INSTYTUT MATEMATYKI

Uniwersytet w Siedlcach

  1. Zdania logiczne, funktory zdaniotwórcze (spójniki). Prawa rachunku zdań.
  2. Kwantyfikatory. Prawa rachunku kwantyfikatorów.
  3. Zbiór, element zbioru, Działania na zbiorach i prawa rachunku zbiorów.
  4. Para uporządkowana. Iloczyn kartezjański zbiorów. Relacje dwuczłonowe.
  5. Pojęcie funkcji jako relacji. Funkcje ,,na’’ i różnowartościowe. Funkcja odwrotna. Składanie funkcji. Własności funkcji (monotoniczność, okresowość, parzystość).
  6. Zbiory równoliczne. Zbiory przeliczalne i nieprzeliczalne.
  7. Macierze. Operacje na macierzach. Wyznacznik oraz jego własności. Rząd macierzy. Macierz odwrotna.
  8. Układy równań liniowych. Sposoby rozwiązywania.
  9. Ciąg liczbowy, pojęcie granicy ciągu. Własności. Przykłady.
  10. Definicja szeregu liczbowego. Podstawowe kryteria zbieżności szeregów.
  11. Granica funkcji. Własności granic. Przykłady obliczania granic funkcji. Funkcja ciągła.
  12. Pochodna funkcji jednej zmiennej jej własności i zastosowania.
  13. Całka oznaczona i nieoznaczona. Przykłady. Zastosowanie.
  14. Pochodna cząstkowa funkcji dwóch zmiennych. Interpretacja geometryczna.
  15. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.
  16. Całka podwójna i całka potrójna. Definicje. Zastosowanie geometryczne.
  17. Rodzaje cech statystycznych. Skale pomiarowe. Przykłady.
  18. Miary tendencji centralnej. Przykłady.
  19. Miary zmienności. Przykłady.
  20. Testy statystyczne – do czego służą i na czym polegają testy istotności. Przykład wybranego testu. Na czym polega błąd pierwszego rodzaju.
  21. Wnioskowanie statystyczne. Przykłady.
  22. Model regresji liniowej. Założenia i analiza dopasowania modelu.
  23. Przestrzeń probabilistyczna. Aksjomaty rachunku prawdopodobieństwa. Prawdopodobieństwo zdarzeń i jego własności.
  24. Prawdopodobieństwo warunkowe i niezależność zdarzeń. Twierdzenie o prawdopodobieństwie całkowitym. Wzór Bayesa. Schemat Bernoullego.
  25. Zmienne losowe jednowymiarowe typu skokowego i typu ciągłego. Przykłady rozkładów typu skokowego i ciągłego.
  26. Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych jednowymiarowych: wartość oczekiwana, wariancja, mediana, moda.
  27. Podstawowe rozkłady jednowymiarowe typu skokowego: dwupunktowy, dwumianowy, geometryczny, Poissona.
  28. Podstawowe rozkłady jednowymiarowe typu ciągłego: jednostajny, normalny, wykładniczy.
  29. Zmienne losowe dwuwymiarowe typu skokowego, rozkład łączny, rozkłady brzegowe. Kowariancja. Współczynnik korelacji.
  30. Najważniejsze zasady skutecznej wizualizacji danych.
  31. Etapy tworzenia wykresu. Typy wykresów i ich zastosowania. 
  32. Dobre praktyki w wizualizacji danych. Kolory, konsekwencje złego doboru kolorystyki. Skale osi. Oznaczanie danych. 
  33. Wykresy słupkowe a histogramy. Różnice. Przykłady zastosowania.
  34. Wykres pudełkowy (boxplot) a wykres rozrzutu (scatter plot). Różnice. Przykłady zastosowania.
  35. Operatory, wyrażenia, instrukcje iteracyjne, instrukcje warunkowe.
  36. Struktury i typy danych. Macierze, tablice wielowymiarowe, tablice komórkowe. Sposoby tworzenia tablic strukturalnych. Dostęp i sposoby organizacji danych zawartych w tablicach strukturalnych.
  37. Metody numeryczne rozwiązywania równań nieliniowych, poszukiwanie miejsc zerowych funkcji.
  38. Metody interpolacji danych. Zastosowania.
  39. Aproksymacja i ekstrapolacja danych. Metody oraz zastosowania.
  40. Analiza Fouriera.
  41. Szeregi czasowe. Właściwości.
  42. Algorytmy w programowaniu. Rodzaje algorytmów. Złożoność czasowa i pamięciowa.
  43. Drzewa decyzyjne. Drzewo decyzyjne dla dużych zbiorów danych.

 

Studia I stopnia na kierunku matematyka to studia 3-letnie, a uzyskiwany tytuł - licencjat.

