Program studiów
Program studiów podyplomowych na kierunku Data Scientist. Analityk danych.
Podstawy statystyki z zastosowaniem R / Python
(16 godz.)
- Wprowadzenie do zagadnień statystyki opisowej (8 godz.)
- Wprowadzenie do zagadnień statystyki matematycznej (procedura testowania) (8 godz.)
Analiza danych w Python
(19 godz.)
- Składnia, tablice, funkcje, Pandas (19 godz.)
Analiza danych w R
(19 godz.)
- Środowisko R i RStudio, typy atomowe, wektory, listy, funkcje, data cleaning (19 godz.)
Zaawansowane metody wizualizacji (Plotly, Dash, R Shiny) - R/Python
(18 godz.)
- Budowa interaktywnych raportów/aplikacji (18 godz.)
Podstawy Microsoft SQL
(18 godz.)
- Diagramy ERD, Normalizacja, SQL DDL, SQL DML (18 godz.)
Uczenie maszynowe w praktyce (R / Python)
(18 godz.)
- Algorytmy uczenia maszynowe z nadzorem (regresja liniowa, lasy losowe, xgboost, analiza szeregów czasowych) (18 godz.)
Wprowadzenie do algorytmów głębokiego uczenia maszynowego - Deep learning (Keras, TesnorFlow)
(16 godz.)
- Sieci neuronowe w przetwarzaniu danych numerycznych, kategorycznych oraz obrazów (16 godz.)
Analiza danych za pomocą Sparka (integracja z Python i R)
(12 godz.)
- Przetwarzanie danych oraz modelowanie w integracji z Pythonem oraz R (12 godz.)
Zaawansowany SQL
(20 godz.)
- DDL/DML. Zaawansowany quering (10 godz.)
- Integracja SQL z Python i (10 godz.)
Nieralacyjne bazy danych (noSQL) - np. MongoDB, Elastic, Noe4j. Wprowadzenie do baz danych typu noSQL
(12 godz.)
- Querying przykładowych baz noSQL (12 godz.)
Umiejętności interpersonalne analityka
(14 godz.)
- Psychologia budowania wizerunku. Sztuka perswazji i wystąpień publicznych (7 godz.)
- Sposoby prezentacji oraz raportowania (7 godz.)
GIT - PODSTAWY
(2 godz.)
- GIT - podstawy
PROJEKT
(8 godz.)
- seminarium projektowe (8 godz.)
FORMA ZALICZENIA
- testy semestralne i egzamin końcowy polegający na obronie projektu.