Kierunki studiów związane z tą dyscypliną to intensywny i interdyscyplinarny program, który rozwija zarówno ścisłe, jak i analityczne podejście do problemów współczesnej gospodarki i technologii. Od samego początku student porusza się równolegle w dwóch światach – z jednej strony poznaje podstawy programowania, algorytmiki, struktur danych i baz danych, a z drugiej – zgłębia ekonomię, statystykę oraz metody analizy ilościowej.
Pierwsze semestry są poświęcone zdobyciu solidnych fundamentów. Student uczy się matematyki wyższej, analizy matematycznej, algebry liniowej oraz rachunku prawdopodobieństwa, co stanowi bazę do zrozumienia bardziej zaawansowanych metod ekonometrycznych. Równocześnie wprowadzane są podstawy mikro- i makroekonomii oraz podstawy informatyki – programowanie w językach takich jak Python czy Java, projektowanie algorytmów i systemów informatycznych.
W dalszej części studiów nacisk przesuwa się w kierunku modelowania rzeczywistych procesów ekonomicznych. Studenci uczą się, jak wykorzystywać narzędzia ekonometryczne i informatyczne do analizy danych finansowych, demograficznych czy rynkowych. W praktyce oznacza to pracę z rzeczywistymi bazami danych, analizowanie trendów, przewidywanie zmian i projektowanie systemów wspomagania decyzji. Uczą się również wykorzystywać uczenie maszynowe, eksplorację danych (data mining), modelowanie predykcyjne i wizualizację danych.
Ważną częścią studiów są laboratoria komputerowe i projekty zespołowe, które pozwalają na bezpośrednie zastosowanie zdobytej wiedzy. Studenci tworzą własne aplikacje analityczne, piszą algorytmy wspomagające analizę ekonomiczną, projektują systemy do automatyzacji procesów lub uczestniczą w symulacjach gospodarczych. Coraz częściej zajęcia prowadzone są w oparciu o realne przypadki biznesowe, w których trzeba nie tylko przeprowadzić analizę danych, ale też zaproponować rozwiązanie dla konkretnego problemu ekonomicznego.
1. Typ i tryb studiów:
Studia na kierunku computer science and econometrics możemy podzielić na:
1. Typ:
2. Tryb:
2. Zdobywana wiedza i umiejętności
Student rozwija unikalne połączenie umiejętności technicznych, analitycznych i ekonomicznych, które pozwalają mu sprawnie poruszać się w świecie danych i nowoczesnych technologii. Kluczową kompetencją, którą kształci się od pierwszych semestrów, jest umiejętność logicznego i algorytmicznego myślenia. Student uczy się, jak rozkładać złożone problemy na czynniki pierwsze, analizować zależności i przekształcać je w precyzyjne modele matematyczne lub programistyczne.
Równolegle rozwija się zdolność analizy danych ekonomicznych i statystycznych. Student poznaje zaawansowane metody ekonometryczne, które pozwalają badać zależności przyczynowo-skutkowe, prognozować zjawiska rynkowe i wyciągać trafne wnioski z danych liczbowych. Praca z narzędziami takimi jak Excel, Python, R czy SQL staje się codziennością – ucząc nie tylko obróbki danych, ale też automatyzacji procesów i budowania raportów, które mają realne znaczenie biznesowe.
Bardzo istotną umiejętnością, którą rozwija student, jest także tworzenie oprogramowania i korzystanie z narzędzi informatycznych w kontekście analitycznym. Nie chodzi tu tylko o pisanie kodu, ale przede wszystkim o projektowanie systemów wspomagających decyzje ekonomiczne, optymalizację działań firm, analizę ryzyka czy wykrywanie anomalii w danych. Z czasem dochodzą także umiejętności związane z uczeniem maszynowym – student uczy się trenować modele predykcyjne, klasyfikatory, systemy rekomendacyjne, a także interpretować ich wyniki.
Ważną rolę odgrywa także umiejętność pracy projektowej i komunikacji wyników. Student uczy się nie tylko analizować dane, ale również opowiadać ich historię – wizualizować je, prezentować w sposób zrozumiały i przekonujący, także przed osobami bez zaplecza technicznego. Umiejętność pracy w zespołach interdyscyplinarnych, współpracy z działem finansowym, IT czy marketingowym to również część kompetencji rozwijanych na tym kierunku.