Program Wydział Rok akademicki Stopień
Data Science Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych 2023/2024 mgr
Rodzaj Kierunek Koordynator ECTS
Stacjonarne Inżynieria i Analiza Danych

Semestr 1:

Blok Grupa nazwa ECTS Wykłady Ćwiczenia Laboratoria Projekt Lekcje komputerowe Suma sylabus
WspólnyWspółny Computer Statistics 5 30 0 30 0 0 60 sylabus
   Data processing in R and Python 5 30 0 30 0 0 60 sylabus
   Data Transmission 3 30 0 15 0 0 45 sylabus
   Electronic Principles 4 30 15 0 0 0 45 sylabus
   Group Project 1 15 0 0 0 0 15 sylabus
   Introduction to Machine Learning 4 15 0 15 15 0 45 sylabus
   Przedmiot obieralny I 3 0 0 0 0 0 45 sylabus
   Przedmiot obieralny II 3 0 0 0 0 0 45 sylabus
   UNIX Fundamentals 2 0 0 30 0 0 30 sylabus
∑=30
Suma semestr: ∑=

Semestr 2:

Blok Grupa nazwa ECTS Wykłady Ćwiczenia Laboratoria Projekt Lekcje komputerowe Suma sylabus
WspólnyWspółny Advanced Machine Learning 6 30 0 30 15 0 75 sylabus
   Cloud Computing 5 30 0 30 0 0 60 sylabus
   Data Exploration and Visualisation 4 15 0 0 45 0 60 sylabus
   Deep Learning 5 15 0 0 45 0 60 sylabus
   Elective III/Databases 4 30 0 30 0 0 60 sylabus
   Język angielski - egzamin poziom C1 0 0 0 0 0 0 0 sylabus
   Optimisation in Data Analysis 6 30 0 0 45 0 75 sylabus
∑=30
Suma semestr: ∑=

Semestr 3:

Blok Grupa nazwa ECTS Wykłady Ćwiczenia Laboratoria Projekt Lekcje komputerowe Suma sylabus
WspólnyWspółny Big Data Analytics 4 15 0 0 30 0 45 sylabus
   Diploma Seminar 1 2 0 30 0 0 0 30 sylabus
   Management of Organisation and Intellectual Property in ICT Industry 3 0 30 0 0 0 30 sylabus
   Natural Language Processing 6 15 15 0 45 0 75 sylabus
   Przedmiot humanistyczny II 2 0 30 0 0 0 30 sylabus
   Przedmiot obieralny IV 4 0 0 0 0 0 60 sylabus
   Przedmiot obieralny V 4 0 0 0 0 0 60 sylabus
   Social Networks and Recommendation Systems 5 15 0 0 45 0 60 sylabus
∑=30
Suma semestr: ∑=

Semestr 4:

Blok Grupa nazwa ECTS Wykłady Ćwiczenia Laboratoria Projekt Lekcje komputerowe Suma sylabus
WspólnyWspółny Data Science Workshop 4 15 0 45 0 0 60 sylabus
   Diploma Seminar 2 2 0 30 0 0 0 30 sylabus
   Master of Science thesis 20 0 0 0 0 0 0 sylabus
   Przedmiot obieralny VI 4 0 0 0 0 0 45 sylabus
∑=30
Suma semestr: ∑=

