Data Science
3 lata
Czas trwania studiów
1665
Liczba godzin
225
Punkty
Moduł – spójny blok zajęciowy w ramach którego występują różne formy realizacji zajęć dydaktycznych, pogrupowanych tematycznie w kursy. Ocena końcowa z danego modułu jest składową ocen z kursów, wchodzących w skład modułu.
Kurs– grupa treści kształcenia, stanowiąca spójną całość. Treści kształcenia można utożsamiać z tematami zajęć.
-
Moduł: Komunikacja i zarządzanie stresem w organizacji3 kursy30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Trening interpersonalny
Warsztat
8 h
Kurs 2. Komunikacja interpersonalna w zarządzaniu
Ćwiczenia
7 h
Kurs 3. Zarządzanie stresem i mindfulness
Warsztat
15 h
-
Moduł: Podstawy matematyczne data science1 kurs30 h1 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Algebra liniowa
Wykład 10 h / Konwersatoria 20 h
30 h
-
Moduł: Zarządzanie2 kursy30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Podstawy zarządzania
Ćwiczenia
20 h
Kurs 2. Elementy psychologii w zarządzaniu
Warsztat
10 h
-
Moduł: Programowanie w data science - podstawy2 kursy30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Wstęp do programowania
Ćwiczenia
5 h
Kurs 2. Podstawy Python w analizie ekonomicznej
Warsztat
25 h
-
Moduł: Statystyka z językiem R w ekonomii1 kurs30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Statystyka opisowa
Wykład 10 h / Warsztat 20 h
30 h
-
Moduł: Trening kreatywności i twórczego myślenia w organizacji3 kursy30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Trening kreatywności
Warsztat
10 h
Kurs 2. Szybkie uczenie się w organizacji
Warsztat
10 h
Kurs 3. Twórcze myślenie (systemowe, koncepcyjne, wizualne)
Warsztat
10 h
-
Moduł: Ogólny4 kursy20 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. BHP
E-learning
5 h
Kurs 2. Ochrona własności intelektualnej
E-learning
5 h
Kurs 3. Wstęp do studiowania
E-learning
5 h
Kurs 4. Szkolenie biblioteczne
E-learning
5 h
-
Moduł: Człowiek-Myśl-Społeczeństwo2 kursy20 h1 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Filozofia dla każdego
Konwersatoria
10 h
Kurs 2. Socjologia dla każdego
Konwersatoria
10 h
-
Moduł: Spotkanie z opiekunem roku I1 kurs2 h0 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Spotkanie z opiekunem roku
Wykład
2 h
-
Moduł: Matematyka w data science1 kurs30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Analiza matematyczna
Wykład 10 h / Warsztat 20 h
30 h
-
Moduł: Komunikacja w organizacji3 kursy30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Redakcja i interpretacja tekstu
Warsztat
5 h
Kurs 2. Wystąpienia publiczne
Warsztat
10 h
Kurs 3. Storytelling w organizacji
Warsztat
15 h
-
Moduł: Bazy danych w organizacji3 kursy30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Wstęp do baz danych w organizacji
Wykład
5 h
Kurs 2. Bazy danych (SQL)
Wykład 5 h / Warsztat 10 h
15 h
Kurs 3. Bazy danych (noSQL)
Warsztat
10 h
-
Moduł: Rachunek prawdopodobieństwa1 kurs30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Rachunek prawdopodobieństwa
Wykład 10 h / Ćwiczenia 20 h
30 h
-
Moduł: Programowanie Zaawansowane w data science2 kursy30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Python w analizie ekonomicznej - poziom zaawansowany
Warsztat
20 h
Kurs 2, Wstęp do Big Data w ekonomii
Warsztat
10 h
Kurs 3. Techniki IT w ochronie danych przedsiębiorstwa
Warsztat
10 h
-
Moduł: Wychowanie fizyczne I1 kurs10 h0 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Wychowanie fizyczne
Ćwiczenia
10 h
-
Moduł: Językowy I1 kurs30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Język obcy
Ćwiczenia 20 h / E-learning 10 h
30 h
-
Moduł: Technologiczny I1 kurs15 h2 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Technologie informacyjne
