Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Wyniki wyszukiwania

Twoje zapytanie:
Filtry
Zaloguj się, aby uzyskać dostęp do dodatkowych opcji

Konkretniej - pokazuj tylko te przedmioty, dla których istnieje otwarta rejestracja taka, że możesz w jej ramach zarejestrować się na przedmiot.

Dodatkowo pokazywane są również te przedmioty, na które jesteś już zarejestrowany (lub składałeś prośbę o zarejestrowanie).

Podana przez Ciebie nazwa przedmiotu nie była jednoznaczna. Zdefiniuj swoje zapytanie inaczej lub wybierz przedmiot z listy poniżej.
Jeśli chcesz zmienić te ustawienia na stałe, edytuj swoje preferencje w menu Mój USOSweb.
Legenda
Jeśli przedmiot jest prowadzony w danym cyklu dydaktycznym, to w odpowiedniej komórce pojawi się koszyk rejestracyjny. Ikona koszyka zależy od tego, czy możesz się rejestrować na dany przedmiot.
niedostępny (zaloguj się!) - nie jesteś zalogowany
niedostępny - aktualnie nie możesz się rejestrować
zarejestruj - możesz się zarejestrować
wyrejestruj - możesz się wyrejestrować (lub wycofać prośbę)
prośba - złożyłeś prośbę o zarejestrowanie (i nie możesz jej już wycofać)
zarejestrowany - jesteś pomyślnie zarejestrowany (i nie możesz się wyrejestrować)
Kliknij na ikonę "i" przy koszyku, aby uzyskać dodatkowe informacje.

2023Z - Semestr zimowy 2023/24
2023L - Semestr letni 2023/24
(zajęcia mogą być semestralne, trymestralne lub roczne)
Opcje
2023Z 2023L
2400-ZEWW330 brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
  • Konwersatorium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem zajęć jest zapoznanie studentów z metodami statystycznymi przydatnymi w analizie danych nieustrukturyzowanych oraz metodami sztucznej inteligencji, które umożliwiają strukturyzację informacji tekstowych oraz doskonalenie analiz i metod podejmowania decyzji poprzez przeprowadzenie analizy zawartości różnorodnych dokumentów tekstowych oraz znajdywanie nieznanych zależności, wzorców i trendów pomiędzy danymi w zgromadzonych zbiorach danych. Podczas wykładu zostaną omówione poszczególne metody i przykładowe zastosowania. Zajęcia praktyczne obejmują przeprowadzanie analiz przez studentów z wykorzystaniem programu SAS Enterprise Miner oraz SAS Text Miner.

UWAGA: Zajęcia są prowadzone w ramach ścieżki DMCP, po ukończeniu której studenci mogą uzyskać certyfikatu SAS

Strona przedmiotu
2400-ZEWW310 brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2023/24
  • Konwersatorium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem zajęć jest zapoznanie uczestników zarządzaniem bazami danych przy wykorzystaniu języka SQL, który jest standardem wykorzystywanym w takich bazch danych jak Oracle, Sybase, Informix, Microsoft SQL. Zajęcia obejmują również poznanie hurtowni danych jako aparatu pojęciowego, technologii i techniki prowadzenia badań wykorzystywanej do analiz ekonomicznych. W ramach zajęć uczestnicy poznają intuicyjne narzędzia klasy ETL w SAS wspomagające proces uzyskiwania informacji z danych, ich wielowymiarowej analizy i prezentacji. Podstawą takich analiz jest możliwość badania zależności pomiędzy wartościami liczbowymi reprezentującymi dane, a zbiorem parametrów zwanych wymiarami. Ponadto podczas zajęć zostanie zaprezentowany przykład hurtowni danych wykorzystany do analizy rynku pracy w Polsce.

UWAGA: Zajęcia są prowadzone w ramach ścieżki DMCP, po ukończeniu której studenci mogą uzyskać certyfikatu SAS

Strona przedmiotu
2400-ZEWW182 brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2023/24
  • Konwersatorium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem zajęć jest zapoznanie studentów z językami programowania służącymi do zarządzania baz danych – 4GL i SQL, a także prezentacja wybranych zagadnień związanych z kompleksowym podejściem do zarządzania danymi. Student dowiaduje się, że procesy przetwarzania i wizualizacji danych to elementy większego procesu przekształcania danych w informacje i wiedzę. Od procesów tych zależy sprawne funkcjonowanie instytucji finansowych i przedsiębiorstw, które gromadzą duże ilości danych. Zajęcia przeznaczone są dla osób chcących zapoznać się z metodami przekształcania, eksploracji i wizualizacji danych w SQL i 4GL. Poznanie obu języków nie wymaga znajomości metod programowania. Dodatkowym celem zajęć jest prezentacja specjalistycznych narzędzi przetwarzania danych: SAS BASE, SAS Viya, SAS Enterprise Guide, SAS Add-In oraz pokazanie możliwości systemu SAS w zakresie współpracy z narzędziami analitycznymi z użyciem technologii DDE.

Strona przedmiotu
2400-ZEWW137 brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2023/24
  • Konwersatorium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Przedmiot ten zalicza się do ścieżki SAS Data Mining Certificate Program. Zajęcia przeznaczone są dla studentów 3-5 roku, którzy chcą zapoznać się z pakietem SAS pod kątem przeprowadzania statystycznej analizy danych. Celem kursu jest przekazanie umiejętności umożliwiających samodzielne wykonywanie prostych projektów badawczych z zakresu statystyki (obróbki danych, sumarycznego opisu danych, prezentacji graficznej danych, w tym danych geograficznych, weryfikacji podstawowych hipotez statystycznych i przeprowadzania bardziej złożonych analiz, w tym analizy skupień, analizy czynnikowej, analizy dyskryminacji, czy analizy korespondencji). Podczas zajęć studenci będą zapoznawać się z kolejnymi zagadnieniami, a następnie pod kierunkiem prowadzącego wykonywać przykładowe ćwiczenia. Warunkiem uczestnictwa w zajęciach jest znajomość podstaw pakietu SAS oraz znajomość podstaw statystyki. Zaliczenie odbywa się na podstawie obecności, aktywności na zajęciach i rozwiązania zadań zaliczeniowych.

Strona przedmiotu
2400-ZEWW236 brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
  • Konwersatorium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem zajęć jest zapoznanie studentów z metodami statystycznymi i metodami sztucznej inteligencji umożliwiającymi odkrywanie nieznanych zależności (prawidłowości, wzorców, trendów) między danymi w zbiorach danych. Metody te pozwalają z danych tworzyć wiedzę. Powszechnie są określane jako Data Mining. W badaniach ekonomicznych wykorzystuje się je do prognozowania, klasyfikowania, tworzenia skupień obiektów, analiz regresji lub dyskryminacji, odkrywania asocjacji i sekwencji zdarzeń. Przykłady zastosowania to: analizy i oceny klientów bankowych, prognozy ubezpieczeniowe, prognozowanie kursów akcji i dochodowości portfela, przewidywanie bankructw firm, badania marketingowe, wykrywanie przestępstw komputerowych. Poszczególne metody zostaną omówione z przedstawieniem ich zastosowań. W części praktycznej studenci wykonają analizy za pomocą aplikacji SAS Viya.

Strona przedmiotu
ul. Długa 44/50
00-241 Warszawa
tel: +48 22 55 49 126 https://www.wne.uw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0 (2024-03-22)