Przejdź do treści

Ustawienia dostępności

Rozmiar czcionki
Wysoki kontrast
Animacje
Kolory

Tryb ciemny włączony na podstawie ustawień systemowych.
Przejdź do , żeby zmienić ustawienia.

Godło Polski: orzeł w złotej koronie, ze złotymi szponami i dziobem, zwrócony w prawo Logo Akademii Morskiej: czerwony gryf w złotej koronie, z żółtym dziobem, zwrócony w prawo
Logo wydziału
Wydział Informatyki i Telekomunikacji Akademii Morskiej w Szczecinie

Unia Europejska

Studia podyplomowe Big Data Opis studiów podyplomowych

        O studiach

  Wraz z nadejściem ery Big Data jednym z najistotniejszych wyzwań dla świata biznesu, zwłaszcza dla sektora IT, stało się stworzenie narzędzi do przetwarzania dużej ilości danych w czasie rzeczywistym. Wśród analityków i innych osób zajmujących się dużymi zbiorami danych ukształtował się popyt na nowe kompetencje zawodowe, tak aby sprostać wymaganiom firm i dynamicznie zmieniającym się potrzebom ich klientów.
  Studia podyplomowe Big Data dają możliwość uaktualnienia wiedzy z zakresu analizy strumieni danych, uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji, ułatwią nabycie nowych kompetencji w obrębie funkcjonowania inteligentnych systemów informatycznych.
 

Dla kogo?

Studia podyplomowe Big Data dedykowane są osobom, które w ramach  aktywności zawodowej stykają się z dużymi zbiorami danych oraz dla wszystkich tych, którzy pragną poszerzać swoje horyzonty. Wiedza zdobyta w toku studiów z pewnością ułatwi pracę dostawców oprogramowania, natomiast analitykom pomoże w jeszcze lepszemu przybliżaniu danych użytkownikowi.

Co zyskujesz?

 W trakcie zajęć słuchacze poznają wybrane metody analizy i eksploracji danych m.in. Data Cleaning, Clustering, Data Selection czy Scoring, które są zaimplementowane w wielu programach służących do eksploracji danych.

Słuchacze opanowują umiejętność odkrywania asocjacji, wzorów sekwencji, klasyfikacji i grupowania danych. Nauczą się  identyfikacji źródeł danych, oceny ich istotności oraz szybkiej i wydajnej analizy i informacji.
 

Jakie technologie poznasz?

  •  Język programowania Python
  • Nierelacyjne systemy zarządzania bazami danych np. MongoDB
  • Matlab
  • Wybrane metody Business Intelligence
  • Deep Learning
  • i wiele innych
Autor: Mariusz Dramski

Przeglądarka Internet Explorer nie jest wspierana

Zalecamy użycie innej przeglądarki, aby poprawnie wyświetlić stronę