Big Data - studia podyplomowe - online w czasie rzeczywistym - studia realizowane we współpracy z Altkom Akademia, "Zielone kompetencje"
Big Data - studia podyplomowe - online w czasie rzeczywistym - studia realizowane we współpracy z Altkom Akademia, "Zielone kompetencje"
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Bazy danych
- Sposób dofinansowaniawsparcie dla osób indywidualnych
- Grupa docelowa usługi
Program studiów podyplomowych „Big Data” ma na celu kompleksowe przygotowanie specjalistów do efektywnego analizowania ogromnych ilości danych, stosowania nowoczesnych technologii w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji oraz wykorzystywania zaawansowanych narzędzi programistycznych i analitycznych.
W szczególności studia adresowane są dla:
- Analitycy danych
- Programiści i inżynierowie oprogramowania
- Menadżerowie projektów IT
- Specjaliści BI (Business Intelligence)
- Konsultanci i strategowie biznesowi
- Absolwenci kierunków technicznych i ścisłych
- Minimalna liczba uczestników20
- Maksymalna liczba uczestników40
- Data zakończenia rekrutacji27-09-2024
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Liczba godzin usługi170
- Podstawa uzyskania wpisu do BURart. 163 ust. 1 ustawy z dnia 20 lipca 2018 r. Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce (t.j. Dz. U. z 2023 r. poz. 742, z późn. zm.)
- Zakres uprawnieństudia podyplomowe
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Zrozumienie charakterystyk Big Data, w tym różnorodności, objętości i szybkości generowania danych, co jest kluczowe dla podejmowania decyzji biznesowych. Program zapewnia podstawy w programowaniu, w językach Python i R, analizy statystycznej oraz wykorzystania narzędzi do uczenia maszynowego. Umiejętność skutecznego wykorzystania zdobytych umiejętności w dynamicznie zmieniającym się środowisku pracy, a także rozwoju i analizy przetwarzania dużych zbiorów danych w tym "zielonych" danychEfekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
Efekty uczenia się Rozumie i potrafi zastosować zaawansowane technologie Big Data w praktyce zawodowej.Posiada umiejętności programowania w językach Python i R, które są kluczowe w analizie danych. Zna techniki i narzędzia sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego oraz potrafi je wykorzystywać do tworzenia zaawansowanych modeli predykcyjnych. Potrafi zarządzać projektami IT związanych z wdrożeniami systemów przetwarzających i analizujących duże zbiory danych. Efektywnie wykorzystuje bazy danych (np. MS SQL) oraz narzędzia do wizualizacji danych (np. Power BI), aby uzyskać, przetworzyć i zaprezentować dane w sposób zrozumiały i użyteczny. | Kryteria weryfikacji Absolwent potrafi pozyskiwać i wykorzystywać informacje dotyczące efektywnego analizowania ogromnych ilości danych, stosowania nowoczesnych technologii w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji | Metoda walidacji Obserwacja w warunkach rzeczywistych |
Efekty uczenia się Rozumie procesy analizy danych, od ich pozyskania po zaawansowaną analizę i wizualizację.Podejmuje uzasadnione decyzje oparte na danych i potrafi ocenić ich wpływ na działalność organizacji. Zwiększa efektywność i rentowność projektów dzięki umiejętności efektywnego wykorzystania danych w tym danych dotyczących obszarów należących do zielonych kompetencji. | Kryteria weryfikacji Absolwent potrafi wykorzystywać zaawansowane narzędzi a programistyczne i analityczne w tym te dotyczące pracy z danymi dotyczącymi zielonych kompetencji | Metoda walidacji Obserwacja w warunkach rzeczywistych |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Program
Program
- Wprowadzenie do Big Data (20 godz.)
- Big Data jako rozwiązanie wspierające zrównoważony rozwój przedsiębiorstw (10 godz)
- Programowanie w języku Python (30 godz.)
- Analiza danych w języku Python (20 godz.)
- Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe kontekście transformacji cyfrowej i rozwoju kompetencji zielonych
(30 godz.) - Zarządzanie projektami w IT, w tym projektami promującymi zrównoważony rozwój (10 godz.)
- Wykorzystanie baz danych MS SQL w analizie (20 godz.)
- Analiza, przetwarzanie i wizualizacja danych w Power BI (20 godz.)
- Analiza danych w języku R (10 godz.)
