Data Science - algorytmy, narzędzia i aplikacje dla problemów typu Big Data, studia podyplomowe sem. 2 (+ 1 sem. przedłużenia), Data Science - algorytmy, narzędzia i aplikacje dla problemów typu Big Data, studia podyplomowe

Informacje o etapie studiów

Program studiów:	Data Science - algorytmy, narzędzia i aplikacje dla problemów typu Big Data, studia podyplomowe (103N-PNP-IN)
Etap:	sem. 2 (+ 1 sem. przedłużenia), Data Science - algorytmy, narzędzia i aplikacje dla problemów typu Big Data, studia podyplomowe (INDSC-S3-PNP-1030)
Poprzednie etapy:	sem. 2, Data Science - algorytmy, narzędzia i aplikacje dla problemów typu Big Data, studia podyplomowe
Następne etapy:	(brak)
Kierunki, specjalności i specjalizacje nauczane w ramach zajęć tego etapu Kierunki:	Informatyka Informatyka Data Science - algorytmy, narzędzia i aplikacje dla problemów typu Big Data
Certyfikaty możliwe do uzyskania po pomyślnym zakończeniu etapu Certyfikaty:	świadectwo ukończenia studiów podyplomowych na kierunku: Informatyka

Jeśli interesują Cię konkretne, indywidualne wymagania, jakie musisz spełnić na aktualnym etapie studiów, to zajrzyj do modułu zaliczeń etapów:

moje zaliczenia etapów

Przedmioty obowiązkowe

Dla tego etapu nigdy nie określano przedmiotów obowiązkowych

Wymagania punktowe

Typ punktów	Grupa przedmiotów	Okres Wymagania punktowe mogą się zmieniać w czasie. Jeśli w tej kolumnie znajdzie się przedział dat (a właściwie przedział cykli dydaktycznych), to oznacza to, że dany wiersz jest aktualny tylko w danym przedziale dat. Przedział może być jednostronnie otwarty.	Liczba wymagana do zaliczenia warunkowego	Liczba wymagana do zaliczenia pełnego
ECTS - ECTS		2016Z - ...	32.00	32.00
ECTS - ECTS	1030-INDSC-PNP-S1 - ( Semestr 1 )-Data Science-pod.-EITI	2016Z - ...	16.00	16.00
ECTS - ECTS	1030-INDSC-PNP-S2 - (Semestr 2)- Data Science-pod.-EITI	2016Z - ...	16.00	16.00