Pomiń polecenia Wstążki
Przeskocz do głównej zawartości
Przeskocz do głównego menu
Logowanie
logo do druku
 
OFERTA SGH
Podyplomowe Studia „Akademia Analityka z SAS, R & Python” : Program
Podyplomowe Studia „Akademia Analityka z SAS, R & Python”
Study in English Uniwersytet Trzeciego Wieku E-learning Szkolenia korporacyjne Kursy językowe Studia MBA Studia doktoranckie Studia podyplomowe Studia magisterskie Studia licencjackie Kursy przygotowawcze Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Akademia Młodego Ekonomisty
 

 Program studiów

 
Program studiów obejmuje dwa  bloki tematyczne
BLOK I. Programowanie i analityka dla biznesu. I semestr – 100 godzin

​L.P. ​Tematyka ​Oprogramowanie ​Liczba godzin ​Liczba pkt. ECTS
Wykład inauguracyjny: Analityka biznesowa. Power
                                           of Predictive Modeling ​ ​ ​
​3 ​2
​1.1* Programowanie i modelowanie na użytek analiz biznesowych w SAS. SAS in-memory analytics and interactive analytic. Programowanie w SAS dla użytkowników R 
​SAS ​35 ​25
​1.2* Programowanie i modelowanie na użytek analiz biznesowych w R ​R ​30 ​22
​1.3* Programowanie i modelowanie na użytek analiz biznesowych w Python ​Python ​30 ​22
​1.4 ​Seminarium ​2 ​1
 
* Każdy z trzech bloków obok programowania będzie zawierał moduły z wizualizacji danych i analiz statystycznych, w tym: Visual Analytics and Visual Statistics

BLOK II. Zaawansowana Analityka dla Biznesu – CASE STUDY MODELING.
II semestr – 95 godzin

L.P. Tematyka Oprogramowanie Liczba godzin Liczba pkt. ECTS
2.1* ​Jakość danych, nowoczesne metody imputacji, zarządzanie danymi, zarzadzanie procesem analitycznym SAS  and Open Source  10 8​
2.2* ​Analityka z SAS® Viya™ (the next-generation high-performance and visualization architecture). Data Mining & High Performance Data Mining SAS  and Open Source 25 20
2.3* ​Text Mining, Web Mining, Web Modeling, Machine Learning, Analityka Predykcyjna ze SMALL & BIG Data SAS  and Open Source ​25 20
2.4 ​Intelligent Credit Scoring & Mixture cure models SAS  and Open Source 15 10
2.5 ​Advanced Business Analitycs: Survival Data Mining, Customer Lifetime Value Models, Fraud Analytics SAS  and Open Source 20 15
*Open Source oznacza, że w ramach tematów zajęć wykładowcy będą korzystać z oprogramowania SAS oraz jednego z Open Source, to jest  R lub Python​ ​ ​ ​ 145