Analityk biznesowy

Uczenie maszynowe w analityce danych kierowane są do osób, które posiadają już podstawową wiedzę w zakresie informatyki i analityki danych lub pracują na stanowiskach związanych z szeroko pojętym Data Science. Studia pozwolą uporządkować posiadaną wiedzę i rozszerzyć ją w sposób znaczący o zaawansowane metody sztucznej inteligencji stosowanej do eksploracji i przetwarzania różnych typów danych. W szczególności kierowane są do osób zainteresowanych tematyką uczenia maszynowego oraz Big Data chcących podjąć pracę w międzynarodowych firmach korzystających z rozwiązań opartych na systemach uczących się.

Celem studiów jest przekazanie umiejętności praktycznych z zakresu analityki danych biznesowych osobom, które do tej pory w ogóle nie posiadały, bądź posiadały znikome kompetencje z dziedziny informatyka, a są zainteresowane podjęciem pracy wymagającej znajomości podstaw analityki danych. Uzupełnieniem celu głównego jest zainteresowanie absolwentów dalszym poszerzaniem swojej wiedzy w dziedzinie analityki danych oraz jej szerszych zastosowań.

W ostatnich latach obserwowany jest nieustanny wzrost znaczenia analityki danych i umiejętności automatyzacji pracy.Niemal w każdej ofercie pracy biurowej na szeroko rozumianych stanowiskach analitycznych (ale nie tylko), wymagana jest umiejętność efektywnego posługiwania się zarówno programem Microsoft Excel (najpowszechniej stosowanym na rynku programem do eksploracji i prezentacji danych), jak również automatyzacji pracy (szczególnie w środowisku Microsoft, gdyż zdecydowana większość firm korzysta z oprogramowania tej firmy).Program studiów powstał w oparciu o spostrzeżenia dotyczące trendów wprost z rynku pracy:Od czasów pandemii w 2019 roku zdecydowana większość firm w Polsce korzysta z platformy Microsoft 365 i oczekuje od pracowników umiejętności wydajnego i efektywnego poruszania się w tym środowisku.Microsoft Excel jest niezmiennie najpowszechniej stosowanym na rynku programem do eksploracji i prezentacji danych, a jego pozycja uległą jeszcze większemu wzmocnieniu od czasu wprowadzenia zastawu nowych funkcjonalności dostępnych od wersji 2021.W ofertach pracy związanych z szeroko rozumianą analityką danych wymagane jest biegłe posługiwanie się w praktyce narzędziami Power Query, Power Pivot i Power Map, językami DAX i VBA, czy programami wchodzącymi w skład Power Platform (Power Automate i Power BI).Głównym celem studiów podyplomowych „Analityka danych i automatyzacja pracy w MS Excel, Power Platform, VBA” jest przygotowanie słuchaczy do pracy z narzędziami wymienionymi w powyższych punktach i zapoznanie z najnowocześniejszymi trendami w pracy z danymi.Studia są w 100% praktyczne i narzędziowe. Największa waga przywiązywana jest do zdobycia praktycznych umiejętności, które można wprost stosować w pracy zawodowej. Efektem końcowym jest przygotowanie przez studentów projektu zaliczeniowego w formie narzędzia którego głównym elementem będzie dashboard analityczny. Stanowić on będzie cenną pozycję w portfolio, a jednocześnie atut w ubieganiu się o pracę.

Studia podyplomowe łączą interdyscyplinarnie wszystkie zagadnienia niezbędne do rozumienia i tworzenia skutecznych historii opartych o dane. Celem studiów jest nabycie umiejętności takich jak automatyczne pobieranie danych, obsługa programów do analizy danych, wykorzystanie narzędzi do wizualizacji danych, oraz tworzenie raportów, treści do mediów społecznościowych i materiałów dziennikarskich.

Studia dają możliwość zapoznania się z problemami i technologiami realizacji systemów baz danych oraz nabycia podstawowych umiejętności z zakresu projektowania, tworzenia i eksploatacji takich systemów, realizowanych w oparciu o najnowsze technologie. W programie studiów szczególną uwagę zwrócono na problemy tworzenia logicznych modeli baz danych, a także aplikacji charakterystycznych dla wielopoziomowych architektur, wykorzystujących techniki webowe pozwalające na tworzenie aplikacji dostępnych poprzez WWW. Tematyka studiów dotyczy też problemów administracji i bezpieczeństwa tych systemów, z uwzględnieniem uwarunkowań prawnych ich wdrażania i eksploatacji. Powyższą tematykę uzupełniają technologie dotyczące budowy hurtowni danych, realizacji procesów eksploracji danych i zarządzania wiedzą.

