DSLab WNE UW
![](https://i1.wp.com/dslab.wne.uw.edu.pl/wp-content/uploads/2019/06/logo-dslab-biznes-blue.png?w=1080)
Kim jesteśmy?
Poznaj nasz zespół!
Cechuje nas różnorodność, kreatywność i chęć dzielenia się wiedzą. Każdy z nas ma odmienne doświadczenia zawodowe, zainteresowania, cele w rozwoju osobistym. Jednakże, tym co łączy nas wszystkich jest wspólna pasja - Data Science.
Brzmi interesująco? Chciałbyś nas poznać? A może masz dla nas wyzwanie? Zapraszamy!
Staramy się być na bieżąco ze wszystkimi nowościami ze świata Machine Learning'u, Artificial Intelligence, Big Data i ich praktycznych zastosowań. Posiadamy doświadczenie w stosowaniu metod związanych z Data Science na wielu płaszczyznach, w różnych branżach i przy różnych projektach, dzięki czemu stanowimy zespół bardzo wszechstronny.
![Piotr Wójcik](https://i1.wp.com/dslab.wne.uw.edu.pl/wp-content/uploads/2019/06/DSC_0399-11-1.jpg?resize=1080%2C1081)
Piotr Wójcik
Founder, Head of Data Science Research Teams
Adiunkt Wydziału Nauk Ekonomicznych UW. Ekspert w zakresie wykorzystania oprogramowania R oraz SAS do efektywnego przetwarzania danych i zaawansowanego modelowania statystycznego/ekonometrycznego. Absolwent WNE UW oraz Katholieke Universiteit Leuven (Belgia).
show more
Jest autorem i współtwórcą wielu kursów akademickich, a także praktycznych szkoleń warsztatowych dla licznych firm oraz instytucji sektora publicznego, z dziedzin związanych bezpośrednio z Data Science: zaawansowanym programowaniu w R i SAS, statystyki, ekonometrii i uczenia maszynowego.
Autor, kierownik i wykładowca studiów podyplomowych „Metody statystyczne w biznesie. Warsztaty z oprogramowaniem SAS” (od 2008 roku) oraz studiów podyplomowych „Data Science w zastosowaniach biznesowych. Warsztaty z wykorzystaniem programu R” (od 2017 roku).
Naukowo zajmuje się analizami regionalnej konwergencji i nierówności oraz finansami ilościowymi. Dodatkowo jest wykonawcą i kierownikiem projektów badawczych finansowanych przez Komisję Europejską, Narodowe Centrum Nauki i Ministerstwo Rozwoju Regionalnego.
Autor licznych publikacji naukowych wykorzystujących zróżnicowane narzędzia ilościowej analizy danych, w tym współautor podręcznika poświęconego programowi R („Metody ilościowe w R. Aplikacje ekonomiczne i finansowe”). W wolnym czasie lubi podróżować bez pośpiechu, czytać sobie i dzieciom i składać rymy. Wciąż wierzy, że znajdzie czas na naukę nowych języków.
show less
![Ewelina Osowska](https://i2.wp.com/dslab.wne.uw.edu.pl/wp-content/uploads/2019/06/oc_14163.jpeg?resize=1080%2C1071)
Ewelina Osowska
Researcher, Data Scientist
Studentka Wydziału Nauk Ekonomicznych UW na kierunku Informatyka i Ekonometria, specjalizacja: Data Science. Absolwentka studiów licencjackich na kierunku Międzykierunkowe Studia Ekonomiczno-Menedżerskie.
Posiada doświadczenie zawodowe w zakresie walidacji modeli ryzyka kredytowego.
show more
Obecnie prowadzi badania pod kątem pracy magisterskiej dotyczącej wpływu strategii event arbitrage na przewidywanie zachowań rynków finansowych na podstawie danych wysokiej częstotliwości.
W trakcie studiów licencjackich przez dwa lata pełniła funkcję Prezesa Zarządu Koła Naukowego Strategii Gospodarczej UW.
W wolnym czasie najchętniej wybiera wycieczki rowerowe i górskie.
show less
![Kornel Krysiak](https://i2.wp.com/dslab.wne.uw.edu.pl/wp-content/uploads/2019/06/DSC1312-1.jpg?resize=1080%2C1079)
Kornel Krysiak
Marketing, PR & Social Media Manager, Data Scientist
Student Wydziału Nauk Ekonomicznych UW na kierunku Data Science. Absolwent programu Podwójnego Dyplomu (a.k.a. Double Degree) realizowanego, we współpracy z Chonnam National University (Korea Południowa), dla najlepszych studentów kierunku Zarządzanie.
show more
Pracownik Biura Informacji Kredytowej w Departamencie Business Intelligence, w zespole modelowania ryzyka kredytowego.
