Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 1 (6*30h) (grupa przedmiotów zdefiniowana przez Wydział Nauk Ekonomicznych)

• Konwersatorium - 30 godzin

• Konwersatorium - 60 godzin

• Konwersatorium - 30 godzin

Makra w VBA pozwalają automatyzować większość na co dzień wykonywanych czynności w Excelu (a także w innych programach pakietu MS Office), dzięki czemu nasza praca staje się bardziej wydajna oraz pozbawiona błędów. Kursy VBA kierują się dewizą „nie marnuj cennego czasu na rutynowe, powtarzane codziennie czynności”. Lepiej stworzyć aplikację, która będzie automatycznie importowała dane z Internetu do arkusza kalkulacyjnego, robiła raport graficzny i statystyczny, a następnie drukowała wyniki, bądź przesyłała je mailowo do Przełożonego/Klienta, niż wielokrotnie samemu wykonywać te same czynności. Możliwości języka VBA są ogromne, a ich wykorzystanie ograniczone jest tak naprawdę tylko ludzką wyobraźnią.

• Ćwiczenia - 15 godzin
• Wykład - 30 godzin

• Ćwiczenia - 15 godzin
• Wykład - 30 godzin

The aim of this 45-hours lecture is to present modern macroeconomic methods and models used both by researchers and analysts to understand and predict macroeconomic phenomena. Upon completion students will be able to use acquired tools to explain and interpret the workings of the macroeconomy at an advanced level.

The course is composed of three parts. The first part is devoted to static (intersectoral) general equilibrium analysis. The second part covers core growth facts and theories. The third part is devoted to analyzing and modeling business cycles phenomena.

• Konwersatorium - 30 godzin

• 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 zajęć dokonamy wprowadzenia do koncepcji bajesowskiej. Pokażemy na przykładzie zwykłej regresji liniowej jak przebiega typowe (analityczne) wnioskowanie bajesowskie.

W drugim bloku zajęć będziemy stosować formułę Bayesa w celu estymacji modeli, które należą do kanonu nowoczesnej ekonometrii szeregów czasowych.

• Laboratorium - 15 godzin

• Laboratorium - 15 godzin

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.

• Konwersatorium - 30 godzin

• Konwersatorium - 30 godzin

• 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

• Konwersatorium - 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

Celem zajęć jest przekazanie umiejętności umożliwiających studentom samodzielne przeprowadzanie projektów badawczych z zakresu statystyki i ekonometrii (tzn. obróbki danych, estymacji modeli oraz prezentacji i analizy wyników) przy wykorzystaniu pakietu SAS. Zajęcia są kontynuacją konwersatorium „SAD-SAS”. Przeznaczone są dla studentów I i II roku studiów II stopnia, którzy chcą rozszerzyć znajomość pakietu SAS o wybrane procedury z modułu ekonometrycznego SAS/ETS oraz dodatkowe elementy modułu statystycznego SAS/STAT

• Wykład - 15 godzin

• Wykład - 15 godzin

This course provides a brief introduction to Data Science. The main goal is to shine a light on all areas related to Data Science starting from description of most popular tasks like data wrangling and exploration, task automation and predictive modeling through explanation of true meaning of “Big Data” description of most popular data science software and finishing with data science applications and reality of everyday work.

• Konwersatorium - 30 godzin

• Konwersatorium - 30 godzin

Celem zajęć jest nauczenie uczestników szybkiego i efektywnego wykorzystywania języka programowania Python na potrzeby przetwarzania i analizy danych w kontekście ekonomicznym. Studentom przedstawione zostaną najważniejsze biblioteki Pythona, które umożliwiają wykonywanie typowych zadań analityka biznesowego.

• Konwersatorium - 30 godzin

• Konwersatorium - 30 godzin

Przedmiot ma na celu wprowadzenie Studentów w praktyczny świat biznesu. Kluczowym celem przedmiotu jest pokazanie, jak przełożyć wyniki modelowania i suche statystyki na akcyjne biznesowo rekomendacje.

Na przestrzeni jednego semestru studenci dowiedzą się, jakie zastosowania ma ekonometria w świecie marketingu oraz będą mieli okazje rozwinąć kompetencje kluczowe na rynku pracy. Zdobędą również podstawy wiedzy marketingowej.

W trakcie zajęć wykonany zostanie szereg ćwiczeń praktycznych obejmujących pracę z danymi z użyciem R Studio (wystarczy bardzo podstawowa znajomość – umiejętność uruchomienia programu i absolutnie podstawowej obsługi – reszty nauczycie się w trakcie zajęć), tworzenie podstawowych modeli, przeprowadzanie kluczowych analiz biznesowych oraz tworzenie rekomendacji.

• Konwersatorium - 30 godzin

• Konwersatorium - 30 godzin

W ramach kursu omówiona (od strony teoretycznej i praktycznej) zostanie metodyka budowy karty scoringowej służących do prognozowania prawdopodobieństwa defaultu w instytucjach finansowych.

W trakcie kursu omówione zostaną wszystkie niezbędne kroki potrzebne do zbudowania i oceny jakości karty scoringowej.

W ramach kursu omówione zostaną sposoby przygotowania danych do modelowania (zarządzenie problemem braków danych i outlierów, inżynieria danych, sampling danych), metody estymacji (w szczególności regresja logistyczna), ocena jakości zbudowanej karty scoringowej (jakość dyskryminacyjna, stabilność itp.) oraz dobór punktu odcięcia.

Wszystkie przykłady prezentowane będą w R.

• Konwersatorium - 30 godzin

• Konwersatorium - 30 godzin

Niniejszy kurs skierowany jest do wszystkich, którzy chcą w praktyczny sposób nauczyć się pisania zapytań w SQL – studentów, analityków danych, przyszłych inżynierów danych oraz osób, które w swojej codziennej pracy korzystają z baz danych oraz języka SQL. Kurs obejmuje zakres od podstawowych zagadnień, takich jak struktura zapytania po zaawansowane elementy takie jak zapytania skorelowane czy funkcje okienkowe i rekurencyjne.

Kurs oparty został na darmowej, relacyjnej bazie danych SQLite, zaś za program do zarządzania bazami danych posłużył DBeaver. Za bazę danych do nauki posłuży fikcyjna baza danych firmy handlującej samochodami.

• 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.