Czas trwania: 2 semestry, ilość punktów ECTS:30
Zajęcia odbywają się w weekendy, średnio raz w miesiącu
Harmonogram
Harmonogram
| Przedmiot / temat zajęć | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat zajęć 1 z 17 Wprowadzenie do Big Data | Data realizacji zajęć 05-10-2024 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 2 z 17 Wprowadzenie do Big Data | Data realizacji zajęć 06-10-2024 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 3 z 17 Programowanie w języku Python | Data realizacji zajęć 16-11-2024 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 4 z 17 Programowanie w języku Python | Data realizacji zajęć 17-11-2024 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 5 z 17 Programowanie w języku Python | Data realizacji zajęć 07-12-2024 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 6 z 17 Analiza danych w języku Python | Data realizacji zajęć 08-12-2024 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 7 z 17 Analiza danych w języku Python | Data realizacji zajęć 11-01-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 8 z 17 Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe | Data realizacji zajęć 12-01-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 9 z 17 Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe | Data realizacji zajęć 08-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 10 z 17 Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe | Data realizacji zajęć 09-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 11 z 17 Zarządzanie projektami w IT | Data realizacji zajęć 15-03-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 12 z 17 Wykorzystanie baz danych MS SQL w analizie | Data realizacji zajęć 16-03-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 13 z 17 Wykorzystanie baz danych MS SQL w analizie | Data realizacji zajęć 05-04-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 14 z 17 Analiza, przetwarzanie i wizualizacja danych w Power BI | Data realizacji zajęć 06-04-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 15 z 17 Analiza, przetwarzanie i wizualizacja danych w Power BI | Data realizacji zajęć 10-05-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 16 z 17 Analiza, przetwarzanie i wizualizacja danych w Power BI | Data realizacji zajęć 11-05-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Przedmiot / temat zajęć 17 z 17 Big Data jako rozwiązanie wspierające zrównoważony rozwój przedsiębiorstw | Data realizacji zajęć 24-05-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 17:00 | Liczba godzin 08:00 |
Cena
Cena
Cennik
- Rodzaj cenyCena
- Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto5 500,00 PLN
- Koszt przypadający na 1 uczestnika netto5 500,00 PLN
- Koszt osobogodziny brutto32,35 PLN
- Koszt osobogodziny netto32,35 PLN
Prowadzący
Prowadzący
Paweł Niemyt
Od 2007 roku spędził na sali ponad 1 200 dni szkoleniowych, szkoląc ponad 7 tys. osób.
Tworzy aplikacje webowe (HTML, XHTML, CSS, PHP, MySQL). Prowadzi szkolenia z zakresu narzędzi zarządzania projektami oraz Business Intelligence z uwzględnieniem instytucji finansowych, jak również automatyzacji pracy z wykorzystaniem VBA.
Jest odpowiedzialny za planowanie sprzedaży, produkcji, magazynów, nadzór nad strukturą wiekową magazynów samochodów osobowych. Tworzy raporty rynkowe i sprzedażowe, a także prognozy dla rynku samochodowego. Rozwija swoje umiejętności dydaktyczne podczas cyklu Train the Trainer z zakresu: Autoprezentacja i kreacja wizerunku, prowadzi warsztaty z higieny głosu z elementami estetyki mówienia.
Specjalizacje trenerskie, które posiada dotyczą tworzenia aplikacji webowych przy użyciu języków HTML, XHTML, CSS, PHP, JS, MySQL, SQL, Microsoft Excel, automatyzacji raportowania i analizy danych z użyciem języka VBA i SQL, Microsoft Word, Microsoft PowerPoint, Microsoft Project (MS Project Server). Jest również posiadaczem wielu certyfikatów.
Tomasz Grabowski
Na prośbę firmy Microsoft prowadzi seminaria podczas zjazdu opiekunów pracowni komputerowych nt. nowości w Office 2010, seminaria Prezi oraz Excel w zastosowaniach finansowych. Jest odpowiedzialny za cykl szkoleń z tworzenia prezentacji multimedialnych w radiu „Euro”, prezentowanych na antenie jak i w serwisie internetowym.
Posiada specjalizacje trenerskie w zakresie: MS Access, MS Excel, MS Power Point, SQL, PowerPivot, Power Query, Power View & Power Map, Microsoft Power BI Desktop & On-Line. Jest również posiadaczem wielu prestiżowych certyfikatów.
dr Kamil Musiał
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Studia podyplomowe realizowane przez AH prowadzone będą w 100% trybie on-line (poprzez platformę ClickMeeting, Zoom, Moodle), pozwalającymi na uczestnictwo w spotkaniu z każdego miejsca na świecie. Materiały dydaktyczne zamieszczane są przez wykładowców w Wirtualnej Uczelni, Moodle w formie prezentacji, plików pdf, etc.
