Site logo

Big Data i Data Science w ekonomii

Uniwersytet Gdański uruchomił nowy kierunek łączący wiedzę z ekonomii, informatyki i matematyki. Jeśli chcesz wybrać studia ekonomiczne, najbardziej zainteresują Cię trzy ścieżki studiów licencjackich – eksploracja danych w finansach i ubezpieczeniach, matematyka ekonomiczna i analiza danych. Można też wybrać unikalny kierunek matematyka finansowa na studiach magisterskich.

Nowy program studiów i praktyk skupia się na wykorzystaniu wiedzy i technik Big Data i Data Science w różnych obszarach biznesu i nauki – w tym w ekonomii. Polega na analizie olbrzymiej ilości danych generowanych przez różnego typu systemy informatyczne. Nowe studia powstały z rozwinięcia kierunku Matematyka ekonomiczna prowadzonego przez Wydział Matematyki, Fizyki i Informatyki Uniwersytetu Gdańskiego. – Współpracujemy bardzo intensywnie z firmami z sektora finansów, ubezpieczeń i bankowości, takimi jak Ergo Hestia, Atena i Aplitt – mówi prof. dr hab. Piotr Bojarski, Dziekan WMGiI UG. – Sygnalizowały nam, że na rynku pracy potrzebni są także eksperci o nieco innych kompetencjach – wyjaśnia prof. Bojarski. Dlatego Matematyka ekonomiczna przekształciła w jedną z czterech specjalności na nowym kierunku licencjackim – Modelowanie matematyczne i analiza danych.

Analiza danych to twoja pasja?

W ostatnich latach powstał ogromny popyt na specjalistów, którzy z zebranych danych potrafią wyciągnąć wartościowe informacje. Od takich specjalistów wymaga się przede wszystkim umiejętności analitycznego myślenia, kreatywności w rozwiązywaniu niestandardowych problemów, dobrych podstaw matematycznych i biegłości w posługiwaniu się narzędziami informatycznymi. Modelowanie matematyczne i analiza danych jest odpowiedzią na to zapotrzebowanie.

Big Data i Data Science

Z każdym dniem rosną zasoby danych generowanych przez urządzenia elektroniczne – smartfony, komputery, konsole do gier. Coraz częściej strumień danych wytwarzają urządzenia RTV i AGD, instalacje mieszkań i domów, a nawet ubrania w związku z rozwojem Internetu rzeczy czyli Internet of Things (IoT). Użytkownicy Internetu przesyłają nowe informacje wraz ze wszystkimi działaniami, które podejmują w sieci. Statystyki z 2015 roku pokazują, że dziennie przybywa 2,5 mld terabajtów danych, co po przeliczeniu pojemności dysków blu-ray daje aż 10 mln takich nośników pamięci. Nie wszystkie dane są jednak wartościowe, dlatego ogromne znaczenie ma obecnie umiejętność ich uporządkowywania i hierarchizowania. Big Data i Data Science pozwala nie tylko na określanie preferencji użytkowników, ale także na prognozowanie ich zachowań, co ma ogromne znaczenie dla nowoczesnego biznesu. Szczególnie istotna analiza danych i wyciąganie z nich wniosków ma znaczenie dla całego sektora finansowego, ubezpieczeń i bankowości.

Studenci na nowym kierunku Uniwersytetu Gdańskiego uczą się wykorzystywać Big data i Data Science w praktyce. Można specjalizować się w ł różnych obszarach działań – nie tylko analizie danych dla biznesu, ale i dla badań naukowych. Matematyka ekonomiczna związana jest ze sferą biznesu. Zadaniem tej specjalizacji jest przygotowanie przyszłego absolwenta do segregowania i analizowania danych rynkowych oraz przygotowywania na ich podstawie nowych strategii biznesowych. Po zakończeniu nauki, student może zostać zatrudniony jako analityk w większości korporacji, a także zajmować stanowiska decyzyjne w urzędach statystycznych lub placówkach zajmujących się doradztwem biznesowym czy firmy IT. Prowadzone są tu takie przedmioty jak m.in. mikroekonomia, makroekonomia, matematyka finansowa, teoria wyboru społecznego, metody analizy decyzji czy wizualizacja danych.

