Business Intelligence – analiza danych

Możliwość dofinansowania

Business Intelligence – analiza danych

Numer usługi 2025/05/27/7405/2773319

Uniwersytet WSB Merito w Poznaniu

7 450,00 PLN

brutto

7 450,00 PLN

netto

40,93 PLN

brutto/h

40,93 PLN

netto/h

Warszawa / mieszana (stacjonarna połączona z usługą zdalną w czasie rzeczywistym)

Studia podyplomowe

182 h

18.10.2025 do 28.06.2026

0 zapisanych uczestników

Obserwuj

Zapisz się

Pobierz kartę usługi w PDF

Informacje podstawowe

Kategoria

Informatyka i telekomunikacja / Administracja IT i systemy komputerowe
Grupa docelowa usługi

Program studiów podyplomowych "Business Intelligence – analiza danych" skierowany jest do osób pracujących w obszarach wymagających analizy danych, takich jak marketing, finanse, operacje czy zarządzanie jakością. Dedykowany jest również osobom aspirującym do roli analityków danych w różnych sektorach przemysłu, które pragną zdobyć kompetencje z zakresu analizy i interpretacji danych, wspierające podejmowanie strategicznych decyzji biznesowych.
Minimalna liczba uczestników

15
Maksymalna liczba uczestników

35
Data zakończenia rekrutacji

12-10-2025
Forma prowadzenia usługi

mieszana (stacjonarna połączona z usługą zdalną w czasie rzeczywistym)
Liczba godzin usługi

182
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 programu jest przygotowanie uczestników do efektywnego wykorzystywania zaawansowanych technik analizy danych w różnych obszarach biznesowych, takich jak marketing, finanse, operacje czy zarządzanie jakością. Absolwenci zdobędą umiejętności analizowania dużych zbiorów danych, przeprowadzania zaawansowanych analiz statystycznych, tworzenia wizualizacji i dashboardów wspierających podejmowanie decyzji oraz stosowania technik machine learning w rozwiązywaniu złożonych problemów biznesowych.

