Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 2 (2*30h) (grupa przedmiotów zdefiniowana przez Wydział Nauk Ekonomicznych)
|
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 2025L - Semestr letni 2025/26 (zajęcia mogą być semestralne, trymestralne lub roczne) |
Opcje | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2024Z | 2024L | 2025L | |||||
| 2400-DS1AE | brak |
 
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
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. |
|
||
| 2400-DS1APR | brak |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
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 |
|
||
| 2400-DS1AL | brak |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
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. |
|
||
| 2400-ZEWW935 | brak | brak |
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2025/26
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Analiza wzorców punktowych (point patterns) i liniowych (line patterns) to rozwijająca się gałąź badań przestrzennych, która coraz częściej znajduje zastosowanie w badaniach ekonomicznych. Celem zajęć jest przedstawienie studentom metod analizy i modelowania wzorców punktowych i liniowych. Na zajęciach wykorzystywany będzie program R; wcześniejsza znajomość nie jest wymagana, ale będzie mile widziana. Mile widziane jest również uczestniczenie w kursie prof. K. Kopczewskiej 'Ekonometria przestrzenna w R' w sem. zimowym, ale nie jest obowiązkowe, ponieważ początek kursu będzie wprowadzał studentów do światu danych przestrzennych. Zajęcia mają charakter praktyczny, zaliczenie odbywa się na podstawie recenzji artykułu (w j. ang., wybrany przez prowadzącego) oraz projektu w grupach 2-osobowych |
|
||
| 2400-ZEWW682 | brak |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Jest to druga część kursu nt. programowania w VBA i tworzenia profesjonalnych aplikacji. Studenci poznają zaawansowane techniki programistyczne, które wykorzystają w celu pisania własnych dodatków niedostępnych w arkuszu kalkulacyjnym oraz tworzenia profesjonalnych aplikacji |
|
||
| 2400-ZEWW947 | brak |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Nie podano opisu skróconego, przejdź do strony przedmiotu aby uzyskać więcej danych.
|
|
||
| 2400-ZEWW911 | brak | brak |
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2025/26
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Nie podano opisu skróconego, przejdź do strony przedmiotu aby uzyskać więcej danych.
|
|
||
| 2400-ZEWW829 | brak | brak |
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2025/26
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Metody bajesowskie są coraz częściej stosowane we wszystkich dziedzinach ekonomii. Dotyczy to zarówno samej teorii ekonomii jak i ekonomii stosowanej (nie tylko ekonometrii). Metody uczenia maszynowego również z powodzeniem stosują koncepcję bajesowską. Kurs będzie składał się z 2-ch modułów. W pierwszej części zajęć dokonamy wprowadzenia do koncepcji bajesowskiej. Pokażemy na przykładzie zwykłej regresji liniowej jak przebiega typowe (analityczne) wnioskowanie bajesowskie. Omówimy również metody Markov Chain Monte Carlo (MCMC), które są powszechnie stosowane w bajesowskim modelowaniu szeregów czasowych. W drugim bloku zajęć będziemy stosować formułę Bayesa w celu estymacji modeli, które należą do kanonu nowoczesnej ekonometrii szeregów czasowych. Będziemy rozważać zarówno jednowymiarowe jak i wielowymiarowe modele. |
|
||
| 2400-ZEWW932 | brak |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Podejmowanie kluczowych decyzji biznesowych oparte jest na szczegółowych analizach danych. Niezwykle przydatna jest więc umiejętność wykorzystania programów umożliwiających sprawne przetwarzanie danych. Istotnymi cechami programów służących do pracy z danymi jest możliwość wykorzystania różnego rodzaju źródeł danych (o dużych wolumenach) oraz szybkiego przetwarzania i odświeżania danych. Kluczowa jest także finalna prezentacja raportów w formie wizualizacji. Coraz popularniejsze stają się programy w obszarze Business Intelligence, w tym m.in. Power BI Desktop. Program ten łączy wymienione wyżej cechy pozwalając przekształcić dane w informacje potrzebne do podejmowania kluczowych decyzji biznesowych. |
|
||
| 2400-ZEWW933 | brak |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Kurs ten jest odpowiedzią na nieustanny wzrost znaczenia analizy danych w otoczeniu biznesowym. W erze bardzo szybko przyrastającej ilości zbieranych danych, tradycyjne narzędzia i arkusze kalkulacyjne są niewystarczającymi narzędziami do formułowania wniosków i podejmowania odpowiednich akcji. Program kursu powstał w oparciu o analizę dotyczącą trendów na rynku pracy. Business Intelligence jest nowym, szybko rozwijającym się obszarem służącym do pracy z danymi (od importu danych, przez przetwarzanie, następnie raportowanie, po tworzenie wizualizacji w formie interaktywnych dashboardów, z których mogą korzystać tysiące użytkowników), który będzie absorbował coraz większą liczbę wykwalifikowanych specjalistów. Główną dewizą firmy Tableau Software jest łatwość w tworzeniu i intuicyjność w obsłudze. Dlatego, praca w Tableau nie wymaga programowania! |
|
||
| 2400-ZEWW919 | brak | brak |
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2025/26
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Nie podano opisu skróconego, przejdź do strony przedmiotu aby uzyskać więcej danych.
