Big Data Analytics

Big Data Analytics

08.03.2024

Big Data Analytics – Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie 2024/2025

Big Data Analytics jest specjalizacją realizowaną na kierunku Informatics and Econometrics. Celem w pełni anglojęzycznej ścieżki jest wykształcenie przyszłych analityków dużych zbiorów danych, które są gromadzone w takich instytucjach gospodarczych jak banki, giełdy, czy firmy telekomunikacyjne.

Studia na kierunku big data analytics w SGGW
Forma studiów
Poziom studiów
Czas trwania
Ważne terminy Harmonogram rekrutacji >

Kształcenie na specjalności Big Data Analytics w Szkole Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie umożliwia pozyskanie wiedzy i umiejętności z zakresu metod analizy dużych zbiorów danych. Studenci zaznajamiają się z technologiami stosowanymi do składowania, przetwarzania i analizowania dużych zbiorów danych oraz z innymi ilościowymi metodami analizy ekonomicznej, jak również z niezbędnymi w tym zakresie narzędziami informatycznymi. Ponadto, nabywają umiejętności w zakresie budowania rozwiązań analitycznych na platformach typu Big Data, jak również zapoznają się z obliczeniami rozproszonymi oraz równoległymi.

 

Program studiów i przedmioty

Big Data Analytics główne przedmioty:

  • ekonomia matematyczna,
  • survey sampling,
  • wielowymiarowa analiza danych,
  • inżynieria oprogramowania,
  • sieci komputerowe,
  • modelowanie i optymalizacja procesów gospodarczych,
  • ekonometria dynamiczna,
  • metoda reprezentacyjna,
  • teoria prognozy i symulacji,
  • systemy informacyjne zarządzania,
  • zarządzanie projektami

 

Praca po studiach

Co po studiach? Absolwenci specjalności Big Data Analytics w Szkole Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie będą mogli znaleźć zatrudnienie między innymi w ośrodkach przetwarzania informacji, firmach IT, działach analiz w bankach, firmach brokerskich, funduszach inwestycyjnych, firmach telekomunikacyjnych, administracji centralnej i lokalnej, instytucjach naukowo- badawczych.

 

Opinie

Big Data Analytics to ścieżka specjalizacyjna, którą dość często odnaleźć można w katalogach dydaktycznych. Dostępna jest ona między innymi w omawianej przez nas uczelni. Warto studiować właśnie w niej? Jakie ma Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie opinie? Rafał, student Big Data Analytics mówi:

„SGGW ma wszystko, co potrzebne, aby zdobyć wiedzę i umiejętności, na które istnieje duże zapotrzebowanie na rynku. Studia mają wymiar praktyczny, zajęcia są ciekawe, a programie nie ma przedmiotów, które mają tylko wypełnić plan. Warto tutaj studiować. Polecam.”

 

Gdzie studiować kierunek Big Data Analytics w Szkole Głównej Gospodarstwa Wiejskiego

Studia Big Data Analytics prowadzone są przez Wydział Zastosowań Informatyki i Matematyki Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego zlokalizowany przy ul. Nowoursynowskiej 159 bud. 34 w Warszawie.

Kontakt:

tel. 22 593 72 10

www.wzim.sggw.edu.pl

 

Wiedza, którą zdobędziesz studiując Big Data Analytics w SGGW:

Absolwent specjalizacji Big Data Analytics w Szkole Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie posiada wiedzę i umiejętności między innymi w zakresie:

  • wielowymiarowej analizy danych,
  • modelowania i optymalizacji procesów gospodarczych,
  • etyki biznesu,
  • analizy statystycznej w badaniach rynku,
  • zaawansowanych technik analizy danych masowych,
  • inżynierii oprogramowania.

 

Praca, czyli gdzie będziesz pracował po specjalizacji Big Data Analytics:

Absolwent specjalizacji Big Data Analytics w Szkole Głównej Gospodarstwa Wiejskiego Warszawie znajdzie zatrudnienie między innymi w:

  • ośrodkach przetwarzania informacji,
  • firmach IT,
  • działach analiz w bankach,
  • firmach brokerskich,
  • funduszach inwestycyjnych,
  • firmach telekomunikacyjnych,
  • administracji centralnej i lokalnej,
  • instytucjach naukowo- badawczych.

Artykuł ma charakter poglądowy. Przed podjęciem jakichkolwiek działań na podstawie uzyskanych informacji z niniejszego serwisu, należy je dodatkowo zweryfikować na stronie uczelni: Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

Komentarze (0)