Opinie słuchaczy

Poniżej prezentujemy opinie byłych słuchaczy naszych studiów podyplomowych. 

W imieniu Stowarzyszenia Ochrony Zwierząt GRUPA RATUJ oraz swoim własnym chciałbym serdecznie podziękować za prowadzenie studiów podyplomowych „Data Science w zastosowaniach biznesowych” oraz za interesujące i merytoryczne wykłady, które były dla mnie bardzo pomocne zarówno w pracy dyplomowej. 

Jako wyraz wdzięczności pozwalamy sobie przesłać kalendarz GRUPY RATUJ na 2026 rok. To symbol działań, w których wykorzystuję kompetencje zdobyte m.in. dzięki tym studiom, już teraz przekładających się na realną pomoc zwierzętom.

Dziękujemy za zaangażowanie w tworzenie wartościowego programu studiów oraz wysoki poziom merytoryczny zajęć.

Z wyrazami szacunku i wdzięczności,

 Mateusz Ścigaj (uczestnik edycji 2024/2025)

Studia podyplomowe „Data Science w zastosowaniach biznesowych – praktyczne warsztaty” to bez wątpienia merytoryczna bomba. Program jest bardzo bogaty i przekrojowy – prowadzi od podstaw do zagadnień zaawansowanych i bardzo zaawansowanych. Choć formalnie zaczyna się „od zera”, tempo nauki szybko rośnie, co dla osób bez wcześniejszego doświadczenia w pokrewnych dziedzinach może być momentami przytłaczające. Trzeba mieć świadomość, że ukończenie tych studiów wymaga dużego nakładu pracy.

Jednocześnie można być pewnym, że w trakcie zajęć omówione zostaną wszystkie kluczowe zagadnienia, a uczestnicy otrzymują dostęp do naprawdę pokaźnej bazy materiałów dydaktycznych: nagranych wykładów, slajdów, notebooków w Pythonie z kodem i ćwiczeniami, a także zewnętrznej platformy edukacyjnej z zakresu data science i analizy danych. Materiałów jest dużo – i są one wysokiej jakości – dlatego pozostaje „tylko” wygospodarować czas i się uczyć, bo jest z czego i od kogo.

Osobnym, bardzo mocnym punktem tych studiów są ludzie. Na podstawie własnych doświadczeń mogę powiedzieć, że wykładowcy prowadzący zajęcia stanowią ogromny atut programu: są zaangażowani, pomocni, otwarci na pytania i zachęcający do kontaktu, a ich zainteresowania i doświadczenia wykraczają daleko poza modele, wzory i linijki kodu. Równie pozytywnie zapamiętałem współuczestników studiów – osoby w różnym wieku, z odmiennym doświadczeniem zawodowym, ale przede wszystkim otwarte, życzliwe i chętnie dzielące się wiedzą.

Dla mnie osobiście były to studia bardzo ożywcze i rozwojowe. Choć momentami czułem się przytłoczony ogromem materiału, zdecydowanie nie żałuję weekendów spędzonych na Wydziale.

Mikołaj Nalazek (uczestnik edycji 2024/2025)

Studia podyplomowe Data Science w zastosowaniach biznesowych - praktyczne warsztaty na Wydziale Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego oceniam bardzo wysoko – przede wszystkim ze względu na ich praktyczny, warsztatowy charakter. Program, zgodnie z informacjami ze strony WNE, kładzie silny nacisk na praktyczne umiejętności analityczne, co w moim doświadczeniu w pełni się potwierdziło. Zajęcia odbywają się w formie warsztatowej od pierwszego spotkania i to właśnie ta intensywna praca na realnych danych jest jednym z największych atutów kierunku.

Ogromnym plusem jest to, że każdy blok tematyczny realizowany jest od podstaw – dotyczy to zarówno np. przedmiotów statystycznych, jak i programistycznych w językach wykorzystywanych w analizie danych. Dzięki temu studia są odpowiednie także dla osób, które do tej pory nie miały styczności z Data Science, a chcą zdobyć kompetencje od absolutnych fundamentów aż po zaawansowane zastosowania.

Doceniam również to, że studia są dostępne w pełni w formie zdalnej, co umożliwia udział osobom z całej Polski. Dla osób, które – tak jak ja – łączą studia z licznymi obowiązkami zawodowymi jest to rozwiązanie nieporównywalnie wygodniejsze. Możliwość uczestniczenia z dowolnego miejsca, a w razie potrzeby – powrotu do nagrań – sprawia, że nauka jest elastyczna, a jednocześnie bardzo efektywna.

