Uczenie maszynowe w analityce danych - studia podyplomowe

Uczenie maszynowe w analityce danych to kierunek z przestrzeni studiów podyplomowych. Kandydatami na studia podyplomowe mogą wyłącznie te osoby, które mają za sobą już pewien etap wyższej edukacji i mogą pochwalić się dyplomem ukończenia studiów co najmniej pierwszego stopnia.

*Wymagania mogą się różnić na poszczególnych uczelniach, dlatego koniecznie trzeba je sprawdzić na stronach rekrutacyjnych szkół wyższych

Studia podyplomowe na kierunku Uczenie maszynowe w analityce danych to dwusemestralny proces kształcenia, którego program realizowany jest w formie wykładów i ćwiczeń laboratoryjnych. Studia szczególny nacisk kładą na opanowanie umiejętności wykorzystywania wiedzy do rozwiązywania złożonych problemów z zakresu uczenia maszynowego i analityki danych przez dobór i zastosowanie właściwych metod i algorytmów.

1. Typ i tryb studiów:

Studia na kierunku Uczenie maszynowe w analityce danych możemy podzielić na:

1. Typ:

• studia podyplomowe

2. Tryb:

• studia niestacjonarne

2. Zdobywana wiedza i umiejętności

Słuchacze studiów podyplomowych na kierunku Uczenie maszynowe w analityce danych poruszają się po zagadnieniach: zasad działania podstawowych i zaawansowanych bibliotek w języku programowania R z zakresu uczenia maszynowego, metod rachunku macierzowego, narzędzi wykorzystywanych w analizie danych i uczeniu maszynowym, klasyfikacji danych, regresji, segmentacji i klastrowania, sztucznych sieci neuronowych, projektowania i implementowania systemów uczących się, zaawansowanych narzędzi do analizy dużych zbiorów danych w rozproszonych infrastrukturach obliczeniowych, metod analizy sieci społecznych, zastosowania metod informatyki w przetwarzaniu tekstu, prawnych aspektów analizy danych.

Przykładowe przedmioty dla kierunku Uczenie maszynowe w analityce danych:

• statystyka
• eksploracja danych
• sieci neuronowe i uczenie głębokie
• analiza dużych zbiorów danych
• przetwarzanie języka naturalnego

Kształcenie na kierunku Uczenie maszynowe w analityce danych realizowane jest w ciągu dwóch semestrów, a zatem studia trwają 1 rok.

Absolwenci studiów podyplomowych na kierunku Uczenie maszynowe w analityce danych przygotowani są do posługiwania się nowoczesnymi technikami i językami programowania i mogą podjąć pracę w międzynarodowych firmach korzystających z rozwiązań opartych na systemach uczących się.