Studia Big Data, Data Science, Data Engeneering w Gorzowie Wielkopolskim

Co warto wiedzieć o studiach z inżynierii danych? Jeśli wahasz się, czy ma sens studiowanie jednego z kierunków IT związanych z zarządzaniem i analizą danych ma sens, to poniższe informacje będą dla Ciebie bardzo interesujące. Zanim przystąpisz do rekrutacji na studia związane z Big Data, Data Science, Data Engeneering – dowiedz się o niej więcej. Sprawdź, co to jest inżynieria i analiza danych, jakie daje możliwości studiowania i pracy dla absolwentów. Kierunki związane z informatyką dostępne są na studiach inżynierskich (3,5 roku), licencjackich (3 lata) oraz na magisterskich studiach uzupełniających (1,5 roku do 2 lat).

Big Data to zbiory danych cechujących się większą różnorodnością i docierających do przedsiębiorstw w coraz większych ilościach i z większą szybkością. Mówiąc prostym językiem, big data to większe, bardziej złożone zbiory danych, pochodzących zwłaszcza z nowych źródeł. Zbiory te są tak obszerne, że tradycyjne oprogramowanie do przetwarzania danych po prostu nie jest w stanie nimi zarządzać. Dane te są tak wartościowe, że tworzą główny kapitał w wielu firmach. Wyróżniamy wiele klasyfikacji baz danych, dzielimy je ze względu na miejsce przechowywania(lokalne, typu klient-serwer), ze względu na architekturę(jednowarstwowe, wielowarstwowe), ze względu na strukturę danych(proste, relacyjne, obiektowe, rozproszone, strumieniowe). Do tej prostej klasyfikacji można również dołączyć inne bazy danych takie jak: hurtownie bazy danych, NoSQL, chmurowe, wielomodelowe i samoczynne.

Do zarządzania tymi danymi potrzebne jest specjalistyczne oprogramowanie oraz osoby, które są wstanie pracować w takim środowisku. Naprzeciw tym oczekiwaniom wyszły szkoły wyższe tworząc nowoczesne kierunki studiów. Na pewno interesuje Cię, jakie kierunki i specjalności w zakresie inżynierii i analizy danych masz do wyboru. Można pogrupować je na kierunki związane ze zbieraniem, przetwarzaniem i analizą wielkich zbiorów danych bez względu na ich pochodzenie oraz z kierunkami, gdzie Big Data powiązane jest z innymi obszarami wiedzy, np. ekonomią (ekonometria), zarządzaniem (zarządzanie danymi w biznesie), biologią (bioinformatyka), chemii (chemioinformatyka), fizyce (informatyka fizyczna), medycynie (statystyka medyczna, neuroinformatyka). W tym drugim przypadku rozwiązania IT służą do inżynierii i analizy danych oraz ich wizualizowania w celach badawczych, związanych z daną dziedziną wiedzy.

• Inżynieria i analiza danych: Studia na kierunku inżynieria i analiza danych należą do studiów informatyczno-matematycznych i są bardzo wymagające. W trakcie zajęć słuchacz zdobywa wiedzę z zakresu aktualnych technologii informacyjnych, analizy statystycznej, modelowania danych, języków skryptowych (np. Python), tworzenia aplikacji mobilnych i webowych, a także z systemów wizualizacji danych i grafiki komputerowej. Dodatkowo poznaje metody przetwarzania, analizy i interpretacji danych pomiarowych z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji, metod głębokiego uczenia maszynowego oraz metod Big Data.
• Analiza danych (Data Science, Big Data Analytics): Studia z Data Science mają charakter praktyczny. Głównym celem zajęć jest przygotowanie kadr do udziału w procesach przetwarzania i analizy dużych zbiorów różnorodnych danych. Współczesny świat generuje olbrzymie ilości różnorodnych danych, których umiejętne przetwarzanie, analiza i wyciąganie wniosków może dostarczyć istotnych informacji. Studia wymagają umiejętności korzystania z narzędzi matematycznych i informatycznych do przetwarzania danych. Absolwent kierunku podyplomowego Data Science będzie specjalistą z zakresu analizy i przetwarzania dużych zbiorów danych.
• Inżynieria danych (Data Engeenering): Studia na kierunku inżynieria danych (Data Engeenering) to studia matematyczno-informatyczne. Zajęcia należą do wymagających. Słuchacz zdobywa umiejętności wykorzystywania IT w działalności zarządczej, operacyjnej (produkcja, handel, usługi, logistyka, marketing itp.) czy pomocniczej (księgowość, finanse, controlling) Inżynieria danych to szybko rozwijająca się dziedzina zastosowań technologii informatycznych, polega na umożliwianiu analizy dostępnych zbiorów danych tak, aby informacje te mogły zostać wykorzystane dla dalszego rozwoju organizacji gospodarczej.
