Organizacja studiów

Terminy zjazdów w roku ak. 2026/2027(WSTĘPNE):
- grupa 1.
- grupa 2.
Miejsce: stacjonarnie (WNE UW, ul. Długa 44/50) lub zdalnie (synchronicznie lub 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 (Python, VSCode, R, Studio), 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 Python / R 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 programowaniem w Pythonie/R, przygotowaniem, wizualizacją danych, a także ich analizą statystyczną. Uczestnicy poznają elementy zaawansowanego warsztatu programistycznego w Pythonie/R, metody statystycznej analizy danych, 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.