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 Definiuje kluczowe pojęcia i koncepcje Business Intelligence oraz analizy danych.	Kryteria weryfikacji 1. Wymienia i opisuje główne narzędzia analizy danych (MS Excel, Tableau, Power BI, R, SQL, Python, ML). 2. Precyzuje definicje pojęć związanych z modelowaniem danych, automatyzacją procesów i wizualizacją. 3. Uzasadnia znaczenie poszczególnych narzędzi w kontekście rozwiązywania problemów biznesowych. 4. Porównuje koncepcje analizy danych z zastosowaniami w praktyce biznesowej.	Metoda walidacji Debata swobodna
		Metoda walidacji Prezentacja
Efekty uczenia się Rozróżnia metody i techniki przetwarzania oraz analizy danych.	Kryteria weryfikacji 1. Wskazuje różnice między zaawansowanymi funkcjami Excela (wyszukiwanie, funkcje logiczne, matematyczne) a narzędziami wizualizacyjnymi w Tableau i Power BI. 2. Określa zasady importu, przygotowania i przekształcania danych w MS Excel i Power Query. 3. Rozpoznaje typy danych oraz struktury wykorzystywane w językach R i Python. 4. Identyfikuje różnice w podejściu do analizy danych w relacyjnych bazach danych (SQL) versus środowiskach analitycznych.	Metoda walidacji Prezentacja
		Metoda walidacji Debata swobodna
Efekty uczenia się Analizuje zasady tworzenia modeli danych i hierarchii w narzędziach Business Intelligence.	Kryteria weryfikacji 1. Wyjaśnia proces budowy modeli danych w Power BI z uwzględnieniem relacji i hierarchii. 2. Prezentuje znaczenie miar i kolumn obliczeniowych (DAX) w kontekście analizy danych. 3. Oceni wpływ struktury modelu danych na efektywność raportowania i analizy. 4. Uzasadnia dobór konkretnej struktury modelu danych dla określonych scenariuszy biznesowych.	Metoda walidacji Debata swobodna
		Metoda walidacji Prezentacja
Efekty uczenia się Uzasadnia wybór metod wizualizacji danych i technik analitycznych w zależności od potrzeb biznesowych.	Kryteria weryfikacji 1. Porównuje zalety i ograniczenia narzędzi wizualizacyjnych (Excel, Tableau, Power BI, R, Python). 2. Argumentuje wybór konkretnej metody wizualizacji w oparciu o charakterystykę analizowanych danych. 3. Wskazuje kryteria oceny efektywności zastosowanych metod wizualizacji. 4. Uzasadnia decyzje dotyczące wdrażania rozwiązań analitycznych na podstawie teoretycznej wiedzy.	Metoda walidacji Prezentacja
		Metoda walidacji Debata swobodna
Efekty uczenia się Projektuje i wdraża interaktywne dashboardy oraz raporty w środowiskach BI.	Kryteria weryfikacji 1. Tworzy interaktywne wizualizacje i wykresy w Tableau oraz Power BI. 2. Integruje dane z różnych źródeł, tworząc spójne modele analityczne. 3. Implementuje funkcjonalności umożliwiające publikację i udostępnianie raportów online. 4. Weryfikuje poprawność działania interaktywnych dashboardów na podstawie testów funkcjonalnych.	Metoda walidacji Prezentacja
		Metoda walidacji Debata swobodna
Efekty uczenia się Przygotowuje i przekształca dane, optymalizując modele analityczne.	Kryteria weryfikacji 1. Importuje dane do MS Excel, Power BI, R oraz Python. 2. Stosuje zaawansowane funkcje i procedury przygotowania oraz przekształcania danych (np. w Power Query). 3. Optymalizuje modele danych pod kątem wydajności analizy, eliminując redundancje. 4. Waliduje jakość i spójność przekształconych danych poprzez zastosowanie testów i kontroli poprawności.	Metoda walidacji Prezentacja
		Metoda walidacji Debata swobodna
Efekty uczenia się Implementuje algorytmy analizy danych oraz techniki uczenia maszynowego.	Kryteria weryfikacji 1. Wdraża klasyczne algorytmy uczenia maszynowego oraz sieci neuronowe w praktycznych projektach. 2. Programuje modele analityczne w językach R i Python, stosując odpowiednie biblioteki (NumPy, pandas, Matplotlib). 3. Testuje i ocenia skuteczność wdrożonych algorytmów przy użyciu wybranych metryk. 4. Modyfikuje i doskonali algorytmy w oparciu o wyniki testów i analizę błędów.	Metoda walidacji Obserwacja w warunkach rzeczywistych
		Metoda walidacji Debata swobodna
		Metoda walidacji Prezentacja
Efekty uczenia się Buduje zaawansowane zapytania SQL oraz zarządza relacyjnymi bazami danych.	Kryteria weryfikacji 1. Tworzy i optymalizuje zapytania SQL realizujące operacje na danych (selekcje, grupowania, łączenia). 2. Stosuje zaawansowane techniki grupowania oraz zapytania wieloźródłowe w praktycznych scenariuszach. 3. Projektuje procedury oraz funkcje do zarządzania danymi w relacyjnych bazach danych. 4. Weryfikuje efektywność i poprawność zapytań SQL na podstawie wyników testowych oraz raportów.	Metoda walidacji Prezentacja
		Metoda walidacji Debata swobodna

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

PROGRAM STUDIÓW PODYPLOMOWYCH:

Podstawy analizy danych z wykorzystaniem MS Excel (30 godz.)

Przygotowanie danych i importowanie.
Zastosowanie zaawansowanych funkcji Excela (wyszukiwanie, logiczne, matematyczne).
Analiza danych z wykorzystaniem tabel przestawnych i raportów.
Wizualizacja danych i zaawansowane formatowanie warunkowe.
Wprowadzenie do automatyzacji procesów z wykorzystaniem makr.

Tableau - wizualizacja i raportowanie (20 godz.)

Wprowadzenie do Tableau i podstawy pracy z danymi.
Tworzenie wizualizacji i wykresów w Tableau.
Analiza danych i obliczenia w Tableau.
Budowa interaktywnych dashboardów i opowieści.
Publikacja i udostępnianie wizualizacji.

Zaawansowana analiza danych z Power BI (40 godz.)

Wprowadzenie do Power BI i podstawy Business Intelligence.
Łączenie i przekształcanie danych z różnych źródeł w Power Query.
Zarządzanie relacjami i tworzenie hierarchii w modelu danych.
Tworzenie miar i kolumn obliczeniowych z użyciem DAX.
Analiza danych z wykorzystaniem funkcji time intelligence i kalkulacji warunkowych.
Budowa wizualizacji, raportów i interaktywnych dashboardów.
Publikacja raportów w Power BI Online.
Optymalizacja modeli danych dla efektywnej analizy.