Jako osoba, która ukończyła studia doktoranckie z zakresu nowoczesnych technologii i e-learningu, byłam szczególnie ciekawa, jak realizowane są te studia w formule online. Muszę podkreślić, że materiały przygotowane przez prowadzących prezentują bardzo wysoki poziom. Wszystkie treści są:

• spójnie opracowane i uporządkowane w jednym miejscu,
• opracowane w formie przejrzystych materiałów ćwiczeniowych, w których każdy krok kodu został dokładnie wyjaśniony,
• uzupełnione o nagrania z każdego przedmiotu,
• zakończone testem podsumowującym (10 pytań) oraz pracą dyplomową, która akcentuje praktyczne wykorzystanie narzędzi analitycznych w części badawczej.

Istotnym elementem, który wyróżnia te studia, jest też terminowość i bardzo dobra komunikacja ze strony organizatorów. Materiały dydaktyczne, informacje o testach oraz kolejne etapy realizacji programu pojawiały się zawsze na czas, co tworzyło poczucie porządku i przewidywalności.

Podsumowując – studia podyplomowe Data Science w zastosowaniach biznesowych - praktyczne warsztaty na WNE UW są świetnym wyborem dla osób, które oczekują praktycznego, uporządkowanego i kompleksowego programu pozwalającego rozwijać umiejętności analityczne od podstaw. Elastyczność formy zdalnej, wysoka jakość materiałów i realne przygotowanie warsztatowe sprawiają, że kierunek zdecydowanie spełnił moje oczekiwania.

         Studia podyplomowe „Data Science w zastosowaniach biznesowych – praktyczne warsztaty” były dla mnie bez wątpienia bardzo udaną inwestycją w dalszy rozwój zawodowy oraz poszerzenie kompetencji analitycznych.

Program jest wymagający merytorycznie i wymaga systematycznej pracy, jednak nie żałuję ani jednej sekundy poświęconej na naukę i przygotowanie do kolejnych zajęć.

Wykładowcy są świetnymi specjalistami w swoich dziedzinach, a przekazywany przez nich materiał , mimo że wymagający, został przedstawiony w przystępny, uporządkowany i praktyczny sposób. Zdecydowaną zaletą studiów jest ich warsztatowy charakter oraz bardzo dobre rozłożenie ciężaru pomiędzy częścią wykładową a zadaniami praktycznymi.

Również przygotowane materiały dydaktyczne, w tym przykłady kodu, były spójne, kompletne i pełne użytecznej wiedzy, do której nadal regularnie wracam.

Z pełnym przekonaniem mogę polecić te studia wszystkim osobom zainteresowanym zarówno technicznymi, jak i biznesowymi aspektami Data Science.

Jan Pabiszczak (uczestnik edycji 2024/2025)

     Studia podyplomowe „Data Science w zastosowaniach biznesowych – praktyczne warsztaty” były dla mnie niezwykle wartościowym doświadczeniem. Ich największym atutem jest zdecydowanie praktyczny charakter. Program studiów jest bardzo szeroki i obejmuje zarówno zagadnienia z zakresu programowania i statystyki, jak i pozwala poznać nowoczesne narzędzia i metody wykorzystywane w data science. Dzięki temu można zdobyć kompetencje wysoko wykwalifikowanego specjalisty w obszarze analiz statystycznych, machine learningu, data miningu oraz programowania w języku Python.

Studia wymagają dużego zaangażowania, systematyczności oraz poświęcenia czasu na samodzielne studiowanie materiałów i rozwijanie umiejętności poza zajęciami. To właśnie dzięki temu pozwalają na realny rozwój kompetencji i dają dużą satysfakcję z nabytej wiedzy.

Bardzo pozytywne wrażenie zrobili na mnie wykładowcy Wydziału Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego. Są to eksperci z bogatym doświadczeniem akademickim i biznesowym, którzy potrafią przekazywać wiedzę w inspirujący, praktyczny sposób.

Ten kierunek studiów szczególnie poleciłbym osobom, które pasjonują się matematyką, programowaniem oraz sztuczną inteligencją. Studia pozwalają nie tylko zdobyć konkretne umiejętności techniczne, ale również spojrzeć szerzej na rolę danych i uczenia maszynowego we współczesnym biznesie.

Mirosław Uliasz (uczestnik edycji 2024/2025)

    Studia podyplomowe z zakresu data science to propozycja, która wbrew pozorom nie jest zarezerwowana wyłącznie dla młodych analityków stawiających pierwsze kroki w świecie danych. Sam trafiłem tu z ponad 25-letnim bagażem doświadczeń w zarządzaniu ryzykiem w polskim sektorze finansowym i od razu powiem: nie żałuję ani chwili.

Program jest dobrze pomyślany i prowadzi uczestników przez kolejne etapy pracy z danymi w naturalny, przystępny sposób. To, co szczególnie doceniłem, to fakt, że prowadzący sami na co dzień pracują z danymi i potrafią każde zagadnienie pokazać w żywym kontekście biznesowym. Przykłady z obszaru finansów, modelowania ryzyka czy analizy szeregów czasowych pojawiały się regularnie, co dla mnie miało ogromną wartość.