W ostatnich latach obserwowany jest nieustanny wzrost znaczenia analizy danych w otoczeniu biznesowym. W erze bardzo szybko przyrastającej ilości zbieranych danych, tradycyjne narzędzia i arkusze kalkulacyjne są niewystarczającymi narzędziami do formułowania wniosków i podejmowania odpowiednich akcji. Program studiów powstał w oparciu o dwa spostrzeżenia dotyczące trendów wprost z rynku pracy: Język SQL jest najczęściej pojawiającym się wymogiem i pewnym minimum w kontekście ofert pracy na stanowisko analityka. Jednocześnie, poziom znajomości tego zagadnienia wśród osób rozpoczynających pracę w obszarze analityki pozostaje względnie niski. Business Intelligence jest nowym, szybko rozwijającym się obszarem, który będzie absorbował coraz większą liczbę wykwalifikowanych specjalistów.Studia podyplomowe przygotowują słuchaczy do poznania i dalszego rozwoju w obu dziedzinach.Głównym celem studiów podyplomowych „Analityka danych z wykorzystaniem języka SQL (w bazach danych Oracle) oraz narzędzi Business Intelligence (Power BI i Tableau)” jest szeroko rozumiany rozwój umiejętności pracy z danymi u słuchaczy - od pozyskania ich bezpośrednio z dowolnej bazy danych, przez wstępną obróbkę i przygotowanie do analizy, wizualizację oraz raportowanie i prezentację. Program studiów, jak i proponowana metoda kształcenia, skonstruowane zostały pod kątem wiedzy praktycznej - 100% zajęć prowadzonych jest przez praktyków biznesowych z wielkim doświadczeniem i ma formę warsztatową przy komputerach. Uczestnicy zapoznają się ze stosowanymi przez analityków metodami oraz narzędziami stosowanymi podczas przetwarzania danych. Nabędą ważną umiejętność pracy z danymi w sposób wydajny i efektywny. W ten sposób, słuchacze będą gotowi, aby bezpośrednio po studiach wykorzystywać wiedzę w pracy zawodowej, jak i będą potrafili samodzielnie rozszerzać swoje kompetencje w dowolnym kierunku z zakresu szeroko pojętej analityki danych.

Studia podyplomowe Analiza Danych - Data Science to 2-semestralne studia obejmujące 224 godz. zajęć, z których aż 152 godzin to praktyczne zajęcia laboratoryjne. Celem studiów jest przygotowanie kadr do udziału w procesach przetwarzania i analizy duży zbiorów różnorodnych danych. Współczesny świat generuje olbrzymie ilości różnorodnych danych, których umiejętne przetwarzanie, analiza i wyciąganie wniosków może dostarczyć istotnych informacji niezbędnych w różnorakich procesach decyzyjnych w gospodarce i nauce. Pojęcia/zawody „Analityk danych” oraz „Data Scientist” łączą kompetencje i umiejętności z wielu dziedzin, specjalności takich jak: matematyka, statystyka, bazy danych, programowanie. Wymagają też znajomości i umiejętności praktycznego wykorzystania nowoczesnych narzędzi informatycznych wykorzystywanych do przetwarzania danych. Studia podyplomowe „Analiza danych – Data Science” dostarczają zarówno wiedzy o charakterze podstawowym, teoretycznym, szerokiej znajomości nowoczesnych metod i technik przetwarzania i analizy danych jak i umiejętności wykorzystania tej wiedzy w praktyce.

Studia są realizowane zdalnie w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem pakietu Google Workspace. Zajęcia są nagrywane i udostępniane słuchaczom.Absolwent potrafi łączyć różne elementy z zakresu statystki i informatyki: programowania, zastosowania zaawansowanych narzędzi analitycznych, przetwarzania danych. Umie operować językiem programowania wykorzystywanym w analizie danych (Python lub R), ma wiedzę na temat przechowywania danych (w bazach SQL i no-SQL), i ich wizualizacji, umie stosować algorytmy uczenia maszynowego do rozwiązywania praktycznych problemów, zna w podstawowym zakresie narzędzia wykorzystywane w Big Data.

Podyplomowe Studia Inżynieria Danych – Big Data mają na celu wykształcenie umiejętności wykorzystywania wartości drzemiącej w Big Data przez wszechstronne, informatyczne przygotowanie do analizy dużych wolumenów danych.

Studia podyplomowe "Menedżer ESG" mają na celu poszerzenie wiedzy uczestników na temat zrównoważonych finansów oraz raportowania niefinansowego, rozwój kompetencji związanych z wdrażaniem zmian z perspektywy ESG i sporządzaniem raportów. Tematyka zajęć obejmuje finanse, prawo, komunikację, przywództwo, zarządzanie strategiczne oraz zrównoważony rozwój.