Umiejętność wydobywania wiedzy z danych, wykrywania statystycznych zależności i wzorców, ich modelowania i wizualizacji, przewidywania wartości zmiennych w czasie i przestrzeni – tego wszystkiego nauczą się słuchacze podyplomowych studiów Analiza danych – Big Data, prowadzonych przez Katedrę Statystyki Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Gdańskiego. Rejestracja na studia trwa do 10 października 2021 r.
Analiza Danych - Big Data to dwusemestralne studia podyplomowe o charakterze praktycznym, które będą prowadzone w formie studiów niestacjonarnych przez Katedrę Statystyki Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Gdańskiego. Adresowane są do osób, które pracują lub zamierzają podjąć pracę na stanowisku związanym ze statystyczną analizą danych. Program studiów obejmuje 228 godzin zajęć prowadzonych w laboratoriach komputerowych na Wydziale Zarządzania UG w Sopocie.
- Dążenie do zrozumienia określonego zjawiska poprzez dane, które ono generuje lub które są w jakiś sposób z nim związane, to główny cel tych studiów. Poznanie zjawiska najczęściej polega na wykrywaniu statystycznych zależności i wzorców, ich modelowaniu i wizualizacji, a następnie przewidywaniu wartości zmiennych w czasie i przestrzeni - mówi dr Arkadiusz Kozłowski z Wydziału Zarządzania UG, kierownik studiów. - Analiza danych - Big Data to fascynująca przygoda z danymi - w trakcie każdego z dwóch semestrów studenci pracują w kilkuosobowych grupach nad wspólnym problemem badawczym, który ma charakter otwarty - nie ma w nim jedynego słusznego rozwiązania.
Do czego przydadzą się umiejętności zdobyte podczas studiów? Przykładowo, firma pobierająca miesięczną opłatę za swoje usługi nie zawsze uzyskuje płatność przy próbie pobrania środków ze względu na zbyt niski stan konta klienta. Firma ta może zauważyć, na podstawie statystycznej analizy własnych danych, że w pewnych dniach miesiąca odsetek zrealizowanych transakcji jest większy a w innych mniejszy, i że korzystniejsze dni są inne dla różnego typu klientów. W procesie dalszej analizy firma może zbudować model uczenia maszynowego, który, bazując na danych o przeszłych płatnościach, „nauczy się” zależności między zmiennymi i będzie wskazywał najlepszy dzień miesiąca na pobranie środków dla danego klienta, minimalizując w ten sposób koszty wynikające z niezrealizowanych płatności.
Inny przykład: Dane dotyczące ruchu turystycznego w dużym mieście są lub mogą być na wiele sposobów rejestrowane (dotyczy to np. długości pobytu, odwiedzanych miejsc, wydawanych kwot itd.). Dane tego typu mogą posłużyć do modelowania wzorców zachowań turystów, a następnie być wykorzystane przez władze samorządowe np. do planowania tras komunikacji miejskiej, poprawy efektywności działań promocyjnych, aktywnego zarządzania ruchem turystycznym.
Możliwości zawodowe dla osób zajmujących się statystyczną analizą danych są coraz szersze.
- Jeszcze kilkanaście lat temu analityka big data zarezerwowana była dla dużych korporacji, takich jak banki czy firmy ubezpieczeniowe. Obecnie jest ona możliwa i potrzebna w coraz mniejszych podmiotach. Wynika to z rosnącej liczby danych (w różnej formie, nie tylko klasycznych liczb, ale też tekstów i obrazów), łatwego do nich dostępu i możliwości efektywnego ich przetwarzania. W najbliższej przyszłości osoba lub cały dział zajmujący się data science będą potrzebne w każdej firmie chcącej zdobyć i utrzymać przewagę konkurencyjną, tak samo jak obecnie potrzebny jest dział marketingu czy HR – tłumaczy dr Arkadiusz Kozłowski.
Studia podyplomowe trwają 2 semestry. Rejestracja w systemie IRK trwa do 10 października 2021 r.