Big data, inżynieria i analiza danych z wykorzystaniem języka Python (studia online)

Możliwość dofinansowania

Big data, inżynieria i analiza danych z wykorzystaniem języka Python (studia online)

Numer usługi 2025/05/15/5058/2748049

Uniwersytet WSB Merito w Toruniu

6 900,00 PLN

brutto

6 900,00 PLN

netto

39,20 PLN

brutto/h

39,20 PLN

netto/h

zdalna w czasie rzeczywistym

Studia podyplomowe

176 h

18.10.2025 do 30.09.2026

1 zapisany uczestnik

Obserwuj

Zapisz się

Pobierz kartę usługi w PDF

Informacje podstawowe

Kategoria

Informatyka i telekomunikacja / Bazy danych
Grupa docelowa usługi
- Przyszłych i obecnych programistów i inżynierów oprogramowania: Osoby zainteresowane rozwijaniem umiejętności z zakresu inżynierii danych i tworzenia skryptów oraz aplikacji do przetwarzania dużych zbiorów danych przy użyciu języka Python. Dla nich studia te będą szansą na zdobycie specjalistycznej wiedzy w obszarze Big Data.
- 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.
UWAGA! usługa kierowana także do uczestników projektu KIERUNEK ROZWÓJ- podpisana umowa ramowa z WUP TORUŃ celem rozliczenia bonów.
usługa kierowana także do uczestników projektu Małopolski pociąg do kariery - podpisana umowa ramowa z WUP Kraków celem rozliczenia bonów.
Minimalna liczba uczestników

15
Maksymalna liczba uczestników

30
Data zakończenia rekrutacji

10-10-2025
Forma prowadzenia usługi

zdalna w czasie rzeczywistym
Liczba godzin usługi

176
Podstawa uzyskania wpisu do BUR

art. 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 uprawnień

Studia podyplomowe

Cel

Cel edukacyjny

Celem studiów jest przygotowanie Cię do analizy i przetwarzania dużych zbiorów danych. Studia odpowiadają na ogromne zapotrzebowanie na specjalistów, którzy mają wiedzę praktyczną z obszaru przetwarzania danych na rynku trójmiejskim. Studia dostarczają wiedzę o narzędziach wykorzystywanych przy inżynierii danych. Skierowane są do wszystkich osób, które chciałyby pracować w obszarze Big Data: finansach i bankowości, mediach społecznościowych (np. Facebook, LinkedIn, Twitter, Google), w sprzedaży.

Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji

Efekty uczenia się, kryteria weryfikacji i metody walidacji.
Efekty uczenia się	Kryteria weryfikacji	Metoda walidacji
Efekty uczenia się Analizuje dane na dużą skalę	Kryteria weryfikacji Interpretuje, wyciąga wnioski i podejmuje decyzje biznesowe oparte na danych	Metoda walidacji Prezentacja
Efekty uczenia się Analizuje dane na dużą skalę		Metoda walidacji Test teoretyczny
Efekty uczenia się Posługuje się narzędziami i technologiami używanymi w obszarze Big Data	Kryteria weryfikacji Dobiera odpowiednie techniki analizy danych i uczenia maszynowego do analizy określonych danych	Metoda walidacji Prezentacja
		Metoda walidacji Test teoretyczny
Efekty uczenia się Programuje w języku Python	Kryteria weryfikacji Analizuje algorytmy na podstawie złożoności obliczeniowej; korzysta w praktyce z systemów kontroli wersji oraz poznanych podstaw testowania	Metoda walidacji Test teoretyczny
Efekty uczenia się Programuje w języku Python		Metoda walidacji Prezentacja
Efekty uczenia się Projektuje formatowanie danych	Kryteria weryfikacji Rozróżnia i stosuje formaty danych: csv, json, avro, parquet, xml	Metoda walidacji Test teoretyczny
Efekty uczenia się Projektuje formatowanie danych		Metoda walidacji Prezentacja
Efekty uczenia się Obsługuje zaawansowane bazy danych i hurtownie danych	Kryteria weryfikacji Weryfikuje podjęte działania na podstawie zdobytej wiedzy z zakresu języka SQL, sporządza raporty dla wewnętrznych i zewnętrznych celów sprawozdawczych	Metoda walidacji Test teoretyczny
		Metoda walidacji Prezentacja

Kwalifikacje

Kompetencje

Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.

Warunki uznania kompetencji

Pytanie 1. Czy dokument potwierdzający uzyskanie kompetencji zawiera opis efektów uczenia się?

TAK

Pytanie 2. Czy dokument potwierdza, że walidacja została przeprowadzona w oparciu o zdefiniowane w efektach uczenia się kryteria ich weryfikacji?

