Analiza Danych – Data Science z elementami AI-studia podyplomowe
Analiza Danych – Data Science z elementami AI-studia podyplomowe
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Bazy danych
- Grupa docelowa usługi
Studia skierowane są do:
- osób bez doświadczenia technicznego: Jeśli dopiero zaczynasz swoją przygodę z programowaniem, program poprowadzi Cię krok po kroku, zaczynając od podstaw Pythona.
- Dla specjalistów z różnych branż: Program został opracowany z myślą o pracownikach takich sektorów jak finanse, marketing, logistyka, produkcja czy IT, którzy chcą wprowadzać nowoczesne rozwiązania analityczne w swoich organizacjach.
- Dla osób planujących zmianę ścieżki zawodowej: Jeśli chcesz wejść w dynamicznie rozwijającą się dziedzinę data science i AI, te studia przygotują Cię do nowej roli zawodowej.
- Dla absolwentów kierunków technicznych i matematycznych: Program stanowi doskonałe uzupełnienie dotychczasowych kompetencji, rozwijając wiedzę o praktyczne umiejętności analityczne i programistyczne.
- Dla menedżerów i liderów projektów
- Pamiętaj, że studia podyplomowe możesz zacząć, jeśli masz wykształcenie wyższe (licencjackie, inżynierskie lub magisterskie).
- Minimalna liczba uczestników16
- Maksymalna liczba uczestników25
- Data zakończenia rekrutacji10-09-2025
- 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 2024 r. poz. 1571, z późn. zm.)
- Zakres uprawnieństudia podyplomowe
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Studia przygotowują uczestników do kariery w branży IT i Data Science, kładąc nacisk na praktyczne umiejętności programowania w Pythonie oraz zastosowanie nowoczesnych technologii w środowisku zawodowym. Program został zaprojektowany tak, aby rozwijać kompetencje niezbędne w pracy z danymi, sztuczną inteligencją i infrastrukturą chmurową.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
Efekty uczenia się Rozwija umiejętności programowania w Pythonie z uwzględnieniem analiz ekologicznych | Kryteria weryfikacji Analizuje składnię, struktury danych (listy, słowniki, zbiory), obsługę plików, tworzenie funkcji | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Kryteria weryfikacji Testuje korzystanie z zaawansowanych bibliotek, takich jak numpy, pandas czy matplotlib | Metoda walidacji Test teoretyczny | |
Kryteria weryfikacji Testuje pracę w nowoczesnych środowiskach analitycznych, takich jak Jupyter Notebook | Metoda walidacji Prezentacja | |
Efekty uczenia się Wybiera składnię, struktury danych (listy, słowniki, zbiory), obsługę plików, tworzenie funkcji oraz korzystanie z zaawansowanych bibliotek | Kryteria weryfikacji Wybiera techniki przekształcania i grupowania danych, tworzenia statystyk opisowych oraz wizualizacji za pomocą bibliotek | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Umiejętnie zarządza czasem i zespołami data science | Kryteria weryfikacji Rozumie potencjał narzędzi analitycznych i sztucznej inteligencji | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Kryteria weryfikacji Rozwija i wdraża praktyczne umiejętności analityczne i programistyczne | Metoda walidacji Prezentacja |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Program
Program
Program studiów podyplomowych na kierunku analiza Danych – Data Science z elementami AI na Uniwersytecie WSB Merito we Wrocławiu.
Wprowadzenie do Pythona dla Data Science(16 godz./10 praktycznych)
Eksploracyjna Analiza Danych (EDA)(16 godz./12 praktycznych)
Przetwarzanie i przygotowanie danych z Pythonem(16 godz./12 praktycznych)
Podstawy statystyki z uwzględnieniem analiz ekologicznych(16 godz./10 praktycznych)
Uczenie Maszynowe w Pythonie-automatyzacja procesów raportowania ekologicznych praktyk(16 godz./12 praktycznych)
Klasyfikacja i analiza klasteryzacji w Pythonie + Azure Machine Learning(16 godz. /12 praktycznych)
Zaawansowane algorytmy Uczenia Maszynowego + Azure(16 godz./12 praktycznych)
Przetwarzanie Danych Tekstowych (NLP) z Pythonem(16 godz./12 praktycznych)
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji (AI) i Sieci Neuronowych + Azure Cognitive Services(16 godz./12 praktycznych)
Wprowadzenie do algorytmów głębokiego uczenia maszynowego(16 godz./12 praktycznych)
Projekt i egzamin końcowy(16 godz./16 praktycznych)
Liczba godzin: 176/132 praktycznych (minimum 30 punktów ECTS)
Liczba semestrów: 2
Walidacja: Prezentacja projektu – opracowanie projektu końcowego, wybór problemu do analizy, praca nad projektem, mówienie wyników, przegląd zastosowanych technik, omówienie wykorzystanych technologii.
Egzamin końcowy – test
Zajęcia odbywają się w sobotę i w niedzielę, w czasie rzeczywistym (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) realizowane będą z wykorzystaniem indywidualnych kont.
Godziny zajęć podane w harmonogramie są godzinami zegarowymi wraz z 30minutową przerwą, zaś ilość godzin programowych jest podana w godzinach dydaktycznych (bez przerwy).
