Studia na kierunku economic and data analysis to unikalne połączenie ekonomii, analizy danych oraz metod ilościowych, które przygotowuje studentów do pracy w sektorze finansowym, biznesowym, technologicznym oraz administracji publicznej. Program kształcenia łączy solidne podstawy teoretyczne z intensywną nauką praktycznych umiejętności analizy danych, programowania i modelowania statystycznego, co czyni absolwentów cenionymi specjalistami na rynku pracy.
Podczas pierwszych semestrów studenci zdobywają wiedzę z zakresu ekonomii, finansów i statystyki, ucząc się podstawowych mechanizmów rynkowych, polityki gospodarczej oraz metod przetwarzania danych. W kolejnych etapach edukacji coraz większy nacisk kładziony jest na naukę programowania w językach takich jak Python, R czy SQL, a także wykorzystanie narzędzi do analizy i wizualizacji danych, takich jak Tableau, Power BI czy Excel. Studenci poznają zaawansowane metody ekonometryczne, uczą się modelowania predykcyjnego i eksploracji dużych zbiorów danych, co umożliwia im rozwiązywanie rzeczywistych problemów ekonomicznych.
Uczelnie we Wrocławiu oferują nowoczesne programy nauczania dostosowane do aktualnych wymagań rynku pracy, a miasto staje się coraz ważniejszym centrum dla firm zajmujących się analizą danych, finansami i nowoczesnymi technologiami. Dzięki szerokiej ofercie, jaką mają kierunki studiów we Wrocławiu, studenci mogą rozwijać swoje umiejętności w interdyscyplinarnym środowisku akademickim i biznesowym, co otwiera przed nimi liczne perspektywy zawodowe.
Typ i tryb studiów:
Studia na kierunku economic and data analysis możemy podzielić na:
1. Typ
2. Tryb:
Zdobywana wiedza i umiejętności
Podczas studiów na kierunku economic and data analysis studenci zdobywają szeroki wachlarz umiejętności, które łączą wiedzę ekonomiczną z zaawansowaną analizą danych i nowoczesnymi technologiami. Kluczowym elementem kształcenia jest rozwój zdolności analitycznych, które pozwalają na skuteczne przetwarzanie, interpretowanie i wizualizowanie danych gospodarczych. Studenci uczą się, jak korzystać z metod statystycznych i ekonometrycznych do prognozowania trendów rynkowych, oceny ryzyka finansowego oraz modelowania zjawisk ekonomicznych.
Ważnym aspektem studiów jest także nauka programowania, szczególnie w językach takich jak Python, R i SQL, które są niezbędne w analizie danych i przetwarzaniu dużych zbiorów informacji. Studenci zdobywają umiejętność pisania skryptów automatyzujących analizę ekonomiczną, implementowania algorytmów uczenia maszynowego oraz przekształcania surowych danych w przydatne informacje biznesowe. Poznają również narzędzia do analizy i wizualizacji danych, takie jak Tableau, Power BI i Excel, które pozwalają na prezentowanie wyników analiz w sposób czytelny i użyteczny dla menedżerów i decydentów biznesowych.
Dzięki interdyscyplinarnej strukturze programu studenci rozwijają także kompetencje w zakresie modelowania finansowego i ekonometrycznego. Uczą się wykorzystywać metody analizy szeregów czasowych, modelowania predykcyjnego oraz regresji do oceny wpływu polityki gospodarczej, optymalizacji decyzji inwestycyjnych i badania zachowań rynkowych. Zdobywają wiedzę na temat Big Data i eksploracji danych, co pozwala im identyfikować ukryte wzorce i zależności w ogromnych zbiorach informacji, wykorzystywanych m.in. w sektorze bankowym, ubezpieczeniowym i konsultingowym.