E-learning
15 h
-
Moduł: Spotkanie z opiekunem roku II1 kurs2 h0 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Spotkanie z opiekunem roku
Wykład
2 h
-
Moduł: Statystyka matematyczna1 kurs30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Statystyka matematyczna
Warsztat 10 h / Warsztat 20 h
30 h
-
Moduł: Przetwarzanie i analiza danych ekonomicznych1 kurs30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Przetwarzanie i analiza danych ekonomicznych
Warsztat
30 h
-
Moduł: Workflow management i zarządzanie projektami w organizacji2 kursy30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Metodyki i narzędzia zarządzania projektami w organizacji
Konwersatoria
20 h
Kurs 2. Organizacja i zarządzanie czasem
Warsztat
10 h
-
Moduł: Text mining1 kurs30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Text mining
Wykład 10 h / Warsztat 20 h
30 h
-
Moduł: Językowy II1 kurs30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Język obcy
Ćwiczenia 20 h / E-learning 10 h
30 h
-
Moduł: Technologiczny II1 kurs15 h2 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Technologie informacyjne
E-learning
15 h
-
Moduł: Spotkanie z opiekunem roku III1 kurs2 h0 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Spotkanie z opiekunem roku
Wykład
2 h
-
Moduł: Praktyczne umiejętności i kompetencje zawodowe I1 kurs10 h1 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Praktyczne umiejętności i kompetencje zawodowe
Warsztat
10 h
-
Moduł: Wprowadzenie do praktyk2 kursy16 h1 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Spotkanie z koordynatorem
Wykład
1 h
Kurs 2. Przygotowanie do praktyk
E-learning
15 h
-
Moduł: Międzykierunkowy do wyboru I30 h10 ECTS
W zależności od wybranego modułu.
-
Moduł: Uczenie maszynowe2 kursy60 h10 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Przygotowanie danych do uczenia maszynowego
Warsztat
20 h
Kurs 2. Wykorzystanie R lub Pythona w uczeniu maszynowym
Warsztat
40 h
-
Moduł: Wizualizacja danych w organizacji1 kurs30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Wizualizacja danych w organizacji
Warsztat
30 h
-
Moduł: Social network analysis i web analytics1 kurs30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Social network analysis i web analytics
Warsztat
30 h
-
Moduł: Językowy III1 kurs30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Język obcy
Ćwiczenia 20 h / E-learning 10 h
30 h
-
Moduł: Spotkanie z opiekunem roku IV1 kurs2 h0 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Spotkanie z opiekunem roku
Wykład
2 h
-
Moduł: Praktyczne umiejętności i kompetencje zawodowe II1 kurs10 h1 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Praktyczne umiejętności i kompetencje zawodowe
Warsztat
10 h
-
Moduł: Międzykierunkowy do wyboru II30 h10 ECTS
W zależności od wybranego modułu.
-
Moduł: Aspekt pracy z danymi w organizacji3 kursy30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Etyka i wartości w pracy z danymi
Warsztat
5 h
Kurs 2. Ochrona danych osobowych w pracy z danymi
Ćwiczenia
15 h
Kurs 3. Bezpieczeństwo systemów informatycznych
Ćwiczenia
10 h
-
Moduł: Sieci neuronowe i deep learning1 kurs30 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Sieci neuronowe i deep learning
Warsztat
30 h
-
Moduł: Spotkanie z opiekunem roku V1 kurs2 h0 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Spotkanie z opiekunem roku
Wykład
2 h
-
Moduł: Praktyczne umiejętności i kompetencje zawodowe III1 kurs5 h1 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Praktyczne umiejętności i kompetencje zawodowe
Warsztat
5 h
-
Moduł specjalizacyjny w zależności od wybranej specjalizacjiWięcej informacji przy opisie modułu
Szczegóły poniżej.
