Data science in practice - second degree studies full time

Wydział Matematyki i Informatyki

Czas trwania

Uzyskiwany dyplom

1,5-roczne (3 semestry)

Oferta rekrutacyjna

    Warunki przyjęcia na studia: brak warunków przyjęcia!!!
    Wymagania programowe: brak wymagan programowych na suplemencie!!!
    Dostęp do dalszych studiów: brak opisu!!!
    Posiadane kwalifikacje oraz uprawnienia zawodowe(o ile to możliwe): brak opisu!!!

Więcej szczegółów na rekrutacja.uwm.edu.pl

Plan studiów

Semestr 1

PRZEDMIOT
ECTS
TYP ZALICZENIA ZAJĘCIA
GODZINY
I - Wymagania ogólne
Humanity and sociology course 1
2
Specialized workshop of computer science English
2
III - Kierunkowe
Distributed systems
3
ZAL-O
EGZ
Ćwiczenia laboratoryjne
Wykład
30
15
History of computer science
1
ZAL-O
Wykład
15
Subject to be choosen 1
3,5
IV - Specjalnościowe/Związane z zakresem kształcenia
Data Visualization and Exploration
3
ZAL-O
ZAL
Ćwiczenia laboratoryjne
Wykład
30
15
Data science toolkit
3
ZAL-O
ZAL
Ćwiczenia laboratoryjne
Wykład
30
15
Introduction to Python
3
ZAL-O
ZAL
Ćwiczenia laboratoryjne
Wykład
30
15
V - Specjalizacyjne
Seminar for the master's degree 1
2
ZAL-O
Seminarium
30
VI - Praktyka
Professional practice
6
ZAL-O
Praktyki zawodowe
0
VII - Inne
Ergonomics
0,25
Etiquette
0,5
Intellectual property protection
0,25
Safety and hygiene at work
0,5
SUMA
30,0

Semestr 2

PRZEDMIOT
ECTS
TYP ZALICZENIA ZAJĘCIA
GODZINY
I - Wymagania ogólne
Humanity and sociology course 2
2
III - Kierunkowe
Computer simulation
3
ZAL-O
ZAL
Ćwiczenia laboratoryjne
Wykład
30
15
Data security
3
ZAL-O
ZAL
Ćwiczenia laboratoryjne
Wykład
30
15
Systems of artificial intelligence
4
ZAL-O
EGZ
Ćwiczenia laboratoryjne
Wykład
30
30
IV - Specjalnościowe/Związane z zakresem kształcenia
Advanced Python
3
ZAL-O
EGZ
Ćwiczenia laboratoryjne
Wykład
30
15
Basics of statistics and algebra
3,5
Big data analysis
3
ZAL-O
ZAL
Ćwiczenia laboratoryjne
Wykład
30
15
Databases and data sources
4
ZAL-O
ZAL
Ćwiczenia laboratoryjne
Wykład
30
30
V - Specjalizacyjne
Seminar for the master's degree 2
2
ZAL-O
Ćwiczenia laboratoryjne
30
Specialized lecture 1
2
ZAL-O
Wykład
30
VII - Inne
Patent information
0,5
ZAL
Wykład
4
SUMA
30,0

Semestr 3

PRZEDMIOT
ECTS
TYP ZALICZENIA ZAJĘCIA
GODZINY
IV - Specjalnościowe/Związane z zakresem kształcenia
Introduction to GPU programming
3
ZAL-O
ZAL
Ćwiczenia laboratoryjne
Wykład
30
15
Introduction to R
2,5
ZAL-O
ZAL
Ćwiczenia laboratoryjne
Wykład
30
15
Machine learning
2,5
ZAL-O
EGZ
Ćwiczenia laboratoryjne
Wykład
30
15
V - Specjalizacyjne
Seminar for the master's degree 3
2
ZAL-O
Ćwiczenia laboratoryjne
30
VII - Inne
Diploma Thesis
20
ZAL
Ćwiczenia
0
SUMA
30,0