Uczestnicy studiów podyplomowych otrzymują dostęp do pełnego pakietu Office 365, dostęp do pełnej wersji Systemu Informacji Prawnej LEGALIS, LEX Czasopisma Premium i LEX Monografie, LEXOTEKA. Dostęp do e-booków w Czytelniach IBUK Libra i Ebookpoint BIBLIO, Dostęp do baz danych m.in.: EBSCO, SCOPUS, Web of Science.
Warunki uczestnictwa
Do podjęcia studiów wymagane jest posiadanie wykształcenia wyższego.
Warunkiem ukończenia studiów podyplomowych jest uczestnictwo w co najmniej 80% zajęć, uzyskanie ocen pozytywnych z egzaminów i zaliczenie wszystkich przedmiotów określonych w programie studiów.
Więcej informacji o studiach podyplomowych na stronie https://www.humanitas.edu.pl/big_data#faq_tab_20260
Chcesz z nami porozmawiać o studiach, dopytać o szczegóły, skontaktuj się z nami: tel. 032 - 36 - 31 - 206
e-mail: podyplomowe.rekrutacja@humanitas.edu.pl
Informacje dodatkowe
Studia realizowane są we współpracy z Altkom Akademią.
Studia podyplomowe są formą edukacji akademickiej. Są one zaliczane do podstawowych pozaszkolnych form kształcenia, dokształcania i doskonalenia. Podstawę do ich tworzenia stanowi art. 163 ust.1 ustawy z dnia 20 lipca 2018 r. Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce ( Dz.U. z 2018 r., poz. 1668). Z kolei na podstawie art. 160 ust. 4 tej samej ustawy Uczelnia jest uprawniona do wydawania świadectw ukończenia studiów podyplomowych. Niezbędne elementy takiego świadectwa określa z kolei Rozporządzenie Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego w sprawie dokumentów wydawanych w związku z przebiegiem lub ukończeniem studiów podyplomowych i kształcenia specjalistycznego z dnia 12 września 2018 r. (Dz.U. z 2018 r., poz. 1791).
Godzina akademicka to 45 minut.
Czesne za studia podane w Karcie Usługi w Bazie Usług Rozwojowych nie obejmuje opłaty rekrutacyjnej w kwocie 85zł, którą wnosi uczestnik na etapie składania dokumentów rekrutacyjnych.
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Sprzęt komputerowy
Aby móc bezproblemowo uczestniczyć w zajęciach zdalnych, zalecamy posiadanie komputera/laptopa spełniającego poniższe wymagania:
- Procesor: Co najmniej Intel Core i5 lub równoważny.
- Pamięć RAM: Minimum 8 GB (zalecane 16 GB).
- Dysk: SSD lub M.2.
- Karta graficzna: Zintegrowana karta graficzna Intel UHD Graphics 620 lub lepsza.
- System operacyjny: Windows 10/11 lub macOS 10.14 (Mojave) i nowsze.
Kamera i Mikrofon
Dobra jakość obrazu i dźwięku jest kluczowa podczas zajęć zdalnych. Oto nasze zalecenia:
- Kamera: Wbudowana kamera o rozdzielczości co najmniej 720p HD. Jeśli Twój laptop nie posiada kamery o odpowiedniej jakości, rozważ zakup zewnętrznej kamery USB.
- Mikrofon: Wbudowany mikrofon o dobrej jakości dźwięku. Alternatywnie, możesz użyć zewnętrznego mikrofonu USB lub zestawu słuchawkowego z wbudowanym mikrofonem.
Połączenie internetowe
Stabilne połączenie internetowe jest kluczowe dla uczestnictwa w zajęciach zdalnych. Oto nasze zalecenia:
- Typ połączenia: Stałe szerokopasmowe łącze internetowe o przepustowości minimum 2,5 Mbps (łącze 20MB).
- Łączę Wi-Fi o tożsamych parametrach.
Przeglądarki internetowe
Do korzystania z platform edukacyjnych i uczestnictwa w zajęciach online, ważne jest, aby mieć zainstalowane najnowsze wersje przeglądarek internetowych. Proponujemy:
- Google Chrome: Szybka i bezpieczna przeglądarka, która regularnie otrzymuje aktualizacje.
- Mozilla Firefox: Alternatywna przeglądarka, ceniona za swoje funkcje prywatności i bezpieczeństwa.