Uniwersytet Warszawski - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Przedmioty obowiązkowe dla II roku Data Science and Business Analytics (grupa przedmiotów zdefiniowana przez Wydział Nauk Ekonomicznych)

Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych Zestaw przedmiotów, który widzisz poniżej został zdefiniowany przez tę jednostkę. Jednostka ta nie musi mieć jednak związku z organizacją wymienionych przedmiotów (jednostką odpowiedzialną za organizację przedmiotu jest jednostka wymieniona w odpowiedniej kolumnie w tabeli poniżej). Więcej o tym przeczytasz w Pomocy.
Grupa przedmiotów: Przedmioty obowiązkowe dla II roku Data Science and Business Analytics
wybierz inną grupę zobacz plany zajęć tej grupy
Filtry
Zaloguj się, aby uzyskać dostęp do dodatkowych opcji

Konkretniej - pokazuj tylko te przedmioty, dla których istnieje otwarta rejestracja taka, że możesz w jej ramach zarejestrować się na przedmiot.

Dodatkowo pokazywane są również te przedmioty, na które jesteś już zarejestrowany (lub składałeś prośbę o zarejestrowanie).

Jeśli chcesz zmienić te ustawienia na stałe, edytuj swoje preferencje w menu Mój USOSweb.
Legenda
Jeśli przedmiot jest prowadzony w danym cyklu dydaktycznym, to w odpowiedniej komórce pojawi się koszyk rejestracyjny. Ikona koszyka zależy od tego, czy możesz się rejestrować na dany przedmiot.
niedostępny (zaloguj się!) - nie jesteś zalogowany
niedostępny - aktualnie nie możesz się rejestrować
zarejestruj - możesz się zarejestrować
wyrejestruj - możesz się wyrejestrować (lub wycofać prośbę)
prośba - złożyłeś prośbę o zarejestrowanie (i nie możesz jej już wycofać)
zarejestrowany - jesteś pomyślnie zarejestrowany (i nie możesz się wyrejestrować)
Kliknij na ikonę "i" przy koszyku, aby uzyskać dodatkowe informacje.

2023Z - Semestr zimowy 2023/24
2023L - Semestr letni 2023/24
(zajęcia mogą być semestralne, trymestralne lub roczne)
Opcje
2023Z 2023L
2400-DS2AV brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2023/24
  • Konwersatorium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem kursu jest przekazanie wiedzy i umiejętności o technikach zaawansowanej wizualizacji danych w R dzięki której można tworzyć wykresy adekwatne do problemu w standardzie publikacyjnym. Do realizacji tego celu wykorzystany zostanie pakiet ggplot2, którego składnia zostanie omówiona szczegółowo – od podstawowych zasad i funkcji, przez przegląd różnych geometrii (np. geom_line, geom_point, geom_bar), edycje parametrów wykresu (funkcja theme i rodzina funkcji scale_). Na koniec zostanie zaprezentowany przegląd zaawansowanych wizualizacji, włączając w to tworzenie map i rozkładów dwuwymiarowych. Podczas zajęć zostaną również omówione wybrane techniki wizualizacji interaktywnej. Ważną częścią kursu będzie zaprezentowanie efektywnych sposobów wykorzystania pakietu R do wizualizacji danych.

Strona przedmiotu
2400-DS2AF brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2023/24
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Applied Finance course consists of a 30 hour lecture and 15 hour lab. It’s a patchwork course conducted by several lecturers and is covering different current topics in the area such as machine learning and statistical tools in algorithmic trading, path dependent option pricing, linear factor models, risk modelling in financial institutions, financial management and capital structure. The details may vary year to year depending on the professors invited to give lectures

Strona przedmiotu
2400-DS2BDA brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2023/24
  • Laboratorium - 15 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Laboratorium ma na celu zapoznanie Studentów z praktyczną stroną przetwarzania dużych zbiorów danych w środowisku Apache Hadoop. Studenci dowiedzą się jak zastosować techniki analizy danych i uczenia maszynowego poznane na wcześniejszych etapach kształcenia do dużych zbiorów danych. W szczególności kurs nie będzie uczył nowych technik. Zajęcia skupią się na rzeczywistych przykładach i zrozumieniu działania używanych narzędzi.

