Opis kierunku
Zanurz się w świat nowoczesnych technologii i ogarnij przyszłość, zanim zrobią to inni. Data Science i Sztuczna Inteligencja to kierunek dla tych, którzy chcą realnie wpływać na świat – tworzyć innowacje, rozwiązywać konkretne problemy i budować inteligentne systemy, z których korzystają miliony ludzi.
To studia dla osób ciekawych świata i nowych technologii. Łączą matematykę, informatykę i statystykę z praktycznym wykorzystaniem analizy danych oraz uczenia maszynowego. Nauczysz się projektować inteligentne systemy, tworzyć własne algorytmy i wyciągać z danych to, co naprawdę ma znaczenie.
Tu nie chodzi tylko o teorię – chodzi o działanie. Absolwenci pracują jako data scientist, analitycy danych czy inżynierowie AI w branżach takich jak IT, finanse, medycyna czy nowoczesny przemysł. Jeśli chcesz mieć kompetencje przyszłości i pracę, która daje realny wpływ – to miejsce jest dla Ciebie.
Czego u nas doświadczysz?
- Praktycznego programowania: opanujesz język Python i R – narzędzia nr 1 w świecie danych.
- Tworzenia modeli AI: zaprojektujesz i przetestujesz algorytmy rozwiązujące konkretne problemy.
- Wszechstronności: łącząc matematykę z informatyką, wykorzystasz metody statystyczne i obliczeniowe w projektach dla medycyny, przemysłu i biznesu.
Dlaczego warto wybrać tę ścieżkę?
- Możesz rozwijać się w obszarze sztucznej inteligencji w medycynie, zastosowań biznesowych lub wybrać ścieżkę naukową.
- Pracujesz na rzeczywistych danych i realizujesz projekty w zespołach badawczych.
- Zdobywasz kompetencje poszukiwane na rynku pracy.
Teoria w służbie praktyki
U nas nie tylko słuchasz – przede wszystkim tworzysz, testujesz i eksperymentujesz. Przygotujemy Cię do zawodów przyszłości, które jeszcze parę lat temu istniały tylko w filmach sci-fi.
Rekrutacja rozpoczyna się 2 czerwca
Program studiów
Link do programu i planu studiów
Czas trwania studiów: 7 semestrów
Liczba punktów ECTS: 210
Wybrane przedmioty na kierunku Data Science i sztuczna inteligencja:
- Algebra liniowa z geometrią
- Algorytmy i struktury danych
- Analiza matematyczna
- Duże zbiory danych
- Elementy logiki i teorii mnogości
- Informatyka
- Techniki programowania systemów inteligentnych
- Programowanie algorytmów sztucznej inteligencji
- Analiza i wizualizacja danych
- Rozwiązania chmurowe dla sztucznej inteligencji
- Systemy rekomendacyjne i wnioskowanie w warunkach niepewności
Formy zajęć:
- wykłady
- ćwiczenia
- konwersatoria – zajęcia oparte na dyskusji w grupach
- zajęcia laboratoryjne
- warsztaty
- lektoraty
- praktyki
- seminaria
Specjalności
Na kierunku Data Science i sztuczna inteligencja nie ma sztywnych specjalności – wybierasz moduły i projekty zgodnie z tym, co Cię najbardziej interesuje: nauka, technologia, medycyna czy biznes.
Warunki ukończenia studiów
Aby przystąpić do egzaminu dyplomowego, musisz:
- zaliczyć wszystkie efekty uczenia się przewidziane w programie studiów,
- potwierdzić wymaganą znajomość języka obcego,
- uzyskać pozytywną ocenę pracy dyplomowej.
Studia inżynierskie kończysz, gdy zdasz egzamin dyplomowy
Po ukończeniu studiów otrzymasz dyplom ukończenia studiów wyższych z tytułem zawodowym inżyniera, który potwierdza uzyskane kwalifikacje.
Szczegółowe informacje o zasadach dyplomowania i wymaganiach dotyczących pracy dyplomowej znajdziesz w Regulaminie Studiów oraz regulaminie dyplomowania.
Rekrutacja
Rekrutację na studia na Uniwersytecie Śląskim prowadzimy w systemie IRK: irk.us.edu.pl.
