Analiza datelor complexe

DescriereCariereObiectiveDiscipline de studiuAdmitereContact

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 (1 curs), Python (4 cursuri), R (trei cursuri); Power Query (1 curs).

(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, RapidMiner.

(4) stăpânirea algoritmilor de machine learning (3 cursuri in Python): algoritmi de reducere a datelor și predicție, procesarea limbajului natural, rețele neuronale.

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 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/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 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 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.  Vizualizarea datelor
Norbert Petrovici/UBB-Sociologie
2. Limbaje de interogare structurate
Petru Vîrlan/Betfair
3. Bazele statisticii în R
Ionuț Földes/UBB-Sociologie
4. Introducere în sisteme informaționale geografice
Ciprian Moldovan/UBB-Geografie

SEMESTRUL 2> ANALIZA DATELOR

5. Analiză predictivă și a co-dependențelor în R
Cristian Pop/UBB-Sociologie
6. Sisteme informaționale geografice avansate
Titus Man/UBB-Geografie
7. Serii de timp şi previziune
Codruța Mare/UBB-FSEGA
8. Modele predictive cu teoria jocurilor în R
Adrian Ludușan/UBB-Studii Europene
9. Stagiu de documentare bibliografică în vederea elaborării dizertaţiei

SEMESTRUL 3> SEGMENTAREA DATELOR ȘI A POPULAȚIEI

10. Metodologia cercetării sociale
Anca Simionca/UBB-Sociologie
11. Programare statistică în Python
Radu Lazin/8X8
12. Machine learning: predicţie, clasificare şi clusterizare
Csongor Várady/Institutul Român de Ştiinţă şi Tehnologie
13. Economia politică a datelor mari
Irina Culic/UBB-Sociologie
14. Stagiu de cercetare in vederea elaborării dizertației

SEMESTRUL 4> ANALIZA CONECTIVITĂȚII

15. Machine Learning: Procesarea limbajului natural
Daniela Manate/Cognetik
16. Machine Learning: Rețele neuronale cu învățare supervizată
Rareș Roșca, Gabriel Falcutescu/Institutul Român de Ştiinţă şi Tehnologie
17. Metodologia si practica anchetei
Mircea Comșa/UBB-Sociologie
18. Scriere academică, etică şi deontologie în ştiinţele sociale
Călin Goina/UBB-Sociologie

 

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

  • 9-14 iulie Perioada de înscriere
  • 15-16 iulie Evaluarea proiectelor/dosarelor
  • 17 iulie Anunțarea rezultatelor după prima fază a concursului de admitere
  • 20-22 iulie Confirmarea locului obținut
  • 24 iulie Afişarea rezultatelor finale

Număr de locuri

  • 22 locuri bugetate
  • 13 locuri la taxă

Taxe de admitere:

  • taxa de procesare: 30 lei
  • taxa de procesare: 120 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 2020 / 2021 pentru cetăţeni români, UE, SEE şi CE este de 2500 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