Rośnie zapotrzebowanie na profesjonalistów od danych. Zarówno studia magisterskie, jak i podyplomowe związane z data science czy big data to doskonały pomysł na rozpoczęcie kariery zawodowej, jej rozwój, a także wzbogacenie CV. Co ma do zaoferowania potencjalnym studentom polski rynek edukacyjny?

Od blisko 20 lat każdego roku w maju magazyn „Perspektywy” ogłasza swój Ranking Szkół Wyższych. O miejscu w nim decydują oceny uzyskane w siedmiu grupach kryteriów.

Jedna z nich to „Absolwenci na rynku pracy”. Brane są w niej pod uwagę preferencje pracodawców (liczba wskazań danej uczelni w badaniu ankietowym przeprowadzonym na zlecenie Fundacji Edukacyjnej „Perspektywy” przez Centrum Badań Marketingowych INDICATOR na reprezentatywnej grupie pracodawców).

Inną grupę kryteriów stanowią „Ekonomiczne losy absolwentów” (mierzone wskaźnikiem wysokości zarobków absolwentów danej uczelni oraz wskaźnikami ich zatrudnienia – według ogólnopolskiego badania „Ekonomiczne Losy Absolwentów” przeprowadzonego przez MNiSW z wykorzystaniem danych ZUS).

Top 10 Rankingu Szkół Wyższych magazynu „Perspektywy” 2018, biorąc pod uwagę kryterium „Absolwenci na Rynku Pracy”, wygląda następująco:

Politechnika Warszawska

Na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechnicznych na Politechnice Warszawskiej w roku akademickim 2017/2018 uruchomiono studia stacjonarne I stopnia na kierunku Inżynieria i analiza danych. W pierwszym roku o każde spośród 30 miejsc starało się aż 66 osób. Studia trwają siedem semestrów, a ich absolwenci uzyskują tytuł zawodowy inżyniera w naukach technicznych.

Absolwenci będą łączyć wszechstronne umiejętności informatyczne, matematyczne i kreatywnego rozwiązywania problemów w obszarze data science za pomocą metod probabilistycznych, statystycznych oraz uczenia maszynowego, potrafiąc je zastosować do analizy zbiorów danych pochodzących z różnorodnych źródeł. Będą mogli pochwalić się doświadczeniem w samodzielnym rozwiązywaniu rzeczywistych problemów i tworzeniu systemów. Będą przygotowani do pracy w interdyscyplinarnych zespołach jako inżynierowie danych, analitycy, projektanci i programiści.

Na Politechnice Warszawskiej dostępne są także studia podyplomowe Data Science – algorytmy, narzędzia i aplikacje klasy Big Data pozwalające zdobyć praktyczne umiejętności z zakresu przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych. Ich uczestnicy zyskują także wiedzę na temat roli danych w procesach podejmowania decyzji oraz możliwości strategicznego wykorzystania danych w biznesie.

Drugim kierunkiem studiów podyplomowych związanym z data science jest Big Data – przetwarzanie i analiza dużych zbiorów danych, gdzie studenci uczą się analizować duże zbiory danych w praktyce. Poznają także podstawy, cele i obszary zastosowania rezultatów analiz oraz najważniejsze współczesne narzędzia i technologie, m.in. Apache Hadoop i Spark w ujęciu programistycznym (MapReduce), analitycznym (Pig i Hive) i administracyjnym, a także bazy NoSQL. Dodatkowo uczą się elementów programowania współbieżnego w językach funkcyjnych oraz zdobywają podstawy uczenia maszynowego.

Uniwersytet Warszawski

Na Uniwersytecie Warszawskim studia, w których nazwie pojawia się data science, oferuje wyłącznie Wydział Nauk Ekonomicznych. To płatne studia stacjonarne na kierunku Informatyka i Ekonometria, specjalność Data Science. Uczelnia reklamuje się, że to unikalny program, najbardziej wszechstronny i kompletny w skali kraju. Absolwenci zyskują kompetencje wyspecjalizowanych analityków danych łączących wiedzę teoretyczną oraz umiejętności pozyskiwania i przetwarzania danych do rozwiązywania złożonych problemów analityczno-badawczych. Potrafią także stosować zaawansowane narzędzia informatyczne, m.in.: Python, SQL, C++, R, SAS. Co ciekawe, pośród umiejętności absolwentów wymieniono także znajomość i zrozumienie zasadności przestrzegania zawodowych standardów etycznych.

Wydział nauk ekonomicznych oferuje także studia podyplomowe Data Science w zastosowaniach biznesowych – Warsztaty z wykorzystaniem programu R. Celem studiów jest rozwój umiejętności pracy z danymi – od zapisywania i organizacji bazy danych, przez wizualizację i analizę statystyczno-ekonometryczną, po raportowanie i prezentację wyników analiz. Absolwenci potrafią budować zaawansowane modele analityczne i prognostyczne.

Uniwersytet Jagielloński w Krakowie

Na Wydziale Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej Uniwersytetu Jagiellońskiego oferowana jest ścieżka edukacyjna Data Science. Składają się na nią trzy przedmioty: Wprowadzenie do analityki danych, Uczenie maszynowe i Uczenie głębokie. W ramach tej ścieżki studenci uczą się pozyskiwać, oczyszczać i walidować dane z wykorzystaniem Pythona, a także analizować dane i testować hipotezy oraz stosować modele uczenia maszynowego, testować je, wykorzystywać do prognozowania i trenować sieci neuronowe.

W Instytucie Informatyki i Matematyki Komputerowej przygotowane zostały natomiast studia podyplomowe w trybie studiów zaocznych Analiza Biznesowa. Studia skierowane są do osób z wykształceniem wyższym na poziomie co najmniej licencjatu na dowolnym kierunku studiów. Absolwenci zyskują wiedzę i umiejętności potrzebne do pracy w roli analityka biznesowego w projektach IT. Zajmują się analizą potrzeb klienta, pozyskiwaniem, specyfikacją i modelowaniem wymagań oraz opracowywaniem koncepcji rozwiązań.

Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

Na Wydziale Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie oferowane są studia podyplomowe Analiza danych – Data Science. Studenci uczą się statystycznych metod przygotowania i analizy danych oraz wnioskowania, a także opracowywania wyników. Poznają bazy danych i metody dostępu do danych zgromadzonych w różnorodnych bazach (relacyjnych, NoSQL), a także otwartych źródłach internetowych. Absolwenci potrafią programować w R, SQL i Python oraz stosować zaawansowane metody i techniki analizy danych, m.in.: uczenie maszynowe, eksploracja danych, przetwarzanie dużych zbiorów danych i big data. Wiedzą także, jak analizować dane różnego typu: strukturalne, tekstowe – zapisane w języku naturalnym, grafowe – sieci społeczne, czy też dane przestrzenne.

Na Wydziale Zarządzania dostępne są natomiast Metody statystycznej analizy danych. To oferta dla osób zainteresowanych pogłębieniem wiedzy z zakresu statystycznej i ekonometrycznej analizy danych. Zdobywają tam one wiedzę i umiejętności praktyczne. Absolwenci wiedzą, jak dobierać odpowiednie metody i modele umożliwiające wyciągnięcie poprawnych wniosków dotyczących danych empirycznych, a także jak poprawnie interpretować wyniki analiz. Badania prowadzone są przy użyciu takich narzędzi, jak: arkusz kalkulacyjny Excel, R, STATISTICA i Statgraphics. Zdobyte umiejętności pozwalają na poprawne prognozowanie zjawisk ekonomicznych, finansowych i gospodarczych.

