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

Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 2 (2*30h) (grupa przedmiotów zdefiniowana przez Wydział Nauk Ekonomicznych)

Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych Zestaw przedmiotów, który widzisz poniżej został zdefiniowany przez tę jednostkę. Jednostka ta nie musi mieć jednak związku z organizacją wymienionych przedmiotów (jednostką odpowiedzialną za organizację przedmiotu jest jednostka wymieniona w odpowiedniej kolumnie w tabeli poniżej). Więcej o tym przeczytasz w Pomocy.
Grupa przedmiotów: Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 2 (2*30h)
wybierz inną grupę zobacz plany zajęć tej grupy
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).

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.

2021Z - Semestr zimowy 2021/22
2021L - Semestr letni 2021/22
2022Z - Semestr zimowy 2022/23
2022L - Semestr letni 2022/23
(zajęcia mogą być semestralne, trymestralne lub roczne)
Opcje
2021Z 2021L 2022Z 2022L
2400-DS1AE brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2021/22
  • Ćwiczenia - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Semestr letni 2022/23
  • Ćwiczenia - 30 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

The lecture and exercises on econometrics are to familiarize students with advanced econometric techniques, their properties and the most important applications.

The lecture concerns: models estimated on the time series and panels as well as the applications of the MLE and GMM estimators.

The lecture is intended for students of the Data Science programme.

The lecture uses concepts in the field of linear algebra, mathematical analysis, probability calculus, descriptive and mathematical statistics and basic econometrics.

Strona przedmiotu
2400-DS1AL brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2021/22
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Semestr letni 2022/23
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem kursu jest nauka podstawowych algorytmów i struktur danych. Każdy temat będzie omawiany zarówno teoretycznie jak i aplikacyjnie (w popularnych językach programowania, takich jak C++ czy Python).

Ocena końcowa zależna jest od wyników uzyskanych w zadaniach programistycznych, kartkówkach i pisemnym egzaminie.

Strona przedmiotu
2400-DS1AMA brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2021/22
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Semestr zimowy 2022/23
  • Ćwiczenia - 15 godzin
  • Wykład - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

The aim of this 45-hours lecture is to present modern macroeconomic methods and models used both by researchers and analysts to understand and predict macroeconomic phenomena. Upon completion students will be able to use acquired tools to explain and interpret the workings of the macroeconomy at an advanced level.

The course is composed of three parts. The first part is devoted to static (intersectoral) general equilibrium analysis. The second part covers core growth facts and theories. The third part is devoted to analyzing and modeling business cycles phenomena.

Strona przedmiotu
2400-DS1AMI brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2021/22
  • Wykład - 45 godzin
Semestr zimowy 2022/23
  • Wykład - 45 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Celem tego kursu jest przedstawienie nowego podejścia do analizy mikroekonomicznej, opartego na metodach eksperymentalnych i obliczeniowych.

Strona przedmiotu
2400-DS1APR brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2021/22
  • Konwersatorium - 30 godzin
Semestr letni 2022/23
  • Konwersatorium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

The aim of the course is to teach advanced programming methods in R, create complex scripts / programs, and evaluate their time complexity, as well as create own functions and packages. Firstly, the functions of the dplyr package will be presented to effectively aggregate and analyze data in subgroups, and use pipe operator %>% for a more readable code representation of several nested commands. Then the main focus will be on the automation of repetitive activities. In this context, while and for loops will be discussed, as well as the alternative R functions of the apply family. Also, elements will be introduced to conditionally execute program fragments and run code in batch mode. We will also discuss creating own functions and packages. An important part of the course will be showing tools for analyzing the code, evaluating its time effectiveness, and identifying and handling errors. The use of C ++ basics in R (Rcpp package) will also be discussed for example to replace slow R loops

Strona przedmiotu
2400-DS1CA brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2021/22
  • Konwersatorium - 30 godzin
Semestr zimowy 2022/23
  • Konwersatorium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis
Nie podano opisu skróconego, przejdź do strony przedmiotu aby uzyskać więcej danych.
Strona przedmiotu
2400-DS1DS brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2021/22
  • Wykład - 15 godzin
Semestr zimowy 2022/23
  • Wykład - 15 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

This course provides a brief introduction to Data Science. The main goal is to shine a light on all areas related to Data Science starting from description of most popular tasks like data wrangling and exploration, task automation and predictive modeling through explanation of true meaning of “Big Data” description of most popular data science software and finishing with data science applications and reality of everyday work.

Strona przedmiotu
2400-DS1ML1 brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2021/22
  • Konwersatorium - 30 godzin
Semestr letni 2022/23
  • Konwersatorium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

Kurs oferuje szeroki przegląd zastosowań metod uczenia maszynowego w kontekście uczenia nienadzorowanego dla problemów regresyjnych i klasyfikacyjnych. Obejmuje zarówno opis podstaw teoretycznych, jak i praktyczne przykłady i zastosowania poszczególnych metod. W ramach kursu omówione zostaną podstawy uczenia maszynowego, w tym mierzenie jakości predykcji, testowanie modelu, metody jego walidacji, dobór zmiennych, prostą regresję liniową i logistyczną, analizę dyskryminacyjną oraz metodę k-najbliższych sąsiadów, maszyny wektorów nośnych, regresję grzbietową (ridge) i metodę Lasso.

Strona przedmiotu
2400-DS1R brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2021/22
  • Laboratorium - 15 godzin
Semestr zimowy 2022/23
  • Laboratorium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

The aim of the course is to introduce statistical program R-cran. The course is dedicated to master's program students of Econometrics and Informatics, Data Science programs and for all who want to learn an advanced statistical software and use it both in the business analytics and in the scientific work. The course is realised in a computer lab. Passing requirements: the final exam.

Strona przedmiotu
2400-DS1SQL brak brak
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2021/22
  • Laboratorium - 30 godzin
Semestr zimowy 2022/23
  • Laboratorium - 30 godzin
Grupy przedmiotu

Skrócony opis

The course consists of two parts: introduction to SQL (Part1) and introduction to Python (Part2).

The first part of the course provides participants with a broad introduction to SQL in the following topics :data administration (to create tables, indexes) data manipulation (to add, modify, delete and retrieve data),query construction to extract useful information.

In the second part , the material covers the use of

data structures, data manipulation and visualization in Python. The course ends with presentation of methods for joining SQL queries and Python program.

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 6.8.0.0-1 (2022-08-01)