Efekty kierunkowe

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Efekt DS2_W01
Absolwent zna kluczowe metody, algorytmy i środowiska analizy danych Big Data oraz różnorodne uwarunkowania związane z analizą danych, w tym uwarunkowania sprzętowe, jak również dylematy związane z analizą danych.
Efekt DS2_W02
Absolwent zna podstawowe metody estymacji i prognozy dla danych regresyjnych niskiego i wysokiego wymiaru.
Efekt DS2_W03
Absolwent zna kluczowe metody uczenia maszynowego w klasyfikacji danych o standardowej i złożonej strukturze
Efekt DS2_W04
Absolwent zna narzędzia eksploracji danych oraz komunikacji wyników w obszarze analizy danych.
Efekt DS2_W05
Absolwent zna i rozumie możliwość wykorzystania najnowszych technologii informatycznych jako podstawy dla tworzenia i oferowania innowacyjnych usług z zachowaniem ograniczonych kosztów, w tym usług stanowiących podstawę działalności gospodarczej.
Efekt DS2_W06
Absolwent posiada wiedzę dotyczącą różnych modeli głębokich sieci neuronowych oraz algorytmów głębokiego uczenia, a także praktyczną wiedzę dotyczącą specyfiki zastosowań konkretnych architektur głębokich do rozwiązywania określonych rodzajów zadań.
Efekt DS2_W07
Absolwent zna metody prowadzenia projektu badawczego, w tym definiowania kamieni milowych, planowania i raportowania wyników oraz rolę innowacyjnych projektów w rozwoju przedsiębiorczości
Efekt DS2_W08
Absolwent zna techniki czytelnego i poprawnego przedstawiania danych za pomocą grafiki statycznej oraz interaktywnej i rozumie aspekty etyczne prezentacji danych
Efekt DS2_W09
Absolwent zna technologie rozproszone, w tym chmurowe i klastrowe oraz kluczowe aspekty planowania, konfiguracji i eksploatacji środowisk sprzętowych wykorzystujących te technologie.
Efekt DS2_W10
Absolwent posiada pogłębioną wiedzę z matematyki w obszarach związanych z analizą danych, w tym z metod optymalizacji, modeli grafów i sieci złożonych.
Efekt DS2_W11
Absolwent posiada wiedzę w zakresie prowadzenia działalności gospodarczej, praw własności intelektualnej, prawa autorskiego oraz zasobów informacji patentowej.
Efekt DS2_W12**
Absolwent ma elementarną wiedzę w zakresie elektroniki i telekomunikacji, potrzebną do zrozumienia technik cyfrowych i zasad funkcjonowania współczesnych komputerów, a także sieci bezprzewodowych.
Efekt DS2_W13**
Absolwent ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną w zakresie informatyki, w tym w zakresie języków i paradygmatów programowania, komunikacji człowiek-komputer, baz danych i inżynierii oprogramowania
Efekt DS2_W14**
Absolwent zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i technologie inżynierskie stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań informatycznych z zakresu budowy systemów komputerowych, sieci komputerowych i technologii sieciowych.

