Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich IE (grupa przedmiotów zdefiniowana przez Wydział Nauk Ekonomicznych)

• Konwersatorium - 30 godzin

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

• Konwersatorium - 30 godzin

Modele z objaśnianą zmienną dyskretną są coraz częściej wykorzystywane w badaniach empirycznych nad zjawiskami ekonomicznymi. Metodologia tworzenia modeli i interpretacja ich wyników różni się od metod klasycznych.Celem tych zajęć będzie przede wszystkim zapoznanie studentów z najważniejszymi technikami analizy wyborów dyskretnych i możliwościami pakietu ekonometrycznego STATA w tym zaskresie. Celem dodatkowym będzie nauczenie studentów poprawnej budowy modeli ekonometrycznych z dyskretną zmienna objaśnianą i interpretacji otrzymanych wyników. Zajęcia będą miały charakter ćwiczeń/konwersatorium. Każdy uczestnik zająć w pierwszej ich części pozna podstawy teoretyczne modelu i techniki estymacji. Druga część zajęć będzie przeznaczona na pracę z programem i estymację modelu. Zajęcia są przeznaczone dla studentów IV - V roku. Znajomość KMRL obowiązkowa oraz modelu logitowego i probitowego jest mile wydziana. Zaliczenie - prezentacja wybranego badania lub własnej pracy empirycznej.

• Konwersatorium - 30 godzin

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 dokonamy wprowadzenia do koncepcji bajesowskiej a także pokażemy na przykładzie zwykłej regresji liniowej jak typowe (analityczne) wnioskowanie bajesowskie jest prowadzone. Omówimy również metody Markov Chain Monte Carlo (MCMC), które są powszechnie stosowane w bajesowskim modelowaniu szeregów czasowych. W drugiej, zasadniczej, części (której poświęcimy większość czasu) będziemy stosować formułę Bayesa w celu estymacji modeli, które należą do kanonu nowoczesnej ekonometrii szeregów czasowych. Zarówno jednowymiarowe jak i wielowymiarowe modele będą rozważane.

• Konwersatorium - 30 godzin

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

• Konwersatorium - 30 godzin

U pracowników niezwykle cenna jest umiejętność szybkiego wykonywania analiz i czytelnego prezentowania ich wyników (np. w formie dashboard’ów) niezależnie od zajmowanego stanowiska w firmie. Program Microsoft Excel daje duże możliwości w obszarze silnie rozwijającego się Business Intelligence w postaci odpowiednich narzędzi i dodatków, tj.: Power Query, Power Pivot, Power Map i Power View. Narzędzia te dają dużo korzyści związanych przede wszystkim z szybkością, wydajnością i interaktywnością w porównaniu do standardowych funkcjonalności arkusza kalkulacyjnego, a znajomość narzędzi BI programu Microsoft Excel staje się nieodzownym elementem wśród umiejętności pracowników zajmujących się danymi.

• Konwersatorium - 30 godzin

Celem zajęć jest wprowadzenie uczestników do programowania w języku Python, szczególnie w kontekście analizy i wizualizacji danych. W trakcie zajęć przedstawione zostaną odpowiednie narzędzia umożliwiające sprawne przygotowanie i obróbkę danych, a także metody wykorzystywane do analizy ekonomicznej. Dzięki temu każdy z uczestników będzie przygotowany do podjęcia bardziej zaawansowanych kursów programowania w przyszłości. Tempo zajęć i zakres materiału dopasowane zostaną do potrzeb uczestników. Wcześniejsza znajomość języka Python nie jest wymagana do udziału w zajęciach.

• Konwersatorium - 30 godzin

The course aims to familiarize participants with the creation, modification and management of databases using SQL language, which is the standard used in databases such as Oracle, Sybase, Informix, Microsoft SQL Server, Access, etc. Students will become acquainted with the theoretical and the practical issues of database creation, maintenance and management. Special attention will be paid to the SQL queries in databases such as MS SQL Server.

CAUTION: This course is is equivalent to course: BAZY DANYCH – ZASTOSOWANIA JĘZYKA SQL.

• Konwersatorium - 30 godzin

Ekonometria przestrzenna zajmuje się problemami zależności przestrzennej oraz zróżnicowania przestrzennego, operując na danych geo-lokalizowanych. Głównym celem zajęć jest zapoznanie studentów z metodami analizy i testowania przestrzennej zależności oraz warsztatem estymacji i interpretacji modeli przestrzennych. Studenci podczas zajęć poznają także problematykę i specyfikę badań przestrzennych i wizualizacji na mapach danych regionalnych i punktowych. Studenci pracować będą wykorzystując program R, stąd też część zajęć poświęcona będzie nauce tego programu (wcześniejsza znajomość programu nie jest wymagana). Zajęcia mają charakter warsztatowo-praktyczny. Zaliczenie odbywa się na podstawie przygotowanego projektu badawczego, samodzielnie lub w grupach i przez przygotowanie recenzji artykułu (tekst w jęz.ang wybrany przez prowadzącego).

• Konwersatorium - 30 godzin

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.

• Konwersatorium - 30 godzin

The course will have the following content:

• AML course overview and subject introduction (2h)

• Terrorist financing prevention and sanctions (4h)

• Money laundering and terrorists financing risk

factors (8h)

• Money laundering prevention in practise (10h)

• AML legal framework (4h)

• Final exam (2h).

Top 30% students of the class rank obtain access to a fast-track recruitment process to Citi's AML department.

• Konwersatorium - 30 godzin

This course is dedicated to Python, the programming language most commonly appearing in Google search queries. The course begins from scratch; hence no prior knowledge of programming or computer science is required. At the beginning, the basics of programming and the Python language will be presented, followed by the most useful libraries and solutions for the work of an analyst / economist. The aim of the course is to prepare the participants so that they can continue to expand their knowledge on their own or in more advanced data-science courses.

• Konwersatorium - 30 godzin

praktyczny świat biznesu. Kluczowym celem przedmiotu jest pokazanie, jak przełożyć wyniki modelowania i suche statystyki na akcyjne biznesowo rekomendacje.

Na przestrzeni jednego semestru studenci dowiedzą się, jakie zastosowania ma ekonometria w świecie marketingu oraz będą mieli okazje rozwinąć kompetencje kluczowe na rynku pracy. Zdobędą również podstawy wiedzy marketingowej.

W trakcie zajęć wykonany zostanie szereg ćwiczeń praktycznych obejmujących pracę z danymi z użyciem R Studio (wystarczy bardzo podstawowa znajomość – umiejętność uruchomienia programu i absolutnie podstawowej obsługi – reszty nauczycie się w trakcie zajęć), tworzenie podstawowych modeli, przeprowadzanie kluczowych analiz biznesowych oraz tworzenie rekomendacji.

• Konwersatorium - 30 godzin

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.

• Konwersatorium - 30 godzin

Niniejszy kurs skierowany jest do wszystkich, którzy chcą w praktyczny sposób nauczyć się pisania zapytań w SQL – studentów, analityków danych, przyszłych inżynierów danych oraz osób, które w swojej codziennej pracy korzystają z baz danych oraz języka SQL. Kurs obejmuje zakres od podstawowych zagadnień, takich jak struktura zapytania po zaawansowane elementy takie jak zapytania skorelowane czy funkcje okienkowe i rekurencyjne.

Kurs oparty został na darmowej, relacyjnej bazie danych SQLite, zaś za program do zarządzania bazami danych posłużył DBeaver. Za bazę danych do nauki posłuży fikcyjna baza danych firmy handlującej samochodami.

• Konwersatorium - 30 godzin

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.