Dodaj do ulubionych

DATA SCIENCE studia – kierunek studiów

Studia na kierunku data science to studia licencjackie lub magisterskie, których program kształcenia zazwyczaj trwa 3 lata (studia I stopnia) lub 2 lata (studia II stopnia) i kończy się uzyskaniem dyplomu (licencjata lub magistra).

Studia możesz podjąć w trybie stacjonarnym (dziennym) lub niestacjonarnym (zaocznym, wieczorowym)

Specyfika studiów zależy od wyboru specjalności / ścieżki kształcenia. Studia gwarantują zdobycie niezbędnych umiejętności, które będą przydatne w przyszłej pracy zawodowej.

Data science to kierunek, który wyposaża studentów w rozległą wiedzę z pogranicza nauk społecznych i ścisłych ze szczególnym uwzględnieniem informatyki. W programie kształcenia znalazły się więc różnorodne przedmioty, dzięki którym studenci zostaną zapoznani z podstawami IT oraz najpopularniejszymi językami skryptowymi. Nauczą się również, jak powinna wyglądać analiza statystyczna i elementy modelowania danych.

Kierunek taki jak data science pozwala zadbać o wszechstronny rozwój po zakończeniu nauki. Absolwenci mogą ubiegać się o pracę w firmach o różnorodnych profilach działalności, a także w instytucjach publiczne, które – aby sprawnie funkcjonować – potrzebują jak najlepszej analizy danych i umiejętnością ich sprawnego zarządzania.

Jakie przedmioty zdawać na maturze?

Jeśli rozważasz studia na kierunku data science musisz przede wszystkim zdać wysoko maturę z matematyki oraz informatyki, które najwięcej uczelni bierze pod uwagę przy rekrutacji. Często uniwersytety oraz politechniki punktują również wysoko wynik z rozszerzonego egzaminu z języka angielskiego.

szczegółowe wymagania na uczelniach

GDZIE STUDIOWAĆ KIERUNEK DATA SCIENCE

Województwo
Miejscowość
studia I stopnia
Tryb studiów

Wyszukiwarka kierunków studiów: znaleziono ×

grupa kierunku
studia I stopnia
tryb studiów

Wyszukiwarka kierunków podyplomowych: znaleziono ×

grupa kierunku

Wyszukiwarka kierunków studiów: znaleziono ×

Collegium Da Vinci w Poznaniu

Collegium Da Vinci w Poznaniu

Jednostka prowadząca

Data science stopień: (I), czas trwania: 3 lata
tryb: niestacjonarne, stacjonarne

Specjalności na kierunku data science

UCZELNIE, GDZIE DATA SCIENCE JAKO SPECJALNOŚĆ / ŚCIEŻKA KSZTAŁCENIA

Akademia Finansów i Biznesu Vistula w Warszawie

Akademia Finansów i Biznesu Vistula w Warszawie

Jednostka prowadząca

Informatyka stopień: (I), czas trwania: 3,5 roku
tryb: niestacjonarne, stacjonarne

Specjalności na kierunku informatyka

Politechnika Bydgoska im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich

Politechnika Bydgoska im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich

Jednostka prowadząca

Informatyka stosowana stopień: (I), czas trwania: 3,5 roku
tryb: niestacjonarne, stacjonarne

Specjalności na kierunku informatyka stosowana

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki

Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki

Jednostka prowadząca

Informatyka stopień: (I), czas trwania: 4 lata • 3,5 roku
tryb: niestacjonarne, stacjonarne

Specjalności na kierunku informatyka

Politechnika Łódzka

Politechnika Łódzka

Jednostka prowadząca

Informatyka stosowana stopień: (I), czas trwania: 3,5 roku
tryb: stacjonarne, niestacjonarne

Specjalności na kierunku informatyka stosowana

Politechnika Śląska w Gliwicach

Politechnika Śląska w Gliwicach

Jednostka prowadząca

Control, electronic and information engineering stopień: (I), czas trwania: 3,5 roku
tryb: stacjonarne

Specjalności na kierunku control, electronic and information engineering

Polsko-Japońska Akademia Technik Komputerowych w Warszawie

Polsko-Japońska Akademia Technik Komputerowych w Warszawie

Jednostka prowadząca

Informatyka stopień: (I), czas trwania: 4 lata • 3,5 roku
tryb: niestacjonarne, stacjonarne, online

Specjalności na kierunku informatyka

Wyższa Szkoła Ekonomii i Innowacji w Lublinie

Wyższa Szkoła Ekonomii i Innowacji w Lublinie

Jednostka prowadząca

Finanse i rachunkowość stopień: (I), czas trwania: 3 lata
tryb: niestacjonarne, stacjonarne

