TEMATYKA
Zakres tematyczny przygotowuje słuchaczy do samodzielnego wykonywania analiz i raportów z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi informatycznych: STATISTICA (StatSoft), GNU R, ORACLE Database, AmiBroker. Słuchacze uzyskują również wiedzę dotyczącą zarządzania informacją i strategicznego wykorzystania analiz danych. Wykładowcami są osoby z dużym doświadczeniem akademickim oraz doświadczeniem zawodowym w biznesie i instytucjach publicznych. Absolwenci studiów podyplomowych Analiza Danych i Data Mining będą przygotowani do podjęcia pracy w firmach świadczących usługi analityczno-doradcze, w instytucjach finansowych, administracji państwowej, a także w firmach z branży IT.
CZAS TRWANIA: 2 semestry, 231 godzin
ILOŚĆ MIEJSC: 24
KOSZTY UCZESTNICTWA: 4.300 zł (za całe studia - dwa semestry, 231 godzin).
KONTAKT
Dokumenty wymagane od kandydatów na studia podyplomowe:
- poświadczona przez UŁ kserokopia dyplomu ukończenia studiów wyższych lub jego odpisu wydanego przez uczelnię – oryginał przedstawia się jedynie do wglądu.
- podanie do Kierownika Studiów Podyplomowych Analiza Danych i Data Mining z prośbą o przyjęcie, (pobierz),
- kwestionariusz osobowy (pobierz),
- oświadczenie BHP (pobierz).
Informacja o przetwarzaniu danych osobowych dla osób uczestniczących w rekrutacji na studia podyplomowe oraz dla słuchaczy studiów podyplomowych:
https://www.bip.uni.lodz.pl/inne/ochrona-danych-osobowych/klauzule-informacyjne
Rekrutacja na rok akademicki 2024/2025 rozpocznie się 1 czerwca 2024r. Dokumenty można składać osobiście na Wydziale Matematyki i Informatyki UŁ bądź przesyłać skany wypełnionych i podpisanych dokumentów drogą mailową (oryginały dokumentów okażą Państwo w późniejszym czasie). Proszę przesyłać dokumenty na podany poniżej adres mailowy.
Rekrutacja na studia podyplomowe Analiza Danych i Data Mining odbywa się bez egzaminów i rozmów kwalifikacyjnych. Warunkiem przyjęcia na studia jest posiadanie dyplomu ukończenia studiów wyższych (tytuł licencjata, inżyniera lub magistra). Kandydaci na studia podyplomowe Analiza Danych i Data Mining będą przyjmowani na podstawie kolejności złożonych dokumentów. W przypadku większej liczby kandydatów niż miejsc przyjęcia utworzona zostanie lista rezerwowa kandydatów. Wymagane dokumenty:
Zajęcia w roku akademickim 2024/2025 prowadzone będą w formie stacjonarnej.
Email: analizadanych@wmii.uni.lodz.pl
Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Łódzki
ul. Banacha 22,
90-238 Łódź
pokój B201 (p. mgr Joanna Chmielewska)
Godziny: 8.00 – 15.00 (poniedziałek-piątek)
Adres: ul. Banacha 22, Łódź 90-238
Telefon: 042 6355907
Fax: 042 6354266
WWW: http://analizadanych.math.uni.lodz.pl/
PROGRAM STUDIÓW
Plan studiów podyplomowych Analiza Danych i Data Mining (pobierz).
1. Analiza statystyczna danych
2. Data mining (Eksploracja danych)
3. Metody statystyczne
4. Bazy danych i język SQL
5. Analiza portfelowa
6. Audytorskie metody analizy danych
7. Analiza techniczna i fundamentalna
8. Metody statystyczne w badaniach społecznych i gospodarczych
9. Arkusze kalkulacyjne i VBA
WYKŁADOWCY
Prof. dr hab. Tomasz Popławski
Gruntowne wykształcenie i doświadczenie zawodowe zdobyte przez Prof. dr hab. Tomasza Popławskiego w Polsce zostały wzbogacone w czasie krótkoterminowego stażu naukowego w Temple University w Filadelfii (USA). Dokonania naukowe Dr hab. Tomasza Popławskiego zostały docenione w postaci przyznanych prestiżowych nagród i wyróżnień. Jest On laureatem stypendium „UICC Yamagiwa-Yoshida Memorial International Cancer Study Grants” przyznanym przez International Union Against Cancer (2006) i 2 nagród zespołowych JM Rektora Uniwersytetu Łódzkiego za cykl publikacji (2006 i 2009). Całkowity dorobek naukowy Dr hab. Tomasza Popławskiego obejmuje 19 zespołowych prac doświadczalnych. Dorobek ten wzbogacają: 6 artykułów przeglądowych, oraz 31 komunikatów na międzynarodowych i krajowych konferencjach naukowych.
Prof. UŁ, dr hab. Tadeusz Antczak
Profesor nadzwyczajny w Katedrze Algorytmów i Baz Danych na Wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego. Specjalizuje się w optymalizacji i badaniach operacyjnych. Autor licznych publikacji z zakresu optymalizacji. Publikuje w najważniejszych czasopismach międzynarodowych z listy Journal Citation Reports (tzw. Lista Filadelfijska). Laureat trzech nagród I stopnia Rektora UŁ. Zajęcia z baz danych prowadzi na Uniwersytecie Łódzkim już ponad 10 lat, a szczególne zainteresowania w tym obszarze dotyczą modelowania danych. Znajomość dialektów języka SQL firm Oracle i Microsoft oraz języka PL/SQL firmy Oracle. Prywatnie miłośnik historii i sportu oraz fan zespołu Dire Straits.
