Szkolenia, Kursy, Studia podyplomowe, Tutoriale i Materiały wideo - Szkolenie ma na celu przedstawienie psychologiczno-pedagogicznych podstaw kształcenia. - Analiza Danych

Celem studium podyplomowego jest przybliżenie koncepcji Przemysł 4.0 oraz przedstawienie kluczowych technologii wspomagających transformację przedsiębiorstw w kierunku Przemysłu 4.0.Słuchacze nabędą kompetencje m.in. z zakresu identyfikacji obszarów potencjału w przedsiębiorstwie do przeprowadzenia transformacji cyfrowej, a także zastosowania nowoczesnych narzędzi informatycznych wspomagających zarządzanie przedsiębiorstwem.

Celem szkolenia jest podniesienie kompetencji uczestników w zakresie efektywnego i zaawansowanego wykorzystania programu MS Excel do optymalizacji pracy oraz usprawnienia procesu analizy danych.Szkolenie przyczyni się do zwiększenia efektywności pracy, ograniczenia błędów w analizie danych oraz lepszego wykorzystania danych w procesach decyzyjnych w organizacji.

Studia podyplomowe Przetwarzanie danych – Big Data przygotowują do podjęcia zadań związanych z przetwarzaniem dużych i złożonych zbiorów danych, wraz z ich analizą, eksploracją,  wizualizacją i zarządzaniem, a także z metodami sztucznej inteligencji i przetwarzania w chmurze. Studia pozwolą Ci rozpocząć lub rozwinąć karierę jako data scientist, data engineer, i w innych obszarach data oraz AI.  Podczas zajęć praktycznych i wykonywanych projektów uczestnicy studiów zostaną zapoznani z dostępnymi rozwiązaniami technologicznymi i najnowszymi koncepcjami przetwarzania danych oraz z metodami sztucznej inteligencji. Najlepsi specjaliści, zarówno z uczelni, jak i czołowych firm IT przekażą unikalną wiedzę teoretyczną i praktyczną, i zainspirują do dalszego rozwoju.

Celem nauczania jest uzupełnienie i/lub zaktualizowanie wiedzy słuchaczy w zakresie metod i technologii wytwarzania oprogramowania oraz przygotowanie do pełnienia podstawowych ról w projekcie informatycznym. Program studium skoncentrowany jest na zagadnieniach mających kluczowe znaczenie dla powodzenia rzeczywistych projektów informatycznych: wymaganiach, projektowaniu, implementacji, zapewnianiu jakości oraz zarządzaniu.