Specjalności na kierunku finanse i rachunkowość

Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania z siedzibą w Rzeszowie

Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania z siedzibą w Rzeszowie

Jednostka prowadząca

Informatyka stopień: (I), czas trwania: 3,5 roku
tryb: niestacjonarne, stacjonarne

Specjalności na kierunku informatyka

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Jednostka prowadząca

Analityka gospodarcza stopień: (I), czas trwania: 3 lata
tryb: stacjonarne

Specjalności na kierunku analityka gospodarcza

DATA SCIENCE - zasady rekrutacji

  • Terminy rekrutacji

  • Czas trwania

  • Przedmioty maturalne

  • Limity

  • Progi

Poziom i tryb studiów

Sprawdź w jakim trybie możesz studiować na poszczególnych uczelniach:

DATA SCIENCE STUDIA NIESTACJONARNE

DATA SCIENCE STUDIA STACJONARNE

Sprawdź jakiego typu znajdziesz studia na poszczególnych uczelniach:

DATA SCIENCE STUDIA I STOPNIA

DATA SCIENCE STUDIA II STOPNIA

CZĘSTO WYBIERANE

Miasto
SORTOWANIE:

Specjalności / ścieżki kształcenia na kierunku data science

Tryb studiów
studia I stopnia
Miasto
Województwo
SORTOWANIE:

Studia I stopnia

Czego nauczą Cię studia na kierunku data science?

Program studiów i przedmioty

Podstawą programu kierunku data science jest przede wszystkim informatyka – duży nacisk kładziony jest na programowanie, które pozwala na tworzenie i zarządzanie bazami danych – a co za tym idzie również i matematyka, umożliwiająca jego opanowanie.

W trakcie nauki studenci poznają sposoby gromadzenia, przechowywania oraz przetwarzania tzw. big data, jednak nie tylko. Rozwinięte kompetencje pozwalają również na zajmowanie się również analizą danych historycznych oraz tworzeniem przyszłych metod, które mogą pomóc w pracy analityka danych bądź specjalisty ds. analizy danych.

Duży nacisk kładziony jest również na umiejętność prezentacji oraz wizualizacji danych i efektów projektów, dzięki czemu uczestnicy zajęć mogą rozwinąć w znacznym stopniu tzw. soft skills, czyli kompetencje miękkie. Ponadto studia te pozwalają na pogłębienie wiedzy biznesowej i ekonomicznej.

 

Czego nauczysz się na studiach:

  • takich języków programowania jak R oraz Phyton
  • systemów baz danych SQL i noSQL
  • umiejętności miękkich – prezentacji, dyskusji, wystąpień publicznych, pracy w grupie
  • posługiwania się statystykami i metodami statystycznymi
  • myślenia analitycznego
  • jak przeprowadzać badania jakościowe i ilościowe
  • najnowszych narzędzi, strategii i metod badawczych
  • umiejętności wizualizacji danych
  • optymalizacji operacji na danych oraz ich przetwarzania
  • strategii zarządzania
  • rozwiązywania kluczowych problemów decyzyjnych
  • jakie platformy umożliwiają operacje na danych

Jak wyglądają studia na kierunku data science?

Data science, nazywana w spolszczeniu analizą danych, to kierunek studiów prowadzony w języku polskim dla osób, które dobrze czują się w dziedzinach związanych z informatyką oraz ekonomią i które posiadają ścisły oraz analityczny umysł.

Jest to kierunek prężnie rozwijający się ze względu na ogrom danych i informacji, które nie tylko otaczają nas na co dzień, a również są obecnie generowane na każdym kroku – od nas samych, przez małe przedsiębiorstwa i wielkie korporacje, po instytucje państwowe na szczeblach samorządowych lub rządowych oraz różnego rodzaju organizacje międzynarodowe.

 

1. Typ i tryb studiów

Kierunek data science można realizować zarówno w trybie stacjonarnym, jak i niestacjonarnym. Pierwsza opcja będzie idealnym wyborem dla osób które chcą i mogą w pełni poświęcić się nauce.

W tym przypadku zajęcia odbywają się od poniedziałku do piątku. Jeżeli natomiast zależy Ci na połączeniu studiów z innymi aktywnościami, a kwestie finansowe nie są dla ciebie przeszkodą, to wybierz tryb niestacjonarny, na którym zajęcia odbywają się w wybrane weekendy semestru. Studenci, którzy aplikują na ten kierunek rozwiną swoją wiedzę z zakresu nauk ekonomicznych.

 

Studia na kierunku data science możemy podzielić na:

1. Typ:

  • Studia I stopnia (licencjackie)
  • Studia II stopnia (magisterskie)

 

2. Tryb:

  • studia stacjonarne
  • studia niestacjonarne

 

Studia stacjonarne tzw. dzienne realizowane są bezpłatnie (w uczelniach publicznych), a program kształcenia realizowany jest od poniedziałku do piątku w siedzibie uczelni.

