Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 1 (6*30h) (grupa przedmiotów zdefiniowana przez Wydział Nauk Ekonomicznych)

• Konwersatorium - 30 godzin

Celem kursu jest przekazanie wiedzy i umiejętności o technikach zaawansowanej wizualizacji danych w R dzięki której można tworzyć wykresy adekwatne do problemu w standardzie publikacyjnym. Do realizacji tego celu wykorzystany zostanie pakiet ggplot2, którego składnia zostanie omówiona szczegółowo – od podstawowych zasad i funkcji, przez przegląd różnych geometrii (np. geom_line, geom_point, geom_bar), edycje parametrów wykresu (funkcja theme i rodzina funkcji scale_). Na koniec zostanie zaprezentowany przegląd zaawansowanych wizualizacji, włączając w to tworzenie map i rozkładów dwuwymiarowych. Podczas zajęć zostaną również omówione wybrane techniki wizualizacji interaktywnej. Ważną częścią kursu będzie zaprezentowanie efektywnych sposobów wykorzystania pakietu R do wizualizacji danych.

• Ćwiczenia - 15 godzin
• Wykład - 30 godzin

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.

• 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.

• Laboratorium - 15 godzin

Laboratorium ma na celu zapoznanie Studentów z praktyczną stroną przetwarzania dużych zbiorów danych w środowisku Apache Hadoop. Studenci dowiedzą się jak zastosować techniki analizy danych i uczenia maszynowego poznane na wcześniejszych etapach kształcenia do dużych zbiorów danych. W szczególności kurs nie będzie uczył nowych technik. Zajęcia skupią się na rzeczywistych przykładach i zrozumieniu działania używanych narzędzi.

• Kurs internetowy - 40 godzin

Kurs przygotowany przez Google prowadzony jest w pełni online za pośrednictwem platformy QWIKLABS. Kurs składa się z 3 obowiązkowych modułów i 4 dodatkowych modułów, których ukończenie nie jest konieczne do uzyskania zaliczenia. W każdym module dostępne są materiały wideo, interaktywne ćwiczenia oraz quiz sprawdzający wiedzę. W trakcie kursu studentów wspiera wykładowca z UW oraz dział techniczny Google. Szacowany nakład pracy potrzebny do ukończenia obowiązkowych modułów to ok. 40 godzin. Kurs przeznaczony jest dla osób, które ukończyły kurs From Data to Insights będący wprowadzeniem do narzędzi Google Cloud Platform.

• Kurs internetowy - 30 godzin

This is e-learning course, conducted on educational platform https://moodle.wne.uw.edu.pl.

Macros in VBA allow you to automate most of the daily activities performed in Excel (as well as in other MS Office programs), thanks to which our work becomes more efficient and error-free. VBA courses follow the motto "do not waste your precious time on routine, repeated daily activities". It is better to create an application that will automatically import data from the Internet to a spreadsheet, prepare a graphical and statistical report, and then print the results or send them by e-mail to the Supervisor / Client, than to perform the same activities repeatedly. The possibilities of the VBA language are enormous, and their use is really only limited by human imagination.

• Konwersatorium - 30 godzin

Celem zajęć jest przekazanie umiejętności umożliwiających studentom samodzielne przeprowadzanie projektów badawczych z zakresu statystyki i ekonometrii (tzn. obróbki danych, estymacji modeli oraz prezentacji i analizy wyników) przy wykorzystaniu pakietu SAS. Zajęcia są kontynuacją konwersatorium „SAD-SAS”. Przeznaczone są dla studentów I i II roku studiów II stopnia, którzy chcą rozszerzyć znajomość pakietu SAS o wybrane procedury z modułu ekonometrycznego SAS/ETS oraz dodatkowe elementy modułu statystycznego SAS/STAT

• 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.

