Studia podyplomowe - Analiza wskaźników finansowych - Technologia i IT

Celem studiów jest przekazanie uczestnikom praktycznej wiedzy i umiejętności z zakresu efektywnego wykorzystania arkusza kalkulacyjnego jako podstawowego narzędzia analiz i przetwarzania danych. Uczestnicy zgłębiają typowe problemy natury ekonomiczno-biznesowej, zdobywając zaawansowane umiejętności wykorzystywania technik i narzędzi MS Excel oraz języka VBA, obejmujących zagadnienia finansowe, analizę ilościową danych biznesowych, organizację danych i programowanie w języku VBA.

Studia koncentrują się na przeciwdziałaniu przestępczości finansowej, w tym praniu brudnych pieniędzy, finansowaniu terroryzmu, oszustwach finansowych oraz innym formom przestępstw gospodarczych. Celem studiów jest przygotowanie uczestników do skutecznego zarządzania ryzykiem przestępczości finansowej w różnych instytucjach oraz zapoznanie się z obowiązującymi regulacjami prawnymi.

Studia podyplomowe „Bankowość i finanse cyfrowe” mają na celu dostarczenie aktualnej wiedzy na temat funkcjonowania współczesnych instytucji finansowych w erze digitalizacji. Uczestnicy poznają organizację banków na rynku finansowym oraz zdobędą umiejętności potrzebne do przeprowadzania analiz w obszarze bankowości. Program obejmuje także wiedzę z zakresu finansów cyfrowych, w tym cyberbezpieczeństwa, sztucznej inteligencji oraz innowacyjnych modeli biznesowych. Celem studiów jest przygotowanie wysoko wykwalifikowanych specjalistów do pracy w sektorze FinTech, bankach komercyjnych i spółdzielczych, instytucjach kredytowych, doradztwa finansowego oraz innych instytucjach finansowych. Studia mają na celu rozwój umiejętności praktycznych oraz teoretycznych związanych z nowoczesnym rynkiem finansowym i technologiami cyfrowymi.

Studia łączą wiedzę z zakresu psychologii, prawa, finansów, analizy informacji oraz nowoczesnych technologii wykrywania kłamstwa. Przygotowują do profesjonalnego wykrywania i analizy kłamstwa oraz zarządzania ryzykiem informacyjnym w organizacjach.Cele studiów:rozwój kompetencji w zakresie zarządzania informacją (pozyskiwanie, analiza, weryfikacja, bezpieczeństwo, poufność),przygotowanie do identyfikacji i przeciwdziałania dezinformacji (wewnątrz organizacji i w cyberprzestrzeni),rozwijanie umiejętności wykrywania manipulacji i kłamstwa (metody psychologiczne, lingwistyczne, technologiczne, OSINT, SOCMINT, AI),nauka technik fact-checkingu oraz detekcji fake news i deep fake,kształtowanie świadomości prawnej i etycznej w obszarze informacji,przygotowanie do praktycznego wykorzystania wiedzy w zarządzaniu, audycie, kontroli i sytuacjach kryzysowych.

Studia rozwijają kompetencje w budowie nowoczesnych systemów AI (ponad klasyczny Data Science).Cel:projektowanie i wdrażanie systemów AIbudowa systemów agentowych i wykorzystanie LLMautomatyzacja procesów analitycznychrozwój kompetencji w pracy z danymi i MLnauka wdrażania AI zgodnie z regulacjami (AI Act)

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 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 podyplomowe rozszerzają zagadnienia przedstawione na poziomie podstawowym Data Science. Celem jest wyposażenie uczestników w zaawansowane metody, techniki i narzędzia analizy danych, z dużym naciskiem na programistyczne techniki i narzędzia analityczne, zwłaszcza język Python. Uczestnicy nauczą się radzić sobie z różnymi zadaniami data science oraz zdobywać przewagę konkurencyjną w różnych dziedzinach.

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.

Studia podyplomowe mają na celu dostarczenie podstaw wiedzy oraz praktycznych umiejętności niezbędnych w pracy analityka biznesowego, który działa na styku IT i biznesu. Program oferuje solidne podstawy w zakresie analizy procesów biznesowych oraz umiejętności twardych i miękkich potrzebnych w tej roli.

Program Studiów Podyplomowych FinTech – Nowe Zjawiska i Technologie na Rynku Finansowym pozwala na zdobycie unikatowej wiedzy z obszaru FinTech, która zostanie przekazana przez praktyków rynku finansowego.