Wprowadzenie do języka R (20 godz.)

Wprowadzenie do R i R Studio.
Typy i struktury danych w R.
Podstawy programowania w R.
Wizualizacja danych z użyciem R.
Podstawy statystyki w R.
Modelowanie danych w R.
Budowanie pakietów i kontrola wersji.
Praca z dużymi zbiorami danych.

Bazy danych i SQL (30 godz.)

Podstawy relacyjnych baz danych.
Tworzenie zapytań SQL.
Zaawansowane zapytania SQL.
Operacje na danych.
Zaawansowane techniki grupowania.
Zapytania wieloźródłowe.
Tworzenie procedur i zarządzanie danymi.
Import i eksport danych.

Programowanie w Pythonie dla analizy danych (20 godz.)

Wprowadzenie do analizy danych i środowiska PyCharm
Podstawy NumPy
Podstawy pandas
Przygotowanie danych
Analiza eksploracyjna
Wizualizacja danych w Matplotlib

Machine Learning i Modelowanie Predykcyjne (20 godz.)

Wprowadzenie do ML
Przygotowanie danych
Wybrane zagadnienia ML
Klasyczne algorytmy ML
Sztuczne sieci neuronowe

Egzamin (2 godz.)

_____

INFORMACJE DODATKOWE:

Czas trwania studiów (liczbę semestrów): 2 semestry
Liczbę możliwych do zdobycia punktów ECTS: 30 pkt. ECTS
Liczbę godzin: 182 godzin (lekcyjnych)
Harmonogram uwzględnia przerwy.
Informację o sposobie walidacji: Test semestralny i końcowy
Rodzaj dokumentu potwierdzającego ukończenie studiów: Świadectwo ukończenia studiów podyplomowych
Szczegółowy harmonogram zajęć może ulec modyfikacjom w zakresie realizowanych przedmiotów oraz osób realizujących zajęcia. Zmianie nie ulegają: terminy zjazdów oraz łączna liczba godzin dydaktycznych w ramach studiów podyplomowych.
Harmonogram zjazdów zostanie opublikowany na stronie internetowej uczelni i w Bazie Usług Rozwojowych (BUR) co najmniej 2 tygodnie przed rozpoczęciem zajęć.
Godziny zajęć w harmonogramie podawane są jako godziny zegarowe. Liczba godzin w programie podawana jest w godzinach dydaktycznych. Przelicznik: 182 godzin dydaktycznych = 136,5 godzin zegarowych.

ORGANIZACJA ZJAZDÓW:

Zjazdy odbywają się średnio jeden lub dwa razy w miesiącu:

sobota w godzinach 8:00–18:00,
niedziela w godzinach 8:00–18:00.

Harmonogram

Liczba przedmiotów/zajęć: 0

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

Cena

Cennik

Cennik
Rodzaj ceny	Cena
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto	Cena 7 450,00 PLN
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto	Cena 7 450,00 PLN
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto	Cena 40,93 PLN
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto	Cena 40,93 PLN

Prowadzący

Liczba prowadzących: 6

1 z 6

Konrad Przysiężniak

Ekspert z ponad 5 letnim doświadczeniem w prowadzeniu szkoleń oraz realizacji projektów w obszarze IT, analizy danych i programowania. Specjalizuje się w edukacji IT, bazach danych, Business Intelligence oraz Data Science, pomagając organizacjom w efektywnym wykorzystaniu technologii w ich codziennej działalności.
Prowadził szkolenia dla różnych branż, takich jak bankowość, energetyka, handel, logistyka, motoryzacja i telekomunikacja. Współpracował z liderami rynku, m.in. ABB, Allegro, Bosch, IBM, KGHM, Lidl, Lotos, mBank, PGE, PKP, Tchibo czy Unilever.
Wykształcenie w obszarze informatyki stosowanej zdobył w Wyższej Szkole Ekonomii i Informatyki w Krakowie, specjalizując się w programowaniu i analizie danych.