Dla tych, którzy zastanawiają się nad słynnym dylematem "R czy Python?" jest dobra wiadomość - zajęcia można realizować w każdym z tych języków. Dzięki temu studia są naprawdę otwarte dla każdego, niezależnie od dotychczasowego doświadczenia technicznego. W centrum jest myślenie analityczne i umiejętność pracy z danymi, a nie to, z którego języka programowania się korzysta.

W ramach pracy dyplomowej stworzyłem swoją pierwszą aplikację w Shiny. Dzięki temu zobaczyłem, ile można zbudować samodzielnie mając dobre podstawy i odpowiednie narzędzia. Dziś kontynuuję tę pracę, rozwijając pełne środowisko produkcyjne z wykorzystaniem uczenia maszynowego.

Wychodzę z tych studiów z konkretnymi narzędziami i nowym spojrzeniem na własną pracę analityczną. I to chyba najlepsza rekomendacja, jaką mogę wystawić.

Robert Pusz (uczestnik edycji 2023/2024)

Studia podyplomowe "Data Science w zastosowaniach biznesowych – praktyczne warsztaty" to program tworzony przez fantastycznych ludzi z ogromną wiedzą, który pozwala na rzetelne i wręcz chirurgiczne poznanie środowiska R/Python oraz szerokiego spektrum narzędzi – od statystycznej analizy i wizualizacji danych, przez zaawansowany Machine Learning, aż po specjalistyczne obszary takie jak NLP czy aplikacje webowe. Materiał jest niezwykle szczegółowy i wymaga od słuchacza czasu oraz konsekwentnej pracy (tu nie ma drogi na skróty). Ja oceniam to jako ogromną zaletę, ponieważ bycie dobrym analitykiem danych wymaga dogłębnego zrozumienia warsztatu i możliwości, jakie dają nowoczesne algorytmy.

dr Artur Borcuch (uczestnik edycji 2023/2024)

Chciałabym podzielić się swoją opinią o studiach podyplomowych Uniwersytetu Warszawskiego, ponieważ były dla mnie prawdziwym przełomem zawodowym.

Zdecydowałam się na ten kierunek, gdyż w mojej dziedzinie, jaką jest genetyka, dynamiczny rozwój technologii sekwencjonowania DNA oraz gwałtownie rosnąca ilość danych biologicznych wymagają nie tylko umiejętności ich przetwarzania, ale także głębokiego zrozumienia analizy danych. Dziś wiem, że była to jedna z najlepszych decyzji zawodowych, jakie podjęłam.

  Zajęcia wyróżniał wysoki poziom merytoryczny oraz znakomicie przemyślana struktura materiału. Wiedza była przekazywana w sposób klarowny i logiczny – od podstaw aż po zagadnienia zaawansowane. Skomplikowane algorytmy, które na pierwszy rzut oka mogły wydawać się przytłaczające, zostały objaśnione krok po kroku, w sposób spójny i w pełni zrozumiały.  

W pracy dyplomowej skupiłam się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji w ocenie, czy dany wariant genetyczny jest szkodliwy czy łagodny. Dzięki zdobytej na studiach wiedzy mogłam stworzyć algorytmy porównawcze, które umożliwiły mi ocenę, czy modele trenowane wyłącznie na wariantach genetycznych związanych z nowotworzeniem są skuteczniejsze w predykcji patogenności wariantów onkologicznych, niż algorytmy szkolone na pełnym zbiorze wariantów dostępnych w bazie ClinVar.

Niezwykle cenne było wsparcie mojego promotora, który bardzo konkretnie i celnie potrafił ukierunkować moją pracę, dzięki czemu efekty były jeszcze bardziej satysfakcjonujące.

Ogromnym atutem byli także wykładowcy – zaangażowani, cierpliwi, potrafiący wytłumaczyć nawet bardzo trudne zagadnienia. Do tego świetnie przygotowane materiały: przejrzyste opisy, praktyczne kody, ćwiczenia, które można było realizować samodzielnie w dogodnym czasie. Jako mama czwórki dzieci szczególnie doceniłam tę elastyczność i możliwość nauki w swoim tempie.

Te studia nie tylko wyposażyły mnie w konkretne umiejętności, ale też dodały mi pewności siebie. Pokazały, że można sięgać po ambitne cele, nawet jeśli życie codzienne jest bardzo wymagające.

Z pełnym przekonaniem polecam – to ogromna pigułka wiedzy, przekazana z pasją i dbałością o zrozumienie. Dzięki tym studiom wracam z urlopu wychowawczego pełna inspiracji i konkretnych pomysłów, które już teraz mogę zastosować w pracy zawodowej. 

Liliana Zięba (uczestniczka edycji 2022/2023)

Na studia Data Science w zastosowaniach biznesowych zapisywałem się z ograniczoną znajomością poruszanych zagadnień. Wcześniej w zależności od potrzeb wybierałem pojedyncze kursy poświęcone wybranym zagadnieniom. Dlatego szukałem programu, który pozwoliłby mi jednocześnie zdobyć solidne podstawy - teoretyczne i praktyczne oraz pozwoliłby mi na kreatywne rozwinięcie nauczanych metod.