• Bazy danych i ich aplikacje: Studia na kierunku bazy danych i ich aplikacje mają na celu praktyczne zapoznanie słuchaczy z podstawowymi technikami tworzenia i administrowania bazami danych oraz systemami informacyjnymi. W trakcie studiów słuchacze uczą się posługiwać językiem SQL służącym do komunikacji z bazami danych, prowadzić projekty informatyczne przy użyciu narzędzi komputerowych typu CASE, administrować bazami danych, projektować hurtownie danych i aplikacje typu OLAP (Business Intelligence), a także projektować strony WWW i aplikacje internetowe.
• Big Data: Studia na kierunku przetwarzanie danych – big data mają na celu przygotowanie do podjęcia zadań związanych z przetwarzaniem dużych i złożonych zbiorów danych, ich analizą, eksploracją i wizualizacją. Słuchacze zostaną zapoznani z dostępnymi rozwiązaniami technologicznymi i nowoczesnymi koncepcjami przetwarzania danych. W trakcie zajęć poznają cały proces przetwarzania danych, od początku ich przyjęcia poprzez składowanie i analizę.
• Inżynieria obliczeniowa: Studia na kierunku inżynieria obliczeniowa należą do grupy studiów matematyczno-informatycznych z połączeniem analizy danych. W trakcie studiów słuchacz zdobędzie wiedzę z zakresu elementarnych zagadnień matematyki, fizyki i chemii, w tym matematyki dyskretnej, statystyki oraz metod numerycznych, co stanowi niezbędną podstawę do modelowania i analizy procesów technologicznych oraz zjawisk przyrodniczych. Dodatkowo nauczy się projektowania algorytmów i tworzenia programów w rozmaitych językach i środowiskach programowania, przy wykorzystaniu znajomości budowy i działania komputerów oraz metod inżynierii oprogramowania, jak i modelowania i symulacji złożonych procesów technologicznych oraz zjawisk obserwowanych w naturze. Ważnym aspektem na studiach będą zagadnienia z technologii baz danych. Absolwent kierunku inżynieria obliczeniowa jest wszechstronnie przygotowany do uczestnictwa w zespołach zajmujących się stosowaniem metod obliczeniowych w rozmaitych dziedzinach nauki i techniki, w szczególności pełniąc role wymagające zaawansowanej wiedzy informatycznej.
• Matematyka i analiza danych: Studia na kierunku matematyka i analiza danych to studia interdyscyplinarne. Łączą wiedzę matematyczną z zagadnieniami z zakresu analizy danych. Zajęcia pozwalają na zdobycie gruntownego wykształcenia matematycznego ze szczególnym uwzględnieniem statystyki matematycznej i analizy danych. W trakcie studiów słuchacze uczą się wykorzystywać wszechstronną wiedzę matematyczną oraz współczesne metody uczenia maszynowego do analizy dużych zbiorów danych, tworzyć oryginalne narzędzia analizy danych, a także programować w różnych językach oraz stosować pakiety matematyczne i statystyczne w zadaniach analizy danych, modelowania i prognozy.
• Sztuczna inteligencja i Data Science: Studia na kierunku sztuczna inteligencja i data science to studia interdyscyplinarne. Nauka łączy w sobie dziedziny takie jak: informatyka, sztuczna inteligencja oraz analizę danych. Współcześnie sztuczna inteligencja jest wokół nas. Wykorzystywana jest w codzienności, w edukacji, medycynie i wielu innych dziedzinach życia. Sztuczna inteligencja pomaga zarządzać naszymi domami, diagnozować choroby, wykonywać operacje, robić zakupy. Natomiast data science pozwala wydobyć wartościową wiedzę z pozornie bezużytecznej bazy danych.
• Modelowanie i analiza danych: Studia na kierunku modelowanie i analiza danych mają charakter interdyscyplinarny łączący obszary matematyki, fizyki i informatyki. W trakcie studiów słuchacz zdobędzie umiejętności konstrukcji modeli matematycznych dla różnych problemów współczesnego świata, projektowania i wykonywania obliczeń numerycznych, korzystania z nowoczesnych technik przetwarzania danych i stosowania właściwych metod statystycznych.
