Methods of Statistical Data Analyssis
Zakres tematyczny
1. Statystyka opisowa i graficzna prezentacja danych (21 godzin)
2. Analiza danych w R (30 godzin)
3. Analiza współzależności zjawisk (24 godziny)
4. Praktyczne aspekty badań ankietowych (15 godzin)
5. Metody wnioskowania statystycznego (30 godzin)
6. Machine learning (21 godzin)
7. Wielowymiarowa klasyfikacja danych (18 godzin)
8. Analiza i prognozowanie szeregów czasowych (30 godzin)
9. Programowanie w języku Python (18 godziny)
10. Wprowadzenie do języka SQL (15 godzin)
11. Seminarium dyplomowe (18 godzin)
Do kogo adresowane są studia podyplomowe
Studia są adresowane do osób, które chcą pogłębić swoja wiedzę z zakresu statystycznej i ekonometrycznej analizy danych. W szczególności, udział w studiach polecany jest osobom chcącym pogłębić wiedzę oraz poznać praktyczne metody modelowania i prognozowania zjawisk ekonomicznych i gospodarczych.
Dzięki warsztatowej formule zajęć, absolwenci studiów będą posiadali praktyczne umiejętności dające się wykorzystać w rozwiązywaniu realnych problemów w pracy zawodowej. Dodatkowym efektem zakończonych studiów będzie znajomość odpowiednich narzędzi informatycznych (tj. Excel, Statistica, Statgraphics i pakiet R) pozwalających na samodzielne projektowanie oraz skuteczne prowadzenie specjalistycznych analiz statystycznych.
Kierownik studiów podyplomowych
dr hab. Łukasz Lach, prof. uczelni, tel.: +48 12 617 45 06, e-mail: llach@agh.edu.pl
Organizator studiów podyplomowych
Wydział Zarządzania, dr Paweł Zając, tel.: +48 12 617 421, 507532032, e-mail: pzajac@agh.edu.pl
Osoba do kontaktu
dr Paweł Zając, tel.: +48 12 617 42 18, 507532032, e-mail: pzajac@agh.edu.pl
| Course | Number of hours | ECTS credits | Form of verification | |
|---|---|---|---|---|
|
Statystyka opisowa i graficzna prezentacja danych
|
Lectures:
6 Workshop classes: 15 |
5 | Completing the classes | O |
|
Analiza danych w R
|
Workshop classes:
30 |
7 | Completing the classes | O |
|
Analiza współzależności zjawisk
|
Lectures:
9 Workshop classes: 15 |
6 | Completing the classes | O |
|
Practical aspects of survey research
|
Lectures:
6 Workshop classes: 9 |
4 | Completing the classes | O |
|
Metody wnioskowania statystycznego
|
Lectures:
9 Workshop classes: 21 |
8 | Completing the classes | O |
| Sum | 120 | 30 |
| Course | Number of hours | ECTS credits | Form of verification | |
|---|---|---|---|---|
|
Machine learning
|
Lectures:
9 Workshop classes: 12 |
5 | Completing the classes | O |
|
Wielowymiarowa klasyfikacja danych
|
Lectures:
6 Workshop classes: 12 |
5 | Completing the classes | O |
|
Analiza i prognozowanie szeregów czasowych
|
Lectures:
9 Workshop classes: 21 |
7 | Completing the classes | O |
|
Programowanie w języku Python
|
Workshop classes:
18 |
4 | Completing the classes | O |
|
Wprowadzenie do języka SQL
|
Workshop classes:
15 |
4 | Completing the classes | O |
|
Diploma Seminar
|
Seminars:
18 |
4 | Completing the classes | O |
|
Diploma Thesis
|
Diploma Thesis:
0 |
1 | Completing the classes | O |
| Sum | 120 | 30 |