• Laboratorium - 30 godzin

Kurs przedstawia bardziej zaawansowane metody uczenia maszynowego: drzewa decyzyjne oraz sieci neuronowe. Praktyczne przykłady obejmują metody oceny mocy predykcyjnej modelu na próbach treningowej, walidacyjnej oraz testowej, metod wyboru predyktorów oraz uczenia łączonego (ensembling). Omawiane są zarówno przykłady praktyczne jak i wprowadzenie teoretyczne. Praktyczne aplikacje modeli stosowane są w problemach regresji oraz klasyfikacji, metody klasyfikacji i rozpoznawania obrazów, przetwarzania i prognozowania sekwencji i szeregów czasowych, a także wdrożenia tych metod w środowisku chmurowym.

• Konwersatorium - 30 godzin

Przedstawienie współczesnych narzędzi matematycznych i ekonometrycznych w wypracowaniu i optymalizacji strategii linii lotniczej, poszukiwaniu nowych rynków, prognozowaniu i optymalizacji siatki przewozowej, polityki taryfowej i działalności eksploatacyjnej i rozbudowie infrastruktury lotniczej

• Konwersatorium - 30 godzin

Celem przedmiotu jest przekazanie wiedzy i ćwiczenie praktycznych umiejętności związanych ze sprawną komunikacją, rozwiązywaniem konfliktów i negocjacji. Negocjacje zostaną przedstawione jako skuteczna metoda rozwiązywania konfliktów i podejmowania decyzji grupowych, wymagająca wysokiego poziomu umiejętności komunikacyjnych. Studenci będą uczyć się i ćwiczyć budowanie strategii negocjacyjnych oraz stosowanie technik prowadzenia negocjacji, w tym społeczno-ekonomicznego i kulturowego kontekstu negocjacji.

W celu uzyskania efektu rozwoju kompetencji studentów związanych ze sprawnym udziałem w negocjacjach, w trakcie zajęć odbędą się warsztaty polegające na prowadzeniu gier negocjacyjnych. Ocena tych gier zespołowych oraz ocena eseju napisanego przez studentów indywidualnie będą podstawą do uzyskania zaliczenia przedmiotu.

• Konwersatorium - 30 godzin

Zajęcia mają umożliwiać rozwinięcie umiejętności tworzenia procedur, funkcji i programów do analiz statystycznych i ekonometrycznych. Kurs ma pozwalać zgłębić znajomość technik analizy i modelowania poznanych na magisterskim etapie studiów (zwłaszcza na przedmiocie Zaawansowana Ekonometria). Studenci wykorzystywać będą głównie wiedzę z przedmiotów Statystyka Matematyczna, Ekonometria oraz Zaawansowana Ekonometria. Zdobyta wiedza i umiejętności mają stanowić podstawę dla pozostałych przedmiotów ze studiów magisterskich na specjalizacji Informatyka i Ekonometria (zwłaszcza Zaawansowana Ekonometria II).

• Konwersatorium - 30 godzin

Celem zajęć jest zapoznanie studentów z językami programowania służącymi do zarządzania baz danych – 4GL i SQL, a także prezentacja wybranych zagadnień związanych z kompleksowym podejściem do zarządzania danymi. 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. Zajęcia przeznaczone są dla osób chcących zapoznać się z metodami przekształcania, eksploracji i wizualizacji danych w SQL i 4GL. Poznanie obu języków nie wymaga znajomości metod programowania. 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.

• Laboratorium - 30 godzin

The aim of the course is to introduce the 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 advanced statistical software and use it both in business analytics and in scientific work. The course is realized in a computer lab. Passing requirements: the final exam.

• Laboratorium - 30 godzin

Laboratorium ma na celu zapoznanie Studentów z podstawami statystycznej analizy danych. W trakcie kursu Studenci zapoznają się zarówno z podstawowymi koncepcjami teoretycznymi, jak i z narzędziami pozwalającymi na samodzielną eksplorację danych. Każdy z tematów poruszanych w trakcie kursu, zilustrowany będzie za pomocą przykładów oraz zadań do samodzielnego rozwiązania przez Studentów. Uczestnictwo w kursie jest obligatoryjne dla Studentów kierunku Data Science.