Data Science, czyli nauka o danych, odgrywa niezwykle istotną rolę we
współczesnym świecie, przekształcając sposób, w jaki podejmujemy decyzje,
prowadzimy biznes i rozwiązujemy problemy. W dobie ogromnego wzrostu ilości
danych generowanych codziennie przez różne źródła, od mediów społecznościowych
po systemy informatyczne, umiejętne ich wykorzystanie staje się kluczowym
czynnikiem sukcesu. Data Science łączy w sobie techniki statystyczne, analizę
danych, uczenie maszynowe i przetwarzanie dużych zbiorów danych, aby odkryć
ukryte wzorce, zależności i informacje, które mogą prowadzić do trafniejszych
wniosków i lepszych decyzji biznesowych. Firmy wykorzystujące Data Science mogą
zoptymalizować swoje procesy, poprawić efektywność, zrozumieć lepiej potrzeby
klientów oraz przewidywać trendy rynkowe. Ponadto, Data Science odgrywa
kluczową rolę w rozwoju nowych technologii, takich jak sztuczna inteligencja,
automatyzacja procesów czy Internet rzeczy (IoT). Wraz z rosnącym znaczeniem
danych jako zasobu strategicznego, umiejętności związane z Data Science stają się
coraz bardziej poszukiwane na rynku pracy, co podkreśla centralną rolę tej dziedziny
we współczesnym świecie.

Wykorzystanie metod uczenia głębokiego, zaawansowanej analizy statystycznej oraz
klasyfikatorów uczenia maszynowego w Data Science otwiera drzwi do rewolucji w
analizie danych i podejmowaniu decyzji. Metody uczenia głębokiego, oparte na
wielowarstwowych sieciach neuronowych, umożliwiają automatyczne wykrywanie
skomplikowanych wzorców i relacji w danych, co pozwala na tworzenie precyzyjnych
modeli prognostycznych i klasyfikacyjnych. Zaawansowana analiza statystyczna,
obejmująca techniki takie jak analiza skupień, analiza składowych głównych czy
analiza przestrzeni cech, umożliwia identyfikację istotnych zależności między
zmiennymi oraz redukcję wymiarowości danych, co prowadzi do bardziej
przejrzystych i interpretowalnych wyników. Klasyfikatory uczenia maszynowego, w
tym modele oparte na drzewach decyzyjnych, algorytmach SVM (Support Vector
Machines), czy algorytmach k-najbliższych sąsiadów, pozwalają na skuteczną
klasyfikację danych i tworzenie systemów rekomendacyjnych. W połączeniu te
techniki tworzą potężne narzędzia do analizy danych, które znajdują zastosowanie w
różnych dziedzinach, od biznesu po medycynę, umożliwiając lepsze zrozumienie
danych, prognozowanie trendów i podejmowanie bardziej trafnych decyzji.
Współczesne Data Science opiera się na synergii tych metod, co prowadzi do
innowacyjnych rozwiązań i napędza postęp w analizie danych.

Perspektywy zawodowe dla absolwentów studiów magisterskich na specjalności
Data Science są obiecujące i dynamicznie rozwijające się w obliczu rosnącego
znaczenia danych we współczesnym świecie. Absolwenci posiadający
zaawansowaną wiedzę w zakresie analizy danych, uczenia maszynowego, statystyki
oraz programowania stają się bardzo poszukiwanymi specjalistami na rynku pracy.
Możliwości zatrudnienia dla nich są niezwykle szerokie, obejmując takie sektory jak
finanse, medycyna, handel detaliczny, marketing, przemysł, czy badania naukowe. W
dziale analizy danych mogą pracować jako analitycy danych, naukowcy danych lub

inżynierowie danych, zajmując się gromadzeniem, przetwarzaniem i analizą danych
w celu generowania wiedzy biznesowej oraz podejmowania decyzji strategicznych.
W obszarze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego mogą pełnić funkcje
badaczy, tworząc i doskonaląc algorytmy i modele predykcyjne. Firmy
technologiczne, korporacje, agencje rządowe oraz instytucje akademickie poszukują
wykwalifikowanych specjalistów do rozwijania i wdrażania innowacyjnych rozwiązań
opartych na danych. Dodatkowo, nie brakuje możliwości pracy jako konsultanci lub
freelancerzy, świadcząc usługi analizy danych dla różnych klientów. Wraz z
rosnącym zapotrzebowaniem na ekspertów od danych, perspektywy kariery dla
absolwentów specjalizacji Data Science są obiecujące i oferują wiele możliwości
rozwoju zawodowego oraz osobistego.

Przykładowe tematy prac magisterskich:

1. „Zastosowanie głębokiego uczenia w analizie obrazów medycznych do
   diagnozowania chorób”
2. „Badanie efektywności różnych algorytmów klasyfikacji w prognozowaniu
   zachowań klientów w e-commerce”
3. „Analiza sentymentu w mediach społecznościowych jako narzędzie do
   monitorowania opinii publicznej”
4. „Wykorzystanie uczenia maszynowego do przewidywania trendów rynkowych
   na podstawie danych finansowych”
5. „Tworzenie systemu rekomendacyjnego dla platformy streamingowej opartego
   na preferencjach użytkowników”
6. „Analiza danych z czujników IoT w celu optymalizacji procesów w
   inteligentnych budynkach”
7. „Rozwój modeli predykcyjnych dla medycyny personalizowanej na podstawie
   danych genetycznych i klinicznych”
8. „Automatyczna detekcja oszustw w transakcjach bankowych przy użyciu
   algorytmów uczenia maszynowego”
9. „Analiza skupień danych geolokalizacyjnych w celu zrozumienia zachowań
   klientów i planowania lokalizacji punktów sprzedaży”
10. „Zastosowanie technik przetwarzania języka naturalnego

Laboratorium

Do realizacji specjalizacji wykorzystywana jest zawsze najnowsza infrastruktura informatyczna PJATK, zapewniająca studentom dostęp do nowoczesnych narzędzi i technologii niezbędnych do efektywnego nauki i praktycznego stosowania wiedzy.

Wykaz promotorów:

— dr hab. Grzegorz Marcin Wójcik, prof. PJATK
— dr hab. Andrzej Wodecki, prof. PJATK
— dr Dominik Deja
— dr Bartłomiej Balcerzak
— dr Dominika Pawlik
— dr Wojciech Oronowicz-Jaśkowiak

i inni