Zainteresowania zawodowe to przede wszystkim: Consulting, Data Science (w zastosowaniach A.I), R&D, Marketing, Grafika komputerowa i Project Management.
Doświadczony w pracy przy organizacji eventów, planowaniu strategii marketingowych, a także w multikulturowym środowisku. Płynnie posługuje się językiem angielskim, i na poziomie średnio-zaawansowanym, językiem rosyjskim.
Rozwój osobisty w obszarach nie związanych bezpośrednio z pracą bądź studiami, kierunkuje głównie na efektywną komunikacje, umiejętności prezentacyjne, negocjacyjne, autoprezentacyjne i personal brandingu.
Jego hobby są gra na fortepianie, taniec towarzyski i kinematografia.
show less
![Bartek Wieczorek](https://i1.wp.com/dslab.wne.uw.edu.pl/wp-content/uploads/2019/06/DSC_0396-10-1.jpg?resize=1080%2C1079)
Bartek Wieczorek
Researcher, Data Scientist
Student Wydziału Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego na kierunku Data Science. Absolwent Wydziału Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwerstetu Warszawskiego na kierunku Matematyka oraz studiów licencjackich na Wydziale Nauk Ekonomicznych UW, specjalizacja Informatyka i Ekonometria. show more Zawodowo analityk ilościowy w firmie z branży Ubezpieczeniowej. Na co dzień doświadczony w pracy z językiem Python, R i SAS.Jego zainteresowania naukowe obejmują przede wszystkim statystykę, a w szczególności różnego rodzaju regresje (grzbietowe, Lasso, Elastic Net), jak również modele przestrzenne, a także optymalizację. show less
![Michał Szałański](https://i0.wp.com/dslab.wne.uw.edu.pl/wp-content/uploads/2019/06/1-na-1.jpg?resize=1080%2C1080)
Michał Szałański
IT & WebDev Manager, Data Scientist
Student Wydziału Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego na kierunku Data Science. Ukończył z wyróżnieniem licencjackie studia Finanse, Rachunkowość i Ubezpieczenia na Wydziale Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego.
show more
Zawodowo freelancer, obsługujący firmy w zakresie Online Advertising & Web Development. Laureat stypendium Rektora dla najlepszych studentów przez cały okres studiów.
Posiada szerokie doświadczenie w opracowywaniu stron internetowych opartych o system CMS WordPress. W trakcie pracy zawodowej był odpowiedzialny za kampanie w Google Ads i Facebook Ads o łącznej wartości przekraczającej 100 000 zł. Pracuje m.in. dla Akademii Kulinarnej Whirlpool, Włoskiej Izby Handlowo-Przemysłowej w Polsce i dla Włoskiej Agencji Turystyki ENIT. Eksperymentuje z wdrażaniem metod Machine Learning do optymalizacji kampanii reklamowych.
Jego główne zainteresowania naukowe to sieci neuronowe i web scraping.
Hobbystycznie interesuje się grami bitewnymi, sesjami RPG i fotografią wnętrz.
show less
![Tomek Koc](https://i1.wp.com/dslab.wne.uw.edu.pl/wp-content/uploads/2019/06/DSC_0409-14-1.jpg?resize=1080%2C1079)
Tomek Koc
Researcher, Data Scientist
Tomasz Koc - student I stopnia Informatyki i Ekonometrii na Wydziale Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego. Stawia pierwsze kroki w świecie analizy danych i data science. Pasjonat Machine Learning, Neural Networks i Unsupervised Learning.
show more
Języka programowania R używa głównie do celów statystycznych, natomiast stara się pogłębiać swoją wiedzę z zastosowań Machine Learning w języku Python. Lubi opowiadania - wielki fan Józefa Hena, a także reportaże Swietłany Aleksijewicz oraz muzykę elektroniczną (vaporwave).
show less
![Hubert Śmieciuch](https://i1.wp.com/dslab.wne.uw.edu.pl/wp-content/uploads/2019/06/DSC_0379-4.jpg?resize=1080%2C1081)
Hubert Śmieciuch
Researcher, Data Scientist
Student studiów magisterskich Uniwersytetu Warszawskiego na kierunku Data Science oraz absolwent Ekonomii na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu na poziomie licencjackim.
Ma kilkuletnie doświadczenie pracy w firmie outsourcingowej w Budapeszcie, w projekcie finansowym związanym z przychodami.
show more
Główne zainteresowania naukowe to ekonomia przestrzenna, ekonometria oraz modelowanie w R i Pythonie.
