Studia podyplomowe - Planowanie strategiczne - Technologia i IT

Studia podyplomowe z zakresu Technologii przyszłości w zastosowaniu klinicznym są dedykowane specjalistom z medycyny, bioinżynierii, biotechnologii oraz bioinformatyki. Celem programu jest przekazanie uczestnikom nowoczesnej wiedzy i umiejętności z zakresu zaawansowanych technologii stosowanych w medycynie, umożliwiających lepszą diagnostykę, planowanie kliniczne oraz tworzenie innowacyjnych rozwiązań medycznych.

Studia podyplomowe z zakresu logistyki i zarządzania łańcuchem dostaw koncentrują się na przekazywaniu wiedzy i praktycznych umiejętności niezbędnych do skutecznego zarządzania łańcuchami dostaw w przedsiębiorstwie. Celem studiów jest:Zrozumienie koncepcji zarządzania łańcuchem dostaw oraz ich wpływu na konkurencyjność przedsiębiorstw.Przygotowanie i zarządzanie łańcuchami dostaw, w tym ich analiza, planowanie, integracja i kontrola.Wykorzystanie tradycyjnych i nowoczesnych rozwiązań zarządczych do poprawy efektywności logistyki.Doskonalenie infrastruktury technicznej i informatycznej łańcuchów dostaw oraz propagowanie idei współpracy opartej na partnerstwie.

Studia mają charakter praktyczny i ukierunkowane są na zdobycie kompetencji w obszarze digital marketingu, e-commerce, reklamy internetowej i wykorzystania sztucznej inteligencji w marketingu.Program obejmuje pracę z nowoczesnymi narzędziami (Google Ads, Meta Ads, Google Analytics, narzędzia SEO/AIO oraz AI), a także rozwija kreatywność i kompetencje analityczne. Duży nacisk położony jest na projektowanie kampanii marketingowych, automatyzację działań oraz analizę danych.Cel studiówprzygotowanie do pracy w digital marketinguzdobycie umiejętności tworzenia i prowadzenia kampanii reklamowychrozwój kompetencji w zakresie wykorzystania AI w marketinguprzygotowanie do pracy w e-commerce i social mediarozwój kreatywności i kompetencji analitycznychprzygotowanie do planowania strategii marketingowej

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.