Studia dostarczają uczestnikowi wiedzy w zakresie podstaw i idei przetwarzania maszynowego (ang. machine learning), sztucznej inteligencji i przetwarzania dużych ilości danych (ang. big data). Uczestnik pozna szczegóły procesu przygotowania danych, metod przetwarzania oraz wybranych zagadnień dotyczących analizy i wizualizacji danych. W zależności od specjalizacji pozna metody i nabędzie umiejętności w wybranych obszarach analizy danych za pomocą języka R i specjalizowanych API czy poszerzy swoją wiedzę i nabędzie umiejętności wykorzystania ekosystemu Hadoop, sieci neuronowych i deep learningu w procesie tworzenia rozwiązań aplikacyjnych. 

Kierunek posiada dwie specjalizacje: „Data Science – Developer” i „Data Science – Analityk danych". Uczestnicy obu specjalności, wspólnie zdobywają na I semestrze (ok. 140 godzin) wiedzę niezbędną do zrozumienia mechanizmów składowania i przetwarzania dużej ilości danych, statystycznej i wielowymiarowej analizy danych oraz wiedzę nt. metod i narzędzi uczenia maszynowego. Nabywają także w podstawowym zakresie umiejętności posługiwania się językiem R, Python i SQL, aby później kontynuować ich dalszą naukę w zależności od specjalności.   

Uczestnik na II semestrze specjalności „Developer” zdobędzie wiedzę w zakresie wykorzystania sztucznych sieci neuronowych, deep learningu oraz umiejętności wykorzystania tej wiedzy do implementacji algorytmów przetwarzania danych w środowisku produkcyjnym Hadoop/Spark oraz języka R/Python. Wyróżnikiem studiów jest szerokie omówienie tematu „Sztucznych Sieci Neuronowych i Deep Learningu” - na specjalności „Developer” - jako kluczowych narzędzi w dzisiejszych rozwiązaniach produkcyjnych.

Natomiast uczestnik specjalności „Analityk danych” zdobędzie wiedzę w zakresie wykorzystania narzędzi data science w biznesie (finansowe, e-commerce, medyczne i social media), big data, przetwarzania wstępnego i transformacji danych, a także rozwiązań wykorzystujących Data Science. Dopełnieniem będą umiejętności pracy z wykorzystaniem języka R, raportowania i wizualizacja danych oraz wprowadzenie do wybranych środowisk analitycznych. Z kolei na specjalności „Analityk danych” najsilniejszym elementem jest nauka języka R w szerokim zakresie oraz wykorzystania API w przetwarzaniu danych, głównie w rozpoznawaniu obrazów i przetwarzaniu języka naturalnego.

Opis studiów 

Program studiów 

Studia podyplomowe "Data Science" trwają dwa semestry.

Program studiów (268 godzin: wykłady, warsztaty i pracownie komputerowe) obejmuje następujące przedmioty: • Statystyczna analiza danych • Przetwarzanie danych – bazy, hurtownie i big data • Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego • Wybrane metody matematyczne w analizie danych • Data Science z językiem Phyton 1 • Język R w przetwarzaniu danych • Technologie i środowisko Hadoop Spark - Wstęp • Podstawowe narzędzia raportowania - Arkusz kalkulacyjny i wprowadzenie do SQL • Seminarium - Prezentacje projektów • Problemy biznesowe i rozwiązania wykorzystujące data sciene • Przegląd metod Uczenia Maszynowego • Seminarium - Prezentacje projektów • Data Science z językiem Python 2 • Technologie i środowisko Hadoop • Sztuczne Sieci Neuronowe i Deep Learning • Kontenery w nowoczesnych środowiskach programistycznych i produkcyjnych – Docker, Kubernetes, Kafka • Hadoop Machine Learning Frameworks • Rynek badań, analiz, i data science w Polsce i na świecie • Język R jako narzędzie wizualizacji i raportowania • Interfejsy API w przetwarzaniu danych – rozpoznawanie obrazu i przetwarzanie języka naturalnego • Zaawansowane narzędzia analityczne • Język SQL dla Data Science • Dedykowane narzędzia analityczne.

Tryb studiów i częstotliwość zjazdów 

Zaoczny, zjazdy w soboty i niedziele, przeważnie 2 razy w miesiącu. Na semestr przypada 10 zjazdów. 

Zaliczenia 

Po uzyskaniu pozytywnych ocen z zaliczeń i egzaminów z przedmiotów przewidzianych w programie kształcenia, uczestnicy otrzymują świadectwo ukończenia studiów podyplomowych.

Rekrutacja 

Aby wziąć udział w rekrutacji należy:
• wypełnić podanie o przyjęcie na studia podyplomowe (online);
• załączyć skan dyplomu uczelni wyższej (online) oraz dostarczyć oryginał dyplomu do sekretariatu studiów podyplomowych (Wydział Informatyki Politechniki Białostockiej, p. 019), celem potwierdzenia za zgodnością z oryginałem;
• opłata rekrutacyjna na studiach podyplomowych nie jest pobierana;
• Termin rekrutacji: 26 czerwca - 29 września 2023 (o przyjęciu na studia decyduje kolejność zgłoszeń).

Czesne 

Opłata za semestr: 4300,00zł 
Opłata za cały rok: 8600,00zł 
Istnieje możliwość rozbicia opłat na 4 lub 8 rat.