-
Moduł: Seminarium dyplomowe I1 kurs10 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Seminarium dyplomowe
Seminarium
10 h
-
Moduł: Metodologia badań jakościowych3 kursy60 h10 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Strategie badawcze
Konwersatoria
10 h
Kurs 2. Metody i techniki badań jakościowych
Warsztat
30 h
Kurs 3. Świadomość badacza
Warsztat
20 h
-
Moduł: Big Data w analizie danych2 kursy60 h10 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Analiza danych z obszaru Big Data
Wykład 10 h / Warsztat 20 h
30 h
Kurs 2. Data science professional project (we współpracy z partnerami)
Ćwiczenia
30 h
-
Moduł: Spotkanie z opiekunem roku VI1 kurs2 h0 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Spotkanie z opiekunem roku
Wykład
2 h
-
Moduł: Praktyka zawodowa500 h21 ECTS
Praktyka zawodowa.
-
Moduł: Międzykierunkowy do wyboru III30 h10 ECTS
W zależności od wybranego modułu.
-
Moduł specjalizacyjny w zależności od wybranej specjalizacjiWięcej informacji przy opisie modułu
Szczegóły poniżej.
-
Moduł: Seminarium dyplomowe II1 kurs10 h5 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Seminarium dyplomowe
Seminarium
10 h
-
Moduł: Metodologia badań ilościowych3 kursy60 h10 ECTS
Szczegóły poniżej.
Kurs 1. Zasady konstruowania kwestionariuszy do badań ilościowych
Warsztat
25 h
Kurs 2. Obszary zastosowania badań ilościowych i charakterystyka rynku
Ćwiczenia
15 h
Kurs 3. Narzędzia badawcze
Warsztat
20 h
Formy zajęć dydaktycznych:
Wykład – forma prezentacji wiedzy polegająca głównie na monologu prowadzącego, uzupełniona często prezentacją multimedialną lub pokazem praktycznym. W CDV zazwyczaj zawiera elementy dyskusji z audytorium, czy udzielanie odpowiedzi na zadawane w trakcie wykładu pytania.
Konwersatorium – forma prezentacji wiedzy wzbogacona o zdobywanie kompetencji społecznych, polegająca na dyskusji na temat przedstawiony przez prowadzącego. Studenci zadają pytania prowadzącemu i sobie nawzajem, dyskutują przedstawione koncepcje, wyrażają swoje zdanie.
Ćwiczenia – zajęcia dydaktyczne o charakterze praktycznym pozwalające zdobyć wiedzę i umiejętności niezwiązane bezpośrednio z realizacją zadań zawodowych, a wymagające nakładu pracy od studenta. Typowymi ćwiczeniami są zajęcia z wychowania fizycznego, matematyki czy fizyki.
Warsztaty i laboratoria komputerowe – zajęcia o charakterze praktycznym pozwalające zdobyć umiejętności związane z realizacją zadań zawodowych. Są to zajęcia interaktywne, w których wykładowca przedstawia wprowadzenie teoretyczne, a następnie wspiera studentów w samodzielnej lub zespołowej realizacji zadania. Zajęcia takie w bardzo dużym stopniu angażują studentów i pozwalają zdobywać wiedzę, rozwijać umiejętności i kompetencje społeczne. Warsztaty są dominującą formą realizacji zajęć na większości kierunków w CDV.
E-Learning – forma samodzielnego zdobywania wiedzy, rzadziej umiejętności, z wykorzystaniem narzędzi informatycznych do kształcenia zdalnego, wspierana kontaktem z nauczycielem. Zazwyczaj stosowana jako narzędzie wspierające dydaktykę realizowaną w innych formach.
Seminarium – forma zajęć w bezpośrednim kontakcie z promotorem pracy, polegająca na projektowaniu procesu i konsultacji realizacji pracy dyplomowej.
Oferta ma charakter informacyjny i nie stanowi oferty handlowej w rozumieniu art. 66 §1 Kodeksu Cywilnego.