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Efekt DS2_U01
Absolwent umie zaprojektować i wykonać komponenty stosowane do analizy danych, w tym komponenty wykorzystujące metody uczenia maszynowego.
Efekt DS2_U02
Absolwent umie stworzyć zintegrowany system pozyskiwania i analizy danych, wykorzystujący zarówno uniwersalne, jak i dedykowane podsystemy i komponenty
Efekt DS2_U03
Absolwent umie skonstruować prognozę w problemie regresyjnym i ocenić jej skuteczność przy zadanych kryteriach.
Efekt DS2_U04
Absolwent umie użyć i ocenić działanie reprezentatywnych metod klasyfikacji dla danych o standardowej i złożonej strukturze.
Efekt DS2_U05
Absolwent potrafi zaprojektować oraz zaimplementować wybrane modele głębokich sieci neuronowych, dobrać model architektury głębokiej właściwy dla rodzaju rozwiązywanego problemu oraz dokonać analizy silnych i słabych stron zaproponowanego rozwiązania.
Efekt DS2_U06
Absolwent potrafi przygotować wykresy statystyczne oraz interaktywną wizualizację złożonych danych.
Efekt DS2_U07
Absolwent potrafi dobrać rozproszoną architekturę dla złożonego systemu informatycznego, z uwzględnieniem aspektów wydajności i niezawodności, w tym potrafi skonfigurować środowiska wirtualne, np. chmurowe.
Efekt DS2_U08
Absolwent umie dokonywać eksploracyjnej analizy danych rzeczywistych oraz potrafi zaproponować i zweryfikować poprawność modelu teoretycznego.
Efekt DS2_U09
Absolwent potrafi przygotować dokument zawierający analizę źródeł literaturowych i przegląd stanu wiedzy we wskazanym obszarze analizy danych.
Efekt DS2_U10
Absolwent potrafi zaprezentować złożone zagadnienie z dziedziny analizy danych oraz metody zastosowane do jego rozwiązania, w sposób czytelny dla interdyscyplinarnego zespołu
Efekt DS2_U11
Absolwent potrafi wykorzystać wiedzę matematyczną do modelowania zjawisk i procesów oraz formułowania i rozwiązywania zadań optymalizacji w analizie danych.
Efekt DS2_U12
Absolwent potrafi przygotować całościowe rozwiązanie postawionego zagadnienia, obejmujące pozyskanie danych, ich wstępne przetworzenie, dobór właściwych metod np. predykcyjnych i ich zastosowanie oraz krytyczną analizę uzyskanych wyników.
Efekt DS2_U13
Absolwent potrafi inicjować, planować i przeprowadzać eksperymenty oraz prace analityczne jako uczestnik i kierownik zespołu,w tym dobierać właściwe techniki i narzędzia do ich realizacji
Efekt DS2_U14
Absolwent potrafi interpretować wyniki przeprowadzonych eksperymentów i wyciągać wnioski, w tym dotyczące jakości modeli
Efekt DS2_U15
Absolwent potrafi bezproblemowo posługiwać się językiem angielskim w różnych obszarach tematycznych w stopniu umożliwiającym bezproblemową komunikację w zakresie zagadnień zawodowych.
Efekt DS2_U16
Absolwent jest przygotowany do pracy w środowisku przemysłowym, zna podstawowe zasady bezpieczeństwa i higieny pracy.
Efekt DS2_U17**
Absolwent ma umiejętność projektowania sieci komputerowych; potrafi pełnić funkcję administratora sieci komputerowej i zabezpieczyć dane przed nieuprawnionym odczytem.
Efekt DS2_U18**
Absolwent ma umiejętność rozwiązywania zagadnień z zakresu komunikacji człowiek-komputer, formułowania algorytmów i projektowania złożonych lub nietypowych systemów informatycznych
Efekt DS2_U19**
Absolwent potrafi stworzyć model obiektowy prostego systemu.
Efekt DS2_U20**
Absolwent potrafi sformułować specyfikację systemów informatycznych w odniesieniu do sprzętu, oprogramowania systemowego i cech funkcjonalnych aplikacji.
Efekt DS2_U21**
Absolwent potrafi –zgodnie z zadaną specyfikacją –zaprojektować oraz zrealizować system informatyczny, używając właściwych metod, technik i narzędzi

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Efekt DS2_K01
Absolwent posiada zdolność do krytycznej analizy pozyskiwanych informacji oraz kontynuacji kształcenia, w tym w ramach samokształcenia i współpracy z ekspertami.
Efekt DS2_K02
Absolwent ma świadomość znaczenia wiedzy w rozwiązywaniu różnorodnych problemów oraz wpływu nauki i techniki na środowisko naturalne i funkcjonowanie społeczeństwa.
Efekt DS2_K03
Absolwent ma świadomość ważności zachowywania się w sposób profesjonalny, w tym przestrzegania i rozwijania zasad etyki zawodowej, jak również odpowiedzialności za wspólnie realizowane zadania w ramach pracy zespołowej z uwzględnieniem zadań realizowanych na rzecz społeczeństwa.
Efekt DS2_K04
Absolwent potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Efekt DS2_K05
Absolwent rozumie społeczne konsekwencje przenikania technologii komputerowych i telekomunikacyjnych do wszystkich aspektów życia społecznego; potrzebę przekazywania społeczeństwu –m.in. poprzez środki masowego przekazu –informacji o osiągnięciach informatyki i innych aspektach działalności informatyka oraz potrafi przekazać takie informacje w sposób powszechnie zrozumiały.