TAK

Pytanie 3. Czy dokument potwierdza zastosowanie rozwiązań zapewniających rozdzielenie procesów kształcenia i szkolenia od walidacji?

TAK

Program

PROGRAMOWANIE W JĘZYKU PYTHON

(24 godz.)

Podstawowe koncepcje
Pandas, numpy, statystyka w Pythonie
Systemy kontroli wersji
Podstawy testowania
Analiza porównawcza algorytmów na podstawie złożoności obliczeniowej

FORMATY DANYCH

(8 godz.)

Formaty danych: csv, json, avro, parquet, xml

PROGRAMOWANIE OBIEKTOWE W JĘZYKU PYTHON

(16 godz.)

Atrybuty, klasy, konstruktor
Metody, dziedziczenie, „metody magiczne”

ORKIESTRATORY

(8 godz.)

Cron
Airflow

PROCESY CICD

(8 godz.)

Github Actions lub AirFlow

APACHE KAFKA

(8 godz.)

Interfejs Apache Kafka – szybki start do strumieniowego przetwarzania danych

NOSQL (MICROSOFT AZURE)

(16 godz.)

Podstawowe koncepcje baz NoSQL - HBase, Cassandra, Impala, Neo4j

ZAAWANSOWANE BAZY DANYCH I HURTOWANIE DANYCH

(24 godz.)

Podstawowe oraz zaawansowane aspekty języka SQL
Koncepcje modelowania hurtowni danych (ROLAP, MOLAP, HOLAP)
Technologie ETL/ELT
Elementy prezentacji danych np. Power BI

NARZĘDZIA BIG DATA (MICROSOFT AZURE)

(24 godz.)

Apache Hadoop & Apache Spark

WPROWADZENIE DO SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

(32 godz.)

Podstawowe pojęcia i definicje
Zad. Regresji, klasyfikacji, detekcji, klasteryzacji i optymalizacji
Uczenie nadzorowane i nienadzorowane
Atrybuty danych, ich typy i właściwości
Zbiory danych (uczący, testujący, walidacja, etc.)
Metody klasyfikacji, klasteryzacji i estymacji

ZJAZDY:

I zjazd 23 - 24 listopada 2024

II zjazd 21 - 22 grudnia 2024

III zjazd 11 - 12 stycznia 2025

IV zjazd 25 - 26 stycznia 2025

V zjazd 15 - 16 lutego 2025

VI zjazd 8 - 9 marca 2025

VII zjazd 29 - 30 marca 2025

VIII zjazd 12 - 13 kwietnia 2025

IX zjazd 26 - 27 kwietnia 2025

X zjazd 24 - 25 maja 2025

XI zjazd 14-15 czerwca 2025, walidacja w dniu 15.06

FORMA ZALICZENIA:

test końcowy

projekt

Harmonogram

Liczba przedmiotów/zajęć: 0

Harmonogram
Przedmiot / temat zajęć	Prowadzący	Data realizacji zajęć	Godzina rozpoczęcia	Godzina zakończenia	Liczba godzin
Brak wyników.

Cena

Cennik

Cennik
Rodzaj ceny	Cena
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto	Cena 6 900,00 PLN
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto	Cena 6 900,00 PLN
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto	Cena 39,20 PLN
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto	Cena 39,20 PLN

Prowadzący

Liczba prowadzących: 5

1 z 5

Krzysztof Danilewicz

Absolwent Matematyki Stosowanej na Politechnice Gdańskiej. Posiada certyfikat Lean Six Sigma Black Belt. Związany z IT od ponad 10 lat. Obecnie pracuje dla Refinitiv, gdzie zajmuje się zapewnianiem jakości oprogramowania w projektach informatycznych. W ciągu ostatnich 5 lat przeprowadził liczne wykłady, ćwiczenia i szkolenia z zakresu IT.

2 z 5

Maciej Sykulak

Absolwent Uniwersytetu Gdańskiego oraz Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie. Obecnie zajmuje się projektami związanymi z uczeniem maszynowym. W poprzednich latach specjalista do spraw automatyzacji oraz analizy jakości danych w agencji informacyjnej Thomson Reuters. Praktyk, pasjonat zastosowań analitycznych oraz Data Science w podejmowaniu decyzji biznesowych. Aktywny uczestnik warsztatów oraz konferencji związanych z językiem R, Python oraz Data Science. W ciągu ostatnich 5 lat przeprowadził liczne wykłady, ćwiczenia i szkolenia z zakresu IT / AI / maszynowego uczenia się.

