On-line services of the University of Warsaw
You are not logged in | log in
Study programmes > All studies > Informatics and Econometrics > Informatics and Econometrics, full-time, second cycle programme

Informatics and Econometrics, full-time, second cycle programme (S2-PRK-IE)

(in Polish: Informatyka i ekonometria, stacjonarne, drugiego stopnia)
second cycle programme
full-time, 2-year studies
Language: Polish

Studia drugiego stopnia na kierunku „Informatyka i Ekonometria” stanowią naturalną i pożądaną kontynuację studiów pierwszego stopnia na tym samym kierunku oraz na kierunkach pokrewnych. Ponadto, studia te są atrakcyjną propozycją dla osób posiadających dobre wykształcenie w zakresie matematyki i nauk ścisłych, a chcących poznać ich zadziwiająco praktyczne zastosowanie w ekonomii, zarządzaniu, finansach i ubezpieczeniach.

Absolwent tego kierunku posiada umiejętność swobodnego posługiwania się specjalistyczną terminologią ekonomiczną w języku angielskim i wykorzystuje ją w nieprzerwanym procesie rozwijania własnych kompetencji.

Absolwent zna zaawansowane metody i najnowocześniejsze narzędzia wykorzystywane w pracy wysoko wyspecjalizowanego analityka danych empirycznych. Zna klasyczne i nowoczesne metody ilościowe, a także narzędzia informatyczne, obliczeniowe i ekonometryczne stosowane w procesie pogłębionej analizy danych. Zna niezbędne w analizie nowoczesne metody pozyskiwania i przetwarzania danych do badania.

Absolwent zna i rozumie zaawansowane makroekonomiczne teorie opisujące funkcjonowanie gospodarki na poziomie pozwalającym wyjaśniać i interpretować zjawiska makroekonomiczne z wykorzystaniem zaawansowanych modeli i metodologii. Zna narzędzia wspomagające analizę mikroekonomiczną, zna również praktyczne aplikacje przedstawionych teorii i modeli.

Absolwent zna programy do obliczeń statystycznych i ekonometrycznych, z których najważniejsze to R, SAS, Python, VBA. Rozumie założenia modeli statystycznych używanych w zaawansowanej analizie szeregów czasowych oraz rozumie ich matematyczne podstawy. Ma pogłębioną wiedzę na temat problemów pojawiających się w trakcie analizy danych empirycznych. Zna i rozumie metody konstruowania prognoz na podstawie wybranych modeli szeregów czasowych. Zna metody symulacji, w tym metodę Monte Carlo. Absolwent posiada pogłębioną teoretyczną i praktyczną wiedzę z zakresu prognozowania ekonomicznego, zna typy prognoz, metody pomiaru błędu prognozy.

Absolwent zna także zaawansowane techniki informatyczne, szczególnie z zakresu programowania. Dogłębnie zna i rozumie podstawowe konstrukcje i pojęcia programistyczne używane w strukturalnych i obiektowych językach programowania. Zna język programowania C++. Zna klasyczne algorytmy oraz struktury danych. Ma podstawową wiedzę z zakresu projektowania oprogramowania. Student potrafi matematycznie modelować wybory konsumenta i producenta.

Absolwent posiada szerokie i pogłębione umiejętności doboru właściwej koncepcji i modelu formalnego do analizy rynków finansowych. Umie nie tylko zaprojektować i przeprowadzić zaawansowane badanie empiryczne, ale poprawnie zinterpretować jego wyniki i poprawnie sformułować raport z całego badania. Rozwiązując problemy ekonomiczne, umie stosować rozszerzone narzędzia matematyczne, w tym zaawansowaną analizę matematyczną, równania różniczkowe oraz algorytmy optymalizacji. Potrafi wykorzystać poznane metody obliczeniowe do zaawansowanych badań ilościowych. Potrafi stosować metody statystycznej i ekonometrycznej analizy danych wielowymiarowych, a także analizować i prognozować szeregi czasowe.

Absolwent posiada umiejętność doboru metody kalkulacji składki w ubezpieczeniach majątkowych i życiowych. Potrafi stosować zaawansowane narzędzia matematyczne i obliczeniowe do wyceny ryzyka ubezpieczeniowego. Umie obliczyć wysokość składki i poziom rezerwy w ubezpieczeniu indywidualnym i grupowym. Absolwent rozumie, że teorie ekonomiczne wymagają weryfikacji za pomocą danych empirycznych. Rozumie znaczenie badań ilościowych i ich rolę w analizowaniu procesów ekonomicznych.

Absolwent zna obszary zastosowań metod ilościowych oraz technik informatycznych wykorzystywanych w pracy wysoko wykwalifikowanego analityka danych empirycznych. Rozumie ich znaczenie w procesie podejmowania strategicznych decyzji w wielu instytucjach i jednostkach analityczno-badawczych.

Ukończenie studiów otwiera możliwość dalszej specjalizacji w ramach studiów trzeciego stopnia oraz edukację w zakresie nauk aktuarialnych w ramach Letniej Szkoły Nauk Aktuarialnych lub Podyplomowego Studium Ubezpieczeń. Studenci mają też możliwość ukończenia programu SAS Data Mining Certificate Program, który przeznaczony jest dla analityków danych.

Specjalistyczna wiedza z zakresu ekonometrii i informatyki pozwala podjąć pracę we wszystkich podmiotach gospodarczych i instytucjach, w których wymagane jest stosowanie narzędzi matematycznych, statystycznych, ekonometrycznych i informatycznych, jak również prowadzić własną działalność doradczą, która wymaga kwalifikacji analitycznych. Absolwent jest przygotowany do pracy nie tylko w instytucjach finansowych, ale również w firmach, w których przeprowadza się np. badania marketingowe.

Qualification awarded:

Master's degree in informatics and econometrics

Access to further studies:

doctoral school, non-degree postgraduate education

Admission procedures:

Visit the following page for details on admission procedures: https://irk.oferta.uw.edu.pl/