Data Science, czyli od danych pierwotnych do zaawansowanego wnioskowania. W ramach specjalności Inżynieria zasobów informacyjnych Data Science wykorzystywane będą technologie SQL Server Analysis Services, Power BI i SQL Server Reporting Services oraz Azure Machine Learning. Studenci poznają języki programowania Python i R w zastosowaniach analizy danych i ich zobrazowaniu. 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.
Przykładowe zagadnienia:
- Programowanie w języku R
- Big data-koncepcje, technologie
- Zaawansowana analityka z SAS Enterprise Miner
- Metody sztucznej inteligencji
- Data mining-metody eksploracji danych
- Text mining-odkrywanie wiedzy z tekstowych zbiorów danych
- Wstęp do wizualizacji danych
Sylwetka absolwenta:
Absolwent specjalności posiada umiejętności projektowania i implementacji baz i hurtowni danych i potrafi przygotować dane do analizy określonego problemu. Potrafi opracować raporty z wykorzystaniem usług Reporting Services i Power BI i zorganizować ich udostępnianie i dystrybucję. Absolwent specjalności potrafi wykorzystać języki programowania Python, R , SQL i DAX w trakcie realizowania implementacji różnych etapów analizy danych. Rozumie i potrafi zaimplementować model predykcyjny z wykorzystaniem usług Azure Machine Learnig. Ukończenie specjalności stwarza perspektywy zatrudnienia we wszystkich działach gospodarki a posiadane umiejętności są i będą bardzo poszukiwane na rynku pracy.
Kierownikiem specjalizacji jest mgr inż. Andrzej Ptasznik.
