Materiile anului II

Semestrul I

Programare Orientată Obiect (5 credite, examen)

Este considerată una dintre cele mai dificile materii ale acestui semestru, deoarece te vei întâlni cu noțiuni noi despre clase, obiecte, moștenire sau abstractizare. Vei aprofunda aceste concepte prin realizarea temelor de seminar și a unui proiect, folosind limbajul C++.

Baze de date (5 credite, examen)

Vei învăța cum să lucrezi cu o bază de date relațională Oracle folosind limbajul SQL. În plus, ai oportunitatea de a obține două certificate Oracle Database Design and Database Programming dacă parcurgi anumite cursuri și obții un punctaj specificat la examenul final.

Statistică Macroeconomică (4 credite, examen)

Vei întâlni termeni precum PIB, PNB, Venit Național, șomaj, vei învăța mai multe despre Sistemul Conturilor Naționale și despre cum să calculezi diverși indici statistici.

Probabilități și Statistică Matematică (4 credite, examen)

Materia îmbină elemente studiate anterior cu noțiunile matematice din primul an și cu cele fundamentale din aria probabilităților și a statisticii.

Microeconomie Cantitativă (4 credite, examen)

Vei înțelege mai bine ce înseamnă microeconomia, focusul principal fiind pe teoria consumatorului și a producătorului Pe tot parcursul semestrului, vei rezolva probleme de optimizare și vei determina soluțiile optime. Îți recomandăm să revizuiești capitolul derivare de la matematică.

Management (4 credite, verificare)

Dacă te-ai întrebat vreodată ce presupune realizarea unui plan de afaceri, cum gândești o strategie bună și care sunt deciziile potrivite, această materie îți va oferi răspunsul. În plus, pe baza a tot ceea ce ai învățat, vei realiza propriul plan de afaceri.

Finanțe (4 credite, verificare)

Vei învăța care sunt principalii indicatori financiari, cum se formează masa monetară și cum se calculează salariile.

Educație Fizică și Sport (1 credit, verificare)

Acesta va fi ultimul semestru în care vei face materia.

Lavinia Acatrinei

Semestrul al II-lea:
Specializarea: Cibernetică Economică

Analiza și Diagnoza Sistemelor Economice (4 credite, examen)

În urma acestui curs vei dezvolta abilități specifice unui analist de sistem desăvârșit. Folosindu-te de diverse modele de analiză, vei învăța să elaborezi diagnoze, să evaluezi starea actuală și să monitorizezi performanța unui sistem economic.

Econometrie (4 credite, examen)

Aplicând modelele de regresie pe date reale, vei testa ipotezele clasice și vei vedea ce dificultăți poți întâmpina când abordezi seturi de pe World Bank sau INS.

Macroeconomie Cantitativă (4 credite, examen)

La această materie vei aplica modelele IS-LM și IS-LM-BP și te vei familiariza cu analiza și conceperea politicilor macroeconomice. Cu puțină muncă și concentrare la cursuri și seminare, vei trece examenul fără dificultăți.

Microeconomie Managerială (4 credite, examen)

În timpul seminarului vei interpreta analize descriptive în ceea ce privește funcționarea piețelor, lucrând în R, în timp ce la curs vei afla mai multe despre planificarea, organizarea și adaptarea organizației la dinamica mediului economic.

Simularea Proceselor Economice (4 credite, examen)

Vei descoperi alternativa unor algoritmi iterativi, întimp ce vei învăța să gestionezi stocurile sau firele de așteptare, precum și alte noțiuni necesare unui analist de sistem.

Teoria Deciziei (4 credite, examen)

Vei găsi cea mai potrivită strategie în ipoteze de certitudine, incertitudine şi risc. Examenul va consta în probleme, așadar acordă o atenție mare seminarului.

Ioana Mihai

Specializarea: Statistică și Previziune Economică

Pachete Software (4 credite, examen)

Cei trei ași din mânecă pe care trebuie să îi ai pentru a trece cu brio peste această materie sunt: Excel, SAS și Python. La finalul semestrului vei putea să îmbini cunoștințele acumulate într-un proiect care va conține toate cele 3 programe software.

Statistică Neparametrică (4 credite, examen)

Până acum ai învățat că o populație trebuie să fie distribuită normal pentru a putea lucra cu ea, însă această materie abordează tocmai acele cazuri în care nu se întâmplă acest lucru sau eșantionul este redus. Vei învăța să folosești softul SPSS și Excel.

Statistică Spațială (4 credite, examen)

Nu, nu este vorba despre statistică pe lună sau în spațiu cum poate vă gândiți la prima vedere. Această materie te va introduce în statistica aplicată la nivel teritorial și te va învăța să lucrezi cu softul Geoda, care va pune în practică noțiunile învățate până acum.

Testarea Ipotezelor Statistice (4 credite, examen)

Surprinzător, aici vei lucra cu ipoteze statistice, însă vei studia mai mult matematica din spatele teoriei învățate la statistică. De asemenea, vei aprofunda noțiunile dobândite în semestrul I la Probabilități și Statistică Matematică.

Macroeconomie Cantitativă (4 credite, examen)

Această materie a fost descrisă mai sus.

Econometrie (4 credite, examen)

Această materie a fost descrisă mai sus.

Ana-Maria-Daniela Dinu

Specializarea: Informatică Economică

Structuri de Date (4 credite, examen)

Considerată adesea cea mai dificilă materie, vei studia metode sistematice de stocare a datelor, folosind limbajul C. Îți recomandăm să aloci timp suplimentar pentru aprofundarea noțiunilor despre liste, arbori și grafuri din cadrul seminarelor.

Programare Multiparadigmă - Java (4 credite, examen)

Bazată pe noțiunile de la POO, vei afla cum se preiau datele din fișiere sau baze de date, cum se realizează un client-server sau ce sunt firele de execuție.

SGBD Oracle (4 credite, examen)

Ca o continuare a materiei Baze de Date a semestrului I, vei descoperi cum este gestionată o bază de date relațională în PL/SQL, dar și să lucrezi în APEX.

Programarea Aplicațiilor Windows (4 credite, examen)

Prin intermediul noțiunilor învățate la POO, vei putea realiza acum aplicații Windows, folosind C#, accentul fiind pus pe interfața acestora.

Macroeconomie Cantitativă (4 credite, examen)

Această materie a fost descrisă anterior la specializarea Cibernetică Economică.

Programarea Evolutivă și Algoritmi Genetici (4 credite, verificare)

Vei studia o serie de algoritmi ce pun bazele unor domenii precum cel de Machine Learning. În cadrul acestei materii se va lucra în limbajul Python.

Theodor Brăgărea