Big Data. Inżynieria danych-studia podyplomowe
Big Data. Inżynieria danych-studia podyplomowe
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Bazy danych
- Sposób dofinansowaniawsparcie dla osób indywidualnychwsparcie dla pracodawców i ich pracowników
- Grupa docelowa usługi
Studia skierowane są do:
- Osoby zainteresowane rozwijaniem umiejętności z zakresu inżynierii danych i tworzenia skryptów oraz aplikacji do przetwarzania dużych zbiorów danych przy użyciu języka Python.
- Specjalistów ds. business intelligence: Osoby pracujące w obszarze BI, które chcą poszerzyć swoje kompetencje o umiejętności analizy danych na dużą skalę oraz wykorzystania Pythona do budowy zaawansowanych modeli biznesowych.
- Specjalistów ds. marketingu i e-commerce: Osoby zajmujące się analizą danych w kontekście marketingu cyfrowego, e-commerce i zarządzania klientem. Dla nich studia te mogą być cenną okazją do nauki zaawansowanych technik analizy danych i wykorzystania ich w celu lepszego zrozumienia preferencji klientów oraz optymalizacji strategii marketingowych.
- Absolwentów kierunków informatycznych, matematycznych i pokrewnych: Osoby posiadające podstawową wiedzę z zakresu informatyki, matematyki lub statystyki, które chcą specjalizować się w obszarze Big Data i analizy danych.
- Minimalna liczba uczestników10
- Maksymalna liczba uczestników25
- Data zakończenia rekrutacji10-03-2025
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Liczba godzin usługi176
- 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
Celem studiów jest wyposażenie uczestników w umiejętności analizy danych na dużą skalę, co pozwala im efektywnie interpretować, wyciągać wnioski i podejmować decyzje biznesowe oparte na danych. Opanowują narzędzia i technologie używane w obszarze Big Data, w tym różne bazy danych, narzędzia do przetwarzania danych, techniki analizy danych i uczenia maszynowego, oraz analizy danych środowiskowych i optymalizacji zużycia zasobów w aplikacjach.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
---|---|---|
Efekty uczenia się Wybiera narzędzia i technologie używane w obszarze Big Data | Kryteria weryfikacji Znajduje strategie kolekcjonowania, przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych | Metoda walidacji Prezentacja |
Kryteria weryfikacji Stosuje techniki analizy danych i uczenia maszynowego | Metoda walidacji Prezentacja | |
Kryteria weryfikacji Pokazuje kreatywne podejścia do rozwiązywania problemów z wykorzystaniem danych oraz analizy danych środowiskowych i optymalizacji zużycia zasobów w aplikacjach | Metoda walidacji Prezentacja | |
Efekty uczenia się Stosuje programowanie przy użyciu języka Python | Kryteria weryfikacji Rozróżnia systemy kontroli wersji | Metoda walidacji Prezentacja |
Kryteria weryfikacji Ilustruje analizę porównawczą algorytmów na podstawie złożoności obliczeniowej | Metoda walidacji Prezentacja | |
Efekty uczenia się Zarządzania wieloma elementami infrastruktury, takimi jak serwery, sieci, aplikacje, procesy i zasoby, w celu zapewnienia spójnego i wydajnego działania systemu | Kryteria weryfikacji Stosuje formaty danych: csv, json, avro, parquet, xml | Metoda walidacji Prezentacja |
Kryteria weryfikacji Wybiera orkiestratory, procesy CICD, Apache Kafka | Metoda walidacji Prezentacja | |
Kryteria weryfikacji Stosuje Bazy NoSQL, Technologie ETL/ELT, koncepcje modelowania hurtowni danych (ROLAP, MOLAP, HOLAP) | Metoda walidacji Prezentacja |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Program
Program
Program studiów podyplomowych na kierunku Big Data. Inżynieria danych na Uniwersytecie WSB Merito we Wrocławiu.
Potwierdza znajomość narzędzi i technologii: opanowują narzędzia i technologie używane w obszarze Big Data, w tym różne bazy danych, narzędzia do przetwarzania danych, jak również techniki analizy danych i uczenia maszynowego z uwzględnieniem analiz ekologicznych.
PROGRAMOWANIE W JĘZYKU PYTHON automatyzacja procesów raportowania ekologicznych praktyk(24 godz.)
FORMATY DANYCH(8 godz.)
PROGRAMOWANIE OBIEKTOWE W JĘZYKU PYTHON (16 godz.)
ORKIESTRATORY(8 godz.)
PROCESY CICD(8 godz.)
APACHE KAFKA(8 godz.)
NOSQL (MICROSOFT AZURE)(16 godz.)
ZAAWANSOWANE BAZY DANYCH I HURTOWANIE DANYCH (24 godz.)
NARZĘDZIA BIG DATA (MICROSOFT AZURE)(24 godz.)
WPROWADZENIE DO SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Dyskusja o wpływie technologii na środowisko oraz o strategiach minimalizowania ich negatywnego wpływu (32 godz.)
Seminarium projektowe – konsultacje projektów końcowych(8 godz.)
Liczba godzin: 176 (minimum 30 punktów ECTS)
Liczba semestrów: 2
Zajęcia odbywają się w sobotę i w niedzielę w godz. 8.30-15.00, w czasie rzeczywistym (wideokonferencje, czaty) realizowane będą z wykorzystaniem indywidualnych kont. Godziny zajęć podane w harmonogramie są godzinami zegarowymi wraz z 30 minutową przerwą, zaś ilość godzin programowych jest podana w godzinach dydaktycznych.