2 z 6

Tomasz Grabowski

Ekspert z ponad 5-letnim doświadczeniem w prowadzeniu szkoleń z narzędzi takich jak Power BI, Tableau, SQL, Access, Excel i PowerPoint, z doświadczeniem w pracy z największymi firmami w Polsce, m.in. PKO BP, Allegro, Bosch, EY, Ikea, Lidl, i Unilever.
Od 2006 roku związany z Altkom Akademia S.A., gdzie realizuje szkolenia dla różnych branż, w tym bankowości, energetyki, IT i logistyki. Dzięki zaangażowaniu i skuteczności uzyskał miano jednego z najwyżej ocenianych trenerów.
Absolwent informatyki, z bogatym doświadczeniem w realizacji projektów w MS Access i Power BI Desktop. Specjalizuje się w tematyce analizy danych i wizualizacji, wspierając firmy w efektywnym wykorzystaniu narzędzi IT.

3 z 6

Katarzyna Mrawczyńska

Trenerka IT z ponad 5-letnim doświadczeniem, specjalizująca się w programowaniu, analizie danych oraz systemach klasy ERP i MES. Swoje praktyczne doświadczenie zdobywała jako Python Developer, Database Developer i Konsultant, współpracując z wiodącymi firmami, takimi jak Intuitive Surgical, Philip Morris, Ball Corporation czy Bombardier.
Od ponad 5 lat prowadzi szkolenia z zakresu programowania w języku Python, technologii webowych (Flask, Django, Node.js), a także pracy z bazami danych przy użyciu SQL, PL/SQL i T-SQL.
Absolwentka Uniwersytetu Jagiellońskiego (Wydział Matematyki i Informatyki, specjalizacja w modelowaniu, sztucznej inteligencji i sterowaniu) oraz Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie (Informatyka i Ekonometria).

4 z 6

Łukasz Cypryjak

Ekspert z ponad 15-letnim doświadczeniem w prowadzeniu szkoleń z zakresu narzędzi Microsoft, takich jak Power BI, Excel, PowerPoint, Word, Outlook, oraz technologii wspierających analizę danych, w tym Power Query i Power Pivot.
Prowadził szkolenia dla szerokiego spektrum branż – od bankowości i farmacji, przez logistykę i motoryzację, po przemysł chemiczny i meblowy – współpracując z wiodącymi firmami, m.in. Allegro, Bosch, IBM, Ikea, Lidl, KGHM, PGE, Royal Canin, czy Unilever.
Poza szkoleniami realizował projekty w usłudze Power BI dla wielu firm z różnych branż.
Absolwent Wyższej Szkoły Ekonomiczno-Informatycznej w Warszawie, specjalizujący się w zastosowaniach informatyki w biznesie. Dzięki wszechstronnemu doświadczeniu i praktycznemu podejściu pomaga firmom rozwijać kompetencje w obszarze analizy danych i wykorzystania technologii w codziennej pracy.

5 z 6

Paweł Niemyt

Opiekun merytoryczny kierunku Business Inteligence.

Specjalista z ponad 16-letnim doświadczeniem, który przeszkolił ponad 7 tysięcy osób podczas 1200 dni szkoleniowych. Absolwent Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu na kierunku Fizyka z Informatyką, z uprawnieniami pedagogicznymi.
Prowadzi szkolenia z zakresu tworzenia aplikacji webowych (HTML, CSS, PHP, MySQL, SQL), automatyzacji pracy z użyciem VBA, analizy danych oraz narzędzi Microsoft (Excel, Word, PowerPoint, Project). Wspiera organizacje w obszarze zarządzania projektami i Business Intelligence, oferując praktyczne rozwiązania technologiczne.
Posiada liczne certyfikaty, w tym AgilePM® Foundation, PRINCE2® Foundation, MCT, MOS i inne, potwierdzające jego zaawansowane kompetencje. Łączy wiedzę techniczną z umiejętnościami dydaktycznymi, rozwijanymi w trakcie szkoleń „Train the Trainer”.

