- badań zjawisk i procesów ekonomicznych, społecznych, demograficznych, finansowych,
- technik i metod badań próbkowych (doboru operatu losowania, przygotowania i oceny kwestionariusza, znaczenia błędów nielosowych),
- badań marketingowych,
- statystycznej analizy danych uzyskanych z badań ilościowych, w tym opisu i wnioskowania statystycznego, wielowymiarowej analizy statystycznej, eksploracyjnej analizy danych, sztucznych sieci neuronowych,
- sytemu informacyjnego statystyki publicznej i innych źródeł danych wtórnych,
- symulacji komputerowych,
- oprogramowania do analiz statystycznych.
- potrafi pozyskać dane statystyczne z różnych źródeł oraz wie jak je zinterpretować,
- potrafi przygotować dane do analizy (wybrać odpowiednie zmienne, zredukować wymiar przestrzeni cech, rozwiązywać problem danych brakujących, zidentyfikować obiekty nietypowe),
- potrafi dobrać metodę analizy statystycznej odpowiednią do danych,
- potrafi przeprowadzić i zinterpretować wyniki prostej analizy statystycznej,
- potrafi oceniać współzależności cech oraz budować modele regresyjne,
- potrafi formułować i weryfikować hipotezy statystyczne,
- potrafi konstruować proste prognozy zjawisk społecznych, demograficznych, gospodarczych i finansowych,
- potrafi przeprowadzić grupowanie i klasyfikację obiektów w przestrzeni wielowymiarowej,
- potrafi przeprowadzać badania rynkowe, marketingowe, sondażowe opinii publicznej (sformułować cel, opracować plan badania, pozyskać lub przygotować operat losowania, przygotować kwestionariusz badania, zgromadzić informacje, przeanalizować zebrane informacje i dokonać prezentacji wyników),
- potrafi zaprojektować model koncepcyjny symulacji komputerowej,
- biegle posługuje się oprogramowaniem komputerowym dedykowanym analizom statystycznym (Statistica, SPSS, Excel), a także potrafi samodzielnie programować obliczenia w środowiskach R i Matlab.
- analityk danych,
- specjalista z zakresu analizy i prognozowania.
- banki i inne instytucje finansowe,
- przedsiębiorstwa zajmujące się analizami rynkowymi,
- pracownie sondażowe,
- jednostki administracji publicznej,
- w każdym innym przedsiębiorstwie, w którym dokonywana jest analiza danych ilościowych (np. do prognozowania sprzedaży, planowania produkcji, podejmowania decyzji inwestycyjnych).
Specjalność Metody analizy danych przygotowuje do pożądanego na rynku pracy i mającego dużą przyszłość zawodu analityka danych. Poprzez właściwy dobór przedmiotów specjalnościowych i doświadczoną kadrę dydaktyczną studenci mają okazję zdobyć dobre wykształcenie, zapewniające zarówno solidne podstawy teoretyczne, jak i konkretne umiejętności praktyczne.
Przedmioty specjalnościowe, takie jak Metody klasyfikacji, Eksploracyjne metody analizy danych, Sztuczne sieci neuronowe, uczą rozumowania opartego na danych, syntezy dużych ilości danych w spójne koncepcje, analizy i śledzenia związków przyczynowo-skutkowych, w tym znajdowania głębszego sensu i istotności zachodzących w gospodarce i rzeczywistości społecznej zjawisk. Są to umiejętności wymieniane przez Organizację Współpracy Gospodarczej i Rozwoju (OECD) jako jedne z najbardziej potrzebnych na rynku pracy w najbliższej przyszłości.
Ogromna podaż danych i informacji oraz równie duże na nie zapotrzebowanie we współczesnym świecie rodzą potrzebę posiadania umiejętności pozyskiwania i analizowania danych liczbowych. Studenci specjalności dowiadują się jak zdobuwać odpowiednie dane wtórne (głównie na takich przedmiotach jak Statystyka społeczna, Demografia), a także jak samodzielnie zorganizować i przeprowadzić badanie statystyczne w celu zgromadzenia danych pierwotnych (na przedmiotach Badania marketingowe i Organizacja i technika badań próbkowych).
Dużą wagę przykłada się do nauki oprogramowania statystycznego, niezbędnego w nowoczesnej analizie danych. Studenci mają okazję poznać programy do analiz statystycznych (Statistica, SPSS, Excel) oraz języki programowania obliczeń (R, Matlab), zarówno na przedmiotach specjalnie im dedykowanych (Komputerowe pakiety statystyczne, Oprogramowanie symulacji komputerowych), jak i na innych przedmiotach, gdzie wykorzystywane są jako narzędzie wspomagające przekazywanie treści właściwych dla danego zagadnienia.