Studia podyplomowe poświęcone są zagadnieniom data science, czyli analizy i eksploracji danych. Specjalista data science zajmuje się przetwarzaniem i analizą danych - szukaniem w nich trendów, wzorców i zależności. Z gąszczu danych potrafi wydobyć użyteczne informacje i wiedzę, które pozwalają polepszyć wyniki finansowe firmy, zoptymalizować strategie inwestycyjne, wykrywać nadużycia, czy prognozować zapotrzebowanie na produkty i usługi.

Na globalnym rynku IT specjaliści data science są obecnie jednymi z najbardziej poszukiwanych i cenionych pracowników, a zapotrzebowanie na ich umiejętności i wiedzę ciągle wzrasta. Mówi się, że jest to jeden z najbardziej pożądanych i najlepiej płatnych zawodów IT. Jednocześnie Data Science to bardzo atrakcyjna ścieżka kariery, pełna wyzwań, inspirujących tematów, uwalniająca kreatywne myślenie i dająca możliwość samorealizacji.

Studia kształcą

• analityków biznesowych i specjalistów od analizy danych operujących narzędziami eksploracji danych i uczenia maszynowego
• projektantów i architektów inteligentnych systemów informatycznych, które wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do wydobywania wiedzy z danych

Studia odpowiadają zapotrzebowaniu

• instytucji, firm i organizacji wykorzystujących zaawansowana analitykę biznesową, takich jak banki, firmy handlowe, produkcyjne, telekomunikacyjne, usługowe, badawcze, ubezpieczeniowe, konsultingowe, biura analiz itp.
• firm IT zajmujących się wytwarzaniem, dostosowaniem i wdrażaniem narzędzi informatycznych wspomagających analitykę biznesową, podejmowanie decyzji, analizowanie i sterowanie procesami produkcyjnymi

W ramach studiów słuchacz zdobędzie wiedzę i umiejętności z zakresu

• zagadnień pozyskiwania, składowania, wizualizacji, przetwarzania i statystycznej analizy danych
• narzędzi inżynierii danych oraz metod uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (sieci neuronowe, drzewa decyzyjne, deep learning, boosted trees)
• języków skryptowych do eksploracji danych (Python, R)
• hurtowni danych, przetwarzania danych w chmurze i big data
• rozwiązywania praktycznych problemów biznesowych i wydobywania wiedzy z danych

Absolwent

• łączy umiejętności analityczne, informatyczne i statystyczne z kreatywnym rozwiązywaniem problemów biznesowych w wielu dziedzinach
• nabywa praktyczne umiejętności skutecznego posługiwania się narzędziami eksploracji danych i uczenia maszynowego, językami skryptowymi do analizy danych (R, Python) oraz systemami do pozyskiwania, składowania, wizualizacji i przetwarzania danych

Sylwetka absolwenta

Absolwent studiów podyplomowych Data Science - Inżynieria Danych ma zaawansowaną wiedzę i umiejętności praktyczne pozwalające na wszechstronną analizę i eksplorację danych. Łączy umiejętności analityczne, informatyczne i statystyczne z kreatywnym rozwiązywaniem rzeczywistych problemów eksploracji danych w wielu dziedzinach. Potrafi posługiwać się narzędziami eksploracji danych i uczenia maszynowego, językami skryptowymi używanymi do analizy danych oraz systemami do pozyskiwania, składowania, wizualizacji i przetwarzania danych.

Absolwenta wyróżnia zdolność twórczego myślenia, która wzbogacona specjalistyczną wiedzą, ułatwi mu podejmowanie decyzji strategicznych dla instytucji i przedsiębiorstw. Zdobyta unikalna wiedza i umiejętności, szczególnie cenione na rynku pracy, będą przydatna dla analityków biznesowych i specjalistów od analizy danych. Zdobyte kompetencje będą przydatne również dla projektantów i architektów inteligentnych systemów informatycznych, które wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do wydobywania wiedzy ukrytej w danych i wnioskowania na jej podstawie.

Absolwent znajdzie pracę w instytucjach i firmach wykorzystujących zaawansowana analitykę biznesową, takich jak banki, firmy handlowe, produkcyjne, telekomunikacyjne, usługowe, badawcze, ubezpieczeniowe, konsultingowe, biura analiz oraz w firmach IT zajmujących się wytwarzaniem, dostosowaniem i wdrożeniem narzędzi informatycznych wspomagających analitykę biznesową, podejmowanie decyzji, analizę i sterowanie procesami produkcyjnymi.

Kadra

• nauczyciele akademiccy (profesorowie i doktorzy) z wieloletnim doświadczeniem dydaktycznym i naukowym, mający na koncie wiele projektów badawczo-rozwojowych z partnerami z otoczenia gospodarczego
• specjaliści z biznesu i przemysłu, którzy stosują w praktyce narzędzia data mining do rozwiązywania problemów w swoich firmach

Szczegółowe informacje dostępne na stronie internetowej Wydziału Elektrycznego el.pcz.pl