Studia okazały się bardzo dobrze wpisywać w moje potrzeby. Prowadzący bardzo dobrze poruszali się pomiędzy mniej i bardziej zaawansowanymi studentami w taki sposób, że zajęcia były korzystne dla wszystkich. Ważna była także przejrzystość oraz skuteczny sposób wyjaśniania wiedzy oraz wskazywanie potencjalnych dalszych kroków w jej nabywaniu. Co ważne także przygotowane materiały do zajęć były przejrzyste i czytelne. 

Całość kursu - odbyte zajęcia razem z przygotowanymi notatkami, nagrania, materiały szkoleniowe oraz przygotowana praca stanowią świetną bazę do dalszego rozwoju umiejętności.

Jakub Dąbrowski (uczestnik edycji 2021/2022)

Moja edycja odbywała się w czasie pandemii i była prowadzona całkowicie zdalnie, ale pomimo to wszystko funkcjonowało organizacyjnie bardzo sprawnie. Poziom zajęć był bardzo wysoki, prowadzący byli otwarci, pomocni i naprawdę zależało im na tym, żebyśmy wynieśli z tych studiów jak najwięcej praktycznych umiejętności nowoczesnej analizy i modelowania danych w celu rozwiązywania problemów ze swojej domeny. Nawet w formule online dało się odczuć dobrą atmosferę i duże zaangażowanie osób prowadzących.

Dla mnie szczególnie cenne były nie tylko same zajęcia z programowania czy uczenia maszynowego, ale również możliwość realizacji projektu w postaci pracy podyplomowej, który pozwolił mi sprawdzić jak mogę skorzystać z nabytej wiedzy pod okiem doświadczonego opiekuna naukowego. Studia bardzo pomogły mi w mojej pracy badawczej i rozwinęły umiejętności, które faktycznie wykorzystuję w praktyce. To były studia, które bardzo poszerzyły moje umiejętności analityczne, ale nie tylko, bo pozwoliły również nawiązać ciekawe kontakty i relacje biznesowe. Z perspektywy czasu widzę, że była to bardzo dobra decyzja i inwestycja w rozwój. Osobom, które chcą zdobyć praktyczną wiedzę na temat data science, zdecydowanie polecam studia podyplomowe na WNE UW.

dr inż. Paweł Paterek (uczestnik edycji 2020/2021)

Studia podyplomowe „Data Science w zastosowaniach biznesowych” oceniam bardzo wysoko ze względu na bogaty, nowoczesny program, możliwość zastosowania nabytych umiejętności w praktyce biznesowej oraz organizację wspierającą naukę. Przedmioty zostały ułożone w logicznej kolejności – od podstaw do coraz bardziej zaawansowanych zagadnień – dzięki czemu uczestnik stopniowo rozwija kompetencje i lepiej rozumie kolejne obszary. Taka struktura cechuje też poszczególne wykłady sprzyjając przyswajaniu wiedzy.

Dużą zaletą jest zrównoważenie teorii z praktyką. Materiał omawiany na zajęciach jest ilustrowany przykładami a zadania pozwalają przećwiczyć poznane zagadnienia bez nadmiernego skupiania się na mechanicznych powtórzeniach. Uwaga jest utrzymana na analizie danych, modelowaniu i wizualizacji wyników, a programowanie traktowane jest przede wszystkim jako narzędzie do osiągnięcia tych celów.

Nawet bardziej zaawansowane tematy są przekazywane w przystępny i uporządkowany sposób. Prowadzący są specjalistami w swoich dziedzinach, są otwarci na pytania i chętnie dzielą się praktycznym doświadczeniem. Dużym wsparciem nauki są nagrania wykładów pozwalające na powrót do tematów wymagających powtórzenia oraz regularne konsultacje, które umożliwiają pogłębienie wiedzy – także ponad założony program.

Wieńczącym elementem studiów jest napisanie pracy zaliczeniowej opartej na praktycznym zastosowaniu poznanych narzędzi w kontekście biznesowym, co jest ostateczną weryfikacją nabytych umiejętności. Pozwala to zmierzyć się z realnym problemem biznesowym przy wsparciu promotora. W moim przypadku oznaczało to dodatkowo cenne ukierunkowanie metodologiczne oraz pogłębienie studiów nad zastosowanymi metodami.

Całe studia są prowadzone w atmosferze życzliwości sprzyjającej nauce, przy jednoczesnym utrzymaniu wysokiego poziomu merytorycznego. Do ich ukończenia potrzeba sporo systematycznej pracy i zaangażowania, ale efekty są warte tego wysiłku. Studia spełniły moje oczekiwania z naddatkiem. Wiedzę i umiejętności zdobyte podczas zajęć wykorzystuję obecnie z sukcesem w codziennej pracy zawodowej.
 

