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

Semestr zimowy 2021/22

• Konwersatorium - 30 godzin

W kursie tym zostaną pokazane niuanse modelowania ekonometrycznego, które decydują o jakości i poprawności badań ilościowych. Jest to kurs w którym prowadzący dzielą się własnym doświadczeniem oraz wypracowaną przez nich prostą metodą generowania ‘sztucznych’ danych dzięki której lepiej można zrozumieć zawiłości oraz problemy modelowania ekonometrycznego.

Semestr letni 2021/22

• Konwersatorium - 30 godzin

Semestr zimowy 2022/23

• Konwersatorium - 30 godzin

Celem zajęć jest przedstawienie procesu gromadzenia i przetwarzania danych na użytek statystyki publicznej. Omówiona zostanie rola definicji, sposobu pozyskiwania i ograniczeń gromadzonych danych. Podjęta zostanie również dyskusja wpływu wykorzystywanych danych na wyniki i wnioski z prowadzonych analiz ekonomicznych.

Semestr letni 2021/22

• Konwersatorium - 30 godzin

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 lub na przedmiocie Data-driven Research.

Semestr zimowy 2021/22

• Konwersatorium - 60 godzin

Semestr zimowy 2022/23

• Konwersatorium - 60 godzin

Makra w VBA pozwalają automatyzować większość na co dzień wykonywanych czynności w Excelu (a także w innych programach pakietu MS Office), dzięki czemu nasza praca staje się bardziej wydajna oraz pozbawiona błędów. Kursy VBA kierują się dewizą „nie marnuj cennego czasu na rutynowe, powtarzane codziennie czynności”. Lepiej stworzyć aplikację, która będzie automatycznie importowała dane z Internetu do arkusza kalkulacyjnego, robiła raport graficzny i statystyczny, a następnie drukowała wyniki, bądź przesyłała je mailowo do Przełożonego/Klienta, niż wielokrotnie samemu wykonywać te same czynności. Możliwości języka VBA są ogromne, a ich wykorzystanie ograniczone jest tak naprawdę tylko ludzką wyobraźnią.

Semestr letni 2021/22

• Konwersatorium - 60 godzin

Celem kursu jest nauczenie uczestników kursów efektywnej i ciekawej dla odbiorcy wizualizacji wyników analizy danych przy wykorzystaniu jednego z najpopularniejszych i najbardziej rozbudowanych narzędzi – bezpłatnego pakietu statystycznego R-CRAN. Dodatkową korzyścią dla uczestników będzie możliwość nauczenia się automatyzacji swojej pracy poprzez przygotowywanie powtarzalnych kodów generujących automatyczne raporty w dodatku do programu R Rmarkdown.

Na kursie obowiązuje dewiza learning by doing. Na każdych zajęciach uczestnicy po wysłuchaniu wykładu zawierającego informacje teoretyczne oraz praktyczne przykłady będą mieli do wykonania praktyczne zadanie analityczne.

Semestr letni 2021/22

• Laboratorium - 15 godzin

Semestr letni 2022/23

• Laboratorium - 15 godzin

Web scraping i social media scraping są dedykowane pobieraniu danych z sieci w zautomatyzowany sposób. Dzięki kursowi, studenci zdobędą wiedzę i umiejętności do wydobywania danych z Internetu. Podczas zajęć przedstawione zostaną kluczowe techniki web scrapingu. W szczególności, uczestnicy kursu będą potrafili dobrać adekwatne narzędzia i przygotować web/social media crawler stosownie do potrzeb. W ramach zajęć omówione zostaną przede wszystkim aspekty praktyczne web scrapingu. Przedmiot jest realizowany w formie laboratorium. Forma zaliczenia: przygotowanie projektów. Przedmiot jest dedykowany studentom studiów II stopnia (Informatyka i Ekonometria, Data Science