3 z 5

Krzysztof Ziółkowski

Absolwent Kiel University of Applied Sciences i Uniwersytetu Gdańskiego. Dodatkowo ukończył studia podyplomowe z zakresu Statystyki i matematyki finansowej na Wydziale Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej Politechniki Gdańskiej. Łączy pracę zawodową z działalnością naukową w Wyższej Szkole Bankowej w Gdańsku. Trener SQL. MTA, MCP, MCSA, MCSE: Data Management and Analyt. W ciągu ostatnich 5 lat przeprowadził liczne wykłady, ćwiczenia i szkolenia z zakresu IT / Big data / AI.

4 z 5

Kamil Musiał

Certyfikowany tester ISTQB. Przez 7 lat pracował jako Inżynier ds. Integracji Oprogramowania w firmie Nokia - na początku w technologii LTE, a przez ostatnie 4 lata w technologii 5G. Obecnie pracownik Tieto na stanowisku Inżynier Testów. W trakcie swojej kariery zawodowej stale zgłębia zagadnienia programistyczne, telekomunikacyjne, sieciowe, testerskie. Pracuje również, jako trener w różnych projektach szkoleniowych. Fan nowatorskich rozwiązań, zagadnień optymalizacyjnych oraz technologii „od środka”. W wolnych chwilach chodzi po górach. W ciągu ostatnich 5 lat przeprowadził liczne wykłady, ćwiczenia i szkolenia z zakresu IT / Big data / AI.

5 z 5

Michał Szajkowski

Absolwent Politechniki Wrocławskiej z pracą magisterską opracowaną w Niemieckiej Agencji Kosmicznej. Specjalista od automatyzacji testów w Robot Frameworku oraz pythonie w firmie Nokia. Pracuje także nad optymalizacją pracy testerów. Fizyk, muzyk, programista. W ciągu ostatnich 5 lat przeprowadził liczne wykłady, ćwiczenia i szkolenia z zakresu automatyzacji, optymalizacji.

Informacje dodatkowe

Informacje o materiałach dla uczestników usługi

Uczestnicy studiów podyplomowych otrzymują dodatkowe materiały na zajęciach oraz po, które są zamieszczane na platformie MS Teams.

Podczas zjazdu każdy uczestnik programu otrzymuje komplet materiałów dydaktycznych na platformie MS Teams. Materiały te przygotowują wykładowcy, dostosowując je do specyfiki prowadzonego tematu.

Uczestnicy studiów pracują na platformie MS Teams, to platforma komunikacyjna Uczelni WSB Merito, stworzona w celu ograniczenia formalności oraz ułatwienia przepływu informacji między uczestnikami a uczelnią. Za jej pomocą przez całą dobę i z każdego miejsca na świecie uczestnicy mają dostęp do:

harmonogramu zajęć,
materiałów dydaktycznych,
informacji dotyczących zmian w planach zajęć, ogłoszeń i aktualności.

Warunki uczestnictwa

Uczestnikiem studiów podyplomowych na Uniwersytecie WSB Merito w Toruniu może zostać każda osoba w wykształceniem wyższym (licencjackim, inżynierskim lub magisterskim). O przyjęciu na studia decyduje kolejność zgłoszeń.

UWAGA! usługa kierowana także do uczestników projektu KIERUNEK ROZWÓJ- podpisana umowa ramowa z WUP TORUŃ

Informacje dodatkowe

Szczegółowy harmonogram usługi może ulec zmianie w postaci realizowanych przedmiotów w danym dniu i osób prowadzących. Zmianie nie ulegają godziny usługi.

Godziny zajęć podane w harmonogramie i programie są godzinami dydaktycznymi (45 min), w szczegółowym planie system zlicza godziny zegarowe (176 h po 45 min = 132 h po 60 min)

UWAGA! usługa kierowana także do uczestników projektu KIERUNEK ROZWÓJ- podpisana umowa ramowa z WUP TORUŃ celem rozliczania bonów

Podpisano umowę z WUP Kraków do rozliczania bonów w ramach projektu Małopolski Pociąg do kariery

Warunki techniczne

Techniczne wymagania do zajęć online:

komputer (z wbudowanymi lub podłączonymi głośnikami i mikrofonem),

dostęp do stałego Internetu,

słuchawki (opcjonalnie),

jeśli chcesz, aby Cię widziano, możesz użyć kamery umieszczonej w laptopie/komputerze.

niezbędne oprogramowanie: pakiet biurowy MS Office, MS Teams

platforma za pośrednictwem, której będzie prowadzona usługa: MS Teams

minimalne łącze o przepustowości 50 Mbps

w przypadku niektórych zajęć wykładowca przed zajęciami podaje jakie oprogramowanie jest konieczne do zainstalowania celem uczestniczenia w zajęciach.

Kontakt

Kinga Kołodziej

E-mail

kinga.kolodziej@torun.merito.pl

Telefon

(+48) 692 816 344

Big data, inżynieria i analiza danych z wykorzystaniem języka Python (studia online)