Robert Grys (uczestnik edycji 2020/2021)

Studia podyplomowe „Data Science w zastosowaniach biznesowych” pozwoliły mi wzbogacić wiedzę w zakresie technik wykorzystywanych w analizie danych na wszystkich jej etapach od wstępnej obróbki danych, poprzez dobór odpowiedniej metody badawczej do przeprowadzenia analizy i końcowej oceny wyników modeli. Dzięki właściwej proporcji części teoretycznej i praktycznej kursu uczestnictwo w zajęciach pozwala na poznanie założeń poszczególnych modeli jak i zalet i ograniczeń każdej z metod i na dobór właściwego algorytmu do zagadnienia badawczego. Na uwagę zasługuje bardzo dobrze ustrukturalizowany program i kolejność omawianych modułów, przez co uczestnik kursu krok po kroku prowadzony jest poprzez kolejne zagadnienia tak, że wiedza nabyta i usystematyzowana we wcześniejszych etapach jest wykorzystywana w następnych. Bardzo ciekawie i przystępnie prowadzone są wykłady z Machine Learning.

Zajęcia prowadzone w formie warsztatów pozwalają poznać język programowania R, nabyć dobre praktyki programistyczne oraz przełożyć poznane algorytmy na sprawnie działający kod. Dzięki stosowanym podejściom strukturalnym i obiektowym kod można wykorzystywać, bardzo wygodnie modyfikować i dopasowywać do własnych potrzeb.

Kurs mogę śmiało polecić zarówno programistom stawiającym swoje pierwsze kroki w „Data Science” jak i osobom nie znającym języka R, a chcącym odświeżyć swoją wiedzę ze statystyki i ekonometrii. Dzięki bardzo doświadczonej i w pełni zaangażowanej kadrze dydaktycznej oraz doskonałej organizacji i programowi studiów kładących nacisk na praktyczną implementację omawianych zagadnień, każdy z uczestników będzie mógł znacząco poszerzyć swoją wiedzę i rozwinąć umiejętności analityczne i programistyczne tak bardzo przydatne we własnych publikacjach naukowych, jak i doceniane przez pracodawców.

Łukasz Zaprawa (uczestnik II edycji, rok akademicki 2018/2019)

Studia podyplomowe z "Data science" na WNE są ciekawą propozycją dla osób chcących ugruntować bądź poszerzyć swoją wiedzę z zakresu metod ilościowych praktycznie stosowanych w świecie biznesu i nauki. Zajęcia nie są proste i raczej nie polecałbym tym, którzy poszukują łagodnego wstępu do tematyki data science. Praktyka zawodowa lub zaplecze teoretyczne w postaci studiowania ścisłych kierunków są przydatne. Omawiając różne metody i modele prognostyczne, wykładowcy szybko (aczkolwiek dokładnie), omawiali elementarne pojęcia i przechodzili do bardziej zaawansowanej problematyki. W moim przypadku, żeby skorzystać z weekendowej porcji wiedzy przekazywanej na studiach, potrzebowałem poświęcić sporo czasu na indywidualną naukę. Bardzo pomocne były przy tym pieczołowicie przygotowane materiały dydaktyczne - kody wraz z obszernymi opisami, przykładowe zbiory danych oraz ćwiczenia do samodzielnego wykonania. Za taką jakość materiałów, kadrze studiów należą się brawa. Kolejną mocną stroną tych studiów, jest spora ilość zajęć fakultatywnych, dzięki czemu można dostosować program do swoich zainteresowań lub potrzeb. Podczas zajęć wykorzystuje się R, które jest nauczane od podstaw, ale zdecydowanie większy nacisk kładzie się na wyjaśnienie podstaw teoretycznych poszczególnych metod i algorytmów, aniżeli na naukę samego programowania w R.

Podsumowując, są to niełatwe, aczkolwiek dobrze przygotowane studia, dla osób chcących zawodowo zajmować się data science, z których słuchacze mogą wynieść wiele praktycznej wiedzy, proporcjonalnie do stopnia przygotowania i włożonego wysiłku w naukę.

Marcin Basiuk (uczestnik I edycji, rok akademicki 2017/2018)

Wysoko oceniam studia podyplomowe Data Science w zastosowaniach biznesowych. Program zajęć jest sensownie ułożony - według mnie wyczerpuje wszystkie zagadnienia Data Science, z którymi obecnie się pracuje. Ja widzę duży plus w tym, że studia uczą pracy w jednym narzędziu - dzięki temu można solidnie podejść do omawiania zagadnień pracy z danymi bez ryzyka zamieszania związanego z nauką dwóch języków od podstaw. Studia są świetnie zarządzane: każdy z bloków zajęć jest oceniany przez uczestników i na podstawie tych ocen bardzo szybko są wyciągane wnioski, co jeszcze można ulepszyć.

