Programme description
Studia drugiego stopnia na kierunku analiza i przetwarzanie danych trwają 2 lata, czyli 4 semestry. Po ich ukończeniu uzyskasz tytuł zawodowy magistra. Pierwszy semestr przeznaczony jest na studiowanie podstaw matematyki, informatyki i programowania. Już od drugiego semestru do końca studiów realizowane są przedmioty specjalistyczne. Dotyczą one między innymi uczenia maszynowego, statystyki, rachunku prawdopodobieństwa, baz danych, systemów informatycznych oraz gromadzenia i eksploracji danych.
W drugim semestrze zaczyna się trzysemestralne seminarium magisterskie, a na ostatnich dwóch semestrach realizowany jest jeszcze projekt magisterski. W ramach tych przedmiotów przygotowuje się pracę magisterską pod kierunkiem wybranego pracownika Wydziału. W semestrach trzecim i czwartym oferowane są przedmioty do wyboru, których szerokie spektrum pozwoli każdemu znaleźć zajęcia odpowiednie dla siebie.
Kierunek otrzymał Certyfikat Akredytacyjny „Studia z Przyszłością” 2022 oraz Certyfikat Nadzwyczajny „Lider Jakości Kształcenia”.
Example of courses
- Rachunek prawdopodobieństwa
 - Statystyka z językiem R
 - Język SQL w analizie danych
 - Uczenie maszynowe
 - Algorytmy i struktury danych
 - Systemy informatyczne analizy danych
 - Analiza danych
 - Gromadzenie i eksploracja danych
 
Graduate competencies
- Zdobędziesz wiedzę i praktyczne umiejętności w zakresie uczenia maszynowego, statystyki oraz narzędzi informatycznych potrzebnych w codziennej pracy z wieloma rodzajami danych.
 - Dowiesz się jak przygotować dane do analizy, dobrać odpowiednie jej metody oraz wykonać potrzebne obliczenia korzystając ze specjalistycznego oprogramowania.
 - Nauczysz się wizualizować i raportować wyniki analiz w sposób zrozumiały zarówno dla specjalistów, jak i laików.
 - Przyswoisz metody i algorytmy uczenia maszynowego, statystyki i informatyki.
 - Zdobędziesz cenne umiejętności obsługi szeroko stosowanych narzędzi informatycznych, takich jak Python, R, SQL i Tableau.
 
Career prospects
- firmy specjalizujące się w analizie danych, w szczególności Big Data
 - sektor bankowy
 - sektor ubezpieczeniowy
 - sektor usługowy