Program studiów

Semestr 1

  • Zaawansowany SQL (25 godz)

    Wykład przedstawia problematykę systemów baz danych, w szczególności obejmuje zagadnienia związane z architekturą i funkcjonalnością systemów relacyjnych, projektowaniem schematów baz danych, metodami zarządzania transakcjami i optymalizacji zapytań. Podczas ćwiczeń omówione zostaną zaawansowane aspekty języka SQL takie jak: wielokrotne grupowanie i agregacja (PIVOT, UNPIVOT, GROUPING SETS), wspólne wyrażenia tablicowe (Common Table Expressions, rekurencja), funkcje analityczne (szeregujące, funkcja okna), funkcje użytkownika (skalarne, tabelaryczne), operator APPLY (CROSS APPLY, OUTER APPLY).

    Prowadzący:

    • Marek Wisła (UAM)
    • Anna Stachowiak (UAM)
    • Arkadiusz Kasprzak (GFT)
  • Programowanie w R (15 godz)

    Wprowadzenie do języka R oraz środowiska RStudio. Po ukończeniu zajęć student/ka zna podstawową składnię języka, typy i struktury danych oraz pakiety języka R służące do przetwarzania danych; potrafi odczytywać i zapisywać dane do zewnętrznych zbiorów, analizować dane oraz budować raporty interaktywne wizualizacje z wykorzystaniem rmarkdown oraz shiny.

    Prowadzący:

    • Krzysztof Jedrzejewski (Pearson IOKI)
    • Małgorzata Schmidt (Pearsin IOKI)
  • Programowanie w Pythonie (15 godz)

    Zapoznanie z  podstawami języka Python: zmienne, podstawowe typy danych i struktury danych oraz operacje sterujące; student/ka potrafi analizować dane przy wykorzystaniu biblioteki pandas i scikit-learn; obsługuje narzędzia Jupyter do pracy z tzw. notebookami.

    Prowadzący:

    • Tomasz Dwojak (UAM)
  • Hurtownie danych (25 godz)

    Przedmiot przedstawia podstawowe koncepcje modelowania i implementacji hurtowni danych – konceptualny model wielowymiarowy i jego implementacja (ROLAP, MOLAP, HOLAP), schemat gwiazdy, płatka śniegu, konstelacji faktów, zagadnienia związane w modelowaniem wymiarów, wymiary wolnozmienne, hierarchie. Ponadto omawiane będą technologie zasilania i odświeżania hurtowni danych – proces ETL/ELT, problematyka czyszczenia danych. Na przedmiocie zrealizowany zostanie projekt obejmujący wszystkie fazy tworzenia hurtowni danych.

    Prowadzący:

    • Marek Nawrocki (UAM)
    • Anna Stachowiak (UAM)
    • Przemyslaw Szymił (Roche)
    • Łukasz Limanowski (Roche)
  • Raportowanie danych (20 godz)

    Przedmiot przedstawia metody raportowania danych: przegląd komercyjnych i niekomercyjnych narzędzi  do raportowania, dobre praktyki oraz metody wizualizacji danych. W ramach zajęć  praktycznych przeprowadzone zostanie szkolenie dotyczące raportowania z użyciem języka R, narzędzi Excel oraz Tableau. W ramach zaliczenia przygotowany zostanie projekt raportowania danych na podstawie hurtowni danych.

    Prowadzący:

    • Agnieszka Baran-Iwaszko (Roche)
    • Jakub Niwa (Global App Testing)
  • Analiza danych (20 godz)

    Po ukończeniu modułu student/ka zna i rozumie podstawowe pojęcia statystyczne związane z teorią estymacji i z teorią testowania hipotez; potrafi przeprowadzić analizę regresji, klasyfikację danych, potrafi wykonać redukcję wymiaru i przeprowadzić analizę skupień; ma świadomość etycznych i społecznych szans i zagrożeń związanych z analizą danych.

