Data Science - algorytmy, narzędzia i aplikacje dla problemów typu Big Data

Spis artykułów

  1. Studia podyplomowe
  2. Big Data - przetwarzanie i analiza dużych zbiorów danych
  3. Data Science - algorytmy, narzędzia i aplikacje dla problemów typu Big Data
  4. Bezpieczeństwo Systemów Informacyjnych wraz z Technikami Biometrycznymi
  5. Grafika komputerowa ― metody i narzędzia
  6. Informatyka i technologia informacyjna — zastosowania
  7. Instalacje telekomunikacyjne i teletechniczne w budownictwie
  8. Inżynieria systemów informatycznych zarządzania i wspomagania decyzji
  9. Java EE ― produkcja oprogramowania
  10. Narzędzia i Techniki Wirtualnej Edukacji
  11. Ochrona informacji w sieciach i systemach teleinformatycznych: projektowanie i audyt zabezpieczeń
  12. Podstawy telekomunikacji i teleinformatyki dla NIE-inżynierów
  13. Projektowania systemów informatycznych z bazami danych
  14. Studia podyplomowe dla Nauczycieli - Nauczanie informatyki i zajęć komputerowych
  15. Systemy Transmisji Radiowej i Technik Multimedialnych
  16. Telekomunikacja, Informatyka i Zarządzanie
  17. Zarządzanie projektami: metodyka, praktyka, techniki, narzędzia
  18. Zarządzanie Zasobami IT: Architektura, Procesy, Standardy, Jakość

Dane stają się coraz tańsze i wszechobecne. IBM szacuje, że 90 procent istniejących dziś na świecie danych zostało wytworzonych w ostatnich 2 latach. Dane te pochodzą z logów serwerów, urządzeń mobilnych, czujników, instrumentów, transakcji. Przetwarzanie i analiza danych przyczynia się do znajdowania wzorców i regularności w danych, które z kolei pozwalają na poprawę kondycji człowieka, wytworzenie komercyjnej i społecznej wartości.

Na rynku pracy istnieje znaczne, ciągle rosnące zapotrzebowanie na rozumiejących dane profesjonalistów w instytucjach biznesowych, publicznych, organizacjach non-profit. Podaż profesjonalistów mogących pracować efektywnie z dużymi wolumenami danych jest ograniczona i znajduje odzwierciedlenie w rosnących pensjach inżynierów danych, badaczy danych, statystyków i analityków danych. Portal Forbes.pl podaje szacunkowe dane nt. zarobków badaczy danych w USA, które wahają się od 50 tys. USD do 150 tys. USD, zależnie od doświadczenia.

Cel studiów: Celem studiów podyplomowych "Data Science – algorytmy, narzędzia i aplikacje klasy Big Data" jest przekazanie słuchaczom praktycznych umiejętności z zakresu przetwarzania i analizy dużych danych i zapoznanie ich z rolą danych w procesach podejmowania decyzji oraz wykorzystaniem danych jako cennych aktywów strategicznych.

Dla kogo przeznaczone są studia: Studia przeznaczone są dla osób chcących wykorzystywać wiedzę zawartą w dużych wolumenach danych w celu wspierania podejmowania decyzji, w szczególności dla analityków i decydentów z obszaru finansów, ubezpieczeń, produkcji, marketingu, handlu, usług, opieki zdrowotnej, branży energetycznej, nauki i innych obszarów działalności.

Dlaczego warto studiować Data Science w Instytucie Informatyki PW: Zakład Systemów Informacyjnych Instytutu Informatyki prowadzi projekty rozwojowo-badawcze dotyczące m.in. praktyki i teorii systemów informacyjnych obejmujących zagadnienia eksploracji danych, implementacji systemów eksploracji tekstu, budowy ontologii, wyszukiwania informacji, sztucznej inteligencji.

 

Kierownik Studiów: 

dr inż. Robert Bembenik
tel.: 22 234 7715 
e-mail: R.Bembenik@ii.pw.edu.pl 

Termin zgłoszeń: 

24.05.2017 –  8.09.2017

Zasady naboru:

W studiach podyplomowych mogą uczestniczyć absolwenci studiów wyższych 1. i 2. stopnia. 
Przyjęcia realizowane są według kolejności zgłoszeń, do wyczerpania limitu miejsc.

Limit miejsc:

36 osób

Opłaty:

10 000 PLN/rok

Kontakt:

Sekretariat Studiów Podyplomowych pok. 204, II piętro

Bożenna Skalska

tel.: 22 234 7432
fax: 22 234 6091
e-mail: B.Skalska@ii.pw.edu.pl

www:

http://datascience.ii.pw.edu.pl/datascience.html