Organizacja studiów

Terminy zjazdów: kalendarz z terminami zjazdów w PDF - wkrótce

Miejsce: stacjonarnie (WNE UW, ul. Długa 44/50) lub zdalnie (samodzielne zapoznawanie się z materiałami w tym pełnymi nagraniami wideo zajęć) – do wyboru przez uczestników.

Sala: wszystkie zajęcia prowadzone są w formie warsztatów i odbywają się przy komputerach. Studenci stacjonarni mają zajęcia w pracowni komputerowej z pełnym oprogramowaniem (R, RStudio, Python), zaś studenci zdalni pracują na swoich komputerach. 

Sposób zaliczenia: warunkiem ukończenia studiów jest jednoczesne spełnienie następujących kryteriów:

• zaliczenie testów online do wszystkich kursów obowiązkowych oraz wybranych fakultetów (minimum 50% poprawnych odpowiedzi w każdym z nich),

• przygotowanie pracy dyplomowej pod kierunkiem osoby posiadającej co najmniej stopnień doktora w ramach konsultacji indywidualnych w drugim semestrze studiów oraz złożenie jej w terminie pracy dyplomowej i uzyskanie dwóch pozytywnych recenzji.

Materiały: uczestnicy otrzymują profesjonalne materiały szkoleniowe w formie elektronicznej (prezentacje z wprowadzeniem teoretycznym, skrypty z kodami R / Python oraz zadania wraz z pełnymi rozwiązaniami). Ponadto w ramach uczestnictwa w studiach uczestnicy otrzymują także DARMOWY dostęp do WSZYSTKICH kursów z serwisu DataCamp.

Poziom zajęć: studia rozpoczynają się od poziomu średnio zaawansowanego i przechodzą na poziom zaawansowany. W pierwszym semestrze poruszane są zagadnienia związane z przygotowaniem, wizualizacją danych, a także ich analizą statystyczną. Uczestnicy poznają elementy zaawansowanego warsztatu programistycznego w R / Python, metody uczenia maszynowego nienadzorowanego oraz metody parametryczne uczenia nadzorowanego (regresja liniowa i logistyczna). Cały semestr drugi poświęcony jest zaawansowanym kursom uczenia maszynowego, uczenia głębokiego oraz przetwarzaniu języka naturalnego, a także specjalistycznym zajęciom fakultatywnym.