W wolnym czasie entuzjasta wycieczek rowerowych, oraz nauki języków obcych.
show less
![Kasia Kryńska](https://i2.wp.com/dslab.wne.uw.edu.pl/wp-content/uploads/2019/06/62448396_470072583767869_7671467440752033792_n.jpg?resize=1080%2C1078)
Kasia Kryńska
Researcher, Data Scientist
Studentka na Wydziale Nauk Ekonomicznych UW na kierunku Informatyka i Ekonometria: Data Science. Absolwentka Wydziału Nauk Ekonomicznych UW na kierunku Informatyka i Ekonometria. Jej praca licencjacka dotyczyła prognozowania zmienności na rynku kryptowalut.
Zawodowo pełni role młodszego analityka ryzyka rynkowego w Union Investments.
show more
W 2018 r. zajęła 1 miejsce w grupowym Międzynarodowym Konkursie Rotman European Trading Competition. W lutym 2019 r. Ponadto, reprezentowała Uniwersytet Warszawski w ogólnoświatowej edycji tego konkursu, w Toronto.
Jej zainteresowania zawodowe obejmują ryzyko, finanse, trading oraz data science. Płynnie mówi w języku angielskim, zna również niemiecki oraz niderlandzki na poziomie podstawowym.
Wolny czas poświęca na naukę języka niderlandzkiego, naukę gry na pianinie oraz sport.
show less
![Kuba Ajchel](https://i1.wp.com/dslab.wne.uw.edu.pl/wp-content/uploads/2019/06/DSC_0384-5-1.jpg?resize=1080%2C1079)
Kuba Ajchel
Researcher, Data Scientist
Student kierunku Data Science na Wydziale Nauk Ekonomicznych UW. Absolwent Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej ze stopniem inżyniera. Tytuł jego pracy inżynierskiej: „Detekcja dronów w strumieniu video”.
Posiada doświadczenie zawodowe jako programista SQL.
show more
Obecnie pracuje jak analityk danych w PwC w dziale Risk Assurance Services Data W codziennej pracy wykorzystuje języki programowania takie jak Python, R czy SQL, a także narzędzia służące do wizualizacji danych jak PowerBI i Qlik Sense oraz UiPath, służący do automatyzacji procesów.
Ma doświadczenie w działalności w organizacji studenckiej. Był koordynatorem działu partnerstwa w SKN Konsultingu IT działającym na Politechnice Warszawskiej, a także koordynował organizację ścieżki data science w ramach programu menedżerskiego Lead in IT.
W czasie wolnym zajmuje się browarnictwem domowym (ma na koncie komercyjną sprzedaż piwa według własnej receptury), a także uprawia windsurfing.
show less
![Krystian Andruszek](https://i2.wp.com/dslab.wne.uw.edu.pl/wp-content/uploads/2019/06/oc_17319-1.jpeg?resize=1064%2C1067)
Krystian Andruszek
Researcher, Data Scientist
Student kierunku Data Science na Wydziale Nauk Ekonomicznych UW oraz absolwent studiów licencjackich na kierunku Informatyka i Ekonometria.
Aktualnie pracuje jako Data Scientist w bankowości, ma również doświadczenie w obszarze ryzyka kredytowego oraz finansów.
show more
show less
![Ewa Sobolewska](https://i2.wp.com/dslab.wne.uw.edu.pl/wp-content/uploads/2019/06/oc_16754.png?resize=840%2C879)
Ewa Sobolewska
Researcher, Data Scientist
Studentka studiów magisterskich na kierunku Data Science na Wydziale Nauk Ekonomicznych UW oraz absolwentka Międzykierunkowych Studiów Ekonomiczno-Menedżerskich UW.
Posiada doświadczenie zawodowe jako Analityk Biznesowy w działach Internal IT w bankowości oraz firmie zajmującej się tworzeniem oprogramowania.
show more
Cechuje ją ciągłe pogłębianie wiedzy, zarówno w ramach zainteresowań naukowych, jak i w życiu codziennym. Zna języki programowania Python i R oraz środowisko Linux. W ramach swojej pracy magisterskiej zgłębia tematy technik rozpoznawania obrazu, a także analizy danych przestrzennych, metod machine learningowych i deep learningowych. Ponadto jest zainteresowana zagadnieniami zastosowania sztucznej inteligencji w celach społecznie użytecznych. W czasie wolnym chodzi na spacery ze swoim owczarkiem, robi zdjęcia analogowe i eksperymentuje w kuchni.
show less
Spodobały ci się nasze projekty? Masz pomysł na własny?
Biuro
Długa 44/50, 00-241 Warszawa
Godziny
Pon - Pt: 9.00 - 17.00
Sob - Nd: Zamknięte
Kontakt
dr Piotr Wójcik