Prof. UŁ, dr hab. Andrzej Komisarski
Adiunkt w Katedrze Teorii Prawdopodobieństwa i Statystyki Uniwersytetu Łódzkiego. Specjalizuje się w zakresie rachunku prawdopodobieństwa i jego zastosowań. Posiada doświadczenie w nauczaniu statystyki oraz w jej wykorzystywaniu w praktyce.
Dr Witold Budzisz
Starszy wykładowca w Katedrze Algorytmów i Baz Danych Uniwersytetu Łódzkiego. Tematyka pracy doktorskiej – teoria prawdopodobieństwa, twierdzenia graniczne. Promotor prof. Ryszard Jajte – jeden z najbardziej rozpoznawalnych w świecie współczesnych matematyków łódzkich. Zdobył także dyplom IC2 Institute at The University of Texas at Austin po ukończeniu studiów podyplomowych w zakresie komercjalizacji nauki i technologii.Ukończył podyplomowe studium w zakresie inżynierskich zastosowań informatyki, organizowane przez Politechnikę Łódzką. Ukończył Podyplomowe Studium Języka Niemieckiego na UŁ, a także kursy języka angielskiego na poziomie CAE oraz BEC-higher (Business English Certificate). Pełnił wiele funkcji organizacyjnych m.in. Pełnomocnika Dziekana Kolegium Informatycznego WM UŁ w Skierniewicach, Wydziałowego Pełnomocnika Rektora ds. Promocji Wydziału. Był pomysłodawcą utworzenia na Wydziale „analizy finansowej” - nowej specjalności na kierunku matematyka. Prowadził zajęcia z wielu przedmiotów związanych z finansami: analizy portfelowej, analizy technicznej, instrumentów finansowych, instrumentów pochodnych i elementów inżynierii finansowej, ryzyka inwestycji finansowych.
Dr Monika Bartkiewicz
Starszy wykładowca w Katedrze Równań Różniczkowych i Informatyki. Rozprawa doktorska z dziedziny teorii sterowania optymalnego i równań różniczkowych. Zainteresowania naukowe obejmują: teorię grafów i sieci złożonych, teorię punktów siodłowych i twierdzenia minimaksowe, twierdzenia o homeomorfiźmie. Studia ukończyła na specjalności metody numeryczne i programowanie. Od początku kariery zawodowej prowadziła wiele zajęć związanych z programowaniem w C++, Javie i C#, teorią grafów i sieci, eksploracją danych oraz z informatyka wykorzystywaną w logistyce. Obserwuje rynek IT biorąc udział w konferencjach, szkoleniach (m. in. firmy Microsoft). Posiada ukończony kurs tworzenia kursów e-learningu.
Dr Justyna Walewska
Adiunkt w Katedrze Geometrii Algebraicznej i Informatyki Teoretycznej. Jej zainteresowania naukowe skupiają się wokół teorii osobliwości.
Dr Sebastian Sakowski
Adiunkt na Wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego i lider zespołu Modelowania Matematycznego i Metod Obliczeniowych w Centrum Analiz, Modelowania i Nauk Obliczeniowych Uniwersytetu Łódzkiego. Stopień doktora informatyki uzyskał w Instytucie Informatyki Politechniki Śląskiej. Prowadzi badania naukowe i wykłady w zakresie informatyki, a także analizy danych. Współautor publikacji dotyczących informatyki teoretycznej i stosowanej. Jego prace ukazały się w czasopismach międzynarodowych m.in. w Applied Sciences, Theoretical Computer Science, Fundamenta Informaticae. Członek Polskiego Towarzystwa Bioinformatycznego.
Mgr inż. Marcin Laskowski - MF, CGAP, ACDA
Aktualnie zatrudniony w Polskiej Agencji Rozwoju Przedsiębiorczości oraz Bibliotece Narodowej. Certyfikowany audytor sektora publicznego. Doświadczenie zawodowe zdobywał realizując czynności audytowe i kontrolne w jednostkach sektora publicznego (szczebel rządowy i samorządowy) oraz sektora prywatnego. Posiada certyfikaty potwierdzające kwalifikacje audytorskie – certyfikat wydany przez Ministra Finansów RP, certyfikat CGAP (Certified Government Auditing Professional) wydany przez IIA oraz certyfikat audytora systemu zarządzania jakością. Dysponuje potwierdzonymi kwalifikacjami w zakresie zaawansowanych technik analizy danych ACDA (ACL Certified Data Analyst) oraz zarządzania projektami według metodyki PRINCE2. Wykonuje audyty wykorzystujące zaawansowane techniki analizy danych. Przeprowadził audyty jakości różnych systemów informatycznych oraz działania doradcze, obejmujące m.in. ocenę poprawności danych, weryfikacje działania kluczowych mechanizmów kontrolnych, analizę logów, ocenę efektywności procesów. Członek Stowarzyszenia Audytorów Wewnętrznych IIA Polska.
Mgr Tomasz Piasecki
Z wykształcenia ekonometryk. Kieruje Ośrodkiem Statystyki Matematycznej Urzędu Statystycznego w Łodzi. Współpracuje z Głównym Urzędem Statystycznym w zakresie tworzenia metodologii badań statystycznych, statystyki publicznej oraz stosowania złożonych technik statystycznych w opracowaniu i analizie danych pochodzących z tych badań.