Zajęcia prowadzone są w formie warsztatowej i w taki sposób, żeby przedstawić praktyczne zastosowanie danej metody. Wykładowcy przekazują słuchaczom wiedzę, po które metody (czasem zbiory metod) sięgnąć w konfrontacji z konkretnymi problemami biznesowymi.

Podsumowując, jestem bardzo zadowolona z udziału w studiach podyplomowych na WNE UW. Wyszłam z praktyczną znajomością programu R i obfitym zbiorem wartościowych materiałów, do których stale zaglądam.

Justyna Komorowska (uczestniczka I edycji, rok akademicki 2017/2018)

Po paru latach kariery w Business Intelligence zorientowałem się, że duży nacisk w firmach kładziony jest na samą konfigurację systemów do wyświetlania raportów, natomiast kuleje prawidłowe wnioskowanie na ich podstawie oraz wizualizacja. W obliczu rosnącego zapotrzebowania na specjalistów z tzw. data science szukałem sposobu na odświeżenie wiedzy ze studiów i powrót na bardziej analityczną ścieżkę kariery. Studia podyplomowe Data Science w zastosowaniach biznesowych na WNE UW zdawały się dopasowane do moich potrzeb, i rzeczywiście takie się okazały.

Przede wszystkim studia świetnie przygotowują uczestników do pracy z danymi w R. O ile wcześniej miałem już styczność z samym programem, to prowadzący zajęcia umiejętnie przybliżają najważniejsze funkcje i nowoczesne pakiety przy pomocy ćwiczeń oraz rekomendacji wynikających z wieloletniej praktyki. Dostarczone do zajęć materiały należą do tych, z których niemal codziennie korzystam w pracy. Ponadto, znaczna część studiów poświęcona jest tematom analitycznym, czyli zarówno odświeżeniem wiedzy z “klasycznej” statystyki jak i wykorzystaniem obecnie popularnych algorytmów predykcyjnych w problemach ekonomicznych. To stanowi dużą zaletę wobec oferty uczelni konkurencyjnych, ukierunkowanych bardziej na aspekt informatyczny tych metod.

Napisanie pracy dyplomowej z jednej strony może okazać się dużym wysiłkiem, acz z drugiej stanowi świetną okazję do napisania projektu o tematyce, który może zainteresować chociażby lepszego pracodawcę :). To stanowi przewagę nad kursami online, które nie pozwalają na taką personalizację, a przede wszystkim nie umożliwiają interakcji z doświadczonym promotorem. Podsumowując, bardzo polecam niniejsze studia podyplomowe i zachęcam do zapoznania się z ich ofertą w szczególności osoby, które mają pomysł na wykorzystanie omawianych metod w swojej praktyce zawodowej.

Jarosław Kupisz (uczestnik I edycji, rok akademicki 2017/2018)

Na studia podyplomowe Data Science w zastosowaniach biznesowych wybrałam się, by się nauczyć pakietu R. Ku mojemu zaskoczeniu, dostałam dużo, dużo więcej. Dla mnie najważniejsze zalety tego kursu to ciekawe i różnorodne tematy poszczególnych zajęć, dobra proporcja między teorią i praktycznymi ćwiczeniami, świetne materiały oraz zaangażowani wykładowcy.

Co uzyskałam przede wszystkim? Korzystając ze zgromadzonych notatek mogę wykorzystywać R w codziennej pracy z obróbką danych, ich analizą statystyczną i wizualizacją wyników. I oczywiście dalej się go uczyć. Uporządkowałam i odświeżyłam swoją wiedzę na temat poszczególnych metod analizy statystycznej danych. Poznałam nowe metody i narzędzia "drążenia" danych. Uzyskane w trakcie kursu informacje i materiały z pewnością będą dla mnie inspiracją i podstawą do rozwoju zawodowego w ciągu najbliższych kilku lat, a już w tej chwili pozwoliły mi przeorientować swoją karierę zawodową. Serdecznie polecam, warto.

Katarzyna Nałysz-Safuryn (uczestniczka I edycji, rok akademicki 2017/2018)

Analiza dużych zbiorów danych to kluczowa umiejętność, która znajduje zastosowanie prawie we wszystkich gałęziach gospodarki. Biorąc pod uwagę znaczenie tej umiejętności dla mojej przyszłości poszukiwałem studiów z pogranicza analizy danych i statystyki. Do momentu uruchomienia studiów podyplomowych na Uniwersytecie Warszawskim ówczesna oferta różnych uczelni nie odpowiadała mojemu zapotrzebowaniu. Przy wyborze studiów zależało mi na tym, aby nauka nie była wyłącznie skupiona na kwestiach teoretycznych, ale przede wszystkim na praktycznych. Po zakończeniu studiów na WNE UW mogę powiedzieć, że cel ten został w pełni zrealizowany.