W IRK zapiszesz się na studia i sprawdzisz wszystkie potrzebne informacje. Dowiesz się, jak wygląda rekrutacja, jakie są terminy, ile wynosi opłata rekrutacyjna i jakie dokumenty musisz złożyć.
Masz pytania? Napisz do Działu Kształcenia lub wejdź na strony rekrutacja.us.edu.pl i irk.us.edu.pl.
Warunki rekrutacji
O przyjęciu na studia decydują wyniki z matury. Bierzemy pod uwagę egzamin pisemny z wybranych przedmiotów.
Liczymy wyniki z:
- matematyki – waga 60%,
- jednego przedmiotu do wyboru: biologia, chemia, fizyka/fizyka i astronomia, geografia, informatyka, matematyka – waga 30%,
- języka obcego nowożytnego – waga 10%.
Limit miejsc: 75
Progi punktowe
Na Uniwersytecie Śląskim nie ustalamy minimalnych progów punktowych na żadnym kierunku.
Komisje tworzą listy rankingowe w trakcie rekrutacji. Progi przyjęcia zmieniają się co roku, bo zależą od tego, ilu jest kandydatów, jakie mają wyniki z matury i jakie zasady kwalifikacji obowiązują.
Dodatkowe kryteria
brak
Opłaty
Za udział w rekrutacji na kierunku biofizyka zapłacisz 85 zł.
Staże i praktyki
W trakcie studiów odbędziesz 60 godzin praktyk w wybranej firmie.
Możesz sam wybrać miejsce praktyk albo skorzystać z listy firm, które z nami współpracują.
To dobra okazja, żeby zdobyć pierwsze doświadczenie i sprawdzić się w realnej pracy.
Współpraca z otoczeniem
Kierunek Data Science i Sztuczna Inteligencja współpracuje z otoczeniem społeczno-gospodarczym, łącząc teorię z praktyką. Studenci realizują projekty oparte na rzeczywistych danych, uczestniczą w warsztatach prowadzonych przez ekspertów oraz odbywają praktyki i staże w firmach partnerskich. Dzięki temu zdobywają doświadczenie w zastosowaniach analizy danych i sztucznej inteligencji w biznesie oraz nowoczesnych technologiach.
Erasmus+ w Data Science i sztuczna inteligencja – ucz się za granicą!
Masz szansę odbyć praktykę lub studiować część semestru w jednym z 31 krajów, m.in. w Niemczech, Francji, Hiszpanii, Finlandii, Portugalii czy Turcji. To świetna okazja, żeby zdobyć międzynarodowe doświadczenie, poznać nowe kultury i zrobić krok w stronę globalnej kariery!
Kontakt
Więcej informacji wkrótce.
Co nas wyróżnia
01.
Elastyczność
Tworzysz własną ścieżkę dzięki różnym formom dydaktycznym oraz świadomemu wyborowi zajęć, opiekunów naukowych i specjalizacji.
02.
Praktyka
Stawiamy na praktykę: staże w firmach, warsztaty oraz zajęcia z ekspertami. Poznasz realia rynku pracy i zasady komercjalizacji badań.
03.
Rozwój
Realizujesz własne projekty badawcze pod okiem mentorów. Wspieramy koła naukowe oraz wyjazdy na wymiany w programach ERASMUS+ i MOST.
04.
JAKOŚĆ
Kształcimy na najwyższym poziomie, co potwierdza akredytacja PKA. Zajęcia prowadzi kadra o wysokich kwalifikacjach i uznanym dorobku naukowym.
Twój profil po studiach
Ścieżki kariery
Czym zajmują się specjaliści Data Science i AI?
Analizują dane i wyciągają z nich konkretne wnioski dla firm
Tworzą sztuczną inteligencję, która uczy się i przewiduje trendy
Automatyzują procesy i usprawniają działanie biznesu
Pracują w topowych branżach: IT, finanse, medycyna, e-commerce
Działają globalnie – często zdalnie, w międzynarodowych zespołach.
Masz, więc przyszłość w kieszeni! Możesz pracować jako analityk danych, data scientist albo inżynier AI.
Zdobywasz konkretne umiejętności, które szybko zamieniają się w dobrą pracę i atrakcyjne zarobki.