Specjalizacja Eksploracja danych w finansach i ubezpieczeniach natomiast przygotowuje kandydata do pracy zarówno z rozrośniętymi bazami danych, jak i z takimi, które operują małą ilością danych, co często zdarza się w tym sektorze usług. Studenci poznają sposoby analizowania danych stricte związanych z finansami. Uczą się metod analizy danych służących do oszacowywania długości życia populacji czy do prognozowania nagłych zmian na rynku wynikających z danych giełdowych. Umiejętności te pozwalają kandydatom na zdobycie zatrudnienia w firmach ubezpieczeniowych, inwestycyjnych, doradztwie kredytowym czy różnego typu agencji z branży finansowej. Kursy obowiązkowe na tej specjalizacji to m.in. analiza instrumentów finansowych, finanse i rachunkowość, elementy ubezpieczeń majątkowych, teorie zdarzeń ekstremalnych i uogólnione modele liniowe. Specjalizacja Analiza danych oferuje studentom wszechstronne wykształcenie pozwalające na zdobycie świetnej orientacji w ramach zarządzania bazami danych. Kandydaci będą zdobywać wiedzę ogólną, która przygotuje ich do analizy zarówno danych fizycznych, statystycznych i finansowych, jak i opisywania obrazów stworzonych metodą rezonansu magnetycznego oraz badania danych przesyłanych poprzez media społecznościowe. Wspomniana specjalizacja znakomicie szkoli studentów do pracy w działach ryzyka i marketingu we wszystkich placówkach zajmujących się analizą danych, jak m.in. firmy usługowo-handlowe lub ośrodki badawcze. Pozwala też na uzyskanie wiedzy ogólnej niezbędnej do kontynuowanie nauki na studiach magisterskich. Szczególnie istotnymi przedmiotami wykładanymi w ramach tej dyscypliny są sieci neuronowe, pracownia analizy danych, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, high performance computing i elementy DevOps. Poza trzema ścieżkami studiów powiązanymi mocno z ekonomią można studiować także na specjalności Modelowanie zjawisk fizycznych.

Trójmiejskie zagłębie danych

Trójmiasto ma duże znaczenie nie tylko dla polskiego, ale i europejskiego sektora ekonomicznego – zwłaszcza w połączeniu z nowoczesnymi technologiami. Działają tutaj dziesiątki firm zarówno z tego sektora gospodarki, jak i z otoczenia biznesowego tych przedsiębiorstw. Z częścią z nich współpracuje uniwersytet, co sprawia, że nie tylko po zakończeniu nauki, ale także w jej trakcie można łatwo znaleźć wiele interesujących propozycji pracy czy stażu.

Kierunek, łącząc w sobie matematykę, statystykę i programowanie, pozwala zdobyć praktykę z zakresu operowania na dużych zbiorach informacji – big data. Modelowanie matematyczne i analiza danych to najlepsza droga, by zostać Data Scientist. A Data Scientist to jeden z najbardziej oczekiwanych zawodów IT, który już niebawem zrewolucjonizuje wiele gałęzi przemysłu
Ewa Bereśniewicz – Kozłowska, Prezes Zarządu firmy Aplit

Zarówno firma Aplitt, jak i Ergo Hestia oraz Atena, współpracujące z Wydziałem Matematyki, Fizyki i Informatyki UG, mają interesujące oferty stażowe dla studentów Modelowania matematycznego i analizy danych. Każda z nich regularnie przeprowadza rekrutacje dla studentów. Jednak wielu innych pracodawców chętnie przyjmuje na wysokie stanowiska absolwentów tego kierunku, jak firmy MTU, ING TFI czy Google.

