Studia stacjonarne I stopnia (inżynierskie) -- profil praktyczny (program studiów)
Politechnika Rzeszowska od roku akademickiego 2019/2020 rozpoczęła nabór na nowy kierunek studiów inżynieria i analiza danych. Jest to jedyny tego typu kierunek prowadzony na uczelni publicznej południowo-wschodniej Polski.
Studenci kierunku inżynieria i analiza danych będą posiadali gruntowną wiedzę matematyczną z zakresu m.in.:
- analizy matematycznej,
- algebry liniowej,
- równań różniczkowych,
- rachunku prawdopodobieństwa,
- statystyki matematycznej,
- teorii grafów i sieci,
- metod optymalizacji,
- szeregów czasowych.
Studenci nabędą również praktyczne umiejętności m.in.:
- stosowania i/lub tworzenia metod i narzędzi informatycznych (w tym: języków programowania (np. C, C++, R, Python), systemów i sieci komputerowych, baz i hurtowni danych, systemów baz danych, systemów rozproszonych, systemów bezpieczeństwa, sztucznej inteligencji, metod uczenia maszynowego, kryptografii) do pozyskiwania, gromadzenia i przetwarzania danych, przeprowadzania analizy statystycznej i numerycznej danych,
- łączenia wiedzy teoretycznej z praktyczną, niezbędne do oceny funkcjonalności i efektywności metod informatycznych oraz rozwiązań technicznych, a także ich stosowania do rozwiązywania postawionych problemów,
- prognozowania, wnioskowania i prezentacji wyników,
- korzystania z technik informacyjno-komunikacyjnych właściwych dla środowiska inżynierskiego i biznesowego, zdobyte podczas zajęć ze specjalistami-praktykami oraz podczas praktyk zawodowych,
- identyfikacji oraz formułowania specyfikacji złożonych problemów z zakresu inżynierii i analizy danych, uwzględniających ich aspekty pozatechniczne, w tym aspekty prawne, oraz zasady bezpieczeństwa i ochrony danych,
- wzbogacania swojej wiedzy o aktualne trendy rozwojowe związane z postępem naukowym i technicznym, w obrębie wykonywanych zadań,
- planowania i organizacji pracy indywidualnej oraz zespołowej.
Połączenie wiedzy teoretycznej i praktycznej pozwoli studentom kierunku inżynieria i analiza danych rozwijać swoją karierę zawodową w instytucjach związanych z przemysłem, jak i w ośrodkach naukowo-badawczych.
Studenci mają również możliwość dołączenia do koła naukowego "Machine Learning" 
działającego na Wydziale.
Autor: Hubert Mazur