Business Intelligence – Systemy Wspomagania Decyzji Biznesowych

Celem Studiów Podyplomowych Business Intelligence – Systemy Wspomagania Decyzji Biznesowych jest dostarczenie wiedzy i praktycznych umiejętności z zakresie stosowania zaawansowanych metod analizy danych (OLAP, Data Mining) i sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence) w praktyce biznesowej.

osób pragnących rozpoznać potencjał zastosowań sztucznej inteligencji w biznesie lub pozyskać nowe perspektywy zawodowe w dynamicznym sektorze zastosowań biznesowych nowych technologii analitycznych. Te studia w są skierowane m.in. do:

• analityków biznesowych pragnący poznać i stosować w praktyce najnowsze rozwiązania w zakresie analizy danych,
• menedżerów odpowiadający za projekty Business Intelligence, wdrożenia AI, itp.,
• konsultantów specjalizujących się w analizach biznesowych, realizacji projektów AI,
• poszukujących nowych wyzwań zawodowych, bez przygotowania technicznego, pragnący pracować w zakresie analizy danych i praktycznych zastosowań metod sztucznej inteligencji.

• Wprowadzenie do Business Intelligence (BI) w kontekście zarządzania wartością firmy (VBM)
• Przegląd zastosowań AI w biznesie i budowanie przewagi konkurencyjnej z wykorzystaniem metod analizy danych oraz sztucznej inteligencji, w tym eksploracji danych
• Podstawy projektowania systemów Business Intelligence z wykorzystaniem technologii Hurtowni Danych i systemów Big Data dla nie informatyków
• Zajęcia laboratoryjne w zakresie wykorzystania narzędzi On–line Analytical Processing (SAS, Tableau albo Power BI).
• Podstawy statystyki dla menedżerów
• Wprowadzenie do eksploracji danych (Data Minnig, drzewa klasyfikacyjne i regresji, reguły indukcyjne, walidacja i interpretacja modeli)
• Zajęcia laboratoryjne w zakresie praktyki używania metod eksploracji danych (Statistica)
• Zastosowania biznesowe metod eksploracji danych: analiza koszyka zakupów, analiza skłonności do zakupu, analiza migracji klientów, wykrywanie nadużyć, profilowanie klientów (m.in. cross-selling i up–selling),
• Przegląd ekonometryczne metody prognozowania i modeli wczesnego ostrzegania w biznesie
• Analityczne systemy CRM w praktyce (segmentacja klientów, analizy typu: churn, fraud, propensity, zarządzanie kampaniami marketingowymi, modele CLTV)
• Wprowadzenie do zrównoważonej karty wyników (BSC) - kontroling strategiczny i zasady budowania kokpitów menedżerskich (MC)
• Wspomaganie decyzji w zakresie analizy sprzedaży i logistyki: analiza sprzedaży: (wolumen, cena, mix produktowy), analiza rentowności, benchmarking
• Analiza wymagań biznesowych i dobre praktyki prowadzenia projektów wdrożeniowych (studium przypadku) z elementami analizy inwestycyjnej
• Sieci neuronowe w zastosowaniach biznesowych (deep learning) w tym m.in. praktyka użytkowania dużych modeli językowych (LLM) takich jak np. GPT
• Użytkowanie, pozyskiwanie i analiza danych ze źródeł otwartych (OSINT)
• Realizacja projektów AI: Agile w praktyce, metodyki projektowe, transformacja modeli biznesowych (DT)
• Etyka i regulacje AI, cyberbezpieczeństwo systemów AI, trendy rozwojowe

• Wykłady teoretyczne
• Zajęcia laboratoryjne
• Studium przypadków
• Praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem specjalistycznych narzędzi analitycznych

Sekretarz studiów: Ilona Jastrzębska,

tel.: +48 225 649 237, +48 503 111 551

e-mail: ijastrz@sgh.waw.pl