Przedmioty kierunkowe dla Data Science (grupa przedmiotów zdefiniowana przez Wydział Nauk Ekonomicznych)

• Konwersatorium - 30 godzin

Metody bajesowskie są coraz częściej stosowane we wszystkich dziedzinach ekonomii. Dotyczy to zarówno samej teorii ekonomii jak i ekonomii stosowanej (nie tylko ekonometrii). Metody uczenia maszynowego również z powodzeniem stosują koncepcję bajesowską. Kurs będzie składał się z 2-ch modułów. W pierwszej części dokonamy wprowadzenia do koncepcji bajesowskiej a także pokażemy na przykładzie zwykłej regresji liniowej jak typowe (analityczne) wnioskowanie bajesowskie jest prowadzone. Omówimy również metody Markov Chain Monte Carlo (MCMC), które są powszechnie stosowane w bajesowskim modelowaniu szeregów czasowych. W drugiej, zasadniczej, części (której poświęcimy większość czasu) będziemy stosować formułę Bayesa w celu estymacji modeli, które należą do kanonu nowoczesnej ekonometrii szeregów czasowych. Zarówno jednowymiarowe jak i wielowymiarowe modele będą rozważane.

• Konwersatorium - 30 godzin

The course gives both theoretical knowledge and practical skills to model a credit scorecard. During the course all necessary steps to develop a scorecard would be discussed and presented. Starting from data preparation (handling a missing data and outliers, derived variables preparation, data sampling), going through model estimation (i.e. logistic regression) and model quality assessment (discriminatory power, stability) and ending on optimal cut-off choice.

During the course examples would be presented in R.

• Konwersatorium - 30 godzin

Celem zajęć jest wprowadzenie uczestników do programowania w języku Python, szczególnie w kontekście analizy i wizualizacji danych. W trakcie zajęć przedstawione zostaną odpowiednie narzędzia umożliwiające sprawne przygotowanie i obróbkę danych, a także metody wykorzystywane do analizy ekonomicznej. Dzięki temu każdy z uczestników będzie przygotowany do podjęcia bardziej zaawansowanych kursów programowania w przyszłości. Tempo zajęć i zakres materiału dopasowane zostaną do potrzeb uczestników. Wcześniejsza znajomość języka Python nie jest wymagana do udziału w zajęciach.

• Kurs internetowy - 30 godzin

This is e-learning course, conducted on educational platform https://moodle.wne.uw.edu.pl.

Macros in VBA allow you to automate most of the daily activities performed in Excel (as well as in other MS Office programs), thanks to which our work becomes more efficient and error-free. VBA courses follow the motto "do not waste your precious time on routine, repeated daily activities". It is better to create an application that will automatically import data from the Internet to a spreadsheet, prepare a graphical and statistical report, and then print the results or send them by e-mail to the Supervisor / Client, than to perform the same activities repeatedly. The possibilities of the VBA language are enormous, and their use is really only limited by human imagination.

• Konwersatorium - 30 godzin

• Konwersatorium - 30 godzin

Course is dedicated for everyone who wants to learn how to write SQL queries in practice – students, data analysts future data engineers and everyone who uses SQL in daily work. Course covers both simple topics like SQL query syntax and advanced elements like correlated subqueries or recursive queries.

Course is based on free, relational database - SQLite, for management database program served DBeaver.

Course is prepared in a tutorial manner. After part of material there are tasks to be done by participant, divided into 4 groups:

- Basic * (19 tasks)

- Mid – advanced ** (28 tasks)

- Advanced *** (11 tasks)

- Expert **** (7 tasks)

• Konwersatorium - 30 godzin

• Konwersatorium - 30 godzin

The main course objective is a presentation of most common social research methods, both of qualitative and quantitative nature. The most important expected result of instruction is getting basic skills of planning and conducting own empirical research as well as getting knowledge useful for critical assessment of other authors' researches. Those skills can be useful not only while conducting own scientific research (e.g. as a part of master thesis) but also in business practice, both in private and public sector (market research, tools for strategic management in organization, preparation and evaluation of public policies). The course covers a review of different research approaches and their applications, issues connected with preparing questionnaires, survey data analysis and a discussion of the possibility to combine quantitative and qualitative methods. The course is conducted as e-learning.

• Konwersatorium - 30 godzin

• Konwersatorium - 30 godzin

• Konwersatorium - 30 godzin

The course aims providing a comprehensive review of topic modelling i.e. a set of machine learning methods for grouping texts. Firstly, it involves discussing introductory steps that need to be performed before the modelling phase i.e. collecting textual data and processing it. Next, basic topic modelling algorithms are planned to be discussed. In particular, most popular algorithm – Latent Dirichlet Allocation (LDA) will be presented. Also, more specific and advanced topic modelling algorithms are planned to be introduced. Furthermore, most common problems with performing a topic modelling analysis shall be discussed. At the end of the course, case studies will be discussed.