Wydział Informatyki Politechniki Białostockiej. Data Science – nowy kierunek studiów I stopnia

W obecnych czasach nie jest problemem zebranie odpowiednio dużej liczby danych, natomiast problemem jest analiza zbiorów typu big data i wyciąganie wniosków. Data Science to inżynieria danych, nauka o danych, nauka o przygotowaniu danych i przetwarzaniu danych, ale też umiejętności wykorzystania zaawansowanych algorytmów i narzędzi sztucznej inteligencji. Wiemy, że XXI wiek to tak naprawdę wiek danych, a rewolucja AI, której jesteśmy świadkami od kilku lat, stawia przed przedsiębiorstwami nowe wyzwania i problemy, ale też całkiem nowe możliwości.

W artykule znajdziesz informacje:

1. Dla kogo są studia I stopnia na kierunku data science?
2. Czy trzeba mieć doświadczenie w programowaniu, żeby studiować Data Science?
3. Czy firmy z branży IT miały wpływ na program studiów?
4. Jakie praktyczne umiejętności znalazły się w programie studiów inżynierskich?
5. Sześć tygodni praktyk w firmach z branży IT
6. Jakie umiejętności nabędą absolwenci kierunku Data Science?

7. Jaka praca czeka na absolwentów kierunku Data Science?

Kierunek Data Science o profilu ogólnoakademickim łączy w sobie zaawansowane umiejętności statystyczne, analityczne oraz programistyczne. Zawody powiązane z data science:

• analityk danych
• inżynier danych
• inżynier uczenia maszynowego
• specjalista ds. big data
• inżynier AI
• specjalista ds. przetwarzania języka naturalnego
• inżynier widzenia komputerowego
• analityk danych w ochronie zdrowia
• specjalista ds. prywatności i bezpieczeństwa danych
• specjalista ds. etyki AI

są coraz bardziej cenione na rynku pracy, a specjaliści w tej dziedzinie są stale poszukiwani przez pracodawców. Poszukiwani nie tylko w firmach z branży IT, ale też wszędzie gdzie wdrażane są systemy AI, w szczególności oparte na wykorzystaniu własnych danych.

Inżynier Data Science to osoba, która nie tylko efektywnie przetwarza dane i wykonuje skomplikowane analizy statystyczne, ale również potrafi analizować duże zbiory danych, wykrywając w nich wzorce i tendencje oraz wykorzystywać w rozwiązywaniu zadań i problemów szeroką gamę narzędzi sztucznej inteligencji, poczynając od analizy obrazów, a na przetwarzaniu języka naturalnego kończąc.

Dla kogo są studia I stopnia na kierunku data science?

– Studia na kierunku Data Science przeznaczone są zarówno dla absolwentów liceów jak i techników – mówi dr inż. Andrzej Chmielewski, prof. PB, Prodziekan ds. Studenckich i Kształcenia Wydziału Informatyki Politechniki Białostockiej. – Oczekujemy od idealnego kandydata, że będzie absolwentem liceum klasy o profilu matematyczno-fizycznym albo matematyczno-informatycznym. Natomiast w przypadku techników oczekujemy przede wszystkim na techników programistów i techników informatyków.

Data Science to szansa dla osób zainteresowanych wykorzystaniem AI, sztucznej inteligencji, do analiz i przewidywania zachowań na podstawie dużych zbiorów danych.

– Studia na kierunku Data Science są dla ludzi, którzy interesują się nie tylko samym programowaniem, ale także sztuczną inteligencją czy danymi i chcieliby się więcej dowiedzieć i zdobyć kompetencje, które są bardzo ważne we współczesnym świecie. Co więcej, chcą poznać sposoby, jak sobie radzić z wykorzystaniem tych narzędzi do analizy danych i rozwiązywania konkretnych wyzwań – dopowiada dr inż. Paweł Tadejko z Katedry Mediów Cyfrowych i Grafiki Komputerowej Wydziału Informatyki Politechniki Białostockiej.

Czy trzeba mieć doświadczenie w programowaniu, żeby studiować Data Science?

– Nie mamy takich wstępnych wymagań – zaznacza prof. Chmielewski. – Uczymy od podstaw zarówno programowania jak i wszelkich narzędzi które są związane z analizą i przetwarzaniem danych. Solą każdego programu studiów są przedmioty obieralne. My takich przedmiotów obieralnych zaplanowaliśmy aż sześć. Bloki przedmiotów obieralnych będą ukierunkowane na przykład na zastosowania w medycynie, ekonomii, a nawet i w cyberbezpieczeństwie. One będą dostępne na wyższych semestrach.

Czy firmy z branży IT miały wpływ na program studiów?