 

Absolwent posiada umiejętność przedstawiania treści matematycznych i przeprowadzania krótkich dowodów, formułowania problemów w sposób matematyczny, dokonywania złożonych obliczeń, posługiwania się narzędziami informatycznymi przy rozwiązywaniu różnych problemów matematycznych, korzystania z modeli matematycznych niezbędnych w zastosowaniach matematyki.

Studenci mają do wyboru dwie specjalności:

  • matematyka w finansach i ekonomii,
  • matematyka nauczycielska.

Charakterystyka specjalności

Absolwent specjalności matematyka w finansach i ekonomii oprócz podstawowej wiedzy matematycznej i ekonomicznej uzyskuje kompetencje budowania modeli matematycznych mających zastosowanie w naukach ekonomicznych, stosowania zasad rachunkowości, księgowania i sporządzania sprawozdań finansowych, wykorzystywania wiedzy rachunkowej w decyzjach strategicznych i operacyjnych przedsiębiorstw.

W programie specjalności matematyka w finansach i ekonomii znajdują się 3-tygodniowe praktyki zawodowe, co pozwala na wykształcenie umiejętności praktycznego stosowania narzędzi matematycznych w zagadnieniach finansowych oraz w nawiązaniu kontaktów zawodowych, a umiejętność zastosowania teoretycznej wiedzy matematycznej w praktyce zwiększa możliwości na rynku pracy.

Absolwent specjalności matematyka nauczycielska nabędzie wiedzę, umiejętności i kompetencje społeczne z zakresu przygotowania psychologiczno-pedagogicznego i dydaktycznego.  Posiądzie również umiejętność wykorzystywania nowoczesnych narzędzi w pracy nauczyciela oraz zdolność dostosowywania wiedzy i umiejętności do zmieniających się warunków nauczania. Absolwent będzie mógł kontynuować studia nauczycielskie na drugim stopniu i uzyskać pełne kwalifikacje zawodowe, zgodnie z Rozporządzeniem MNiSW z dnia 25 lipca 2019 r. w sprawie standardów kształcenia przygotowującego do wykonywania zawodu nauczyciela.

W programie specjalności matematyka nauczycielska znajdują się atrakcyjne zajęcia praktyczne i praktyki zawodowe pozwalające na skonfrontowanie wiedzy teoretycznej z praktyką na gruncie szkoły, zapoznanie z warsztatem pracy nauczyciela, formami i metodami prowadzenia różnego typu zajęć dydaktycznych i opiekuńczo-wychowawczych oraz umożliwiające nabycie umiejętności dydaktyczno-wychowawczych w bezpośrednim kontakcie z uczniem i szkołą.

Co po studiach?

Absolwenci kierunku matematyka mogą być zatrudniani np.:

  • w instytucjach finansowych (m. in. jako doradcy w bankach i towarzystwach ubezpieczeniowych),
  • w przedsiębiorstwach gospodarczych i handlowych (marketing, badania sondażowe itd.),
  • w biurach rachunkowych, działach ekonomicznych i w księgowości,
  • w instytucjach zajmujących się badaniami opinii społecznej,
  • jako pracownicy ośrodków badawczych i obliczeniowych,
  • lub mogą zostać nauczycielem matematyki czy też kontynuować edukację w szkole doktorskiej (po studiach drugiego stopnia).

Zarejestruj się w IRK!

 

