Știința Datelor

Sectorul de servicii, în ultimii cincisprezece ani, a crescut treptat, astfel încât a ajuns să producă o pătrime din produsul intern brut al României. Exporturile de servicii au crescut în ultimii zece ani de patru ori. Sub-sectorul cel mai dinamic al serviciilor a fost tehnologia informațiilor, care în 2017 a produs 6.7% din PIB și a fost al doilea cel mai important contribuitor la creșterea PIB-ului (0,8%). În 2017 acest sector a fost format din peste 170 de mii de companii și aproximativ 100 mii de angajați. Clujul și Bucureștiul concentrează jumătate din activitatea din tehnologia informațiilor.

Sectorul de analiza datelor, reprezintă o parte tot mai importantă a acestor activități de servicii. În acest sector lucrează atât personal cu o cunoaștere a limbajelor de programare și interogare a bazelor de date (hard statistics), cât și personal cu calificări în prelucrarea și statistică a datelor și interpretarea lor (soft statistics). Există, în acest moment, trei tipuri de cariere tipice legate de știința datelor:

Tip carieră Instrumente Roluri
Analist date

[Data analyst]

Excel, SQL, Tableau/Qview, Power BI Curățarea și organizarea datelor brute; Utilizarea de statistici descriptive pentru a obține o imagine de ansamblu asupra datelor; Analiza tendințele din date; crearea de vizualizări și tablouri de bord; Prezentarea rezultatelor unei analize tehnice într-un mod inteligibil pentru nespecialiști.
Cercetător date

[Data scientist]

Python, R, SPSS/SAS, Tableau Evaluarea modelelor statistice pentru a determina validitatea analizelor; Folosirea învățării asitate de mașini pentru a construi algoritmi predictivi mai buni; Testarea și îmbunătățirea continuă a preciziei modelelor de învățare automată; Crearea de vizualizări de date pentru a rezuma concluzia unei analize avansate.
Inginer date

[Data engineer]

Hadoop, Hive, Java Script, C++, Amazon Cloud Construcția de aplicații pentru consumul de date; Integrarea seturilor de date externe sau noi în depozitele existente; Transformarea datelor noi pentru modelele de învățare automată; Monitorizarea și testarea continuă a sistemelor pentru a se asigura că performanță este optimă.

Programele noastre de știința datelor urmăresc formarea de specialişti în zona de prelucrarea statistică a datelor populaționale, precum și interpretarea lor (soft statistics), ca analiști date și cercetători date. Oferim trei module de pregătire:

  • (a) introducere în administrarea bazelor de date cu conținut social, organizaționale și economice, prin limbaje de programare specializate: SQL, VBA, R, Python, SPSS, DAX.
  • (b) explorarea datelor populaționale prin tehnici de vizualizare complexe şi data mining.
  • (c) analiza complexă prin statistica multivariată de co-dependență, analiza multivariată predictivă, analize de rețelelor sociale, analiza datelor nestructurate, sisteme informaționale geografice, machine learning.
MasteratPostuniversitarCursuri deschiseLicență

Perioada desfășurare: anual, începe în octombrie, cu înscriere în septembrie.

Durată program: 2 ani, 12 module, disertaţie (ultimele 6 luni)

Modul de studiu: cursuri serale (18,00 la 21,00) de două ori pe săptămână

Locuri bugetate: 10

Locuri nebugetate: 20

Diplomă necesară pentru înscriere: licențiat universitar, indiferent de specializare.

Trei tipuri de cursuri:

  • Limbaje de programare (LP): SQL, Python, R; Power Querry, VBA, DAX,
  • Analiza datelor (AD): construirea bazelor de date, tabele de date relaționale, explorare de baze de date, vizualizare si raportare, analiză statistica, analiză predictivă și de co-dependentă, data minning, analiză de rețea, analiză text nestructurat.
  • Teorie (T): segmentarea populației la nivel urban şi regional, național și global, precum și analiza proceselor care produc diferitele forme de segmentare. Analiza proceselor organizaționale și economice care sunt implicate în producerea datelor.

Instructorii sunt din:

  • Sector privat angajați în firme de profil din companiile din Cluj
  • Sectorul academic de la facultățiile de Sociologie, Economice, Geografie și Studii Europene.

Masterat: Analiza Datelor Complexe

Perioada desfășurare: semestrul 1 (octombrie-ianuarie) sau semestrul 2 (martie – iunie)

Durată program: 4 luni

Modul de studiu: cursuri serale (18,00 la 21,00) de două ori pe săptămână

Locuri nebugetate: 10 locuri

Cui se adresează: Sunt ideale pentru persoane angajate care doresc să se reprofileze în domeniul datelor sau doresc să aprofundeze o tematică în domeniul științei datelor.

Diplomă necesară pentru înscriere: licențiat universitar, indiferent de specializare.

Explorarea și vizualizarea datelor complexe

Perioada desfășurare: la cerere

Durată program: 1-3 zile

Modul de studiu: zile complete de muncă, la sfârșit de săptămână

Locuri nebugetate: 10 locuri

Cui se adresează: Sunt ideale pentru persoane angajate care doresc să se reprofileze în domeniul datelor sau doresc să aprofundeze o tematică în domeniul științei datelor.

Diplomă necesară pentru înscriere: bacalaureat.

Analiza sentimentelor: concept şi algoritmi

La nivel licență studenții pot parcurge materii în cadrul programului Sociologie și Resurse umane dedicate științei datelor:

  • Statistică socială și analiza datelor
  • Metode cantitative avansate
  • Metode și tehnici de cercetare sociologică
  • Designul cercetării
  • Metode calitative
  • Demografie
  • Stratificare și mobilitate socială