6 z 6

Stanisław Kaźmierczak

Doświadczony wykładowca i trener, specjalizujący się w uczeniu maszynowym, analizie danych oraz programowaniu w Pythonie i Javie. Od ponad 5 lat prowadzi zajęcia na Politechnice Warszawskiej, gdzie uczy m.in. sieci neuronowych, głębokiego uczenia, zaawansowanych algorytmów, struktur danych oraz programowania obiektowego i funkcyjnego.
Absolwent Politechniki Warszawskiej (Informatyka) oraz Szkoły Głównej Handlowej (Zarządzanie). Posiada praktyczne doświadczenie w konfiguracji i utrzymaniu systemów IT, automatyzacji procesów oraz pracy z bazami danych. Współpracował z globalnymi firmami, realizując projekty z zakresu monitoringu IT i optymalizacji procesów.
Jest posiadaczem licznych certyfikatów, w tym ITIL Foundation, PRINCE2 Foundation i Lean Six Sigma Yellow Belt, a także ukończył zaawansowane szkolenia z deep learning, cloud computing i analizy danych.

Informacje dodatkowe

Informacje o materiałach dla uczestników usługi

Podczas każdego zjazdu uczestnicy programu otrzymują zestaw materiałów dydaktycznych udostępnionych na platformie Microsoft Teams lub Moodle. Treści te są przygotowywane przez wykładowców i dostosowywane do tematyki prowadzonych zajęć.

Uczestnicy studiów mają dostęp do platformy Extranet, to wewnętrzna 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,
informacji na temat płatności,
materiałów dydaktycznych,
katalogu bibliotecznego,
informacji dotyczących zmian w planach zajęć, ogłoszeń i aktualności.

Warunki uczestnictwa

Rekrutacja na studia podyplomowe na Uniwersytecie WSB Merito w Poznaniu odbywa się poprzez wypełnienie formularza online dostępnego na stronie: https://www.merito.pl/rekrutacja/krok1, a następnie dostarczenie kompletu dokumentów do Biura Rekrutacji w Warszawie.

Kryteria kwalifikacyjne do udziału w programie:

ukończone studia wyższe I lub II stopnia,
spełnienie warunków określonych w procedurze rekrutacyjnej.

Informacje dodatkowe

Cena usługi nie obejmuje opłaty wpisowej oraz opłaty końcowej.
Usługa kształcenia świadczona przez Uniwersytet WSB Merito jest zwolniona z podatku VAT zgodnie z art. 43 ust. 1 pkt 26 ustawy z dnia 11 marca 2004 r. o podatku od towarów i usług (Dz.U. 2023 poz. 1570). Zwolnienie obejmuje usługi edukacyjne realizowane przez uczelnie wyższe na podstawie przepisów ustawy Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce.

Realizacja projektów

Uniwersytet WSB Merito w Poznaniu realizuje projekty szkoleniowe w ramach współpracy z instytucjami rynku pracy tj.:

Wojewódzki Urząd Pracy w Toruniu – Kierunek Rozwój,
Wojewódzki Urząd Pracy w Krakowie – Małopolski Pociąg do Kariery,
Wojewódzki Urząd Pracy w Szczecinie – Zachodniopomorskie Bony Szkoleniowe,
Projekt „Zawodowa reaktywacja” – realizowany w Łodzi.

Partnerem kierunku jest Altkom Akademia S.A., lider branży szkoleniowej.

Warunki techniczne

Uczestnik programu zdobywa nową wiedzę oraz praktyczne umiejętności dzięki zajęciom prowadzonym na platformie Microsoft Teams. Komunikuje się z wykładowcami i pozostałymi uczestnikami studiów w czasie rzeczywistym (w trybie synchronicznym), co umożliwia aktywne uczestnictwo i bieżącą interakcję.

Wymagania techniczne:

Aby uczestniczyć w zajęciach online, potrzebne są:

minimalne wymagania sprzętowe: 2 GB RAM, procesor i5, niezbędne oprogramowanie: system operacyjny: windows min. 7, iOS, linux.
komputer wyposażony w głośniki i mikrofon (wbudowane lub zewnętrzne),
stabilne połączenie z Internetem, minimalne wymagania dot. parametrów łącza sieciowego: 30 Mbit/s
słuchawki (zalecane, choć opcjonalne),
kamera internetowa (opcjonalna, lecz przydatna podczas aktywnych form zajęć).

Adres

ul. Grzybowska 56

Warszawa

woj. mazowieckie

Udogodnienia w miejscu realizacji usługi

Klimatyzacja
Wi-fi

Kontakt

Dział Studiów Podyplomowych

E-mail

dsp@warszawa.merito.pl

Telefon

(+48) 222 562 319

Business Intelligence – analiza danych