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 cunoștințe distincte necesare domeniului:
(1) Limbajele de programare necesare gestionării datelor și construcția unor depozite de date: SQL (2 cursuri), Python (4 cursuri), R (trei cursuri).
(2) instrumentele de explorare vizuală a datelor: tipuri de grafice, dahsborduri, infografice și forme de raportare, prin instrumente specializate precum Excel, PowerBI, Tableau, ArcGis
(3) instrumente de analiză statistica predictivă și analiză dimensională prin tooluri precum: R, JASP, Excel, ArcGIS, E-Views.
(4) stăpânirea algoritmilor de machine learning (3 cursuri in Python): algoritmi de reducere a datelor și predicție, procesarea limbajului natural, rețele neuronale.
Nivelul:
- Cursurile apelează la gândirea logică;
- Nu necesită cunoștințe prealabile de statistică;
- Nu presupun cunoștințe de matematică;
- Nu este nevoie de cunoaștere prealabilă a unor limbaje de programare.
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 2019 a produs 9% din PIB și a fost al doilea cel mai important contribuitor la creșterea PIB-ului (1%). În 2017 acest sector a fost format din peste 190 de mii de companii și aproximativ 120 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, iar acest program vă pregătește pentru pozițiile de analist date și cercetător date.
Tip carieră Instrumente Roluri Analist date [Data analyst]
Excel, SQL, Tableau/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/PowerBI Evaluarea modelelor statistice pentru a determina validitatea analizelor; Folosirea învățării asistate de mașini (machine learning) 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 integrarea unor date diverse pentru a facilita analiza lor;
- Vizualizarea datelor și raportarea analizelor în mod intuitiv;
- Descoperirea trendurilor și a co-depedenţelor;
- Capacitatea de a folosi limbaje de programare specific pentru date: SQL, R, Python;
- Analiza spațială și analiza seriilor de timp;
- Utilizarea algoritmilor de machine learning;
- Coordonarea în echipe pentru realizarea unui proiect.
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. Introducere în sisteme informaționale geografice Manuela Bârsăniuc/UBB-Geografie |
| 2. Bazele statisticii Ionuț Földes/UBB-Sociologie |
| 3. Limbaje de interogare structurate Petru Vîrlan/Betfair |
| 4. Vizualizarea datelor Norbert Petrovici/UBB-Sociologie |
| 5. Practica profesională 1 |
SEMESTRUL 2> ANALIZA DATELOR
| 5. Analiza predictivă și a co-dependențelor Cristian Pop/UBB-Sociologie |
| 6. Sisteme informaționale geografice avansate Titus Man/UBB-Geografie |
| 7. Serii de timp și previziune Codruța Mare/UBB-FSEGA |
| 8. Limbaje de interogare structurate avansate Petru Vârlan/Betfair |
| 9. Scriere academică, etică şi deontologie în ştiinţele sociale |
SEMESTRUL 3> DESCOPERIREA TENDINȚELOR ȘI STRUCTURILOR
| 10. Metodologia cercetării sociale Anca Simionca/UBB-Sociologie |
| 11. Programare statistică în Python Radu Lazin/8X8 |
| 12. Machine learning: predicție, clasificare și clusterizare Nadia Domide/Accenture |
| 13. Economia politică a datelor mari Irina Culic/UBB-Sociologie |
| 14. Relaționarea și analiza datelor pentru cercetarea empirică Ștefana Cioban/Endava |
SEMESTRUL 4> DATA PIPLINES
| 15. Machine Learning: Procesarea limbajului natural Daniela Manate/Globant |
| 16. Operare în Cloud Vlad Aluaș/SoftServe |
| 17. Curs opţional de specialitate 1 |
| 18. Stagiu de documentare bibliografică în vederea elaborării dizertaţiei |
Admiterea online:
Criterii de selecţie:
- 60%: Media de licenţă
- 40%: Scrisoare de motivaţie + Proiect de cercetare SAU sinteza lucrării de licenţă (maxim 15 pagini): Proiectul poate fi bazat pe metode cantitative sau calitative, iar obiectivul principal pentru candidat este să demonstreze că întelege cum să realizeze o cercetare științifică.
Criterii de departajare la medii egale de admitere:
- Interviu cu candidații care sunt în situația de a fi departajați.
Calendar admitere
Sesiunea IULIE 2023
- 10-14 iulie (în 14 iulie până la ora 16:00) Perioada de înscriere online pe Admitere2022.ubbcluj.ro (link-ul va fi activ în perioada de admitere)
- 14-18 iulie Evaluarea proiectelor/dosarelor
- 20 iulie Anunțarea rezultatelor după prima fază a concursului de admitere
- 20-24 iulie Confirmarea locului obținut
- 27 iulie Afişarea rezultatelor finale
Sesiunea SEPTEMBRIE 2023
- 04-07 septembrie (în 14 septembrie până la ora 16:00) Perioada de înscriere online
- 08 septembrie Evaluarea proiectelor/dosarelor
- 11 septembrie Anunțarea rezultatelor
- 11-13 septembrie (în 19 septembrie până la ora 16:00) Confirmarea locului obținut
- 15 septembrie Afişarea rezultatelor finale
Număr de locuri propuse
- 30 locuri bugetate
- 05 locuri la taxă
Taxe de admitere:
Taxa de admitere este de 200 lei:
- taxa de procesare: 50 lei
- taxa de admitere: 150 lei
- pentru reduceri sau scutiri de taxe vă rugăm consultați Regulamentul de admitere
Taxa de școlarizare pentru studenții la taxă
- Taxa de şcolarizare pentru anul universitar 2023/2024 pentru cetăţenii români, UE, SEE şi CE este de 3.000 lei
Informatii suplimentare admitere:
- TEL.: +4 0756 831 955
- E-MAIL: admitere.socasis@ubbcluj.ro
Pentru informații suplimentare puteți contacta responsabilul de program:
Norbert Petrovici
Conferențiar universitar doctor
Departamentul de Sociologie
Informații admitere:
- TEL.: +4 0756 831 955
- E-MAIL: admitere.socasis@ubbcluj.ro