SZKOŁY PODSTAWOWE

w kategorii klas czwartych

I miejsce

Szkoła Podstawowa nr 12 w Siedlcach

Krystian Jóźwiak

Mateusz Kachniarz

Marek Rak

II miejsce

Szkoła Podstawowa nr 10 w Siedlcach

Liliana Dymowska

Jakub Adamczyk

Maciej Jezierski

III miejsce

Szkoła Podstawowa w Zespole Oświatowym w Golicach

Gabriela Bałkowiec

Michał Kliczek

Maximilian Radoi

w kategorii klas piątych

I miejsce

Szkoła Podstawowa nr 12 w Siedlcach

Hanna Chaciak

Dominik Redzik

Wiktor Wróblewski

II miejsce

Szkoła Podstawowa nr 3 z Oddziałami Integracyjnymi w Siedlcach

Krzysztof Krasuski

Franciszek Radzikowski

Michał Skolimowski

III miejsce

Szkoła Podstawowa nr 1 w Siedlcach

Aleksandra Oksiejuk

Wiktor Wyszomierski

Dominik Grochowski

w kategorii klas szóstych

I miejsce

Szkoły Podstawowej w Zespole Oświatowym w Nowych Iganiach

Mikołaj Piotrowski

Antoni Płudowski

Michalina Stańczuk

II miejsce

Szkoły Podstawowej nr 4

Julia Chodowiec

Antonina Anusiewicz

Krzysztof Kozak

III miejsce

Szkoła Podstawowa nr 12 w Siedlcach

Magdalena Sawicka

Hanna Szewczuk

Kornel Arct

w kategorii klas siódmych

I miejsce

Szkoła Podstawowa nr 10 w Siedlcach

Filip Gochnio

Oliwier Major

Oliwier Skóra

II miejsce

Szkoła Podstawowa nr 7 w Siedlcach

Mateusz Piwko

Bartosz Jastrzębski

Anna Maksymiak

III miejsce

Szkoła Podstawowa w Zespole Oświatowym w Nowych Iganiach

Piotr Todorski

Dawid Czarnocki

Dawid Bekiesza

w kategorii klas ósmych

I miejsce

Szkoła Podstawowa nr 4 w Siedlcach

Michał Mazurek

Szymon Zakolski

Bartosz Stus

II miejsce

Szkoła Podstawowa nr 10 w Siedlcach

Jan Wójcik

Aleksander Szewczyk

Jakub Wardak

III miejsce

Szkoła Podstawowa nr 5 w Siedlcach

Karolina Wąsowska

Piotr Piekarski

Aleksandra Belniak

SZKOŁY ŚREDNIE

 w kategorii I klas

I miejsce

I Liceum Ogólnokształcące w Siedlcach

Kaja Syczewska

Patryk Włodarczyk

Natalia Filipowicz

II miejsce

IV LO w Siedlcach

Blanka Piotrowska

Elina Simonyan

Michał Bielecki

III miejsce

I Katolickie Liceum Ogólnokształcące w Siedlcach

Natalia Gelo

Łukasz Rawa

Dominik Marczak

w kategorii II klas

I miejsce

I Liceum Ogólnokształcące w Siedlcach

Michalina Antosik

Bartosz Masiak

Mateusz Czarnocki

II miejsce

IV LO w Siedlcach

Julia Bąbiak

Sandra Bąbiak

Bartosz Krzyżaniak

III miejsce

Zespół Szkół Ponadgimnazjalnych nr 3 w Siedlcach

Bartosz Jastrzębski

Artur Czarnocki

Monika Mularzuk

w kategorii III klas

I miejsce

I Liceum Ogólnokształcące w Siedlcach

Bartosz Burgs

Konrad Skwierczyński

Dominik Rojek

II miejsce

I Katolickie Liceum Ogólnokształcące w Siedlcach

Kuba Matejczuk

Michał Szponar

Paweł Czerniec

III miejsce

Zespół Szkół Ponadgimnazjalnych nr 3 w Siedlcach

Maciej Strus

Adrian Piskorz

Kacper Wiewiórka

w kategorii IV klas

I miejsce

I Liceum Ogólnokształcące w Siedlcach

Liwia Karakula

Natalia Biernacka

Weronika Koszel

II miejsce

I Katolickie Liceum Ogólnokształcące w Siedlcach

Aleksander Miszczak

Kacper Markiewicz

Bartosz Łubański

III miejsce

Zespół Szkół Ponadgimnazjalnych nr 3 w Siedlcach

Emilia Guzek

Karolina Gumienniczuk

Natalia Wielogórska

 

 

Studia I stopnia na kierunku ANALIZA DANYCH to studia 3-letnie o profilu praktycznym, a uzyskiwany tytuł - licencjat.

 

Absolwent kierunku ANALIZA DANYCH zdobędzie podstawową wiedzę z zakresu matematyki, statystyki oraz narzędzi informatycznych stosowanych w analizie danych.

Nabędzie umiejętności w zakresie obróbki Big Data: ich przetwarzania, prowadzenia wielowymiarowych analiz statystycznych, w oparciu o metody data mining, sieci neuronowe, prognozowania zjawisk, przy wykorzystaniu specjalistycznego oprogramowania.

Program studiów obejmuje także pół roku praktyk zawodowych, które pozwalają na poszerzenie wiedzy, umiejętności praktycznych i kompetencji niezbędnych w wykonywaniu pracy zawodowej.

Co po studiach?

Absolwenci kierunku ANALIZA DANYCH mogą być zatrudniani np.:

  • we wszelkiego rodzaju firmach branży IT,
  • instytucjach naukowo-badawczych,
  • instutucjach finansowych,
  • instytucjach administracji publicznej i państwowej,
  • w średnich i dużych zakładach produkcyjnych ze wszystkich branż i dziedzin gospodarki,
  • w ośrodkach badania opinii publicznej.

Mogą pracować jako analitycy danych finansowych, czy biznesowych, eksperci ds. eksploracji danych, programiści czy też projektanci baz danych. Ich umiejętności znajdą zastosowanie nawet w polityce, gdzie analizuje się dane sondażowe.
Analitycy danych posiadają nieograniczone możliwości rozwoju kariery zawodowej. Są to obecnie jedni z najbardziej poszukiwanych fachowców na rynku pracy.

Zarejestruj się w IRK!