Ekonomia? W praktyce matematyka

Fundamentem analizy Big Data i studiów jest matematyka. Program studiów jest tak skonstruowany, aby studenci byli stopniowo wdrażani w metody zarządzania bazami danych. Początkowo, przechodzą podstawowe kursy matematyczne, statystyczne i informatyczne. Obowiązkowe są takie przedmioty jak m.in. programowanie matematyczne, analiza matematyczna, algebra liniowa, algorytmy i struktury danych. Z czasem natomiast program uzupełniony zostaje o rachunek prawdopodobieństwa, analizę szeregów czasowych, struktury danych, wnioskowanie statyczne oraz przedmioty specjalizacyjne. Jej prawidłowości możemy zauważyć w wielu dziedzinach życia, choć bezpośrednio najlepiej widać jej istotę w przypadku nauk ścisłych. Szacunki, prognozy, badania procesów powstawania czy rozwoju – to wszystko opiera się w głównym stopniu na analizie matematycznej, dlatego matematyk jest najlepszym ekonomistą.  W niektórych obszarach matematyk-ekonomista jest wręcz nie do zastąpienia – Chociaż pracuję w firmie informatycznej dostarczającej oprogramowanie finansowe dla banków, nie powiedziałbym, że jestem informatykiem – mówi Jarosław Cichoń, absolwent matematyki finansowej i Software Development Manager w firmie Misys. – Bardziej matematykiem czyli zgodnie ze swoim wykształceniem. Jego praca polega głównie na rozwiązywaniu problemów klientów – pracowników banków. Jeśli pojawi się kłopot wykraczający poza standardowy help desk, klient kontaktowany jest w Misys z Software Development Managerem. – Rozstrzygam wtedy, czy problem wynika z błędu programistycznego, czy z niedopatrzenia po stronie użytkownika. Czasami po prostu klient prosi mnie o wytłumaczenie mechanizmów formuł finansowych i zależności, na jakich ten problem działa – mówi Cichoń.

Matematyka pozwala na włączenie do ekonomii umiejętności analizy i logicznego myślenia, co uzupełnione o biegłość techniczną daje znakomitego specjalistę, który będzie poszukiwany na rynku pracy.
Po studiach chciałabym zostać aktuariuszem albo maklerem. Aktuariusz wykorzystuje wiedzę matematyczną przy wycenie ryzyka lub ubezpieczeń na życie. Makler stosuje ją podczas analizy danych rynku i decyzji, które ma na nim podejmować – zwierza się Katarzyna Karasek – studentka matematyki ekonomicznej.

Już na drugim semestrze studiów pojawiają się przedmioty fakultatywne. Student może zdecydować się na uczestniczenie w przedmiotach w ramach specjalizacji bądź dobierać je według własnych przesłanek. Dzięki dostosowaniu planu zajęć do indywidualnych potrzeb studenta, może on brać udział w tych zajęciach, które pozwalają mu rozwijać się w obranym przez niego kierunku. Do wyboru jest aż 28 przedmiotów:

  • analiza funkcjonalna,
  • analiza instrumentów finansowych,
  • biologia matematyczna,
  • ekonomia matematyczna,
  • ekonometria,
  • elementy DevOps,
  • elementy ubezpieczeń majątkowych,
  • finanse i rachunkowość,
  • high performance computing,
  • makroekonomia,
  • matematyka finansowa,
  • mikroekonomia,
  • mechanika klasyczna i kwantowa,
  • metody analizy decyzji,
  • modele ubezpieczeń na życie,
  • modelowania zjawisk hydrologicznych,
  • numeryczne modelowanie układów dynamicznych,
  • pracownia analizy danych,
  • pracownia fizyczna,
  • programowanie funkcyjne,
  • programowanie obiektowe,
  • równania fizyki matematycznej,
  • sieci neuronowe,
  • teoria wyboru społecznego,
  • teoria zdarzeń ekstremalnych,
  • uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja,
  • uogólnione modele liniowe,
  • wizualizacja danych.

Oprócz wymienionych, fakultatywnie można realizować inne przedmioty wykładane na wydziale. W konsekwencji uzyskuje się specjalizację ogólną, która jest dobrym rozwiązaniem w przypadku chęci kontynuowania nauki.

Rekrutacja

Na kierunku modelowanie matematyczne i analiza danych obowiązuje konkurs świadectw. Aby przejść proces rekrutacji należy napisać maturę z matematyki oraz języka obcego. W przypadku zdania matury na poziomie podstawowym oba przedmioty mnożone są przez współczynnik 0,8, natomiast wyniki matury rozszerzonej dodatkowo mnożone są przez 1,5. Na kierunek dostaje się 80 osób z najlepszymi wynikami. Niezbędne jest założenie konta w systemie IRK, zapisanie się na kierunek oraz uiszczenie opłaty rekrutacyjnej. Po ogłoszeniu list kandydatów przyjętych na studia, należy dostarczyć dokumenty: podanie o przyjęcie, świadectwo dojrzałości oraz kopię dowodu osobistego.

 

Koniec artykułu. Może sprawdzisz inne treści?

Sprawdź inne artykuły, które mogą Cię zainteresować

Portal Studia.pl wykorzystuje pliki cookies w celu zapewnienia Ci pełnego dostępu do jego funkcjonalności i gromadzeniu danych analitycznych. View more
Akceptuję