    Prowadzący:

    • Tomasz Górecki (UAM)

Semestr II

  • Sieci neuronowe i uczenie głębokie (15 godz)

    Podczas zajęć student/ka zapoznaje się z podstawowymi pojęciami związanymi z sieciami neuronowymi oraz głębokimi sieciami neuronowymi; potrafi skonstruować i dokonać ewaluacji płytkiej sieci neuronowej; potrafi skonstruować neuronową sieć konwolucyjną oraz neuronową sieć LSTM; wykorzystuje biblioteki Keras i TensorFlow do konstrukcji sieci neuronowych oraz bibliotekę H2O do automatycznej konstrukcji modeli głębokich; jest gotów do ciągłego pogłębiania swojej wiedzy w tym dynamicznie się rozwijającym obszarze.

    Prowadzący:

    • Tomasz Górecki (UAM)
  • Przetwarzanie w chmurze (15 godz)

    Przedmiot omawia podstawy systemów przetwarzania danych w chmurze, założenia i paradygmaty architektury; po jego ukończeniu student/ka zna koncepcję jeziora danych (Data Lake), budowę, warstwy, różnice implementacji on-premise vs. in cloud; zna różne formaty przechowywania danych AVRO, Parquet, CSV; potrafi dobrać odpowiednie rozwiązanie do określonych sytuacji (Raw / Processed zone).

    Prowadzący:

    • Jakub Kasprzak (GFT)
  • Apache Hadoop (20 godz)

    Na przedmiocie omówione zostaną architektury Hadoop V1 oraz V2, HDFS, Map Reduce, architektura klastra, HA, replikacja i dystrybucje. Zaprezentowane zostaną najczęściej wykorzystywane technologie ekosystemu. Ponadto: podstawowe zagadnienia konfiguracji i administracji klastra, zarządzanie użytkownikami, metody dostępu do danych, ładowanie danych, formaty serializacji, kompresji i składowania danych. Wszystkie tematy zostaną omówione, a następnie poparte przykładami ćwiczeń.

    Prowadzący:

    • Marcin Siudziński
  • Apache Spark (20 godz)

    po ukończeniu modułu student/ka zna i rozumie platformę Apache Spark służącą do obliczeń rozproszonych; zna i rozumie podstawową architekturę tego rozwiązania, zasady działania, różnicą względem Hadoop-a; potrafi tworzyć rozwiązania w oparciu o Spark SQL, DataFrame, Spark Core api. Podstawą zajęć są ćwiczenia i interakcja ze studentami.

    Prowadzący:

    • Krzysztof Płatek (Allegro)
    • Tomasz Siejkowski (Allegro)
  • Przetwarzanie strumieniowe (10 godz)

    Po ukończeniu przedmiotu student/ka zna i rozumie zasady przetwarzania strumieniowego danych i wykorzystania różnych związanych z tym narzędzi jak Kafka, Flume, Storm, Spark Streaming; potrafi dostosować narzędzie do napotkanego problemu.

    Prowadzący:

    • Jakub Zakrzewski (TomTom)
  • NoSQL (20 godz)

    Przedstawione zostaną podstawowe koncepcje baz NoSQL, w szczególności bazy danych typu key-value i bazy dokumentowe, oraz przykłady baz NoSQL – przede wszystkim HBase, a także Cassandra, Hive/Impala oraz Neo4j.

    Prowadzący:

    • Jakub Zakrzewski (TomTom
  • Technologie Big Data - projekt (20 godz)

    Przedmiot  porównuje różnorodne technologie pozwalające na przetwarzanie dużych zbiorów danych; przedstawia podstawy Apache Nifi oraz Elasticsearch i Kibany; po ukończeniu zajęć student/ka potrafi przetwarzać dane strumieniowe z Twittera na zadany temat za pomocą technik NLP (Natural Language Processing – Biblioteki NLTK); potrafi pracować w Notebook Jupyter; potrafi pracować samodzielnie i w grupie nad zadanym projektem; rozumie potrzebę ciągłego pogłębiania swojej wiedzy. Przedmiot kończy się projektem zaliczeniowym.

    Prowadzący:

    • Adam Maciaszek (StethoMe)