Uszczegóławiając, zajęcia podzielone są na część teoretyczną i praktyczną, pod koniec której wykonywane są ćwiczenia. Materiały są przygotowane w sposób przystępny, bez przeładowania teorią, wzbogacone o dodatkowe uzupełnienia, umożliwiające poszerzenie określonego tematu. Podczas zajęć koncentrowano się na intuicyjnym wyjaśnieniu poszczególnych algorytmów i narzędzi statystycznych. Wykładowcy posiadają odpowiednią wiedzę i chętnie odpowiadają na pytania, w tym te związane z praktycznymi problemami.

Z perspektywy czasu oceniam, że studia na WNE UW pozwoliły na poszerzenie moich umiejętności i stanowią dobrą bazę do dalszego rozwoju. Bogatszy o doświadczenia, stwierdzam że gdybym dokonywał ponownego wyboru studiów podyplomowych z tematyki Data Science, podjąłbym taką samą decyzję i zdecydował się na WNE UW.

Łukasz Rydzykowski (uczestnik I edycji, rok akademicki 2017/2018)

Studia podyplomowe DSwR pozwoliły mi, jako osobie, która miała dosyć podstawową wiedzę (wyniesioną jeszcze ze studiów licencjackich) z programowania w R, poszerzyć znacznie zakres umiejętności, zarówno tych typowo programistycznych, dotyczących pisania samego kodu, jak i tych bardziej merytorycznych, powiązanych z szeroko pojętą analizą i wizualizacją danych oraz algorytmami Machine Learning. Jedno i drugie to cechy obecnie bardzo pożądane przez pracodawców i niezwykle cenione na rynku pracy kojarzonym z Data Science. Wiedzę nabytą na studiach DSwR wykorzystuję i doskonalę w praktyce w pracy zawodowej, co oznacza, że materiał przekazywany na studiach nie ma jedynie wymiaru teoretycznego. W moim przypadku szczególnie przydatne okazały się zajęcia z tworzenia aplikacji w Shiny, R Markdown oraz wszystkie zajęcia dotyczące modeli ML. Materiał prezentowany na studiach jest dosyć obszerny (kody, ćwiczenia, część teoretyczna) i pełne jego przyswojenie wymaga dodatkowej, samodzielnej pracy, jednak sposób przekazywania wiedzy przez wykładowców oraz możliwość kontaktu z nimi poza zajęciami niezwykle ułatwia zrozumienie poruszanych zagadnień. Bardzo pozytywnym aspektem jest również konieczność przygotowania pracy dyplomowej, co pozwala ugruntować i poszerzyć zdobytą na studiach wiedzę. Reasumując, studia DSwR polecam nie tylko osobom, które chcą zacząć przygodę z R i nauczyć się programowania, ale również tym, którzy kładą szczególny nacisk na praktyczne aspekty zastosowania wspomnianego oprogramowania w problemach biznesowych.

Marek Stelmach (uczestnik I edycji, rok akademicki 2017/2018)

Studia podyplomowe „Data Science w zastosowaniach biznesowych” pozwoliły mi na odświeżenie mojej wiedzy teoretycznej z zakresu statystyki i ekonometrii. Choć wcześniej pracowałem z programem R i RStudio to studia wzbogaciły i uporządkowały moją wiedzę praktyczną z zakresu wizualizacji danych, tworzenia interaktywnych aplikacji internetowych z wykorzystaniem programu R oraz Machine Learning. Zajęcia prowadzone w formie warsztatowej pozwalały lepiej zrozumieć przedstawianą teorię oraz dały możliwość poeksperymentowania z prawdziwymi przypadkami, a udostępniony kod do danego pakietu stwarza możliwość powrócenia i przypomnienie jego działania nawet po zakończeniu studiów.

Polecam studia osobom, które chcą poszerzyć swoją wiedzę oraz umiejętności statystyczne i ekonometryczne, a także wzbogacić swój warsztat analityczny o możliwości programu R.

Marek Sylwestrzak (uczestnik I edycji, rok akademicki 2017/2018)

Od kilku lat interesuję się szeroko pojętą analizą danych, naturalnym kierunkiem rozwoju było Data Science. Długo szukałem uczelni, która umożliwi zgłębienie tego obszaru w sposób spójny i ustrukturyzowany. W związku z powyższym oczekiwania wobec studiów podyplomowych „Data Science w zastosowaniach biznesowych. Warsztaty z wykorzystaniem programu R” były niezwykle wysokie. Chciałem przede wszystkim poznać techniki, narzędzia i proces, który przedstawi możliwości od początkowego etapu gromadzenia danych do budowania modeli predykcyjnych, ich strojenia oraz wykorzystania do faktycznego prognozowania wartości oczekiwanej. Okazało się, że otrzymałem o wiele więcej. Po pierwsze, solidną wiedzę statystyczną, przekazaną w przystępnej formie. Po drugie, podstawę wiedzy matematycznej, która w obszarze Data Science jest niezbędna. Po trzecie, zestaw metod, przykładów i dobrych praktyk, które pozwalają płynnie posługiwać się środowiskiem związanym z językiem R, a jednocześnie mogą być wykorzystane w rzeczywistych zastosowaniach biznesowych. Wszystko to przekazane przez wykładowców i jednocześnie ekspertów z olbrzymią wiedzą, sprawnych dydaktyków z doświadczeniem w biznesie, którzy na zajęciach wykorzystywali różne dane, będące odzwierciedleniem rzeczywistych zjawisk i aplikacji (w tym: dane finansowe, biznesowe, z urzędów statystycznych czy badań społecznych).

