O sztucznej inteligencji mówi się tak, jakby wystarczyło mieć model. W praktyce najpierw ktoś musi dowieźć dane: zebrać je z kilku systemów, oczyścić, ułożyć w hurtowni i sprawić, żeby liczyły się szybciej niż raz na dobę. Dopiero na tym da się postawić uczenie maszynowe. Specjalność inżynieria danych i sztuczna inteligencja na informatyce w Akademii WIT uczy obu tych warstw naraz — a na końcu możesz sprawdzić, czy myślisz jak inżynier danych.
Modele uczenia maszynowego są tą częścią, o której się mówi. Inżynieria danych jest tą, bez której nie ma o czym mówić: zasilanie systemów, hurtownie, przetwarzanie w chmurze i raportowanie. Specjalność inżynieria danych i sztuczna inteligencja na kierunku informatyka w Akademii WIT łączy jedno z drugim i prowadzi do ról inżyniera danych, analityka danych, specjalisty od sztucznej inteligencji, administratora systemów chmurowych albo programisty.
Zaczyna się od warsztatu, bez którego reszta jest teorią. W programie stoją języki C, C++, C#, Python, Java i T-SQL, a do tego budowa algorytmów i struktur danych oraz modelowanie i projektowanie systemów informatycznych. Ta część jest wspólna dla całej informatyki i to ona decyduje, czy absolwent umie coś zbudować, czy tylko o tym opowiedzieć.
Druga warstwa to już właściwa specjalność:
Warto zwrócić uwagę na proporcje w tym zestawie. Analiza danych jest ostatnim ogniwem, a większość programu dotyczy tego, co dzieje się przed nią: skąd dane przychodzą, gdzie leżą i jak są przeliczane. Kandydat, który wyobraża sobie tę pracę jako rysowanie wykresów, zderzy się z tym na pierwszym projekcie — i albo złapie, że właśnie tu jest ciekawie, albo szybko to zrozumie.
Do tego dochodzi część, o której kandydaci myślą najrzadziej, a która w pracy zajmuje sporo czasu: administrowanie serwerami, budowanie hurtowni danych, systemy bazodanowe, narzędzia kryptograficzne i bezpieczeństwo w środowiskach hybrydowych. Dane, które da się wykraść albo zgubić, nie są niczyim atutem.
Blok AI obejmuje inteligencję komputerową, uczenie maszynowe, usługi kognitywne i generatywne oraz zarządzanie zasobami w chmurze. Osobno stoi technika cyfrowa i przetwarzanie obrazów. Widać w tym praktyczne podejście: mniej rozważań o tym, czym jest inteligencja, więcej pracy z usługami, które trzeba umieć spiąć w działający system.
Studia są prowadzone w trybie dziennym i zaocznym i trwają siedem albo osiem semestrów, zależnie od trybu. Specjalność jest realizowana przy udziale partnera technologicznego, co w praktyce oznacza program ułożony pod konkretne środowiska, z którymi absolwent spotka się w pracy.
Kompetencje z tej specjalności są potrzebne w wielu sektorach: w informatyce stosowanej w finansach, w medycynie, w marketingu, w logistyce i poza nimi. To jedna z niewielu ścieżek, w których branża docelowa jest właściwie dowolna — dane ma dziś każda firma, a mało która umie z nich korzystać.
Jest jeszcze jedna zaleta takiego układu: kompetencje rozkładają się na kilka zawodów naraz. Kto po drodze odkryje, że woli administrować chmurą niż trenować modele, nie musi zaczynać od nowa — zmienia akcent, a nie ścieżkę.
Dla kogoś, kto lubi rozbierać problem na części i nie zniechęca się, gdy błąd siedzi trzy warstwy niżej. Kto woli zbudować coś, co działa co noc bez nadzoru, niż zrobić jednorazową prezentację. Przyda się cierpliwość do danych, które nigdy nie są tak czyste, jak w podręczniku. Aktualne zasady kwalifikacji warto sprawdzić w serwisie rekrutacyjnym uczelni, bo różnią się między naborami.
Inżynieria danych i sztuczna inteligencja w Akademii WIT to specjalność na informatyce, w której programowanie, hurtownie danych, chmura i uczenie maszynowe składają się na jeden zawód. Siedem–osiem semestrów, tytuł inżyniera i wyjście na role inżyniera danych, analityka, specjalisty od AI albo administratora systemów chmurowych.
10 pytań · dwie minuty
PL 
EN
CS
DE
ES
FR
HU
IT
PT
РУ
SK
TR
УК
AR
中文
poleca:
