|
Student zna i rozumie:
K_W01 - w pogłębionym stopniu specyfikę przedmiotową, najnowsze osiągnięcia i kierunki rozwoju nauk społecznych
K_W02 - pojęcia, terminologię oraz zaawansowane zagadnienia z zakresu Data Science, w tym prawidłowości w kształtowaniu się wielowymiarowych zjawisk i procesów gospodarczych, współzależności występujące między nimi oraz kierunki rozwoju i powiązania Data Science z dyscyplinami pokrewnymi
K_W05 - w pogłębionym stopniu - zagadnienia dotyczące pomiaru zjawisk ekonomicznych, wybrane metody statystyczne i ekonometryczne oraz narzędzia gromadzenia, analizy, przetwarzania i prezentacji danych ekonomicznych i gospodarczych oraz możliwości ich zastosowania w praktyce
K_W09 - kluczowe pytania, na które stara się odpowiedzieć Data Science dotyczące m.in. efektywnego pozyskiwania i przetwarzania informacji, sporządzania prognoz, symulacji procesów gospodarczych oraz optymalizacji decyzji biznesowych
K_W10 - zasady tworzenia i wykorzystania repozytoriów danych, w tym danych otwartych
K_W11 - normy prawne i etyczne oraz reguły organizacyjne warunkujące procesy gromadzenia i przetwarzania danych
Student potrafi:
K_U02 - wykorzystać różne źródła informacji z zakresu nauk społecznych i metod analizy danych do szczegółowego opisu zjawisk i procesów zachodzących w przedsiębiorstwie i w jego otoczeniu branżowym, a następnie dokonać oceny, krytycznej analizy i syntezy tych informacji
K_U03 - zlokalizować miejsce i ma świadomość znaczenia Data Science w systemie nauk oraz potrafi zastosować w praktyce istniejące narzędzia i metody typowe dla kierunku lub w razie potrzeby opracować nowe metody analityczne
K_U06 - zastosować instrumenty pozwalające w sposób rozszerzony identyfikować przyczyny oraz przeprowadzić wielowymiarową analizę uwarunkowań i skutków procesów gospodarczych, stawiać i weryfikować hipotezy dotyczące zagadnień ekonomicznych oraz prezentować wyniki przeprowadzonych analiz
K_U07 - prognozować wartości parametrów określających wybrane procesy i zjawiska społeczne i gospodarcze z wykorzystaniem zaawansowanych metod i rozbudowanych narzędzi analizy danych ilościowych i jakościowych oraz technik informacyjno-telekomunikacyjnych
K_U09 - posługiwać się pogłębioną wiedzą z zakresu nauk społecznych i metod analitycznych do formułowania i testowania hipotez związanych z problemami wdrożeniowymi pojawiających się w praktyce gospodarczej
K_U10 - zaproponować, uzasadnić i wdrożyć znane zaawansowane lub opracować nowe metody ilościowe adekwatne do rozwiązywania konkretnych problemów ekonomicznych
Student jest gotowy do:
K_K03 - uznawania znaczenia analizy danych dla rozwiązywania problemów praktycznych oraz korzystania z wiedzy eksperckiej w przypadku trudności z samodzielnym znalezieniem rozwiązania
K_K06 - krytycznej oceny własnej wiedzy oraz odpowiedzialnego przygotowania się do swojej pracy poprzez ciągłe uzupełnianie wiedzy i doskonalenie nabytych umiejętności, przy wykorzystaniu różnorodnych źródeł, metod i technik samokształcenia
|