|
|
||
| 2400-ZEWW1025 | brak | brak |
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2025/26
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Nie podano opisu skróconego, przejdź do strony przedmiotu aby uzyskać więcej danych.
|
|
||
| 2400-ZEWW949 | brak |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Nie podano opisu skróconego, przejdź do strony przedmiotu aby uzyskać więcej danych.
|
|
||
| 2400-ZEWW992 | brak | brak |
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2025/26
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Przedmiot skierowany jest do studentów, którzy pracują z danymi, posiadają podstawowe kompetencje w zakresie Excela czy Tableau i chcą doskonalić umiejętność budowania narracji opartych na danych oraz występowania publicznego. Zajęcia uczą, jak przygotowywać atrakcyjne prezentacje, układać spójną opowieść na podstawie danych i skutecznie prezentować wyniki badań oraz analiz biznesowych. W ramach kursu studenci przygotują własne prezentacje/raporty, ucząc się także analizy poziomu ucyfrowienia, dojrzałości cyfrowej przedsiębiorstw, kompetencji cyfrowych społeczeństw i analizy poziomu rozwoju cyfrowych usług publicznych. Zajęcia mają charakter warsztatowy, z dużym naciskiem na praktyczne ćwiczenia i wystąpienia publiczne. Prowadząca posiada bogate doświadczenie w występowaniu na konferencjach biznesowych, popularyzacji nauki oraz w przygotowywaniu innych do skutecznych i angażujących wystąpień. |
|
||
| 2400-ZEWW986 | brak | brak |
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2025/26
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Celem zajęć jest zapoznanie słuchaczy studiów pierwszego i drugiego stopnia z wybranymi pojęciami rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej ilustrowanymi praktycznymi przykładami zastosowań w zadaniach. Zajęcia prowadzone w trybie zdalnym (Platforma https://www.zoom.com/) polegają na rozwiązywaniu prostych zadań obliczeniowych ilustrujących elementy teorii. Zajęcia mogą być nagrywane, a następnie udostępniane na platformie https://drive.google.com/. Zajęcia stanowią niezbędne wprowadzenie do innych przedmiotów z analizy danych i ekonometrii. Pierwsza część dotyczy rachunku prawdopodobieństwa. Najważniejszymi pojęciami rachunku prawdopodobieństwa są: zmienna losowa, rozkład zmiennej losowej, podstawowe charakterystyki rozkładu zmiennej losowej oraz typy zmiennych losowych. W drugiej części wykładu zaprezentowane zostaną wybrane zagadnienia teorii wnioskowania statystycznego, czyli estymacja punktowa, estymacja przedziałowa, teoria weryfikacji hipotez statystycznych. |
|
||
| 2400-ZEWW750 | brak |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Celem zajęć jest nauczenie uczestników szybkiego i efektywnego wykorzystywania języka programowania Python na potrzeby przetwarzania i analizy danych w kontekście ekonomicznym. Studentom przedstawione zostaną najważniejsze biblioteki Pythona, które umożliwiają wykonywanie typowych zadań analityka biznesowego. |
|
||
| 2400-DS1ML1 | brak |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
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. |
|
||
| 2400-ZEWW1021 | brak | brak |
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2025/26
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Wprowadzenie studentów w świat Marketing Mix Modelling (MMM) - obszaru praktycznego zastosowania ekonometrii, wykorzystywanego przez największe firmy na świecie do identyfikacji kluczowych czynników wpływających na sprzedaż i optymalizacji inwestycji na marketing oraz zachęcenie do dalszego rozwoju w tym obszarze. Zajęcia mają formę warsztatów czyli połączenia teoretycznych wykładów z elementami programowania i modelowania w środowisku RStudio. Przedmiot przygotowany we współpracy z firmą GroupM Choreograph Polska. |
|
||
| 2400-ZEWW909 | brak |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Na zajęciach omawiać będziemy najnowsze zagadnienia modelowania aktuarialnego będące w centrum współczesnej teorii ubezpieczeń majątkowych. Skupimy się na trzech zagadnieniach. Zaczniemy od teorii ruiny będącej klasycznym podejściem rozważanym w ubezpieczeniach. Następnie przejdziemy do metod bayesowskich oraz teorii wiarogodności (credibility theory). Omówimy między innymi model Bühlmanna—Strauba liczenia składki metodą teorii wiarogodności. Na końcu będziemy omawiać zagadnienia związane z symulacjami stochastycznymi Monte Carlo oraz ich zastosowaniem w naukach aktuarialnych, w szczególności w zagadnieniach symulacji procesu ryzyka i wyznaczaniu jego charakterystyk. |
