11 000,00 zł
1 paź 2024 - 26 cze 2025
Online
Termin niedostępny

Data Science w Biznesie

Offer image
Wybrany termin:

Termin:

1 paź 2024 - 26 cze 2025

Miejsce:

Online

Czas trwania:

188 godz.

Dodatkowe informacje
Zajęcia odbywają się raz lub dwa razy w miesiącu, w soboty i niedziele od 9:15.
Prowadzący:
KIEROWNIK STUDIÓW dr hab. Wioletta Grzenda, prof. SGH
Termin niedostępny

Pozostałe terminy:

W tym momencie brak dostepnych innych terminów

Studia Podyplomowe Data Science w Biznesie dostarczają gruntownej wiedzy i umiejętności z obszaru statystyki oraz uczenia maszynowego niezbędnych do analizy danych w biznesie z wykorzystaniem języków programowania R i Python oraz środowiska SAS Viya.

Usługa:
Studia podyplomowe
Poziom:
Zaawansowany

Studia Podyplomowe Data Science w Biznesie adresowane są zarówno do osób, które nie mają jeszcze doświadczenia w obszarze data science, jak również tych osób, które chcą poszerzyć i ugruntować swoją wiedzę w zakresie przetwarzania i analizy danych w biznesie, w szczególności:

  • statystyków,
  • analityków,
  • specjalistów IT, 
  • kierowników projektów IT,
  • pracowników naukowych.
  • Programowanie w języku R
  • Przetwarzanie danych w SAS
  • Programowanie w języku Python
  • Statystyczna analizy danych
  • Regresja logistyczna
  • Modele czasu trwania
  • Prognozowanie i szeregi czasowe
  • Data mining
  • Uczenie maszynowe, uczenie głębokie w Python i SAS Viya
  • Credit scoring, automatyzacja podejmowania decyzji
  • Optymalizacja sprzedaży i odkrywanie asocjacji
  • Big data engineering – case study
  • Seminarium
  • Zajęcia teoretyczne
  • Praktyczne ćwiczenia programistyczne
  • Analizy case study
  • Warsztaty

Sekretarz studiów:

dr Aleksandra Iwanicka

e-mail: aiwanic@sgh.waw.pl

Uczestnik otrzymuje:

Dyplom ukończenia studiów podyplomowych SGH

Wiedza:

  • Znajomość podstawowych i zaawansowanych technik statystycznych.
  • Znajomość metod uczenia maszynowego.
  • Umiejętność interpretacji wyników analizy danych.
  • Wiedza z zakresu programowania w językach R i Python.
  • Znajomość środowiska SAS Viya.
  • Wiedza na temat procesu eksploracji danych.
  • Umiejętność zastosowania metod statystycznych w analizie danych.
  • Znajomość narzędzi do wizualizacji danych.
  • Wiedza na temat modeli czasu trwania i regresji logistycznej.
  • Znajomość metod prognozowania i analiz szeregów czasowych.

Umiejętności:

  • Programowanie w językach R i Python.
  • Przetwarzanie i czyszczenie danych.
  • Wykorzystanie narzędzi SAS Viya do analizy danych.
  • Tworzenie modeli predykcyjnych.
  • Optymalizacja procesów biznesowych za pomocą data science.
  • Analiza danych z wykorzystaniem metod statystycznych i uczenia maszynowego.
  • Integracja i eksploracja danych.
  • Wizualizacja wyników analizy danych.
  • Automatyzacja procesów decyzyjnych.
  • Tworzenie strategii biznesowych na podstawie analizy danych.

Kompetencje społeczne:

  • Zdolność do pracy zespołowej.
  • Umiejętność komunikowania wyników analizy danych.
  • Zrozumienie etyki w data science.
  • Zdolność do adaptacji w dynamicznym środowisku biznesowym.
  • Innowacyjne podejście do rozwiązywania problemów.
  • Umiejętność krytycznego myślenia.
  • Otwartość na nowe technologie i metody analizy danych.
  • Zdolność do ciągłego doskonalenia zawodowego.
  • Umiejętność zarządzania projektami analitycznymi.
  • Profesjonalizm w podejściu do wykonywania zadań.

Inni oglądali również

Studia podyplomowe

Analityka danych i automatyzacja pracy w MS Excel, Power Platform, VBA

Offer image
7850,00 zł
15 lis 2025
195 godz.
Online
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.
Logo firmy
Uniwersytet Warszawski
Ta informacja nie stanowi oferty handlowej w rozumieniu ustawy z dnia 23 kwietnia 1964 r. Kodeks cywilny (Dz.U. 1964 nr 16 poz. 93 ze zm.) oraz ustawy z dnia 30 maja 2014 r. o prawach konsumenta (Dz.U. 2014 poz. 827 ze zm.).