksploracyjne metody analizy danych, Sztuczne sieci neuronowe, uczą rozumowania opartego na danych, syntezy dużych ilości danych w spójne koncepcje, analizy i śledzenia związków przyczynowo-skutkowych, w tym znajdowania głębszego sensu i istotności zachodzących w gospodarce i rzeczywistości społecznej zjawisk. Są to umiejętności wymieniane przez Organizację Współpracy Gospodarczej i Rozwoju (OECD) jako jedne z najbardziej potrzebnych na rynku pracy w najbliższej przyszłości.

Ogromna podaż danych i informacji oraz równie duże na nie zapotrzebowanie we współczesnym świecie rodzą potrzebę posiadania umiejętności pozyskiwania i analizowania danych liczbowych. Studenci specjalności dowiadują się jak zdobuwać odpowiednie dane wtórne (głównie na takich przedmiotach jak Statystyka społeczna, Demografia), a także jak samodzielnie zorganizować i przeprowadzić badanie statystyczne w celu zgromadzenia danych pierwotnych (na przedmiotach Badania marketingowe i Organizacja i technika badań próbkowych).

Dużą wagę przykłada się do nauki oprogramowania statystycznego, niezbędnego w nowoczesnej analizie danych. Studenci mają okazję poznać programy do analiz statystycznych (Statistica, SPSS, Excel) oraz języki programowania obliczeń (R, Matlab), zarówno na przedmiotach specjalnie im dedykowanych (Komputerowe pakiety statystyczne, Oprogramowanie symulacji komputerowych), jak i na innych przedmiotach, gdzie wykorzystywane są jako narzędzie wspomagające przekazywanie treści właściwych dla danego zagadnienia.

Lp. Przedmiot ECTS Roz. Suma Wyk. Ćw. Lab. Sem. Pra. Jednostka
SEMESTR I
1. Język angielski 2 Z 30 30 Centrum Języków Obcych
2. Mikroekonomia 6 45 30 15 Wydział Ekonomiczny
3. Prawo 3 Z 15 15 Wydział Prawa i Administracji
4. Statystyka opisowa i ekonomiczna 8 45 15 30 Katedra Statystyki
5. Technologia informacyjna 2 Z 15 15 Katedra Informatyki Ekonomicznej
6. Wykład do wyboru 2 Z 30 30 Wydział Zarządzania
7. Zastosowania matematyki w ekonomii 7 Z 30 14 16 Katedra Ekonometrii / Katedra Statystyki
RAZEM 30 - 210 104 106 0 0 0 -
SEMESTR II
1. Finanse publiczne 4 25 15 10 Katedra Bankowości i Finansów
2. Informatyka ekonomiczna 4 30 15 15 Katedra Informatyki Ekonomicznej
3. Język angielski 2 Z 30 30 Centrum Języków Obcych
4. Makroekonomia 6 30 20 10 Wydział Ekonomiczny
5. Matematyka finansowa i ubezpieczeniowa 4 Z 30 15 15 Katedra Ekonometrii / Katedra Statystyki
6. Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna 8 Z 60 30 30 Katedra Statystyki
7. Wykład do wyboru 2 Z 30 30 Wydział Zarządzania
RAZEM 30 - 235 125 110 0 0 0 -
SEMESTR III
1. Ekonometria 8 60 30 15 15 Katedra Ekonometrii
2. Finanse przedsiębiorstw 3 20 12 8 Katedra Finansów Przedsiębiorstw
3. Język angielski 2 Z 30 30 Centrum Języków Obcych
4. Podstawy nauki o przedsiębiorstwie 2 Z 8 8 Katedra Ekonomiki Przedsiębiorstw
5. Podstawy zarządzania 5 45 30 15 Instytut Organizacji i Zarządzania
6. Programowanie komputerów 6 45 30 15 Katedra Informatyki Ekonomicznej
7. Ubezpieczenia 2 Z 8 8 Katedra Statystyki
8. Zarządzanie inwestycjami 2 Z 8 8 Katedra Inwestycji i Nieruchomości
RAZEM 30 - 224 126 83 15 0 0 -
SEMESTR IV
1. Bankowość 2 Z 8 8 Katedra Bankowości i Finansów
2. Język angielski 2 30 30 Centrum Języków Obcych
3. Komputerowe pakiety statystyczne 5 Z 20 20 Katedra Statystyki
4. Metody klasyfikacji 2 Z 10 10 Katedra Statystyki
5. Metodyka pisania pracy dyplomowej 2 Z 8 8 Wydział Zarządzania
6. Organizacja i technika badań próbkowych 6 Z 28 14 14 Katedra Statystyki
7. Rachunkowość 4 30 15 15 Katedra Rachunkowości
8. Rynki finansowe 3 E 8 8 Katedra Bankowości i Finansów
9. Statystyka społeczna 2 Z 10 10 Katedra Statystyki
10. Zarządzanie wartością przedsiębiorstwa 2 Z 8 8 Instytut Organizacji i Zarządzania / Katedra Bankowości i Finansów / Katedra Ekonomiki Przedsiębiorstw
RAZEM 30 - 160 63 67 30 0 0 -
SEMESTR V
1. Analiza finansowa 2 Z 8 8 Katedra Finansów Przedsiębiorstw
2. Badania marketingowe 5 Z 20 20 Katedra Marketingu / Katedra Statystyki
3. Badania operacyjne 5 45 15 15 15 Katedra Ekonometrii
4. Bazy danych 3 40 10 30 Katedra Informatyki Ekonomicznej
5. Demografia 8 40 20 20 Katedra Statystyki
6. Oprogramowanie symulacji komputerowych 3 Z 12 12 Katedra Statystyki
7. Praktyka zawodowa 2 Z 0 Wydział Zarządzania
8. Seminarium licencjackie 2 Z 14 14 Wydział Zarządzania
RAZEM 30 - 179 53 45 67 14 0 -
SEMESTR VI
1. Eksploracyjne metody analizy danych 5 Z 22 12 10 Katedra Statystyki
2. Marketing 2 Z 8 8 Katedra Marketingu
3. Nadzór korporacyjny 1 Z 8 8 Katedra Finansów Przedsiębiorstw
4. Ochrona własności intelektualnej 1 Z 6 6 Wydział Prawa i Administracji
5. Prognozowanie 3 E 8 8 Katedra Ekonometrii
6. Projektowanie systemów informatycznych 6 45 15 30 Katedra Informatyki Ekonomicznej
7. Seminarium licencjackie 8 Z 14 14 Wydział Zarządzania
8. Sztuczne sieci neuronowe 4 Z 10 10 Katedra Statystyki
RAZEM 30 - 121 67 30 10 14 0 -
ŁĄCZNIE 180 - 1129 538 441 122 28 0 -
Z - zaliczenie, E - egzamin
« wróć