Jeśli szukasz interesujących Cię studiów podyplomowych skorzystaj z poniżych możliwości:
Celem studiów jest proces szkolenia na poziomie zaawansowanej analityki biznesowej, analityków do pozyskiwania wiedzy z danych w kategorii „data scientist”. We współczesnej analityce modele analityczne leżą u podstaw najważniejszych decyzji w biznesie – wyszukiwania nowych możliwości, minimalizowania niepewności i zarządzania ryzykiem. Wobec tego przy podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym i systemach operacyjnych powinny być wykorzystywane dziesiątki, jeśli nie setki, modeli predykcyjnych. Modele te powinny być traktowane jako aktywa o wysokiej wartości – którymi w istocie są. Muszą być tworzone z wykorzystaniem potężnych i pewnych procesów i zarządzane w taki sposób, aby w okresie swojej użyteczności wykazywały się jak najwyższą wydajnością. Zespoły analityczne i IT potrzebują powtarzalnych i skutecznych procesów oraz niezawodnej architektury do tworzenia i rozwijania predykcyjnych modeli analitycznych wykorzystywanych w szeroko definiowanym biznesie.( por. SAS WP,2013). Złożoność procesu zarządzania cyklem analitycznym obejmuje następujące etapy: określenie zagadnienia, przygotowanie danych, eksplorację danych, przygotowanie modelu, walidację i przygotowanie dokumentacji modelu, zastosowanie modelu, a w końcu monitorowanie i ocenę jego jakości. Jakość, szybkość i skuteczność modelowania w erze BIG DATA opisywanej przez 7V (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value, Validity, Visability) jest można rzec „chlebem powszechnym” ale i „dużym wyzwaniem”. Zwieńczeniem całego procesu modelowania są dobrej jakości modele predykcyjne. Zatem szkolimy teoretycznie i praktycznie analityków w kategorii którą określamy procesem zarządzania cyklem analitycznym. W takim procesie myślenie i modelowanie statystyczne łączy się z myśleniem procesami biznesowymi, wykorzystaniem nowoczesnych technologii i Bussines Intelligence. Analityk w kategorii „data scientist” to osoba od „pozyskiwania wiedzy naukowej z danych” posiadająca: a) dobre wykształcenie techniczne (matematyk, statystyk, ekonometryk, informatyk, itd.); b) umiejętności pracy zespołowej, głównie w zespołach interdyscyplinarnych; c) umiejętności komunikacyjne (przepływ i wymiana informacji pomiędzy twardą analityką, BA i procesem podejmowania decyzji w firmie); d) umiejętności biznesowe z odrobiną empatii; e) dostęp do dobrych narzędzi analitycznych i informatycznych (oprogramowania). ) dostęp do dobrych narzędzi analitycznych i informatycznych (oprogramowania). Adresatami studiów są osoby posiadające wiedzę na poziomie podstawowym w zakresie analityki, pragnące poszerzyć swoją wiedzę teoretyczną wraz z praktycznymi umiejętnościami jej wykorzystania w zakresie nowoczesnych i zaawansowanych metod, modeli, technik analiz statystycznych, analiz „data mining”, „text mining”. Studia są skierowane do analityków i innych osób posługujących się nowymi technologiami, w tym głównie systemem SAS, a w szczególności pracowników zajmujących się zaawansowaną analityką w bankach, firmach konsultingowych, ubezpieczeniowych, telekomunikacyjnych, produkcyjnych, handlowych, instytucjach nadzorczych czy administracji publicznej oraz pracowników naukowo-dydaktycznych uczelni wyższych pragnących poszerzyć swój warsztat naukowo – badawczy i absolwentów uczelni, którzy posiadają wykształcenie matematyczne, informatyczne, statystyczne, a którzy chcą dokształcić się w zakresie nowoczesnej analityki w zastosowaniach biznesowych. Nasze studia podyplomowe Akademia Analityka – Analizy Statystyczne i Data Mining w Biznesie w realizowanym programie szkolenia dostarczają studiującym umiejętności analitycznych i nie tylko, w kategorii analityka poszukiwanego na rynku, czyli „data scientist” – dlatego warto je wybrać. Główny cele kształcenia w naszym programie to profesjonalne zaawansowane modelowanie dla biznesu, oparte na najnowszych technologiach IT włączające: optymalizację procesów przygotowania danych do analiz biznesowych; nowoczesne narzędzia modelowania zaprojektowane dla High Performance Analytics; nowoczesne wnioskowanie oparte na modelach predykcyjnych (analityka opisowa i modelowa). Oferujemy taki poziom analityki dla biznesu o której pisze prof. Bart Baesens w swojej najnowszej książce Analytics in a Big Data World: The Essential Guide to Data Science and its Applications - (Wiley and SAS Business Series, 2014) .
2 semestry / 195 godzin
Szczegółowe informacja na uczelni
