DSLab WNE UW
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