Semestr letni 2021/22

• Konwersatorium - 30 godzin

Semestr letni 2022/23

• Konwersatorium - 30 godzin

Teoria ekonomiczna i praktyka gospodarcza od lat badają funkcjonowanie przedsiębiorstw, wyjaśniając strategie ich działania w otoczeniu rynkowym oraz sposoby gromadzenia przez nich know-how, wspierającego podejmowanie decyzji biznesowych. Dlatego też zrozumienie funkcjonowania biznesu jest kluczowe dla swobodnego poruszania się w przestrzeni społeczno-gospodarczej. Kurs obejmuje omówienie najistotniejszych zagadnień biznesowych w gospodarce opartej na wiedzy, będących ściśle powiązanych z przedsiębiorstwami funkcjonującymi w zróżnicowanych, międzynarodowych, wielokulturowych środowiskach. Kurs prowadzony jest w ścisłej współpracy z przedsiębiorstwami, co pozwala na praktyczne omówienie użycia narzędzi wspierających działania biznesowe i daje wgląd w jedną z najdynamiczniej rozwijających się branż polskiej gospodarki - sektora nowoczesnych usług dla biznesu. Kurs przeznaczony jest dla studentów studiów drugiego stopnia (Data Science).

Semestr zimowy 2021/22

• Laboratorium - 30 godzin

Semestr zimowy 2022/23

• Laboratorium - 30 godzin

Metody text mining oraz eksploracja danych tekstowych stają się kluczową umiejętnością w obliczu ilości napływających danych i informacji tekstowych dotyczących biznesu, badań i Internetu. Text mining koncentruje się głównie na nieustrukturyzowanych danych zaszytych w tekście. Głównym celem text miningu jest wydobycie z przetwarzanego tekstu praktycznej wiedzy. Kurs obejmuje najistotniejsze metody eksploracji tekstu, a także ich zastosowania w badaniu wzorców i trendów w mediach społecznościowych poprzez zaprojektowanie i realizację własnych badań samodzielnie pozyskanych danych. Kurs ukazuje praktyczne użycie narzędzi wspierających różne metody przetwarzania i analizy danych tekstowych. Kurs przeznaczony jest dla studentów studiów drugiego stopnia (Ekonometria i Informatyka, Data Science).

Semestr zimowy 2021/22

• Laboratorium - 30 godzin

Semestr zimowy 2022/23

• 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.

Semestr letni 2021/22

• Kurs internetowy - 30 godzin

The main course objective is a presentation of most common social research methods, both

of qualitative and quantitative nature. The most important expected result of instruction is

getting basic skills of planning and conducting own empirical research as well as getting

knowledge useful for critical assessment of other authors' researches. Those skills can be

useful not only while conducting own scientific research (e.g. as a part of master thesis) but

also in business practice, both in private and public sector (market research, tools for

strategic management in organization, preparation and evaluation of public policies). The

course covers a review of different research approaches and their applications, issues

connected with preparing questionnaires, survey data analysis and a discussion of the

possibility to combine quantitative and qualitative methods. The course combines elements

of a seminar (dominating mode), together with e-learning.

Semestr letni 2021/22

• Konwersatorium - 30 godzin

Semestr letni 2022/23

• Konwersatorium - 30 godzin

The main objective of the course is to present the key concepts of the research reproducibility, its importance in scientific and commercial R&D processes, and to provide students with the basic practical knowledge of a few most popular in the industry modern reproducibility tools.

Semestr zimowy 2021/22

• Laboratorium - 30 godzin

Semestr zimowy 2022/23

• Laboratorium - 30 godzin

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.

Semestr zimowy 2021/22

• Konwersatorium - 30 godzin

Semestr letni 2021/22

• Konwersatorium - 30 godzin

Semestr zimowy 2022/23

• 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.

Semestr zimowy 2021/22

• Konwersatorium - 30 godzin

Semestr zimowy 2022/23

• 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).

Semestr letni 2021/22

• 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.