|
||
| 2400-ZEWW895 | brak |
|
brak |
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Uzupełnienie wiedzy teoretycznej z zakresu matematyki ubezpieczeń życiowych oraz przedstawienie praktycznych aspektów modelowania przepływów w ubezpieczeniach na życie. Omówienie szkodowości wielorakich, modeli wielostanowych, ubezpieczeń grupowych i planów emerytalnych. Estymacja modeli demograficznych. Dynamiczne tablice trwania życia. Modele przepływów pieniężnych. Analiza zyskowności produktu ubezpieczeniowego. Przedmiot może stanowić pomoc w przygotowaniu studenta do państwowych egzaminów aktuarialnych. |
|
||
| 2400-ZEWW823 | brak | brak |
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2025/26
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Dziedziną ekonometrii długo jeszcze będącą poza zasięgiem metod uczenia maszynowego jest analiza danych panelowych. Ekonometria danych panelowych jest tematem niezwykle szerokim. Na zajęciach omówione zostaną modele panelowe dla zmiennej zależnej każdej postaci: ciągłej, ograniczonej, dyskretnej jakościowej i ilościowej (całkowitoliczbowej). Przedstawione zostaną modele panelowe uwzględniające endogeniczność i wykorzystujące metodę zmiennych instrumentalnych. Zaprezentowane zostaną również sposoby estymacji dynamicznych modeli panelowych. |
|
||
| 2400-ZEWW924 |
|
brak |
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr zimowy 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Tematyka kursu koncentruje się na modelach ryzyka kredytowego stosowanych w bankach komercyjnych. Szczególna uwagę poświęcono modelom ekonometrycznym wykorzystywanym do wyznaczania oczekiwanych strat kredytowych zgodnie z Międzynarodowy Standardem Sprawozdawczości Finansowej (MSSF) 9. Program kursu zakłada szczegółowe omówienie i estymację poszczególnych parametrów ryzyka kredytowego, które następnie zostaną połączone w celu otrzymania modelu oczekiwanych strat kredytowych całego portfela kredytowego. Konstrukcja kursu odpowiada aktualnym potrzebom na rynku pracy. Zajęcia mają formę warsztatów – są połączeniem teoretycznych wykładów z elementami praktycznego zastosowania zdobytej wiedzy w ramach modelowania i programowania w wybranym pakiecie statystycznym. Praktyczna część kursu prowadzona będzie w języku R. Przedmiot został przygotowany we współpracy z mBankiem. Dla najlepszych uczestników kursu możliwe będzie przedstawienie oferty zatrudnienia w mBanku. |
|
||
| 2400-ZEWW810 | brak |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Czy wiesz, że znajomość baz danych i języka SQL jest wymagana w ok 80% ofert pracy na stanowisko analityka? W świecie, w którym ogromną rolę odgrywają informacje gromadzone w bazach danych, potrzebni są ludzie potrafiący je kontrolować. Środowiskiem, służącym do organizacji i analizy danych jest program Microsoft Access. Jeśli chcesz rozwijać swoje kompetencje w zakresie analizy danych, projektować i przeprowadzać procesy analityczne, które wymagają przejrzystego schematu postępowania, warto zainwestować czas i siłę w biegłe opanowanie programu Microsoft Access oraz języka zapytań SQL. Access dla użytkowników Excela Ci w tym pomoże. Podczas tego kursu zgłębisz wiedzę na temat relacyjnych baz danych. Będziesz tworzyć zapytań (kwerend) w języku SQL oraz nauczysz się przedstawiania wyników analiz w atrakcyjnie sformatowanych raportach. Jeśli Excel nie zaspokaja wszystkich Twoich potrzeb w zakresie analizy danych – Access będzie doskonałym uzupełnieniem Twoich umiejętności analitycznych. |
|
||
| 2400-ZEWW912 | brak |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Podstawowe modele panelowe to kurs dedykowany zarówno studentom III roku studiów licencjackich jaki i studentom studiów magisterskich. Kurs może być użyteczny dla wszystkich studentów, którzy chcieliby wykorzystać modele panelowe dla ciągłej zmiennej zależnej (w szczególności w pracy licencjackiej czy magisterskiej). Ideą kursu jest wypełnienie luki między kursem Ekonometrii ze studiów licencjackich a kursem Modelowanie Danych Panelowych (który można traktować jako kontynuację kursu Podstawowe Modele Panelowe). Ekonometria danych panelowych jest tematem niezwykle szerokim. Na zajęciach omówione zostaną modele panelowe dla ciągłej zmiennej zależnej. Kurs rozpocznie się omówieniem podstawowych i rozszerzonych modeli dla paneli szerokich (duże N, małe T). Następnie omawiane będą modele uzupełniające dla pozostałych rodzajów danych panelowych. |
|
||
