Analiza datelor complexe

DescriereCariereObiectiveDiscipline de studiuCondiţii de admitereContact

Scopul acestui program este de a le oferi cursanților abilitățile necesare pentru a deveni analiști date sau cercetători date, pregătindu-i pentru o carieră în știința datelor.  Prin înscrierea la acest masterat veți acoperi trei tipuri de cunoștiințe distincte necesare domeniului:

(1) Limbajele de programare necesare gestionării datelor și construcția unor depozite de date: SQL, Python, R; Power Querry, VBA, DAX.

(2) instrumentele de explorare vizuală a datelor: tipuri de grafice, dahsborduri, infografice și forme de raportare, prin tooluri specializate precum Excel, PowerBI, Tableau, QView, Cognos, Pajek, ArcGis.

(3) instrumente de analiză statistica predictivă, analiză dimensională, data minning, analiză de rețea, analiză text nestructurat și algoritmi de machine learning, prin tooluri precum: Excel, SPSS, R, JASP, Modeler, RapidMiner.

De-a lungul acestui masterat cursurile vor acoperi aspecte de teoria segmentării populaților la nivel urban şi regional, național și global, precum si teorii ale proceselor de segmentare.

Nivelul:

  • Cursurile apelează la gândirea logică;
  • Nu necesită cunoștiințe prealabile de statistică;
  • Nu presupun cunoștiințe de matematică;
  • Nu este nevoie de cunoaștere prealabilă a unor limbaje de programare.

Programe complementare scurte de 4 luni:

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.

Obiective:

  • Colectarea și structurarea datelor într-o organizație;
  • Sintetizarea și agregare a datelor;
  • Descoperirea trendurilor și a codepedenţelor;
  • Integrarea unor date diverse pentru a facilita analiza lor;
  • Găsirea datelor necesare în pachete mari de date;
  • Vizualizarea datelor și raportarea analizelor în mod intuitiv;
  • Vizualizare datelor de trafic și a utilizatorilor online.

Abilități dobândite

  • Gestiunea fluxurilor organizaționale pentru a folosi datele în modelul de business;
  • Abilități organizaționale de a colecta și integrare a datelor;
  • Capacitatea de integra coerent date dispersate;
  • Abilitatea de a transforma în date informații diverse în formate diverse;
  • Sintetiza și interpretarea informațiilor din date;
  • Înțelegerea procedurilor de a construi modele predictive;
  • Abilitatea de a reprezenta grafic datele;
  • Abilitatea de a reprezenta date geografice și de serii de timp.

 

Beneficii ale programului

  • Înțelegerea procesului de colectare și organizare a datelor;
  • Aptitudinea de integra seturi de date diverse;
  • Capacitatea de a căuta în date sau seturi de baze de date integrate;
  • Capacitatea de agrega date de mărimi diferite;
  • Aptitudinea de a înțelege legăturile din seturile de datelor;
  • Posibilităților de a vizualiza datele într-un mod inteligibil.

 

SEMESTRUL 1> EXPLORAREA DATELOR

1. Limbaje de interogare structurate şi visual basic pentru aplicaţii
Petru Vîrlan/Betfair
2. Baze de date și explorarea lor prin vizualizare
Norbert Petrovici/UBB-Sociologie
3. Bazele statisticii 
Adrian Ludușan/UBB-Studii Europene
4. Sisteme informaționale geografice și analiza socio-economică spațială
Ciprian Moldovan/UBB-Geografie

SEMESTRUL 2> ANALIZA DATELOR

5. Analiza predictivă și dimensională
Cristian Pop/UBB-Sociologie
6. Programare statistică în Python
Radu Lazin/8X8
7. Statistică spaţială şi Geovizualizare în GIS
Titus Man/UBB-Geografie
8. Practică profesională
Intershipuri în firme de specializate paternere ale programului

SEMESTRUL 3> SEGMENTAREA DATELOR ȘI A POPULAȚIEI

9. Metodologia cercetării sociale
Traian Rotariu/UBB-Sociologie
10. Analiza spațială a proceselor sociale și economice
Codruța Mare/UBB-FSEGA
11. Dezvoltare socială și globalizare
Florin Faje/UBB-Sociologie
12. Economia politică a datelor mari
Irina Culic/UBB-Sociologie
13. Curs opţional de specialitate

SEMESTRUL 4> ANALIZA CONECTIVITĂȚII

14. Programare statistică în R
Daniela Manațe/Cognetik
15. Analiză de rețele sociale
Csata Zsombor/UBB-Sociologie
16. Machine learning pentru date mari
Călin Drâmbău/Alva Reputation
17. Stagiu de cercetare în vederea elaborării disertaţiei şi de aprofundare a principiilor de etică şi integritate academică

 

Admiterea studenţilor – Criterii de selecţie:

  • 60%: Media de licenţă
  • 40%: Scrisoare de motivaţie + Proiect de cercetare SAU sinteza lucrării de licenţă (maxim 15 pagini)

Criterii de departajare la medii egale de admitere:

–  Interviu cu candidații care sunt în situația de a fi departajați.

 

Pentru informații suplimentare puteți contacta responsabilul de program:

Norbert Petrovici
Conferențiar universitar doctor
Departamentul de Sociologie
norbertpetrovici@socasis.ubbcluj.ro