Uczenie maszynowe w analityce danych

Uczenie maszynowe w analityce danych kierowane są do osób, które  posiadają już podstawową wiedzę w zakresie informatyki i analityki danych lub pracują na stanowiskach związanych z szeroko pojętym Data Science. Studia pozwolą uporządkować posiadaną wiedzę i rozszerzyć ją w sposób znaczący o zaawansowane metody sztucznej inteligencji stosowanej do eksploracji i przetwarzania różnych typów danych. W szczególności kierowane są do osób zainteresowanych tematyką uczenia maszynowego oraz Big Data chcących podjąć pracę w międzynarodowych firmach korzystających z rozwiązań opartych na systemach uczących się.

Absolwent studiów podyplomowych Uczenie maszynowe w analityce danych będzie posiadał wiedzę teoretyczną i praktyczną w zakresie  metod wnioskowania statystycznego, baz danych, eksploracji danych, uczenia maszynowego, sieci neuronowych, algorytmów przetwarzania i rozumienia języka naturalnego, analizy dużych zbiorów danych oraz prawnych aspektów analityki danych. Będzie potrafił wykorzystać posiadaną wiedzę do rozwiązywania złożonych problemów z zakresu uczenia maszynowego i analityki danych przez dobór i zastosowanie właściwych metod i algorytmów. Absolwent  będzie potrafił posługiwać się nowoczesnymi technikami i językami programowania oraz dostosować istniejące komponenty i rozwiązania na potrzeby konkretnego projektu. Będzie również posiadał umiejętność pracy w zespole nad większymi projektami mającymi długofalowy charakter.