Strona przedmiotu
2400-DS2ML2 brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2023/24
  • Laboratorium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Kurs przedstawia bardziej zaawansowane metody uczenia maszynowego: drzewa decyzyjne oraz sieci neuronowe. Praktyczne przykłady obejmują metody oceny mocy predykcyjnej modelu na próbach treningowej, walidacyjnej oraz testowej, metod wyboru predyktorów oraz uczenia łączonego (ensembling). Omawiane są zarówno przykłady praktyczne jak i wprowadzenie teoretyczne. Praktyczne aplikacje modeli stosowane są w problemach regresji oraz klasyfikacji, metody klasyfikacji i rozpoznawania obrazów, przetwarzania i prognozowania sekwencji i szeregów czasowych, a także wdrożenia tych metod w środowisku chmurowym.

Strona przedmiotu
2400-DS2NEG brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2023/24
  • Konwersatorium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem przedmiotu jest przekazanie wiedzy i ćwiczenie praktycznych umiejętności związanych ze sprawną komunikacją, rozwiązywaniem konfliktów i negocjacji. Negocjacje zostaną przedstawione jako skuteczna metoda rozwiązywania konfliktów i podejmowania decyzji grupowych, wymagająca wysokiego poziomu umiejętności komunikacyjnych. Studenci będą uczyć się i ćwiczyć budowanie strategii negocjacyjnych oraz stosowanie technik prowadzenia negocjacji, w tym społeczno-ekonomicznego i kulturowego kontekstu negocjacji.

W celu uzyskania efektu rozwoju kompetencji studentów związanych ze sprawnym udziałem w negocjacjach, w trakcie zajęć odbędą się warsztaty polegające na prowadzeniu gier negocjacyjnych. Ocena tych gier zespołowych oraz ocena eseju napisanego przez studentów indywidualnie będą podstawą do uzyskania zaliczenia przedmiotu.

Strona przedmiotu
2400-DS2RR brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
  • Konwersatorium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

The main goal of the course is to present the basic concepts of reproducibility and repeatability in research, their significance in scientific and commercial research and development processes, and to impart to students basic practical knowledge about several of the most popular modern tools for reproducibility in the industry. Upon completion of the course, students will understand the general concept of research reproducibility and comprehend which tool can be used in a given context. They will also acquire skills in using computer tools that enable achieving reproducibility and repeatability of research, and they will be able to apply the skills acquired during the course in participating in modern scientific and commercial data science projects.

Strona przedmiotu
2400-DS2TMS brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2023/24
  • Laboratorium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Metody text mining oraz eksploracja danych tekstowych stają się kluczową umiejętnością w obliczu ilości napływających danych i informacji tekstowych dotyczących biznesu, badań i Internetu. Text mining koncentruje się głównie na nieustrukturyzowanych danych zaszytych w tekście. Głównym celem text miningu jest wydobycie z przetwarzanego tekstu praktycznej wiedzy. Kurs obejmuje najistotniejsze metody eksploracji tekstu, a także ich zastosowania w badaniu wzorców i trendów w mediach społecznościowych poprzez zaprojektowanie i realizację własnych badań samodzielnie pozyskanych danych. Kurs ukazuje praktyczne użycie narzędzi wspierających różne metody przetwarzania i analizy danych tekstowych. Kurs przeznaczony jest dla studentów studiów drugiego stopnia (Ekonometria i Informatyka, Data Science).

Strona przedmiotu
2400-DS2UB brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
  • Konwersatorium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Teoria ekonomiczna i praktyka gospodarcza od lat badają funkcjonowanie przedsiębiorstw, wyjaśniając strategie ich działania w otoczeniu rynkowym oraz sposoby gromadzenia przez nich know-how, wspierającego podejmowanie decyzji biznesowych. Dlatego też zrozumienie funkcjonowania biznesu jest kluczowe dla swobodnego poruszania się w przestrzeni społeczno-gospodarczej. Kurs obejmuje omówienie najistotniejszych zagadnień biznesowych w gospodarce opartej na wiedzy, będących ściśle powiązanych z przedsiębiorstwami funkcjonującymi w zróżnicowanych, międzynarodowych, wielokulturowych środowiskach. Kurs prowadzony jest w ścisłej współpracy z przedsiębiorstwami, co pozwala na praktyczne omówienie użycia narzędzi wspierających działania biznesowe i daje wgląd w jedną z najdynamiczniej rozwijających się branż polskiej gospodarki - sektora nowoczesnych usług dla biznesu. Kurs przeznaczony jest dla studentów studiów drugiego stopnia (Data Science).

Strona przedmiotu
ul. Banacha 2
02-097 Warszawa
tel: +48 22 55 44 214 https://www.mimuw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.2.0-80474ed05 (2024-03-12)