Studia mają charakter praktyczno‑techniczny i są ukierunkowane na rozwój kompetencji w obszarze analizy danych, programowania oraz uczenia maszynowego.Program obejmuje cały proces pracy z danymi: od ich pozyskiwania i przetwarzania, przez analizę statystyczną, aż po budowę modeli predykcyjnych i ich wdrażanie. Łączy teorię z praktyką poprzez liczne ćwiczenia i projekty oparte na rzeczywistych problemach biznesowych.Cel studiówzdobycie kompetencji w Data Science i analizie danychnauka programowania w Pythonieopanowanie metod statystycznych i MLprzygotowanie do budowy modeli predykcyjnychrozwój kompetencji projektowych i zespołowychprzygotowanie do pracy jako analityk danych / data scientist

Gromadzenie i analiza danych stają się fundamentalne w większości branż. Dane mogą pomóc firmom podejmować decyzje w różnych kwestiach. Data science to nie tylko zbieranie i analizowanie informacji, to umiejętność przewidywania przyszłości i weryfikowania skutków podjętych w przeszłości decyzji.

Głównym celem studiów jest podniesienie kompetencji osób zajmujących się szeroko rozumianą pracą z danymi w odniesieniu do analityki biznesowej oraz nowej dynamicznie rozwijającej się dziedziny – Data Science. Studia mają na celu rozwój umiejętności przetwarzania i analizy danych – od wstępnej analizy danych, przez ich wizualizację i analizę statystyczno-ekonometryczną, budowanie i walidację różnorodnych modeli predykcyjnych po raportowanie i prezentację wyników analiz. W trakcie studiów słuchacze zdobędą fundamentalną wiedzę teoretyczną i praktyczne umiejętności niezbędne do budowy zaawansowanych modeli analitycznych i prognostycznych. Program studiów „Data Science w zastosowaniach biznesowych - praktyczne warsztaty” przygotowuje słuchaczy do nowoczesnej pracy analitycznej na przykładach realnych problemów biznesowych.Efektywna praca nowoczesnego analityka wymaga dogłębnego poznania wydajnego i uniwersalnego języka programowania – codziennego środowiska pracy. Zarówno R, jak i Python to bezpłatne oprogramowanie dostępne w ramach licencji open source, stworzone i rozwijane przez społeczność użytkowników z całego świata.

Studia koncentrują się na współczesnych metodach i narzędziach pozyskiwania i analizy danych z zastosowaniem podejścia statystycznego i uczenia maszynowego. Uczestnicy poznają języki programowania R i Python oraz narzędzia do analizy danych, takie jak wnioskowanie statystyczne, analiza regresji, klasyfikacja, analiza danych jakościowych, analiza grafów i wiele innych. Celem studiów jest przekazanie wiedzy oraz umiejętności w zakresie statystycznej analizy danych, eksploracyjnej analizy danych oraz uczenia maszynowego.

Studia koncentrują się na współczesnych metodach i narzędziach pozyskiwania i analizy danych z zastosowaniem podejścia statystycznego i uczenia maszynowego. Uczestnicy poznają języki programowania R i Python oraz narzędzia do analizy danych, takie jak wnioskowanie statystyczne, analiza regresji, klasyfikacja, analiza danych jakościowych, analiza grafów i wiele innych. Celem studiów jest przekazanie wiedzy oraz umiejętności w zakresie statystycznej analizy danych, eksploracyjnej analizy danych oraz uczenia maszynowego.

Studia koncentrują się na wykorzystaniu symulacji komputerowych do projektowania i optymalizacji procesów logistycznych.Cel:rozwój umiejętności modelowania procesów magazynowychnauka wykorzystania symulacji (FlexSim) do analizy i optymalizacjiprzygotowanie do podejmowania decyzji operacyjnych i strategicznychidentyfikacja wąskich gardeł i możliwości usprawnieńprzygotowanie do pracy w logistyce 4.0

Studia podyplomowe „Menedżer IT” są dedykowane osobom, które chcą rozwijać swoją karierę w zakresie zarządzania projektami IT, zarządzania zespołami IT oraz zarządzania usługami i infrastrukturą IT. Celem studiów jest wyposażenie uczestników w umiejętności i wiedzę niezbędną do efektywnego kierowania projektami IT, zarządzania wymaganiami, jakością oprogramowania, ciągłością działania, a także w kwestiach prawnych i finansowych związanych z IT.