Michał Warszycki (uczestnik I edycji, rok akademicki 2017/2018)

Program studiów podyplomowych został zrealizowany w 100%. Jego zakres obejmuje zarówno podstawową obsługę pakietu R, jak i zaawansowane kwestie dotyczące ML, co w mojej ocenie w niemal 100% wyczerpuje tę obszerną dziedzinę wiedzy.

Ogromną zaletą kursu jest połączenie wiedzy teoretycznej (stanowiącej wstęp do zajęć) oraz praktycznej realizowanej w formie warsztatów. Materiały dydaktyczne przygotowane są w sposób wyczerpujący i umożliwiają nie tylko uporządkowanie wiedzy, ale stanowią również dużą pomoc przy rozwiązywaniu napotkanych problemów w pracy zawodowej.

Studia polecam osobom, które nie znają programu R i zagadnień ML, ale również tym, które mają już pewien zasób wiedzy w temacie, ponieważ kurs pozwala na poznanie programu „od podstaw“, ale również na usystematyzowaniu i poszerzeniu posiadanej wiedzy. W mojej ocenie nawet osoby, które znają i na co dzień pracują w R będą usatysfakcjonowane.

Łukasz Woronkiewicz (uczestnik I edycji, rok akademicki 2017/2018)

Nie mając pewności, czy studia podyplomowe „Data Science w zastosowaniach biznesowych” zostaną uruchomione na Uniwersytecie Warszawskim, rozpoczęłam analogiczne studia na innej uczelni. Jednak, gdy po semestrze UW oficjalnie otworzyło nabór na te studia, bez wahania się na nie przeniosłam i nigdy tej decyzji nie żałowałam, choć ten krok pociągał za sobą wyższe nakłady czasu i środków z mojej strony. Różnica w jakości studiów w pełni to zrekompensowała.

Zajęcia na WNE były rewelacyjnie przygotowane. Pomimo, że zakres przerabianego materiału niejednokrotnie był olbrzymi i wymagający, prowadzący zajęcia byli w stanie przekazać swoją wiedzę w bardzo jasny i uporządkowany sposób, ilustrując teorię odpowiednimi przykładami praktycznymi. Co ważne, nie były to tylko techniczne umiejętności pedagogiczne, ale również ogromna chęć przekazania wiedzy. Ten serdeczny stosunek wobec słuchaczy charakteryzował również kontakty z Kierownikiem studiów, który starał się być zawsze dla nas dostępny i brał pod uwagę nasze zdanie, wprowadzając odpowiednie zmiany, co było dla mnie ewenementem.

Kolejną istotną kwestią był fakt, że zajęcia prowadzone były wyłącznie w programie R, który jako pierwszy język programowania jest bardzo intuicyjny i nie nastręcza większych problemów. Dzięki czemu, nie rozpraszała nas wielość różnorakich aplikacji i mogliśmy się skupić na meritum studiów.

Edyta Wróbel-Bieńko (uczestniczka I edycji, rok akademicki 2017/2018)

Zapisałam się na studia podyplomowe „Data Science w zastosowaniach biznesowych. Warsztaty z wykorzystaniem programu R” w celu odświeżenia i rozszerzenia swojej wiedzy, nabytej podczas studiów magisterskich na Wydziale Nauk Ekonomicznych UW. Dziś z perspektywy czasu oceniam tę decyzję jako jak najbardziej słuszną. Rozwój samego programu R w ciągu ostatnich kilku lat jest imponujący, a studia te dały mi wgląd w szeroki wachlarz zastosowań biznesowych różnych pakietów R. Jeśli chodzi o program studiów, został on opracowany i podzielony na kursy w taki sposób, aby usatysfakcjonować zarówno osoby stykające się z Data Science po raz pierwszy, jak i te bardziej zaawansowane. Na każdych zajęciach omawialiśmy nie tylko teoretyczne, ale również praktyczne zastosowania różnorodnych metod, łącznie z ich potencjalnymi ograniczeniami. Materiały, przygotowywane przez prowadzących na najwyższym poziomie, wykorzystuję do dziś nie tylko podczas samej pracy w R. Podsumowując, studia podyplomowe „Data Science” polecam każdemu zainteresowanemu nabyciem nowej i rozszerzeniem dotychczasowej wiedzy – rozwój technologii w dzisiejszych czasach jest bardzo szybki, więc warto być na bieżąco.

Agnieszka Żurawska (uczestniczka I edycji, rok akademicki 2017/2018)