Studia Podyplomowe „Analiza danych i Big Data w zarządzaniu”

Realizacja programu studiów na kierunku Analiza danych i Big Data w zarządzaniu ma na celu uzyskanie kompetencji w zakresie analizowania, interpretowania oraz wykorzystywania dużych zbiorów danych w kontekście decyzji biznesowych. Program ten odpowiada na rosnące zapotrzebowanie rynku na specjalistów łączących wiedzę z zakresu technologii informacyjnych z umiejętnościami zarządzania i analizy biznesowej. W obliczu wzrastającej roli danych w podejmowaniu decyzji strategicznych, kierunek ten przygotowuje do pracy na stanowiskach związanych z analizą biznesową, zarządzaniem projektami opartymi na danych oraz wdrażaniem rozwiązań bazujących na sztucznej inteligencji w organizacjach i przedsiębiorstwach różnej skali.

Program studiów na kierunku Analiza danych i Big Data w zarządzaniu będzie realizowany na 6 poziomie kwalifikacji.

Forma studiów: Na Wydziale Zarządzania prowadzone są studia podyplomowe w trybie niestacjonarnym, dwa lub trzy razy w miesiącu. Studia podyplomowe trwają 1 rok (2 semestry).

Liczba semestrów: 2 semestry.

Łączna liczba punktów ECTS: 35.

Łączna liczba godzin zajęć: 228.

Absolwent studiów podyplomowych Analiza danych i Big Data w zarządzaniu:

• posiada wiedzę o zaawansowanych technikach analizy danych, takich jak: uczenie maszynowe, analiza statystyczna oraz wizualizacji danych,
• zna narzędzia i technologie wykorzystywane w branży analizy danych, takie jak: język Python, język R oraz narzędzia do głębokiego uczenia i potrafi je efektywnie stosować w praktyce biznesowej,
• posiada umiejętność kreowania klarownych i przekonujących wizualizacji danych, które umożliwiają łatwą interpretację wyników analizy,
• posiada umiejętność integrowania danych z różnych źródeł, eksploracji i przetwarzania tych danych w celu uzyskania wartościowych informacji dla przedsiębiorstwa,
• posiada wiedzę z zakresu zastosowania analizy danych w zarządzaniu, taką jak: prognozowanie trendów rynkowych, optymalizacja procesów biznesowych, analiza zachowania klienta oraz modelowanie ryzyka itp.,
• jest wykwalifikowany do objęcia w przedsiębiorstwach stanowisk związanych z analizą danych, takich jak: analityk danych, inżynier danych czy menedżer ds. analizy danych,
• posiada wiedzę w zakresie zastosowania oraz implementowania rozwiązań informatycznych bazujących na sztucznej inteligencji w obszarach związanych z zarządzaniem,
• potrafi wdrażać rozwiązania oparte na analizie danych w praktyce biznesowej z uwzględnieniem najnowszych trendów w dziedzinie data science oraz etyki pracy z danymi,
• posiada wiedzę z zakresu struktury, interfejsu oraz podstawowych metryk Google Analytics oraz potrafi korzystać z narzędzi analityki internetowej w praktyce biznesowej,
• potrafi tworzyć raporty z zastosowaniem narzędzi Google Trends, SimilarWeb i Google Analytics.

Materiały z zajęć udostępnianie będą w formacie pdf, pliki źródłowe.

Microsoft Teams - wymagania

Sprzęt: Komputer z procesorem dwurdzeniowym, 4 GB RAM, kamera, mikrofon, głośniki lub słuchawki.

System: Aktualny system operacyjny Windows, macOS, Android lub iOS.

Przeglądarka: Najnowsza wersja Edge, Chrome, Firefox lub Safari.

Internet: Stabilne łącze o przepustowości min. 1,5 Mbps dla pobierania i wysyłania danych.