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 | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat zajęć 1 z 23 Wprowadzenie do Pythona dla Data Science (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 11-10-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 2 z 23 Wprowadzenie do Pythona dla Data Science (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 12-10-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 3 z 23 Eksploracyjna Analiza Danych (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 25-10-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 4 z 23 Eksploracyjna Analiza Danych (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 26-10-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 5 z 23 Podstawy statystyki | Prowadzący Bartosz Bryniarski | Data realizacji zajęć 15-11-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 6 z 23 Podstawy statystyki | Prowadzący Bartosz Bryniarski | Data realizacji zajęć 16-11-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 7 z 23 Przetwarzanie i przygotowanie danych z Pythonem (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Katarzyna Żykwińska | Data realizacji zajęć 06-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 8 z 23 Przetwarzanie i przygotowanie danych z Pythonem (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Katarzyna Żykwińska | Data realizacji zajęć 07-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 9 z 23 Projekt | Prowadzący Bartosz Bryniarski | Data realizacji zajęć 07-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 15:15 | Godzina zakończenia 16:45 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat zajęć 10 z 23 Uczenie Maszynowe w Pythonie (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Mateusz Gorczyca | Data realizacji zajęć 20-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 11 z 23 Uczenie Maszynowe w Pythonie (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Mateusz Gorczyca | Data realizacji zajęć 21-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 12 z 23 Klasyfikacja i analiza klasteryzacji w Pythonie + Azure Machine Learning (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący mgr inż. Marcin Gąstół | Data realizacji zajęć 17-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 13 z 23 Klasyfikacja i analiza klasteryzacji w Pythonie + Azure Machine Learning (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący mgr inż. Marcin Gąstół | Data realizacji zajęć 18-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 14 z 23 Zaawansowane algorytmy Uczenia Maszynowego + Azure (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 14-02-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 15 z 23 Zaawansowane algorytmy Uczenia Maszynowego + Azure (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 15-02-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 16 z 23 Przetwarzanie Danych Tekstowych (NLP) z Pythonem (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Mateusz Gorczyca | Data realizacji zajęć 07-03-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 17 z 23 Przetwarzanie Danych Tekstowych (NLP) z Pythonem (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Mateusz Gorczyca | Data realizacji zajęć 08-03-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 18 z 23 Wprowadzenie do sztucznej inteligencji (AI) i Sieci Neuronowych + Azure Cognitive Services (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 11-04-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 19 z 23 Wprowadzenie do sztucznej inteligencji (AI) i Sieci Neuronowych + Azure Cognitive Services (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 12-04-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 20 z 23 Wprowadzenie do algorytmów głębokiego uczenia maszynowego (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Michał Szajkowski | Data realizacji zajęć 09-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 21 z 23 Wprowadzenie do algorytmów głębokiego uczenia maszynowego (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Michał Szajkowski | Data realizacji zajęć 10-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 22 z 23 Projekt. Walidacja | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 23-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 23 z 23 Projekt i egzamin końcowy. Walidacja | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 24-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Cena
Cena
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 7 300,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 7 300,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 41,48 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 41,48 PLN |
Prowadzący
Prowadzący
dr inż. Kamil Musiał
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.
Michał Szajkowski
Na co dzień pracuje w firmie Nokia, gdzie zajmuje się automatyzacją testów z wykorzystaniem Robot Framework, Pythona oraz narzędzi wspierających jakość oprogramowania. Jego praca koncentruje się na optymalizacji procesów testowych, tworzeniu skalowalnych frameworków testowych oraz integracji testów z pipeline’ami CI/CD. Michał aktywnie rozwija rozwiązania wspierające efektywność zespołów testerskich, wdrażając nowoczesne praktyki DevTestOps.
Jako wykładowca studiów podyplomowych w Uniwersytecie WSB Merito, dzieli się praktyczną wiedzą z zakresu testowania oprogramowania, automatyzacji oraz programowania w Pythonie. Wyróżnia się umiejętnością przekazywania złożonych zagadnień w przystępny sposób, łącząc teorię z realnymi przykładami z życia zawodowego. 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.
mgr inż. Marcin Gąstół
Doświadczony inżynier w technologiach chmurowych oraz DevOps z ponad 5-letnim doświadczeniem w branży IT. Posiada wysokie kwalifikacje w zakresie projektowania oraz wdrażania nowej architektury dla Microsoft Azure, re-architektury bieżącego środowiska Azure i migracji lokalnego centrum danych do Microsoft Azure.
dr inż. Mateusz Gorczyca
Bartosz Bryniarski
Zawodowo zajmuje się informatyką i technologiami IT – od programowania i technologii webowych, przez bazy danych i systemy Linux/Unix, po sieci komputerowe, automatyzację procesów i bezpieczeństwo systemów. W codziennej pracy wykorzystuje m.in. narzędzia Bash, Git oraz rozwiązania CI/CD.
Katarzyna Żykwińska
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.
Studia obejmują 176 godzin dydaktycznych.
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".
Zawarto umowę z WUP w Szczecinie w ramach projektu „Zachodniopomorskie Bony Szkoleniowe”
Z usługi mogą również korzystać uczestnicy innych projektów.
Zwolnienie z VAT na podst.art.43 ust. 1 pkt 26 lit.b. ustawy o podatkach od towarów i usług.
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.
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Zajęcia zdalne prowadzone są za pośrednictwem aplikacji Microsoft Teams w formie pracy zespołowej wykorzystując czaty, spotkania irozmowy w wielu oknach, przypięte kanały oraz integrację zadań z aplikacjami. Uczestnicy korzystają z aplikacji Teams w ramachMicrosoft Offi ce 365 bezpłatnie. Z aplikacji Teams można korzystać: poprzez przeglądarkę, aplikację instalowaną na komputerze lubaplikację mobilną na telefon. Minimalne wymagania sprzętowe: 2 GB RAM, procesor i5, minimalne wymagania dot. parametrów łączasieciowego: 30 Mbit/s, niezbędne oprogramowanie: system operacyjny: windows min. 7, iOS, linux.
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