Studia na kierunku big data. analiza danych to studia podyplomowe, których program kształcenia trwa 1 rok. Studia możesz podjąć w formie niestacjonarnej.
Studia w Warszawie na tym kierunku są skierowane do osób pragnących zdobyć zaawansowaną wiedzę i umiejętności z zakresu analizy dużych zbiorów danych. Program tych studiów jest odpowiedzią na rosnące zapotrzebowanie rynku na specjalistów zdolnych do przetwarzania i interpretacji danych w celu wspierania strategicznych decyzji biznesowych. Omawiane są pojęcia Big Data oraz ich wpływ na różne sektory gospodarki. Studenci poznają też technologie i narzędzia wykorzystywane do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych.
Studia te przygotowują absolwentów do pracy jako data analyst, który analizuje dane w celu wspierania decyzji biznesowych. W roli data scientist zajmą się projektowaniem i wdrażaniem modeli analitycznych w celu odkrywania ukrytych wzorców w danych. Na stanowisku big data engineer z kolei będą budować i zarządzać infrastrukturą do przetwarzania dużych zbiorów danych. Mogą też pracować jako machine learning engineer, którzy implementują i optymalizują algorytmy dużych zbiorów danych.
Co ma wpływ na wyniki wyszukiwania i
Co ma wpływ na wyniki wyszukiwania?
Na liście wyników wyszukiwania znajdują się wszystkie polskie uczelnie publiczne (państwowe) oraz promowane uczelnie niepubliczne (prywatne). Kolejność profili partnerów w wynikach wyszukiwania zależy od określonych czynników. Więcej informacji o pozycjonowaniu znajdziesz w Regulaminie dostępnym tutaj
Wyróżniony
Profil tego partnera wyświetla się wyżej w wynikach wyszukiwania, ponieważ partner wykupił dodatkową, płatną usługę w otouczelnie.pl polegającą na pozycjonowaniu partnera w wynikach wyszukiwania.
Studia podyplomowe w Warszawie na tym kierunku przeznaczone są dla absolwentów studiów wyższych z tytułem licencjata, inżyniera lub magistra.
*Wymagania mogą się różnić na poszczególnych uczelniach, dlatego koniecznie trzeba je sprawdzić na stronach rekrutacyjnych szkół wyższych.
szczegółowe wymagania na uczelniach
Kształcenie na tym kierunku łączą teorię z praktyką, przygotowując studentów do pracy w dynamicznie rozwijającej się dziedzinie analizy danych. Studenci poznają historię, definicje i znaczenie Big Data w kontekście biznesowym i technologicznym.
Omawiane są relacyjne i nierelacyjne bazy danych, techniki przechowywania i przetwarzania danych. Studenci poznają też techniki eksploracji i wizualizacji danych, statystyki czy probabilistykę.
W trakcie teoretycznych wykładach wprowadza się uczestników do poszczególnych tematów, takich jak struktura danych, technologie Big Data, uczenie maszynowe. Zajęcia laboratoryjne koncentrują się na pracy z rzeczywistymi danymi, wykorzystując narzędzia, takie jak Python, R, Apache Hadoop.
Studia na kierunku big data. analiza danych, możemy podzielić na:
1. Typ
2. Tryb:
Absolwenci potrafią tworzyć skrypty i programy do analizy danych z wykorzystaniem bibliotek, np. Pandas, NumPy. Analizują statystycznie i wizualizują dane przy użyciu języka R.
Pracują z nierelacyjnymi bazami danych, np. MongoDB. Przetwarzają duże zbiory danych z zastosowaniem ekosystemu Hadoop. Projektują oraz implementują modele uczenia maszynowego, takie jak regresja, klasyfikacja i klasteryzacja.
Tworzą efektywne i czytelne wizualizacje danych przy użyciu różnych narzędzi. Planują oraz realizują projekty związane z analizą danych, w tym potrafią pracować w zespołach projektowych.
Studia na kierunku big data. analiza danych trwają 1 rok (studia podyplomowe).
Absolwenci mogą pracować w roli analityków danych, którzy analizują dane biznesowe w celu identyfikacji trendów i wzorców. Wspierają też procesy decyzyjne poprzez dostarczenie szczegółowych raportów i wizualizacji.
Jako inżynierowie danych będą odpowiadać za projektowanie, budowę i utrzymywanie systemów do przechowywania oraz przetwarzania danych. Zajmą się też optymalizacją przepływów danych i zapewnianiem ich dostępności dla zespołów analitycznych.
Możliwości zatrudnienia po studiach na kierunku big data. analiza danych
Absolwenci mają możliwość rozwoju zawodowego w kierunku specjalistycznym lub menedżerskim, awansując na stanowiska, takie jak kierownik zespołu analitycznego, dyrektor do spraw danych czy menedżer do spraw transformacji cyfrowej.