• Informatyka analityczna: Studia na kierunku informatyka analityczna to studia interdyscyplinarne. Łączą wiedzę informatyczną z szeroko rozumianą analizą danych. Studia na tym kierunku należą do elitarnych. Bardzo trudno dostać się na listę przyjętych, dodatkowo studentami tego kierunku są zwykle laureaci różnego typu olimpiad. W trakcie studiów słuchacz nauczy się programować w nowoczesnych językach programowania, rozwiązywać problemy algorytmiczne, projektować, analizować i testować nowe algorytmy, analizować i optymalizować wydajność programów oraz projektować systemy informatyczne. Studia przygotowują do pracy w najatrakcyjniejszych zawodach: informatyka, programisty, architekta/projektanta systemów informatycznych, kierownika projektów informatycznych, specjalisty big data, testera oprogramowania, analityka danych.
• Cyfryzacja i zarządzanie danymi w biznesie: Studia na kierunku cyfryzacja i zarządzanie danymi w biznesie łączą ze sobą wiedzę z zakresu informatyki, analizy danych z wiedzą z zakresu zarządzania i ekonomii. Rozwój technologii informacyjnych i komunikacyjnych wpływa na współczesne środowisko biznesowe a co za tym idzie wpływa na zapotrzebowanie na specjalistów z tych dziedzin. Program studiów powstał przy współudziale praktyków biznesu. Studia mają charakter praktyczny.
• Informatyka i ekonometria: Kierunek ten jest stworzony dla tych kandydatów, którzy interesują się informatyką, lubią spędzać czas przed komputerem i odkrywać nowe możliwości internetu. Studia na tym kierunku pozwolą na zrozumienie procesów ekonomicznych zachodzących we współczesnej gospodarce. Umożliwią zdobycie fachowej wiedzy z zakresu nowoczesnych narzędzi informatycznych i sposobu ich stosowania w procesach gospodarczych. Połączenie obu zagadnień sprawia, że absolwenci są świetnie przygotowani do podjęcia pracy na samodzielnych stanowiskach.
• Statystyka medyczna: Studia na kierunku statystyka medyczna należą do grupy studiów interdyscyplinarnych. Łączą ze sobą wiedzę z zakresu: matematyki, analizy danych, statystyki oraz medycyny. Zdobyta wiedza umożliwia słuchaczom zrozumienie wykorzystania statystyki w publikacjach specjalistycznych. Studia kształtują umiejętności wykorzystania pakietów Statistica i Excel oraz języków programowania SVB i VBA do planowania badań oraz opracowania i publikacji ich wyników.
• Neuroinformatyka: Ludzki mózg to niesamowite narzędzie. Korzystamy z niego od początku istnienia ludzkości, a jeszcze nie poznaliśmy wszystkich jego możliwości i zasad działania. To właśnie neuroinformatyka jest dziedziną, która może to zmienić. W bardzo ogólnym skrócie jest to nauka zajmująca się badaniami mózgu z wykorzystaniem metod fizyki. Studia na tym kierunku mogą być bardzo wymagające, ale i fascynujące. Neuroinformatyka ma zastosowanie w badaniach naukowych i praktyce klinicznej. Badania mózgu to pogranicze informatyki, biologii, kognitywistyki, psychologii, medycyny, fizyki i matematyki. Neuroinformatycy zajmują się m.in. konstruowaniem narzędzi informatycznych (np. baz danych) niezbędnych do zbierania, przechowywania i udostępniania danych, pochodzących z ludzkiego mózgu. Są do dane wysoce szczegółowe i skomplikowane. W swojej pracy opracowują i wykorzystują techniki neurofeedbacku, czyli pozyskiwania informacji zwrotnej o aktywności mózgu, przedstawianej w wizualnej formie. Dzięki temu powstają interfejsy mózg-komputer. Takie systemy odmieniają życie osób w ciężkich stanach medycznych (m.in. w stanie zamknięcia). Dzięki nim mogą one kontaktować się ze światem zewnętrznym, a nawet za pomocą swoich fal mózgowych, bez użycia mięśni czy mowy sterować urządzeniami umożliwiającymi im funkcjonowanie. Studenci zgłębiają w różnym stopniu wiedzę z każdej z wcześniej wymienionych nauk, składających się na badania mózgu. Zdobytą wiedzę będą wykorzystywać na zajęciach w nowocześnie wyposażonych pracowniach. Zapoznają się z podstawami technik neurofeedback oraz interfejsami mózg-komputer. Zetkną się z pracą ze specjalistycznym sprzętem i technikami: EEG (elektroencefalograf), czyli sprzęt do pomiaru “elektrycznych śladów myśli”, MEG (magnetoencefalograf), ECG (elektrokortykogram) i inne. Studenci neuroinformatyki zdobywają także umiejętności programistyczne i analityczne, a także z zakresu statystyki. Potrafią budować systemy (np. bazy danych) na potrzeby badań mózgu, stosowane w klinikach i laboratoriach.