Matematyka jest bez wątpienia królową nauk. Nawet jeśli za nią nie przepadamy, okazuje się, że niemal wszystko w naszym życiu oscyluje wokół liczb. Dziś także potencjał nauk matematycznych jest znacznie większy – to dzięki rozbudowanym algorytmom czy analizom możemy zarządzać danymi, gromadzić je i przechowywać w przestrzeni cyfrowej.
Studia w Warszawie na kierunku matematyka i analiza danych zostały stworzone więc z myślą o osobach, które chciałyby otrzymać gruntowną wiedzę z pogranicza dwóch potężnych nauk ścisłych – matematyki oraz informatyki. Studenci uczestniczyć będą w różnorodnych zajęciach, a wśród przykładowych przedmiotów znalazły się chociażby procesy stochastyczne i modelowanie matematyczne czy rachunek prawdopodobieństwa. Na studentów czekać będą również zajęcia z programowania w różnych językach.
Typ i tryb studiów
Studia na kierunku matematyka i analiza danych możemy podzielić na:
1. Typ:
-
studia I stopnia (licencjackie).
2. Tryb:
Studenci, którzy zainteresowani są kierunkiem takim jak matematyka i analiza danych, kształcić się będą na studiach I stopnia. Pozwolą one zdobyć podstawową wiedzę i kwalifikacje. Studia na tym stopniu wiążą się również z przygotowaniami do obrony pracy dyplomowej, a co za tym idzie – otrzymaniem tytułu zawodowego licencjata. Pozwala on na rozpoczęcie pierwszych aktywności zawodowych. Absolwenci kształcenia I stopnia mogą również pomyśleć nad kontynuacją nauki na kierunkach pokrewnych.
Matematyka i analiza danych to również jeden z tych kierunków, które rozpocząć można w trybie stacjonarnym. Ma to wiele plusów – zajęcia odbywają się regularnie od poniedziałku do piątku, a studenci publicznych uczelni nie muszą obawiać się opłat za czesne!
Zdobywana wiedza i umiejętności
Wiedza studentów, którzy ukończą matematykę i analizę danych w Warszawie obejmować będzie zagadnienia związane z matematyką, informatyką oraz analizą danych. Śmiało więc można stwierdzić, że jest to kierunek kształcenia o charakterze interdyscyplinarnym.
Najważniejsze podczas studiów będzie jednak to, by wykształcić u studentów takie umiejętności, które pomogą im w przyszłości na pracę z danymi opartą na kompetencjach analitycznych. Jakie kwalifikacje otrzymają więc studenci? Poznają współczesne metody uczenia maszynowego, nauczą się jak analizować duże zbiory danych, jak tworzyć narzędzia analityczne czy jak programować w różnorodnych językach.
Politechnika Warszawska