Studia podyplomowe „Menedżer IT” są dedykowane osobom, które chcą rozwijać swoją karierę w zakresie zarządzania projektami IT, zarządzania zespołami IT oraz zarządzania usługami i infrastrukturą IT. Celem studiów jest wyposażenie uczestników w umiejętności i wiedzę niezbędną do efektywnego kierowania projektami IT, zarządzania wymaganiami, jakością oprogramowania, ciągłością działania, a także w kwestiach prawnych i finansowych związanych z IT.

Studia podyplomowe GIS mają na celu pogłębienie i usystematyzowanie wiedzy z zakresu systemów informacji geograficznej. Uczestnicy nauczą się pozyskiwania i konwersji danych, analizy danych wektorowych i rastrowych, wizualizacji danych oraz zaawansowanych metod jak tworzenie własnych skryptów w Pythonie, geostatystyka, analizy sieciowe, obsługa danych LiDAR i przetwarzanie danych z dronów.

Studia odpowiadają na rosnące znaczenie bezpieczeństwa tożsamości cyfrowej w organizacjach. Program łączy audyt, cyberbezpieczeństwo, zarządzanie ryzykiem i technologie cyfrowe.Koncentruje się na systemach Identity & Access Management (IAM) oraz analizie nadużyć, cyberataków i luk bezpieczeństwa. Duży nacisk położony jest na praktykę (case studies, analiza incydentów, narzędzia AI).Cel studiówprzygotowanie do roli eksperta audytu tożsamości cyfrowejrozwój kompetencji w audycie IT i cyberbezpieczeństwienauka identyfikacji ryzyk cyfrowychzdobycie umiejętności analizy danych i wykrywania nadużyćprojektowanie i audyt systemów IAMprzygotowanie do pracy w środowiskach wysokiego ryzyka technologicznego

Celem studiów jest przekazanie wiedzy i praktycznych umiejętności w zakresie zastosowania:Business Intelligence (BI),sztucznej inteligencji (AI),we wspomaganiu decyzji biznesowych.Program obejmuje:metody analizy danych,ekonometrię i data mining,generatywną AI,zastosowania biznesowe AI (finanse, CRM, logistyka, decyzje strategiczne),zarządzanie projektami BI/AI,aspekty etyczne i regulacyjne.Celem jest przygotowanie do:wykorzystania AI w pracy zawodowej,podejmowania decyzji opartych na danych,pracy w obszarze analizy danych i nowych technologii.

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 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.

Studia mają na celu:poszerzenie wiedzy w zakresie budowania kultury dobrostanu w organizacjach,poznanie rozwiązań AI wspierających zdrowie i zaangażowanie pracowników,rozwój empatycznego przywództwa,budowanie trwałej przewagi konkurencyjnej poprzez zarządzanie kapitałem ludzkim.Program łączy:zarządzanie,psychologię,elementy prawa,wykorzystanie AI w HR.

Studia mają na celu przygotowanie uczestników do przeprowadzania audytu śledczego zgodnie z przyjętymi standardami oraz najlepszą praktyką zawodową. Uczestnicy zdobywają kwalifikacje do prowadzenia analiz śledczych, wykorzystując sprawdzone metody i techniki w różnych obszarach funkcjonowania organizacji.

Studia podyplomowe „Inżynieria Danych - Data Science” odpowiadają na potrzeby rynku pracy w zakresie analizy dużych wolumenów danych i wykorzystywania specjalistycznych narzędzi do modelowania, eksploracji, raportowania i wizualizowania danych. Celem jest rozwijanie umiejętności w zakresie statystyki, programowania, baz danych oraz metod eksploracyjno-predykcyjnych.

Celem studiów jest:pozyskanie i ugruntowanie wiedzy oraz umiejętności w zakresie cyberbezpieczeństwa przemysłowego (OT),budowa i utrzymanie ciągłości działania procesów przemysłowych,tworzenie bezpiecznego środowiska dla systemów cyfrowych i sygnałowych,nadzorowanie i kontrolowanie ich funkcjonowania.Studia koncentrują się na bezpieczeństwie infrastruktury OT, analizie komunikacji przemysłowej oraz zarządzaniu ryzykiem i zmianą.