Politechnika Wrocławska

Na Wydziale Informatyki i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej można studiować Data Science – Danologia (studia magisterskie). Oferują one podstawową wiedzę z zakresu nauki o danych oraz rozwijają umiejętności matematyczne, programistyczne, obliczeniowe, analityczne. Uczelnia zapewnia, że studenci realizują praktyczne zadania i mają do czynienia z rzeczywistymi zastosowaniami data science. Absolwenci potrafią analizować język naturalny oraz media społecznościowe. Potrafią również wykorzystywać w swojej pracy głębokie modele uczenia maszynowego.

Danolog z Politechniki Wrocławskiej umie przetwarzać dane, które napływają strumieniem w czasie rzeczywistym w ogromnych ilościach i mogą być nieustrukturyzowane, trafnie wnioskować i wydobywać z nich ukrytą wiedzę. Jego kompetencje to m.in.: znajomość podstaw statystyki, zaawansowane uczenie maszynowe, wizualizacja danych, przygotowywanie danych do badań, biegła umiejętność programowania w kilku językach (np. R i Python) oraz duże zdolności komunikacyjne, a także umiejętność pracy w grupie.

Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

Szkoła Główna Handlowa oferuje studia magisterskie drugiego stopnia Advanced Analytics – Big Data. To płatne studia stacjonarne prowadzone w języku angielskim. Absolwenci stają się specjalistami w zakresie pozyskiwania danych z różnych źródeł oraz ich analizy, posiadającymi zaawansowaną wiedzę i kompetencje pozwalające na pracę zawodową na stanowisku specjalisty zaawansowanej analizy danych w przedsiębiorstwach produkcyjnych, bankach, firmach ubezpieczeniowych i telekomunikacyjnych, administracji publicznej oraz centrach badawczych. Poza wiedzą teoretyczną i umiejętnościami technicznymi zyskują oni także kompetencje społeczne. Rozumieją potrzebę i potrafią wykorzystać podejście ilościowe do lepszego opisywania i analizowania rzeczywistości ekonomicznej, społecznej oraz biznesowej. Są przy tym świadomi odpowiedzialności zawodowej i etycznych zachowań zawodowych.

Szkoła Główna Handlowa proponuje również studia podyplomowe Inżynieria danych – Big Data, które stanowią wszechstronne informatyczne przygotowanie do analizy dużych zbiorów danych.

Politechnika Śląska

Politechnika Śląska oferuje modularną specjalizację Data Science w ramach studiów magisterskich na Wydziale Automatyki, Elektroniki i Informatyki. Zajęcia koncentrujące się na zagadnieniach związanych z algorytmami przetwarzania danych i ich zastosowaniem. Prowadzone są w języku angielskim, co poszerza dostęp do literatury oraz ułatwia współpracę międzynarodową. Oferowane moduły to: Machine learning, Soft Computing, Data Mining, Big Data oraz Statistics for data science.

Absolwent posiada kompetencje w zakresie stosowania technik informacyjnych, metod modelowania, obliczeniowych i algorytmicznych, analiz statystycznych, przetwarzania i pozyskiwania informacji z dużych zbiorów danych. Jest przygotowany zarówno do pracy indywidualnej, jak i zespołowej, w której tworzy rozwiązania informatyczne oparte na nowoczesnych technologiach IT.

Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu

Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu oferuje na Wydziale Matematyki i Informatyki dwuletnie studia magisterskie stacjonarne i niestacjonarne drugiego stopnia Analiza i przetwarzanie danych. Dostarczają one aktualnej i praktycznej wiedzy w obszarach analizy danych i zarządzania danymi, baz danych oraz wnioskowania i wizualizacji.

Są adresowane do absolwentów różnych kierunków studiów pierwszego stopnia, zainteresowanych data science. Od kandydatów oczekuje się umiejętności precyzyjnego myślenia oraz podstawowej wiedzy na tematy informatyczne (są one sprawdzane w ramach testu kompetencyjnego).

