Data Science w zastosowaniach biznesowych – praktyczne warsztaty

Dlaczego warto:

• Praktyczne studia na Uniwersytecie Warszawskim
• Doświadczenie kadry akademickiej i biznesowej
• Unikalny charakter warsztatowy
• Nowoczesne metody i narzędzia

⇑Praktyczne studia na Uniwersytecie Warszawskim

Studia podyplomowe „Data Science w zastosowaniach biznesowych - praktyczne warsztaty” prowadzone są przez Wydział Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego. Program ten został zaprojektowany, aby skutecznie łączyć akademicką precyzję z realnymi wymogami współczesnego rynku pracy, przygotowując słuchaczy do wyzwań analitycznych w biznesie.

⇑Doświadczenie kadry akademickiej i biznesowej

Wykładowcami na kierunku są zarówno pracownicy naukowi wydziału, posiadający wieloletnie doświadczenie w prowadzeniu szkoleń i realizacji projektów analitycznych dla biznesu oraz instytucji publicznych, jak i uznani praktycy oraz specjaliści w dziedzinie zaawansowanych analiz ilościowych.

⇑Unikalny charakter warsztatowy

Tym, co wyróżnia ten program na tle innych ofert edukacyjnych, jest jego całkowicie warsztatowy charakter. Studia kładą szczególny nacisk na stronę aplikacyjną oraz na samodzielne, praktyczne stosowanie omawianych metod i narzędzi analitycznych w rzeczywistych scenariuszach.

⇑Nowoczesne metody i narzędzia

Program studiów w szczególny sposób uwzględnia nowoczesne i poszukiwane na rynku metody uczenia maszynowego. Studia oferowane są w wiodących językach programowania wykorzystywanych w Data Science, co pozwala słuchaczom zdobyć praktyczne umiejętności cenione przez pracodawców.

Odpowiedz na wszystkie pytania i sprawdź czy "Data Science w zastosowaniach biznesowych – praktyczne warsztaty" to kierunek dla Ciebie!

1. Co najbardziej motywuje Cię do zajmowania się Data Science?

Odkrywanie ukrytych wzorców w danych, aby rozwiązywać realne problemy biznesowe. Zainteresowanie nowymi technologiami, algorytmami i programowaniem. Chęć zdobycia dobrze płatnej pracy w modnej branży.

2. Kiedy stajesz przed dużym, "brudnym" zbiorem danych, Twoja pierwsza reakcja to:

"Świetnie! Szansa na znalezienie czegoś ciekawego. Czas na czyszczenie i eksplorację." "Poszukam gotowego skryptu lub narzędzia, które mogę zastosować." Uczucie przytłoczenia i preferowanie, by ktoś inny przygotował dane.

3. Jak podchodzisz do złożonych problemów, które nie mają jednego, jasnego rozwiązania?

Dzielę je na mniejsze części, testuję hipotezy i iteruję, aż znajdę rozwiązanie. Staram się znaleźć podobny problem w internecie lub w książkach. Szybko się frustruję i wolę zadania z jasnymi, dokładnymi instrukcjami.

4. Który z tych obszarów wydaje Ci się najbardziej fascynujący?

Modele uczenia maszynowego, statystyka i wizualizacja danych. Strategia biznesowa i marketing oparty na danych. Infrastruktura IT i zarządzanie bazami danych.

5. Jakie są Twoje główne oczekiwania wobec podyplomowych warsztatów z Data Science?

Zdobycie praktycznych umiejętności na realnych narzędziach i danych, które wykorzystam w pracy. Uzyskanie formalnego certyfikatu, który wzmocni moje CV. Po prostu sprawdzenie, "z czym to się je", bez konkretnego celu zawodowego.

6. Wyobraź sobie, że Twój model predykcyjny jest niezrozumiały dla menedżerów. Co robisz?

Tłumaczę wyniki i wartość biznesową modelu prostym językiem, używając wizualizacji. Wyjaśniam szczegóły techniczne (np. algorytm, dokładność), zakładając, że powinni zrozumieć. Po prostu dostarczam model; ich zadaniem jest wymyślić, jak go użyć.

7. Jak bardzo komfortowo czujesz się z ciągłym uczeniem się i adaptacją do nowych technologii?

Uwielbiam to. Jestem naturalnie ciekawy/a i często uczę się nowych narzędzi w wolnym czasie. Robię to, gdy jest to wymagane w pracy, ale aktywnie tego nie szukam. To męczące. Wolę zapanować nad jedną rzeczą i się jej trzymać.

8. Co jest ważniejsze w biznesowym projekcie analitycznym?

Dostarczenie "wystarczająco dobrego" rozwiązania, które szybko przynosi realną wartość. Osiągnięcie najwyższej możliwej dokładności technicznej, nawet jeśli zajmuje to dużo czasu. Dokładne trzymanie się planu projektu, niezależnie od końcowych wyników.

9. Jak postrzegasz aspekt "zastosowań biznesowych" w tych studiach podyplomowych?

Jako kluczowy element – technologia to tylko narzędzie do rozwiązywania wyzwań biznesowych. Jako ciekawy kontekst, ale bardziej skupiam się na aspekcie programistycznym. Nie interesuje mnie strona biznesowa, tylko techniczne algorytmy.

10. Kiedy prezentujesz swoje wyniki analizy, skupiasz się na:

Opowiedzeniu klarownej historii za pomocą danych, która prowadzi do konkretnych rekomendacji. Pokazaniu wszystkich wykresów i tabel, które udało mi się wygenerować. Złożoności analizy, której dokonałem/am, by zaimponować słuchaczom.

Pokaż wynik