informatics and econometrics
Kierunek Informatyka i ekonometria ma interdyscyplinarny charakter - łączy nauki techniczne, ekonomiczne i matematyczne. Przygotowuje on specjalistów do analizy i modelowania zjawisk ekonomicznych. Kierunek przyporządkowany jest do profilu ogólnoakademickiego, który przygotowuje studentów I stopnia do podjęcia pracy naukowej, a studentów II stopnia w tę pracę wdraża.
In semester 1, students complete library training and a health and safety course on a platform available at https://szkolenia.sggw.pl
| Przedmiot | Liczba godzin | Punkty ECTS | Forma weryfikacji | |
|---|---|---|---|---|
|
Szkolenie BHP:
4 |
- | Zaliczenie | O | |
|
Dynamic and financial econometrics
|
Wykład:
15 Ćwiczenia laboratoryjne: 30 |
4 | Egzamin | O |
|
Multidimensional Data Analysis
|
Wykład:
30 Ćwiczenia laboratoryjne: 15 |
4 | Zaliczenie na ocenę | O |
|
Network Services
|
Wykład:
15 Ćwiczenia laboratoryjne: 15 |
3 | Zaliczenie na ocenę | O |
|
Foundations of Artificial Intelligence
|
Wykład:
15 Ćwiczenia laboratoryjne: 15 |
2 | Zaliczenie na ocenę | O |
|
Second Foreign Language
|
Lektorat:
30 |
2 | Zaliczenie na ocenę | G |
|
Econometric Modelling
|
Wykład:
15 Ćwiczenia laboratoryjne: 15 |
2 | Zaliczenie na ocenę | O |
|
Object Oriented Programming
|
Ćwiczenia laboratoryjne:
30 |
3 | Zaliczenie na ocenę | O |
|
Operational Research - Applications
|
Wykład:
15 Ćwiczenia laboratoryjne: 30 |
3 | Egzamin | O |
|
Selected Issues in Sociology and Psychology
|
Wykład:
30 Ćwiczenia audytoryjne: 15 |
3 | Zaliczenie na ocenę | O |
|
Big Data Analytics
|
Wykład:
15 Ćwiczenia laboratoryjne: 30 |
4 | Zaliczenie na ocenę | F |
| Suma | 379 | 30 |
| Przedmiot | Liczba godzin | Punkty ECTS | Forma weryfikacji | |
|---|---|---|---|---|
|
Survey Sampling
|
Wykład:
15 Ćwiczenia laboratoryjne: 30 |
3 | Egzamin | O |
|
Master Seminar
|
Ćwiczenia audytoryjne:
30 |
2 | Zaliczenie | O |
|
Big Data Analytics
|
Wykład:
15 Ćwiczenia laboratoryjne: 30 |
4 | Egzamin/zaliczenie na ocenę | G |
|
Module 1
|
Wykład:
90 |
6 | Zaliczenie na ocenę | G |
|
Second Foreign Language
|
Lektorat:
30 |
2 | Zaliczenie na ocenę | G |
|
Mathematical Economics
|
Wykład:
30 Ćwiczenia audytoryjne: 30 |
5 | Egzamin | O |
|
Microeconometrics
|
Wykład:
15 Ćwiczenia laboratoryjne: 30 |
3 | Egzamin | O |
|
Software Engineering
|
Ćwiczenia laboratoryjne:
30 |
3 | Zaliczenie na ocenę | O |
|
Advanced Programming
|
Ćwiczenia laboratoryjne:
30 |
2 | Zaliczenie na ocenę | O |
| Suma | 405 | 30 |
| Przedmiot | Liczba godzin | Punkty ECTS | Forma weryfikacji | |
|---|---|---|---|---|
|
Theory of Forecasting and Simulations
|
Wykład:
15 Ćwiczenia laboratoryjne: 30 |
4 | Egzamin | O |
|
Basics of Financial Engineering
|
Wykład:
15 Ćwiczenia laboratoryjne: 30 |
4 | Egzamin | O |
|
Big Data Analytics
|
Wykład:
45 Ćwiczenia laboratoryjne: 90 |
10 | Egzamin | G |
|
Module 2
|
Wykład:
90 |
6 | Zaliczenie na ocenę | G |
|
Master Seminar
|
Ćwiczenia audytoryjne:
30 |
2 | Zaliczenie | O |
|
Network Security
|
Wykład:
15 Ćwiczenia laboratoryjne: 30 |
4 | Zaliczenie na ocenę | O |
| Suma | 390 | 30 |
| Przedmiot | Liczba godzin | Punkty ECTS | Forma weryfikacji | |
|---|---|---|---|---|
|
Statistical Analysis in Market Research
|
Ćwiczenia laboratoryjne:
30 |
2 | Zaliczenie na ocenę | O |
|
Business Ethics
|
Wykład:
15 Ćwiczenia audytoryjne: 15 |
1 | Zaliczenie na ocenę | O |
|
Master thesis
|
Praca dyplomowa:
0 |
20 | - | G |
|
Master Seminar
|
Ćwiczenia audytoryjne:
30 |
2 | Zaliczenie | O |
|
Project Management
|
Wykład:
15 Ćwiczenia laboratoryjne: 30 |
4 | Egzamin | O |
|
Intelectual Property Management
|
Wykład:
15 |
1 | Zaliczenie na ocenę | O |
| Suma | 150 | 30 |
