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.