-
Rekrutacja
– Dyplom studiów I stopnia kierunku informatyka i ekonometria, informatyka, ekonomia, finanse i rachunkowość, logistyka;
– dyplom innego kierunku studiów I stopnia, dla którego efekty uczenia się są zbieżne z efektami oczekiwanymi od kandydatów; jeżeli zbieżność jest niepełna, student zobowiązany będzie do uzupełnienia braków kompetencyjnych poprzez zaliczenie wskazanych w trakcie rozmowy kwalifikacyjnej przedmiotów, w wymiarze nieprzekraczającym 30 ECTS, który jest granicą dopuszczalnej rozbieżności;
– średnia ocen ze studiów I stopnia;
– dla kandydatów na specjalizację Big Data Analytics – dyplom studiów I stopnia kierunku informatyka i ekonometria lub kierunku pokrewnego oraz potwierdzenie znajomości języka angielskiego. -
Uzyskany tytuł
Magister
Czas trwania studiów i limity przyjęć
-
Stacjonarnie
Przewidywany limit przyjęć: 90
Początek zajęć: semestr zimowy
Czas trwania studiów: 3 lata (6 semestrów) -
Niestacjonarnie
Przewidywany limit przyjęć: 15
Początek zajęć: semestr zimowy
Czas trwania studiów: 2 lata (4 semestry)
Opis kierunku
Kierunek przygotowuje specjalistów do analizy i modelowania zjawisk ekonomicznych. Student poznaje matematyczne podstawy ekonomii oraz jej praktyczne aspekty. Zdobywa umiejętności praktycznej obsługi szerokiej gamy narzędzi statystycznych i obliczeniowych. Nabywa też kompetencje informatyczne, wliczając w to programowanie oraz jego wykorzystanie do obliczeń w ekonomii.
Absolwenci mają gruntowną wiedzę z ekonometrii i metod obliczeniowych w ekonomii. Opanowują podstawy metod aktuarialnych i zagadnień rynku ubezpieczeń. Posiadają praktyczne umiejętności analizy, modelowania i optymalizacji procesów gospodarczych. Ich kompetencje obejmują również znajomość technik komputerowych, takich jak programowanie, projektowanie systemów informatycznych, a także wykorzystanie ich w badaniach ekonomicznych i zarządzaniu.
W zależności od poziomu studiów studenci mogą poszerzać swoją wiedzę w zakresie następujących zagadnień:
- statystyka i ekonometria,
- inżynieria finansowa,
- technologie analizy danych masowych – big data,
- systemy business inteligence,
- zaawansowana analityka danych.
Perspektywy zawodowe
Absolwenci mogą być zatrudnieni w:
- działach analiz banków oraz firm doradztwa finansowego,
- biurach maklerskich,
- administracji państwowej i samorządowej,
- ośrodkach przetwarzania informacji rolniczej na potrzeby wspólnej polityki rolnej UE,
- firmach komputerowych,
- placówkach naukowo-badawczych.