Studia niestacjonarne w trybie zaocznym odbywają się zazwyczaj w weekendy od piątku/soboty do niedzieli, z kolei studia niestacjonarne w trybie wieczorowym (one czasami tylko z nazwy są wieczorowe, ale w praktyce zajęcia odbywają się przez cały dzień) realizowane są od poniedziałku do piątku.

Zanim wybierzesz jednak studia niestacjonarne, pamiętaj, że wiążą się one z uiszczaniem opłat za czesne, oraz przed rekrutacją sprawdź w jakiej formie realizowane są studia zaocznej czy wieczorowej.

 

2. Program studiów i przedmioty

Program nauczania na kierunku data science będzie oscylował głównie wokół nauk ekonomicznych. Jednak, jako student zdobędziesz także wiedzę z zakresu informatyki, zarządzania czy nauk społecznych.

W siatce zajęć przewidziano wiele interesujących przedmiotów, między innymi:

 

  • integracja danych i hurtowanie danych
  • technologie i platformy chmury
  • analiza dużych danych
  • eksploracja i wizualizacja danych

 

Wszyscy studenci będą mieli okazję poznać nowoczesne narzędzia i rozwiązania informatyczne, w tym technologie Big Data, stosowaną powszechnie w międzynarodowym biznesie.

Ponadto, ugruntujesz swoją wiedzę matematyczną i nauczysz się analizy statystycznej, modelowania danych czy grupowania i redukcji wymiarów.

 

3. Nabywane umiejętności

Program kształcenia na kierunku data science będzie miał w dużej mierze wymiar praktyczny, dlatego też wykształcisz wiele cennych umiejętności.

Przede wszystkim będziesz miał możliwość poznania technologii Big Data i nauczysz się analizować duże zbiory danych. Co więcej, dowiesz się więcej na temat programowania i tworzenia baz danych.

Oprócz kompetencji informatycznych, zyskasz także zdolności społeczne. W czasie studiów przyswoisz zasady prezentowania wyników swojej pracy oraz wystąpień publicznych.

Jako student rozwiniesz także swoje zdolności językowe i nauczysz się specjalistycznej terminologii branżowej na poziomie zaawansowanym. Integralną część studiów będą stanowić praktyki, dzięki którym poznasz branżę informatyczną i zyskasz cenne doświadczenie.

 

4. Gdzie studiować data science

Popularne uczelnie na których można studiować kierunek data science:

Ile trwają studia i jaki tytuł uzyskasz?

Studia na kierunku data science trwają 3 lata (studia I stopnia) lub 2 lata (studia II stopnia).

Studia na kierunku data science można realizować zarówno na pierwszym, jak i drugim stopniu kształcenia. W zależności od uczelni, studia pierwszego stopnia będą trwały trzy lata, czyli sześć semestrów. Po zakończeniu nauki otrzymasz tytuł licencjata. W przypadku studiów drugiego stopnia, kształcenie trwa dwa lata, czyli cztery semestry i kończy się nadaniem tytuły magistra.

Jaka praca po kierunku data science?

Praca po studiach

Branża związana z kierunkiem data science wciąż się rozwija oraz ciągle potrzebuje nowych specjalistów, których jej brakuje. Powoduje to, że nie dość, że absolwentom łatwo znaleźć pracę na rynku, to są to też posady za które można otrzymać wyjątkowo atrakcyjne wynagrodzenie.  

Wykwalifikowani specjaliści zajmujący się analizą danych potrzebni są praktycznie w każdej branży, jednak można znaleźć również korporacje, które outsourcingowo zajmują się tą dziedziną dla innych firm.

Dodatkowo absolwenci, którzy ukończyli kierunek data science nie muszą się ograniczać do samej analizy – dzięki nabytym w trakcie studiów umiejętnościom programowania oraz znajomością systemów baz danych możliwa jest również kariera w kierunku projektantów baz danych, a także podczas wypracowywania nowych metod badawczych, statystycznych oraz analitycznych.

Absolwent kierunku data science znajdzie zatrudnienie w/jako:

  • analityk ds. big data
  • statystyk biznesowy
  • analityk data mining
  • specjalista ds. analizy danych
  • data scientist
  • data researcher

Zobacz inne kierunki Dziennikarstwo i informacja

Typ studiów
Województwo
SORTOWANIE:

W JAKICH FIRMACH MOŻESZ PRACOWAĆ PO KIERUNKU DATA SCIENCE

MIASTA, KTÓRE OFERUJĄ STUDIA NA KIERUNKU DATA SCIENCE

Komentarze (0)