Wyniki wyszukiwania
|
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.
- nie jesteś zalogowany 
- aktualnie nie możesz się rejestrować 
- możesz się zarejestrować 
- możesz się wyrejestrować (lub wycofać prośbę) 
- złożyłeś prośbę o zarejestrowanie (i nie możesz jej już wycofać) 
- jesteś pomyślnie zarejestrowany (i nie możesz się wyrejestrować)
Kliknij na ikonę "i" przy koszyku, aby uzyskać dodatkowe informacje.
2024Z - Semestr zimowy 2024/25 2024L - Semestr letni 2024/25 2025Z - Semestr zimowy 2025/26 2025L - Semestr letni 2025/26 (zajęcia mogą być semestralne, trymestralne lub roczne) |
Opcje | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2024Z | 2024L | 2025Z | 2025L | |||||
| 2400-ZEWW310 |
 
|
brak |
|
brak |
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2024/25
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 |
|
||
| 2400-ZEWW182 |
|
brak |
|
brak |
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Celem zajęć jest zapoznanie studentów z językami programowania służącymi do zarządzania bazami danych – 4GL i SQL, a także prezentacja wybranych zagadnień związanych z kompleksowym podejściem do zarządzania danymi, z wykorzystaniem m.in. systemu do analizy danych w chmurze SAS Viya 4. 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.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. |
|
||
| 2400-ZEWW968 | brak | brak |
|
brak |
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2025/26
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Celem zajęć jest zapoznanie studentów z metodami eksploracji i analizy danych tekstowych z wykorzystaniem narzędzi dostępnych w środowisku SAS. Opanowanie materiału powinno umożliwić samodzielne przygotowanie zbioru danych tekstowych do analizy, przeprowadzenie wybranych metod text mining oraz ocenę jakości i zastosowania uzyskanych modeli w rzeczywistych problemach analitycznych. Duży nacisk położony zostanie na rzetelne opanowanie praktycznych technik przetwarzania języka naturalnego, natomiast zasadniczym przedmiotem rozważań będzie wykorzystanie metod statystycznych i algorytmów uczenia maszynowego do odkrywania wiedzy z danych tekstowych. Analizy będą poparte samodzielną pracą studentów z wykorzystaniem rzeczywistych zbiorów danych. UWAGA: Zajęcia są prowadzone w ramach programu SAS, po ukończeniu którego studenci mogą uzyskać międzynarodowy certyfikat „SAS Academic Specialization” |
|
||
| 2400-ZEWW236 | brak |
|
brak |
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
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. |
|
||
