3784494023

11.    Praktyki zawodowe

Nie przewiduje się praktyk zawodowych.

12.    Związki z misją uczelni i jej strategią rozwoju

Studia podyplomowe Analiza Danych i Data Mining wykazują pełną zgodność z misją i strategią rozwoju Uniwersytetu Łódzkiego na lata 2010-2015.

Uniwersytet Łódzki, jako jedna z wiodących polskich uczelni, bierze aktywny udział w innowacyjnym rozwoju miasta, regionu i całego kraju, reagując m.in. na zapotrzebowanie na nowe dyscypliny nauki.

Wydział Matematyki i Informatyki UŁ jest szczególnie predestynowany do prowadzenia studiów tego typu: posiada zarówno kadrę dydaktyczno - naukową z zakresu matematyki i statystyki matematycznej, jak i grono programistów oraz specjalistów ds. eksploracji danych i baz danych. Ponadto przy Wydziale działa Rada Biznesu, która aktywnie uczestniczy w analizie aktualnego rynku pracy w regionie łódzkim.

Misją Wydziału Matematyki i Informatyki UŁ jest kształcenie w taki sposób, aby absolwenci byli przygotowani na nowe wyzwania stwarzane przez dynamicznie zmieniający się rynek pracy. Według badań (IDC Digital Universe) w dekadzie 2010-2020 odnotowany będzie 50 - krotny przyrost danych, które będą podlegały eksploracji i zarządzaniu. Istnieją zatem przesłanki pozwalające prognozować systematycznie rosnące zapotrzebowanie na absolwentów tego kierunku.

13.    Różnice w stosunku do innych programów o podobnie zdefiniowanych celach i efektach kształcenia prowadzonych na uczelni

Program kształcenia studiów podyplomowych Analiza Danych i Data Mining jest unikatowy na Uniwersytecie Łódzkim. Efekty kształcenia związane z matematyką, informatyką, a także ekonomią wyróżniają te studia podyplomowe wśród innych polskich uczelni. Studia podyplomowe Analiza Danych i Data Mining wyróżnia również duży nacisk na umiejętności praktyczne, np. stosowanie narzędzi statystycznych i informatycznych do wykonywania analiz, a także raportowania i prezentacji wyników.

Istniejące na innych wydziałach studia podyplomowe, zajmujące się szeroko rozumianą analizą danych, dotyczą w głównej mierze zastosowania analizy do zarządzania strategicznego oraz w gospodarce. Natomiast studia podyplomowe Analiza Danych i Data Mining prowadzone na WMil UŁ łączy w interdyscyplinarną całość zagadnienia takie, jak metody statystyczne, eksploracja danych, tworzenie modeli danych, a także ocenę ich poprawności.

14.    Doświadczenia i wzorce międzynarodowe

Program kształcenia studiów podyplomowych Analiza Danych i Data Mining został opracowany z uwzględnieniem międzynarodowych wzorców kształcenia w obszarze szeroko rozumianej analizy i eksploracji danych z wykorzystaniem statystyki. Efekty kształcenia zostały opracowane miedzy innymi w oparciu o zalecenie Parlamentu Europejskiego i Rady z 2008 roku w sprawie Europejskich Ram Kwalifikacji dla Uczenia się przez Całe Życie (ERK) oraz o Ramy Kwalifikacji dla Europejskiego Obszaru Szkolnictwa Wyższego (EHEA).

Innym przejawem wykorzystania wzorców międzynarodowych w dostosowaniu efektów kształcenia studiów podyplomowych Analiza Danych i Data Mining są doświadczenia nauczycieli akademickich wyniesione z pobytów na partnerskich uczelniach zagranicznych w ramach wymiany międzynarodowej (np.: Niemcami (University of Paderborn), czy Hiszpanią (University of Granada)), czy kontaktów nawiązywanych w ramach konferencji zagranicznych. Taka wzajemna wymiana informacji jest dodatkowym źródłem informacji wzbogacającym wiedzę dotyczącej ram programu studiów i jakości kształcenia.