Analiza Datelor Complexe

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

limbajele de programare necesare gestionării datelor și construcția unor depozite de date – SQL (2 cursuri), Python (4 cursuri), R (trei cursuri);
instrumentele de explorare vizuală a datelor – tipuri de grafice, dashboarduri, infografice și forme de raportare, prin instrumente specializate precum Excel, PowerBI, Tableau, ArcGis;
instrumente de analiză statistică predictivă și analiză dimensională – prin tool-uri precum R, JASP, Excel, ArcGIS, E-Views;
stăpânirea algoritmilor de machine learning (3 cursuri în Python) – algoritmi de reducere a datelor și predicție, procesarea limbajului natural, rețele neuronale

În ceea ce privește nivelul formării, cursurile apelează la gândirea logică și nu necesită cunoștințe prealabile de matematică, statistică sau cunoașterea unor limbaje de programare.

Obiective

transmiterea de cunoștințe privind colectarea și integrarea unor date diverse pentru a facilita analiza lor;
dezvoltarea abilităților de vizualizare a datelor și a raportării analizelor în mod intuitiv;
cunoștințe pentru identificarea trendurilor și a codependențelor;
formarea capacității de a folosi limbaje de programare specifice pentru date: SQL, R, Python;
formarea de aptitudini în utilizarea algoritmilor de machine learning;
transmiterea cunoștințelor privind analiza spațială și analiza seriilor de timp;
dezvoltarea abilităților de coordonare a echipelor pentru realizarea unui proiect

Competențe dobândite

Abilități

gestiunea fluxurilor organizaționale pentru a folosi datele în modelul de business;
abilități organizaționale de colectare 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 pentru construirea unor modele predictive;
abilitatea de a reprezenta grafic datele;
abilitatea de a reprezenta date geografice și de serii de timp

Competențe profesionale:

înțelegerea procesului de colectare și organizare a datelor;
aptitudinea de a integra seturi de date diverse;
capacitatea de a căuta în date sau seturi de baze de date integrate;
capacitatea de a agrega date de mărimi diferite;
aptitudinea de a înțelege legăturile din seturile de datelor;
posibilitatea de a vizualiza datele într-un mod inteligibil

Discipline studiate

Semestru 1

Introducere în sisteme informaționale geografice / Introduction to Informational Geographical Systems

Bazele statisticii / Fundamentals of Statistics

Limbaje de interogare structurate / Structural Interogation Languages

Vizualizarea datelor / Data Visualisation

Practica profesională / Professional Practice of Speciality

Semestru 2

Analiză predictivă și a co-dependențelor / Predictive and Codependencies Analysis

Sisteme informaționale geografice avansate / Advanced Geographical Information Systems

Automatizarea și Integrarea Datelor in Power Platforms / Automation and Data Integration in Power Platforms

Limbaje de interogare structurate avansate / Advanced Structural Interogation Languages

Curs opţional de specialitate 1 / Elective Course of Speciality 1

Semestru 3

Metodologia cercetării sociale (Limba Engleza) / Social Research Methodology

Fluxuri de lucru pentru științele datelor / Workflows for Data Sciences

Machine learning: predicţie, clasificare şi clusterizare / Machine Learning: Prediction, Classification and Clustering

Programare statistică în Python / Statistical programming in Python

Stagiu practic de documentare în vederea elaborării dizertaţiei / Documentation for Master’s Thesis Preparation

Semestru 4

Algoritmi AI avansati (limba engleză) / Advance AI algorithms (English Course)

Inginerie ML / ML Engineering

Serii de timp şi previziune / Time Series and Prediction

Elaborarea lucrării de disertație / Master’s Thesis Writing

Discipline opționale

PACHET OPȚIONAL 1 (An I, Semestrul 2)

Scriere academică și raportare de specialitate/ Academic Writing and Specialised Reporting

Etică și integritate academică / Ethics and Academic Integrity

Cariere posibile

analist în sociologie, analist în sociologie economică, analist în sociologie urbană

Plan de învățământ

Plan invatamant Analiza datelor complexe 2026-2027