This site uses cookies. More information presents the page The policy for cookies and similar technologies. CLOSE Close the warning message

Nowe studia podyplomowe w Instytucie Informatyki

obrazek_SP_1

Szczegółowe informacje znajdują się pod adresem: http://datascience.ii.pw.edu.pl/index.html

Data Science – algorytmy, narzędzia i aplikacje dla problemów typu Big Data  to studia podyplomowe przeznaczone dla osób chcących wykorzystywać wiedzę zawartą w dużych wolumenach danych w celu wspierania podejmowania decyzji, w szczególności dla analityków i decydentów z obszaru finansów, bankowości, ubezpieczeń, produkcji, marketingu, handlu, usług, opieki zdrowotnej, branży energetycznej, nauki i innych obszarów działalności.
Celem studiów podyplomowych "Data Science – algorytmy, narzędzia i aplikacje klasy Big Data" jest przekazanie słuchaczom praktycznych umiejętności z zakresu przetwarzania i analizy dużych danych i zapoznanie ich z rolą danych w procesach podejmowania decyzji oraz wykorzystaniem danych jako cennych aktywów strategicznych.

Big Data - przetwarzanie i analiza dużych zbiorów danych  to studia podyplomowe przeznaczone dla osób, które są zainteresowane wykorzystaniem potencjału analizy dużych zbiorów danych w celu wspierania procesu podejmowania decyzji: w biznesie, nauce i innych obszarach działalności.
Celem studiów podyplomowych „Big Data - przetwarzanie i analiza dużych zbiorów danych” jest zdobycie praktycznych umiejętności analizy dużych zbiorów danych, zrozumienie podstaw, celu i obszaru zastosowania rezultatów takiej analizy. W czasie studiów słuchacze zapoznają się z najważniejszymi współczesnymi narzędziami i technologiami związanymi z zagadnieniami Big Data: Apache Hadoop i Spark w ujęciu programistycznym (MapReduce), analitycznym (Pig i Hive) i administracyjnym, a także bazy NoSQL, elementy programowania współbieżnego w językach funkcyjnych oraz podstawy uczenia maszynowego w kontekście przetwarzania dużych ilości danych.

Last modified: Thursday, May 10, 2018 - 12:12:27 PM, Bożenna Skalska

x x News (3) - by publication date

‹‹ June 2016 ››
Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
    1 2 3 4 5
6 7 8 9 10 11 12
13 14 15 16 17 18 19
20 21 22 23 24 25 26
27 28 29 30