Studia podyplomowe - Sztuczna inteligencja w analizie - Technologia i IT

Studia podyplomowe „Rachunkowość 4.0 – cyfryzacja i AI” przygotowują do pracy w nowoczesnych działach finansowo-księgowych wykorzystujących cyfrowe technologie. Program łączy klasyczną wiedzę z zakresu rachunkowości z praktycznymi kompetencjami cyfrowymi.Celem studiów jest przygotowanie słuchaczy do:pracy z systemami finansowo-księgowymi i ERP,obsługi e-dokumentów i e-deklaracji,automatyzacji i robotyzacji procesów księgowych,wykorzystania sztucznej inteligencji w analizie danych finansowych,udziału w cyfrowej transformacji procesów rachunkowych w organizacjach.Zajęcia mają charakter praktyczny – uczestnicy pracują na realnych systemach i narzędziach wykorzystywanych w nowoczesnej księgowości.

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)

Nowoczesny, interdyscyplinarny program przygotowujący do:projektowania,rozwoju,certyfikacji,komercjalizacji wyrobów medycznych z wykorzystaniem AI.Program uwzględnia:wymogi regulacyjne (MDR, AI Act),potrzeby rynku ochrony zdrowia,aspekty technologiczne i biznesowe.Celem jest rozwój kompetencji umożliwiających:podejmowanie decyzji strategicznych,minimalizowanie ryzyk regulacyjnych i biznesowych,prowadzenie projektów w sektorze MedTech,skuteczne wprowadzanie produktów na rynek UE.

Studia przygotowują do pracy z nowoczesnymi systemami analitycznymi oraz wykorzystaniem dużych modeli językowych (LLM) w analizie danych.Cel:przygotowanie do pracy z platformami analitycznymi (np. SAS Viya)nauka wykorzystania LLM w pracy analitykarozwój umiejętności:analizy danychbudowy modelipodejmowania decyzji biznesowychStudia uczą:statystyki i metod odkrywania wiedzyuczenia maszynowegoprogramowania (Python, R, SQL)tworzenia dashboardówautomatyzacji procesów analitycznych

Studia podyplomowe w zakresie sztucznej inteligencji i automatyzacji procesów biznesowych koncentrują się na praktycznym wykorzystaniu technologii AI w biznesie. Program oferuje naukę podstaw języka Python, analizy danych, wizualizacji oraz uczenia maszynowego. Studenci zapoznają się z różnorodnymi algorytmami sztucznej inteligencji i uczą się wdrażać rozwiązania od pomysłu do implementacji w realnych scenariuszach biznesowych.

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 Studiów Podyplomowych Sztuczna Inteligencja w Biznesie i Sektorze Publicznym jest dostarczenie wiedzy i umiejętności z zakresu zastosowania sztucznej inteligencji w działalności gospodarczej, administracji i polityce publicznej.

Studia mają na celu:przekazanie wiedzy z zakresu zastosowania sztucznej inteligencji w marketingu,rozwój umiejętności projektowania i wdrażania rozwiązań AI w działaniach marketingowych,przygotowanie do wykorzystania AI w różnych obszarach marketingu.Program umożliwia:poznanie zastosowań AI w marketingu oraz ich uwarunkowań technologicznych, prawnych i etycznych,analizę przypadków użycia AI,realizację projektu biznesowego z wykorzystaniem AI.

Studia przygotowują do wykorzystania sztucznej inteligencji w pracy prawnika.Cel:nauka wykorzystania AI w świadczeniu usług prawnychzwiększenie efektywności pracy poprzez automatyzacjęprzygotowanie do wdrażania legal tech i innowacjirozwój kompetencji w analizie danych i zarządzaniu projektami prawniczyminauka oceny ryzyk prawnych i etycznych związanych z AI

Studia dostarczają uczestnikom wiedzy na temat podstaw i idei przetwarzania maszynowego (machine learning), sztucznej inteligencji i przetwarzania dużych ilości danych (big data). Studenci poznają proces przygotowania danych, metody przetwarzania oraz analizę i wizualizację danych. Studia oferują dwie specjalizacje: „Data Science – Developer” i „Data Science – Analityk danych”. Program obejmuje naukę języków R, Python i SQL oraz technologie takie jak Hadoop i Spark, a także głębokie uczenie (deep learning) i sieci neuronowe.

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

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 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 przygotowują do rozwijania kompetencji cyfrowych i stosowania nowoczesnych technologii w dydaktyce oraz zarządzaniu edukacją.Cel:przygotowanie specjalistów do planowania, wdrażania i koordynowania transformacji cyfrowej w edukacjirozwój kompetencji:technologicznychinformacyjnychmenedżerskichObejmują:wykorzystanie narzędzi cyfrowych w dydaktycebezpieczeństwo informacji i ochronę danychetyczne wykorzystanie technologii (w tym AI)budowanie cyfrowego dobrostanuprzygotowanie do roli lidera zmiany

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.

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 „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.

Dwusemestralne studia podyplomowe adresowane do absolwentów wyższych uczelni, pragnących pogłębić bądź zdobyć umiejętności praktyczne oraz wiedzę teoretyczną z zakresu informatyki śledczej, bezpieczeństwa informacji, testów penetracyjnych oraz narzędzi i metod pracy operacyjnej. Starannie dobrana tematyka zajęć oraz najlepsi specjaliści z całego kraju umożliwią zdobycie nie tylko teorii, ale i praktyki w zakresie zarówno bezpieczeństwa informacji/systemów/sieci, jak również wyszukiwania informacji, uzyskiwania dostępu do informacji oraz odzyskiwania danych/informacji. Zamiast akademickich przedmiotów związanych z informatyką bądź bezpieczeństwem uczestnicy studiów spotkają wysoko wyspecjalizowane przedmioty, takie jak m.in. Biały Wywiad, Techniki Pozyskiwania Danych, Wyciek Danych i inne. Na wykładach i laboratoriach będzie możliwość praktycznego zapoznania się z możliwościami i obsługą narzędzi sprzętowych i programowych informatyki śledczej. Wszystkie laboratoria będą prowadzone we własnych laboratoriach Politechniki Opolskiej, natomiast wykłady będą prowadzane częściowo zdalnie, zmniejszając liczbę zjazdów kontaktowych w Opolu.

Studia przygotowują do zarządzania procesami transformacji cyfrowej w organizacjach (biznes, administracja publiczna, instytucje). Program łączy kompetencje technologiczne (AI, big data, IoT, chmura, RPA, cyberbezpieczeństwo) ze strategią, zarządzaniem zmianą i przywództwem. Celem jest:kształcenie liderów transformacji cyfrowej w duchu Przemysłu 4.0,rozwój umiejętności budowy i wdrażania strategii cyfrowych,przygotowanie do prowadzenia projektów IT/Agile i inicjowania innowacji,nabycie kompetencji miękkich potrzebnych w zdalnym i dynamicznym środowisku pracy,przygotowanie do egzaminu certyfikacyjnego „Digital Transformation Foundation (APMG)”.