Modelowanie Matematyczne i Analiza Danych

Uniwersytet Gdański

Informacje o kierunku

Wydział

Wydział Matematyki, Fizyki i Informatyki

Stopień

licencjackie

Język

Czas trwania

6 sem

Klasyfikacja ISCED

wkrótce

Opis kierunku

Kierunek modelowanie matematyczne i analiza danych

Modelowanie matematyczne i analiza danych to interdyscyplinarny kierunek, który łączy elementy matematyki, ekonomii, fizyki i informatyki. W trakcie studiów zdobędziesz umiejętności tworzenia modeli matematycznych dla współczesnych problemów, projektowania i wykonywania obliczeń numerycznych, korzystania z nowoczesnych technik przetwarzania danych oraz stosowania odpowiednich metod statystycznych. Kierunek ten koncentruje się na Big Data i Data Science, czyli zastosowaniu wiedzy matematycznej i informatycznej do pracy z ogromnymi zasobami danych, ich zbierania, analizy i wyciągania wniosków, co jest szeroko wykorzystywane w biznesie, ekonomii, fizyce oraz badaniach naukowych.

Co wyróżnia ten kierunek?

Modelowanie matematyczne i analiza danych to odpowiedź Wydziału MFiI UG na rosnące zapotrzebowanie na rynku pracy na specjalistów od analizy danych. Program studiów został opracowany we współpracy z firmami z sektora ubezpieczeniowego, finansowego i IT. Podczas studiów będziesz miał możliwość uczestniczenia w warsztatach prowadzonych przez przedstawicieli firm z regionu Pomorza oraz w programach płatnych staży i praktyk.

Oferowane specjalności

Analiza danych

Przygotowanie do pracy z różnorodnymi danymi: pomiarami fizycznymi, danymi finansowymi, zdjęciami satelitarnymi, obrazami MRI, zależnościami w mediach społecznościowych itp.
Nauka ogólnych metod analizy danych oraz narzędzi do ich zbierania, przechowywania i przetwarzania
Umiejętność przejrzystego prezentowania wyników
Możliwość kontynuacji edukacji na studiach II stopnia lub rozpoczęcia pracy w firmach zajmujących się analizą danych

Eksploracja danych w finansach i ubezpieczeniach

Nauka metod i narzędzi do eksploracji i analizy danych finansowych i ubezpieczeniowych
Umiejętność modelowania długości życia populacji, prognozowania zdarzeń ekstremalnych na przykładzie danych giełdowych i ubezpieczeniowych
Tworzenie i testowanie własnych modeli
Warsztaty z udziałem pracodawców
Przygotowanie do pracy w firmach finansowych i ubezpieczeniowych

Matematyka ekonomiczna

Połączenie ekonomii, matematyki stosowanej i informatyki
Zbieranie i przetwarzanie danych rynkowych, wykonywanie statystycznych analiz biznesowych, wnioskowanie i prognozowanie
Przygotowanie do pracy w działach analitycznych i decyzyjnych korporacji, instytucjach finansowych, bankach, instytucjach rządowych, firmach konsultingowych, urzędach statystycznych

Modelowanie zjawisk fizycznych

Teoretyczne i praktyczne aspekty tworzenia modeli zjawisk przyrodniczych
Zaawansowane techniki matematyczne, takie jak analiza funkcjonalna i równania różniczkowe
Kursy dotyczące podstaw fizyki i innych nauk przyrodniczych
Duża liczba laboratoriów komputerowych
Przygotowanie do pracy w działach R&D

Perspektywa zatrudnienia

Analiza danych: Praca jako Data Scientist w firmach zajmujących się analizą danych
Eksploracja danych w finansach i ubezpieczeniach: Praca w firmach finansowych i ubezpieczeniowych
Matematyka ekonomiczna: Praca w działach analitycznych i decyzyjnych korporacji, instytucjach finansowych, bankach, instytucjach rządowych, firmach konsultingowych, urzędach statystycznych
Modelowanie zjawisk fizycznych: Praca w działach R&D