– Wydział Informatyki od wielu lat przygotowuje programy studiów przy aktywnym udziale przedsiębiorców, którzy są skupieni wokół naszej rady przedsiębiorców – mówi Dziekan Chmielewski. – W przypadku kierunku Data Science takich firm z otoczenia społeczno-gospodarczego było około 10, w większości z naszego lokalnego rynku, które są zainteresowane naszymi przyszłymi absolwentami. Program konsultowaliśmy także z firmami ogólnopolskimi czy filiami międzynarodowych koncernów. Kluczowy wkład podczas konsultacji wniosły osoby (kolejność alfabetyczna): Adam Jurczenia (ZETO Białystok), Daniel Kaszyński (DS360), Jolanta Koszelew (Sentio), Wojciech Łaguna (Społeczność PyStok Białystok), Małgorzata Łoś-Brzozowska (Spyrosoft), Andrzej Rusewicz (BlueRider Software), Kamil Sijko (Transition Technologies Data Science), Jakub Szumarski (Spyrosoft), Piotr Tynecki (Społeczność PyStok Białystok, Janusz Wilczek (PwC Advisory, Warszawa).

Jakie praktyczne umiejętności znalazły się w programie studiów inżynierskich?

Duża część zajęć na kierunku Data Science jest przeznaczona na wykształcenie umiejętności praktycznych.

– Będziemy uczyli narzędzi AI – sztucznej inteligencji, ale nie tylko od strony zwykłego użytkownika  – zapowiada prof. Chmielewski. – Będziemy uczyli w jaki sposób takie narzędzia tworzyć. Jak projektować i trenować modele AI wykorzystywane w klasyfikacji, wykrywaniu objawów i anomalii (np. w medycynie), jak tworzyć duże modele językowe, ale jak również tworzyć małe modele językowe (specjalizowane), co do których prognozuje się, że w przyszłości znajdą zastosowanie w wielu dziedzinach.

– Później są dwie ścieżki, związane z blokami przedmiotów obieralnych – jedna bardziej związana z hardwarem, infrastrukturą, natomiast druga bardziej z danymi i analizą danych – wyjaśnia dr Tadejko. – Nauczymy jak przygotować dane od samego początku, żeby te dane można było łatwo wykorzystać w różnych algorytmach automatycznych albo w algorytmach sztucznej inteligencji. Bardzo duży nacisk położyliśmy też na przygotowanie matematyczne, dlatego, że sztuczna inteligencja opiera się silnie na algorytmach i narzędziach matematyki. To daje absolwentom zdecydowaną przewagę na programistami, projektantami i wdrożeniowcami, którzy potrafią uruchamiać a nawet uczyć modele, ale nie są w stanie oceniać, walidować, douczać, kalibrować i wyjaśniać, dlaczego konkretne narzędzia AI działają tak a nie inaczej.

Sześć tygodni praktyk w firmach z branży IT

– Przewidujemy sześciotygodniowe praktyki – informuje prof. Chmielewski. –  Student będzie miał możliwość zrealizowania praktyki w zasadzie w każdym przedsiębiorstwie, które zajmuje się przetwarzaniem danych, także na rynku lokalnym, ponieważ jest duże zapotrzebowanie na absolwentów tego kierunku.

Jak przystało na informatyków – praktyki można odbywać nawet zdalnie.

– Praktyki można odbywać w lokalnych firmach, ale też w Polsce czy nawet za granicą – dopowiada dr inż. Tadejko. – Z doświadczenia wiemy, że nasi studenci, już na trzecim roku, często pracują nawet na pół etatu w firmach, czyli realizują praktyki w innych trybach i to jest taka najbardziej wartościowa praktyka, najczęściej w o wiele większym wymiarze niż sześć tygodni.

Jakie umiejętności nabędą absolwenci kierunku Data Science?

– Absolwenci kierunku Data Science nauczą się jak tworzyć narzędzia AI i machine learningu od podstaw – wyjaśnia prof. Chmielewski. – Na początku nasi studenci otrzymają silne podstawy z obszaru matematyki, statystyki, równocześnie ucząc się programowania, aby na kolejnych semestrach wykorzystywać tę wiedzę w projektowaniu i trenowaniu modeli AI, tworzenie modeli językowych, przetwarzanie języka naturalnego czy analizie obrazów i sygnałów.

Jaka praca czeka na absolwentów kierunku Data Science?

– Każdy nowoczesny przemysł 4.0 czy też 5.0 jest oparty o dane – przypomina prof. Chmielewski. – Każdy absolwent znajdzie swoje miejsce w różnych interdyscyplinarnych zespołach od medycyny po cyberbezpieczeństwo.

– W przypadku data science i  wykorzystania sztucznej inteligencji, w Polsce (Krajowe Inteligentne Specjalizacje) mówi się najczęściej o medycynie, rolnictwie i leśnictwie, przemyśle, czy bioproduktach, bioprocesach i żywności, czyli tam, gdzie mamy możliwość analizy dużych ilości danych – wymienia dr inż. Tadejko.

*Kierunek studiów zostanie uruchomiony po uzyskaniu zgody Senatu Politechniki Białostockiej

(jd)