Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EP - grupa 4 (1*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.
2023L - Semestr letni 2023/24 2024L - Semestr letni 2024/25 (zajęcia mogą być semestralne, trymestralne lub roczne) |
Opcje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2023L | 2024L | |||||
| 2400-ZEWW508 |
 
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
|
|
||
| 2400-ZEWW682 |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
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-ZEWW829 |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
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-ZEWW908 |
|
brak |
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
W ramach przedmiotu studenci mają możliwość poznać metody i proces budowy modeli regulacyjnych i nieregulacyjnych ryzyka kredytowego, jak również zapoznać się z metodami ich monitorowania i walidacji. Tematyka przedmiotu skupia się nie tylko na narzędziach statystycznych, ich zastosowaniach, ale również opisuje, jak operacyjnie odbywa się cały cykl życia modelu w banku. Jest to przedmiot akademicki, gdzie wiedza jest przekazywana przez praktyków i tym samym zawiera najnowsze i zaawansowane praktyki stosowane w bankach. Zajęcia odbywają się m.in. w środowisku R i Python. |
|
||
| 2400-ZEWW752 |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
The course gives both theoretical knowledge and practical skills to model a credit scorecard. During the course all necessary steps to develop a scorecard would be discussed and presented. Starting from data preparation (handling a missing data and outliers, derived variables preparation, data sampling), going through model estimation (i.e. logistic regression) and model quality assessment (discriminatory power, stability) and ending on optimal cut-off choice. During the course examples would be presented in R. |
|
||
| 2400-ZEWW827 |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Kurs przygotowany przez Google prowadzony jest w pełni online za pośrednictwem platformy Coursera. Kurs składa się z 4 modułów i kończy się z projektem zaliczeniowym. W każdym module dostępne są materiały wideo oraz quiz sprawdzający wiedzę. W trakcie kursu studentów wspiera wykładowca z UW oraz dział techniczny Google. Szacowany nakład pracy potrzebny do ukończenia kursu to ok. 40 godzin. Kurs przeznaczony jest dla osób początkujących, bez wcześniejszej znajomości narzędzi Google Cloud. Rekomendowana jest znajomość podstaw SQL. |
|
||
| 2400-ZEWW810 |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
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-ZEWW758 |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
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-ZEWW780 |
|
|
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
Nie podano opisu skróconego, przejdź do strony przedmiotu aby uzyskać więcej danych.
|
|
||
| 2400-ZEWW853 |
|
brak |
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
W ramach zajęć studentki i studenci poznają metody służące pozyskaniu danych ze źródeł internetowych, w tym z mediów społecznościowych (np. Reddit,Mastodon), oraz metody przetwarzania danych tekstowych (metody przetwarzania języka naturalnego oraz text-miningu). Nabyte umiejętności umożliwią im samodzielną pracę z wykorzystaniem metod data science na studiach licencjackich/magisterskich |
|
||
| 2400-ZEWW842 |
|
brak |
Zajęcia przedmiotu
Semestr letni 2023/24
Grupy przedmiotu
Skrócony opis
W ramach zajęć studentki i studenci poznają popularne zastosowania języka Python obejmujące: bazy danych, web scraping, text mining oraz wizualizację danych. Nabyte umiejętności umożliwią im samodzielną pracę z wykorzystaniem metod data science na studiach licencjackich/magisterskich Zajęcia prowadzone są formie zdalnej |
|
||