Zajęcia prowadzone są w formie wykładów, które uzupełniane są ćwiczeniami, warsztatami oraz rozwiązywaniem przykładów
praktycznych.
Absolwenci otrzymują świadectwo ukończenia studiów podyplomowych zgodne z przepisami, jakie zostały określone przez Ministerstwo Edukacji i Nauki.
Harmonogram
Harmonogram
Przedmiot / temat zajęć | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat zajęć 1 z 22 PROGRAMOWANIE W JĘZYKU PYTHON automatyzacja procesów raportowania ekologicznych praktyk | Data realizacji zajęć 05-04-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 2 z 22 PROGRAMOWANIE W JĘZYKU PYTHON automatyzacja procesów raportowania ekologicznych praktyk | Data realizacji zajęć 06-04-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 3 z 22 PROGRAMOWANIE W JĘZYKU PYTHON automatyzacja procesów raportowania ekologicznych praktyk | Data realizacji zajęć 10-05-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 4 z 22 FORMATY DANYCH | Data realizacji zajęć 11-05-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 5 z 22 Zjazd 3.1 | Data realizacji zajęć 07-06-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 6 z 22 Zjazd 3.2 | Data realizacji zajęć 08-06-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 7 z 22 Zjazd 4.1 | Data realizacji zajęć 06-09-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 8 z 22 Zjazd 4.2 | Data realizacji zajęć 07-09-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 9 z 22 Zjazd 5.1 | Data realizacji zajęć 04-10-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 10 z 22 Zjazd 5.2 | Data realizacji zajęć 05-10-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 11 z 22 Zjazd 6.1 | Data realizacji zajęć 08-11-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 12 z 22 Zjazd 6.2 | Data realizacji zajęć 09-11-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 13 z 22 Zjazd 7.1 | Data realizacji zajęć 29-11-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 14 z 22 Zjazd 7.2 | Data realizacji zajęć 30-11-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 15 z 22 Zjazd 8.1 | Data realizacji zajęć 20-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 16 z 22 Zjazd 8.2 | Data realizacji zajęć 21-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 17 z 22 Zjazd 9.1 | Data realizacji zajęć 24-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 18 z 22 Zjazd 9.2 | Data realizacji zajęć 25-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 19 z 22 Zjazd 10.1 | Data realizacji zajęć 14-02-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 20 z 22 Zjazd 10.2 | Data realizacji zajęć 15-02-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 21 z 22 Zjazd 11.1 | Data realizacji zajęć 28-02-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 22 z 22 Zjazd 11.2 walidacja | Data realizacji zajęć 01-03-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Cena
Cena
Cennik
- Rodzaj cenyCena
- Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto6 300,00 PLN
- Koszt przypadający na 1 uczestnika netto6 300,00 PLN
- Koszt osobogodziny brutto35,80 PLN
- Koszt osobogodziny netto35,80 PLN
Prowadzący
Prowadzący
dr inż. Kamil Musiał
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Opracowania autorskie, akty prawne, konspekty, prezentacje, zadania. Przygotowywane do każdego modułu przez prowadzących, zamieszczane w formie elektronicznej na portalu UWSB Merito.
Warunki uczestnictwa
Pamiętaj, że studia podyplomowe możesz zacząć, jeśli masz wykształcenie wyższe (licencjackie, inżynierskie lub magisterskie).Oznacza to, że nie musisz posiadać dyplomu magistra i już po studiach I stopnia możesz zacząć studia podyplomowe. O przyjęciu na studia decyduje kolejność zgłoszeń oraz konieczność złożenia kompletu dokumentów i spełnienia wymogów wynikających z zasad rekrutacji.
UWAGA: W przypadku, gdy nie zbierze się odpowiednia ilość osób, Wykonawca zastrzega sobie prawo do odwołania studiów.
Informacje dodatkowe
Zawarto umowę z WUP w Toruniu w ramach projektu "Kierunek – Rozwój".
Zawarto umowę z WUP Kraków w ramach projektu "Małopolski pociąg do kariery - sezon 1" oraz "Nowy start w Małopolsce z EURESem".
Z usługi mogą również korzystać uczestnicy innych projektów.
Kadra naukowo-dydaktyczna obejmuje więcej osób prowadzących zajęcia niż jest zamieszczonych w karcie usługi.
Szczegółowe informacje na https://www.merito.pl/wroclaw/
Osoby prowadzące usługę rozwojową posiadają doświadczenie zawodowe lub kwalifikacje (w tym również wykształcenie) odpowiednie do rodzaju i zakresu świadczonych usług, zdobytych lub nabytych nie wcześniej niż 5 lat przed datą opublikowania usługi rozwojowej.
Zwolnienie z VAT, na podst.art.43 ust. 1 pkt 26 lit.b. ustawy o podatkach od towarów i usług.
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Zajęcia zdalne prowadzone są za pośrednictwem aplikacji Microsoft Teams w formie pracy zespołowej wykorzystując czaty, spotkania i rozmowy w wielu oknach, przypięte kanały oraz integrację zadań z aplikacjami. Uczestnicy korzystają z aplikacji Teams w ramach Microsoft Office 365 bezpłatnie.
W celu prawidłowego i pełnego korzystania ze szkolenia należy posiadać urządzenie (komputer, laptop lub smartfon) z dostępem do Internetu, wbudowaną kamerą (opcjonalnie) i mikrofonem, głośnikami (wejście słuchawkowe/ słuchawki)
- komputer z aktualnym systemem operacyjnym Microsoft Windows lub macOS
- aktualna wersja przeglądarki internetowej
- stałe łącze internetowe