aplikacja Matura google play app store

Analityka danych w biznesie

Spis treści

Kryteria przyjęć:

przedmioty
2 spośród:język polski
matematyka
chemia
fizyka
informatyka
1 spośród:język angielski
język francuski
język hiszpański
język niemiecki
język rosyjski
język włoski
Podstawą przyjęcia na pierwszy rok jednolitych studiów magisterskich i studiów pierwszego stopnia jest wskaźnik rekrutacyjny R, na podstawie którego sporządzane są listy rankingowe kandydatów, ustalany według wzoru (1). 

R = wP1 + wP2 + w JO + ED + KS + DT + LPO (1) 

gdzie: 

w – to współczynnik wagowy z tabeli 1, 
P1 – to liczba punktów uzyskanych za pierwszy przedmiot z tabeli 1, 
P2 – to liczba punktów uzyskanych za drugi przedmiot z tabeli 1, 
JO – to liczba punktów uzyskanych za język obcy nowożytny z tabeli 1,
ED – to liczba punktów z tabeli 2 lub 3 uzyskanych za egzamin dodatkowy, 
KS – to dodatkowe punkty preferencyjne z tabeli 4 dla kandydatów na kierunek wychowanie fizyczne pierwszego stopnia, 
DT – to dodatkowe 100 punktów preferencyjnych dla kandydatów posiadających dyplom potwierdzający kwalifikacje zawodowe lub dyplom zawodowy w zawodzie technikalnym, określonym w tabeli 5, 
LPO – to liczba punktów z tabeli 6 uzyskanych przez laureatów olimpiad lub konkursów organizowanych lub objętych patronatem przez Politechnikę Opolską.


Zasady rekrutacji na stronie uczelni:
rekrutacja.po.edu.pl/zasady-rekrutacji
1981-digital-bf9sZBcGQl4-unsplash

Analityka danych w biznesie na PO

Język wykładowy:polski
Grupa kierunków:ekonomiczne, administracyjne
Poziom studiów:licencjackie
System studiów:stacjonarne

Test: sprawdź czy Analityka danych w biznesie to studia dla Ciebie!

luke-chesser-JKUTrJ4vK00-unsplash(1)

Sprawdź, czy Analityka Danych w Biznesie to kierunek dla Ciebie!

1. Czy fascynuje Cię analiza dużych zbiorów danych w celu wspierania decyzji biznesowych?

2. Czy interesuje Cię przygotowywanie raportów i dashboardów dla kadry zarządzającej?

3. Czy masz ochotę programować w Pythonie lub R do analizy danych?

4. Czy fascynuje Cię eksploracja danych (Data Mining) i odkrywanie wzorców?

5. Czy interesuje Cię budowa modeli predykcyjnych do prognozowania sprzedaży?

6. Czy masz zdolności analityczne i lubisz pracować z SQL i bazami danych?

7. Czy fascynuje Cię wizualizacja danych i opowiadanie historii przy pomocy wykresów?

8. Czy interesuje Cię automatyzacja procesów ETL i przygotowania danych?

9. Czy chcesz pracować z narzędziami Big Data (Hadoop, Spark)?

10. Czy pragniesz uczestniczyć w projektach analizy danych dla realnych wyzwań biznesowych?


Aktualizacje proszę przesyłać na 

Polityka Prywatności