Data science w naukach społecznych – I stopień

Data Science w naukach społecznych to kierunek stworzony jako odpowiedź na rosnące zapotrzebowanie rynku pracy na specjalistów posiadających interdyscyplinarną wiedzę, umiejętności i kompetencje z zakresu informatyki oraz analizy danych w obszarze nauk społecznych. Program obejmuje m.in. zagadnienia związane z pozyskiwaniem, przygotowaniem, przetwarzaniem i wizualizacją danych, w tym dużych zbiorów danych (Big Data), danych internetowych (web mining) oraz danych tekstowych (przetwarzanie języka naturalnego – NLP).

Połączenie kompetencji informatycznych z wiedzą matematyczną oraz znajomością ekonomii, finansów, zarządzania, rachunkowości i ubezpieczeń pozwala absolwentom wykorzystywać zaawansowane metody analizy statystycznej. Obejmują one m.in. uczenie maszynowe oraz modelowanie ekonometryczne zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych, przy jednoczesnym zrozumieniu ich istoty oraz zależności wynikających z analizy danych.

Program studiów (pdf)

Absolwenci kierunku Data Science w naukach społecznych są wysoko cenionymi na rynku pracy specjalistami, przygotowanymi zarówno do samodzielnej, jak i zespołowej pracy w zakresie szeroko pojętej analizy danych oraz modelowania zjawisk społeczno-gospodarczych.

Jako specjaliści Data Scientist mogą znaleźć zatrudnienie w:

• krajowych i międzynarodowych korporacjach,
• bankach oraz instytucjach finansowych,
• firmach ubezpieczeniowych,
• przedsiębiorstwach konsultingowych i doradczych,
• agencjach reklamowych i marketingowych,
• sektorze IT,
• branży nowych technologii,
• instytucjach publicznych i rządowych.

Absolwent kierunku wyróżnia się:

• wysoko rozwiniętym myśleniem analitycznym,
• wiedzą i umiejętnościami w zakresie statystycznej analizy danych, ekonometrii i uczenia maszynowego (statystycznego),
• merytoryczną znajomości analizowanych zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych oraz umiejętnością interpretacji uzyskanych wyników,
• znajomością specjalistycznych języków programowania oraz obsługi programów komputerowych z zakresu gromadzenia, przygotowania, przetwarzania, wizualizacji i analizy danych, w tym pracy z Big Data,
• kompetencjami „miękkimi” w zakresie radzenia sobie ze stresem, komunikacji interpersonalnej oraz zarządzania własną karierą.