Data Science - nowa specjalizacja na studiach stacjonarnych drugiego stopnia, kierunek Informatyka

Data Science

Ilość danych w otaczającym nas świecie podwaja się co 20 miesięcy, a już teraz szacuje się ją na kilkaset zettabajtów (10^21). Oznacza to, że obecnie nie ma możliwości przetworzenia w sposób klasyczny nawet wyselekcjonowanego fragmentu oceanu danych i dlatego obserwuje się coraz większy wzrost zapotrzebowania na specjalistów posiadających kompetencje w szeroko rozumianej analizie danych z wykorzystaniem metod wykraczających poza standardy zdefiniowane w ostatnich dekadach XX oraz na początku XXI wieku.

Pandemia COVID-19 przyczyniła się między innymi do szybszej cyfryzacji życia społecznego w wyniku czego generowanie nowych danych nie tylko przybrało na sile, ale pojawiła się przestrzeń do zagospodarowania związana z zarządzaniem procesami ekonomicznymi, społecznymi i biznesowymi po przeniesieniu życia do sfery on-line.

Reguły oraz informacje zawarte w dużych zbiorach, jeśli odkryte i odpowiednio wykorzystane – w sposób istotny mogą przyczynić się do poprawy jakości życia jednostki, jednostki, pacjenta, organizacji korporacyjnej, całego społeczeństwa, mogą wreszcie być kluczowe przy odkrywaniu nowych praw przyrody i struktury materii zarówno w skali mikro jak i makroświata. Wraz ze wzrostem objętości zgromadzonych danych obserwujemy rozwój nowej nauki określanej jako Data Science, a wraz z rozwojem technologicznym tworzą się możliwości ich analizy z wykorzystaniem niekonwencjonalnych metod inżynierii dużych zbiorów danych tzw. Big Data.

Data Science to obecnie jedna z najbardziej interdyscyplinarnych dziedzin nauki. Oprócz klasycznej informatyki, w obszar kompetencji absolwenta specjalności Data Science wchodzą elementy statystyki i matematyki, uczenia maszynowego i szeroko rozumianej sztucznej inteligencji, także wybranych kompetencji humanistycznych oraz tzw. „miękkich kompetencji” (ang. soft skills) jak: analiza, myślenie strategiczne, komunikacja, wizualizacja danych, podejmowanie decyzji, praktyczne rozwiązywanie złożonych problemów decyzyjnych, projektowo-biznesowych, etc.
Absolwenci mogą znaleźć zatrudnienie w szerokim zakresie sektorów zarówno w biznesie jak i instytucjach czy agencjach rządowych, czy unijnych, etc. Zawód "Data Scientist" będzie jednym z najatrakcyjniejszych i najbardziej poszukiwanych zawodów 21. wieku (wg Harvard Business Review: "The sexiest job of the 21st century").

Przykładowe tematy prac dyplomowych:

  • Badanie zależności zmian temperatury od emisji gazów cieplarnianych metodami Data Science
  • Detekcja anomalii w zużyciu prądu z wykorzystaniem chmury AWS
  • Przetwarzanie i analiza danych finansowych metodami Data Science
  • Zastosowanie narzędzi Data Science do analizy danych o niewydolności serca
  • Próba identyfikacji procesów przy pomocy algorytmów klastrowania - wykorzystanie sieci neuronowych do znalezienia bozonu Higgsa
  • Klasyfikacja obrazów tomograficznych serca metodami uczenia maszynowego
  • Analiza sentymentu na podstawie aktywności na polskim Twitterze metodami Data Science
  • Analiza dynamiki rynku hotelowego w Portugalii metodami Data Science

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