Twoja wiedza
- Po ukończeniu studiów masz zaawansowaną wiedzę z matematyki – analizę matematyczną, algebrę liniową, logikę, matematykę dyskretną, rachunek prawdopodobieństwa i statystykę – dzięki czemu potrafisz modelować i rozwiązywać problemy w data science i AI.
- Znasz informatykę i pokrewne dziedziny, rozumiesz, jak się łączą i jak wykorzystać je w analizie danych i sztucznej inteligencji.
- Wiesz, jak pozyskiwać, przetwarzać, eksplorować, modelować i interpretować dane, korzystając z nowoczesnych narzędzi i metod.
- Masz wiedzę z sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, znasz podstawy, wiesz, gdzie je stosować i jakie mają ograniczenia.
- Znasz wybrany obszar specjalistyczny, dzięki czemu potrafisz dopasować metody i narzędzia do konkretnego problemu.
- Rozumiesz ekonomiczne, prawne, etyczne i społeczne aspekty pracy z danymi i AI.
- Wiesz, jakie wyzwania i dylematy niesie rozwój AI i analizy danych – prywatność, bezpieczeństwo informacji i wpływ na decyzje ludzi.
- Wiesz, jak działają rozwiązania w Data Science i AI – rozumiesz cały cykl ich życia, od pomysłu, przez projektowanie, aż po wdrożenie i analizę wyników.
Twoje umiejętności
- Stosujesz matematykę w praktyce – używasz algebry, analizy, statystyki i prawdopodobieństwa do rozwiązywania problemów w data science i AI.
- Łączysz informatykę z innymi dziedzinami – projektujesz i wdrażasz rozwiązania, korzystając z różnych obszarów IT i nauk pokrewnych.
- Pracujesz z danymi – potrafisz je pozyskiwać, przetwarzać, analizować, modelować i interpretować, dobierając najlepsze metody do konkretnego problemu.
- Tworzysz systemy AI i ML – projektujesz, wdrażasz i sprawdzasz skuteczność algorytmów w różnych sytuacjach.
- Rozwiązujesz problemy w kontekście dziedziny – rozumiesz problem, dobierasz odpowiednie narzędzia i tworzysz dopasowane rozwiązania.
- Wyszukujesz i oceniasz informacje – korzystasz z literatury, baz danych i innych źródeł, analizując je krytycznie.
- Tworzysz dokumentację i raporty – przygotowujesz sprawozdania i omawiasz wyniki swojej pracy.
- Komunikujesz się profesjonalnie – używasz specjalistycznej terminologii, przedstawiasz swoje stanowisko i aktywnie uczestniczysz w dyskusjach.
- Planujesz pracę w zespole i samodzielnie – efektywnie organizujesz zadania, także w interdyscyplinarnych grupach.
- Uczysz się przez całe życie – samodzielnie rozwijasz wiedzę, by nadążać za dynamicznymi zmianami w data science i AI.
- Porozumiewasz się w języku obcym – jasno i skutecznie komunikujesz się w B2, wykorzystując fachową terminologię.
- Planujesz i robisz eksperymenty – wykonujesz pomiary i symulacje w obszarze Data Science i AI, analizujesz wyniki i wyciągasz wnioski.
- Oceniasz rozwiązania pod kątem ekonomii i etyki – sprawdzasz, czy proponowane działania mają sens finansowy, a także jakie niosą konsekwencje systemowe i społeczne.
- Projektujesz i ulepszasz technologie – tworzysz specyfikacje zadań, stosujesz metody analityczne, eksperymentalne i symulacyjne, krytycznie oceniasz działające systemy i proponujesz ich udoskonalenia.
Kompetencje społeczne
- Planujesz i robisz eksperymenty – wykonujesz pomiary i symulacje w obszarze Data Science i AI, analizujesz wyniki i wyciągasz wnioski.
- Oceniasz rozwiązania pod kątem ekonomii i etyki – sprawdzasz, czy proponowane działania mają sens finansowy, a także jakie niosą konsekwencje systemowe i społeczne.
- Projektujesz i ulepszasz technologie – tworzysz specyfikacje zadań, stosujesz metody analityczne, eksperymentalne i symulacyjne, krytycznie oceniasz działające systemy i proponujesz ich udoskonalenia.