Ten sam wydział oferuje także studia podyplomowe Przetwarzanie danych – Big Data. Są one kierowane przede wszystkim do absolwentów kierunków informatycznych i pokrewnych, ale także do osób zawodowo związanych z informatyką, które chcą poszerzyć wiedzę w kierunku zagadnień związanych z przetwarzaniem danych. Przygotowują do pracy związanej z przetwarzaniem dużych i złożonych zbiorów danych, ich analizą, eksploracją i wizualizacją. Ich absolwenci to ludzie łączący wiedzę teoretyczną i praktyczną na temat baz relacyjnych oraz nierelacyjnych, hurtowni danych i Big Data. W trakcie studiów poznają oni cały proces przetwarzania danych – od czyszczenia i składowania, poprzez odpytywanie i raportowanie, po złożoną analizę i wydobywanie wiedzy. Ponad 75% zajęć ma charakter praktyczny.

Politechnika Poznańska

Na Politechnice Poznańskiej dostępne są studia II stopnia w trybie dziennym i zaocznym Informatyka ze specjalnością Technologie Przetwarzania Danych. Studenci nabywają w ich trakcie kompetencje w dziedzinie projektowania i implementacji wielkoskalowych, rozproszonych, internetowych aplikacji biznesowych opartych na zaawansowanych technologiach relacyjnych i nierelacyjnych baz danych i hurtowni danych oraz nowoczesne platformy programistyczne, w szczególności Java Enterprise Edition i Microsoft .NET.

Co istotne, w ramach zajęć studenci tej specjalności realizują projekty informatyczne na zamówienie firm, które mają zaawansowane potrzeby w tym obszarze, m.in.: Roche, IBM i Pearson. Dodatkowo mają możliwość uczestniczenia w wykładach prowadzonych przez ekspertów ze wspomnianych firm, a także Microsoft, BCC Consulting, Sygnity oraz Allegro, które są poświęcone różnym technologiom zarządzania i przetwarzania danych. We współpracy z nimi realizowana jest część prac magisterskich.

Oferowane są także studia podyplomowe Hurtownie danych i analiza danych. Zostały one uruchomione z myślą o praktykach zajmujących się zagadnieniami projektowania, implementowania systemów hurtowni i administrowania systemami hurtowni oraz analizy i eksploracji danych. Absolwenci mogą pochwalić się kompetencjami w zakresie modelowania, projektowania, implementacji nowoczesnych systemów hurtowni danych i administrowania nowoczesnymi systemami hurtowni danych, technologii integracji danych, zasilania i odświeżania hurtowni danych, architektury i organizacji wewnętrznej hurtowni danych, baz danych NoSQL, a także technik analizy danych, podstawowych metod i algorytmów eksploracji danych oraz zaawansowanych technik eksploracji sieci społecznościowych.

Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego przygotowała angielskojęzyczną specjalizację na studiach magisterskich na kierunku Informatyka i ekonometria, pod nazwą Big Data Analytics. W ramach tego programu kształceni są analitycy dużych zbiorów danych, którzy podczas studiów poznają technologie składowania, przetwarzania i analizowania dużych zbiorów danych oraz inne ilościowe metody analizy ekonomicznej. Zdobywają również wiedzę o niezbędnych w tym zakresie narzędziach informatycznych. Absolwenci mogą pochwalić się praktycznymi umiejętnościami budowania rozwiązań analitycznych na platformach typu Big Data. Mają doświadczenia z obliczeniami rozproszonymi oraz równoległymi i są w stanie zastosować podstawowe narzędzia do wizualizacji dużych zbiorów danych. Specjalizacja koncentruje się na wykorzystaniu języków programowania wysokiego poziomu, a także na projektowaniu i programowaniu baz danych.

Na temat innych ścieżek zdobycia kompetencji w zakresie analityki, big data i data science oraz rynku pracy dla specjalistów od danych można przeczytać w raporcie „Od Big Data i AI do BI. Rynek pracy 2019”.