| 2400-ZEWW936 | brak |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Analiza wzorców punktowych (point patterns) i liniowych (line patterns) to rozwijająca się gałąź badań przestrzennych, która coraz częściej znajduje zastosowanie w badaniach ekonomicznych. Celem zajęć jest przedstawienie studentom metod analizy i modelowania wzorców punktowych i liniowych. Na zajęciach wykorzystywany będzie program R; wcześniejsza znajomość nie jest wymagana, ale będzie mile widziana. Mile widziane jest również uczestniczenie w kursie prof. K. Kopczewskiej 'Ekonometria przestrzenna w R' w sem. zimowym, ale nie jest obowiązkowe, ponieważ początek kursu będzie wprowadzał studentów do światu danych przestrzennych. Zajęcia mają charakter praktyczny, zaliczenie odbywa się na podstawie recenzji artykułu (w j. ang., wybrany przez prowadzącego) oraz projektu w grupach 2-osobowych |
|
||
| 2400-ZEWW758 | brak |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Celem zajęć jest przedstawienie najnowszych metod machine learningu, z wykorzystaniem języka programowania Python. W celu kompletnej ilustracji zagadnienia machine learningu przybliżone zostaną wszystkie trzy typy analizy: unsupervised, supervised oraz reinforcement learning. Główny nacisk zostanie jednak położony na modele predykcyjne, zarówno klasyfikacji jak i regresji. Zajęcia będą koncentrować się na wykształceniu intuicyjnego rozumienia omawianych algorytmów, ich silnych oraz słabych stron oraz zdobycia praktycznych umiejętności ich wykorzystania. |
|
||
| 2400-ZEWW1020 | brak | brak |
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2025/26
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Jest to bardzo innowacyjny kurs, który łączy metody uczenia maszynowego i analizy przestrzennej oraz wdraża je w praktyce w języku R. Kurs pokazuje, jak pracować z różnymi typami danych geo-lokalizowanych: punktami, pikselami, siatkami, rastrami, obrazami, regionami, liniami itp. – jak integrować je w spójne bazy danych oraz wydobywać informacje i wiedzę. Kurs koncentruje się na zastosowaniach w ekonomii. Kurs oparty jest na książce „Spatial Machine Learning in R” (Routledge, 2026), wydanej przez wykładowców prowadzących kurs. |
|
||
| 2400-ZEWW1018 | brak | brak |
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2025/26
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Przedmiot ma na celu przygotowanie studentów do polskich egzaminów aktuarialnych organizowanych przez KNF w zakresie bloków tematycznych: Prawdopodobieństwo i statystyka, Matematyka ubezpieczeń na życie oraz Matematyka pozostałych ubezpieczeń osobowych i majątkowych. W ramach zajęć studenci rozwiązują zadania z egzaminów aktuarialnych, ucząc się skutecznych metod rozwiązywania oraz poszerzając swoją wiedzę zdobytą na wcześniejszych przedmiotach. Kurs realizowany jest w formule online. |
|
||
| 2400-ZEWW1010 | brak | brak |
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2025/26
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Celem zajęć jest nauczenie uczestników szybkiego i efektywnego wykorzystywania języka programowania Python na potrzeby przetwarzania i analizy danych w kontekście ekonomicznym. Studentom przedstawione zostaną najważniejsze biblioteki Pythona, które umożliwiają wykonywanie typowych zadań analityka biznesowego. UWAGA! Studenci zapisujący się na przedmiot muszą znać podstawy programowania (wiedzieć co to są zmienne, instrukcje do kontroli przepływu, pętle oraz funkcje). Wymaganiem wstępnym jest umiejętność samodzielnej instalacji środowiska Python oraz Jupyter Notebook. Zalecane jest posiadanie sprawnej instalacji Python na komputerze osobistym aby możliwa byłą samodzielna praca w domu. |
|
||
| 2400-DS2RR | brak |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2024/25
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
The main goal of the course is to present the basic concepts of reproducibility and repeatability in research, their significance in scientific and commercial research and development processes, and to impart to students basic practical knowledge about several of the most popular modern tools for reproducibility in the industry. Upon completion of the course, students will understand the general concept of research reproducibility and comprehend which tool can be used in a given context. They will also acquire skills in using computer tools that enable achieving reproducibility and repeatability of research, and they will be able to apply the skills acquired during the course in participating in modern scientific and commercial data science projects. |
|
||
