Zielone kompleksowe szkolenie: Python, bazy danych i Business Intelligence w analizie danych zrównoważonego rozwoju

Usługa prowadzona jest w godzinach dydaktycznych. Przerwy nie są wliczone w ogólny czas usługi rozwojowej. Harmonogram usługi może ulec nieznacznemu przesunięciu, ponieważ ilość przerw oraz długość ich trwania zostanie dostosowana indywidualnie do potrzeb uczestników szkolenia. Łączna długość przerw podczas szkolenia nie będzie dłuższa aniżeli zawarta w harmonogramie.

Szczegółowy harmonogram realizacji usługi zostanie dostosowany do potrzeb i możliwości uczestników a jego finalna wersja zostanie podana zgodnie z wymaganiami systemu BUR, przed rozpoczęciem realizacji usługi.

Zajęcia zostaną przeprowadzone przez ekspertów z wieloletnim doświadczeniem, którzy przekazuje nie tylko wiedzę teoretyczną, ale także praktyczne wskazówki i najlepsze praktyki. Uczestnicy mają możliwość czerpania z jego wiedzy i doświadczeń.

_______________________________________________________________________________________

Szkolenie jest powiązane z wpisuje się w Regionalna Strategia Innowacji Województwa Śląskiego 2030 w szczególności w zakresie poprzez rozwój kompetencji ICT, wsparcie Przemysłu 4.0 oraz zielonej transformacji przemysłu i organizacji w duchu zrównoważonego rozwoju

____________________________________________________________________________________

Powiązania z SDG (Cele Zrównoważonego Rozwoju)

1. SDG 4 – Dobra jakość edukacji
   • Rozwój kompetencji cyfrowych i analitycznych uczestników w Pythonie, SQL, NoSQL i BI.
   • Przygotowanie do pracy w zielonej gospodarce i projektach zrównoważonego rozwoju.
2. SDG 7 – Czysta i dostępna energia
   • Analiza danych o zużyciu energii, odnawialnych źródłach energii, emisjach CO₂.
   • Wizualizacja trendów energetycznych i wskaźników efektywności energetycznej.
3. SDG 9 – Innowacyjny przemysł, infrastruktura i technologie
   • Wykorzystanie ICT, Python, BI i baz danych do cyfryzacji procesów przemysłowych.
   • Optymalizacja procesów pod kątem efektywności i redukcji śladu węglowego.
4. SDG 11 – Zrównoważone miasta i społeczności
   • Analiza danych środowiskowych w miastach: jakość powietrza, zużycie energii, emisje.
   • Dashboardy wspierające monitorowanie celów zrównoważonego rozwoju w miejskich systemach produkcji i transportu.
5. SDG 12 – Odpowiedzialna konsumpcja i produkcja
   • Analiza procesów produkcyjnych pod kątem gospodarki obiegu zamkniętego (circular economy).
   • Tworzenie raportów ESG i rekomendacji do minimalizacji odpadów i efektywnego wykorzystania zasobów.
6. SDG 13 – Działania w dziedzinie klimatu
   • Monitorowanie emisji CO₂, zużycia energii i wpływu działalności przemysłowej na klimat.
   • Analiza danych do podejmowania decyzji redukujących ślad węglowy organizacji.

Powiązania z kompetencjami ESCO (zielone kompetencje)

1. Analiza danych środowiskowych
   • Umiejętność przetwarzania i interpretacji danych dotyczących emisji, energii, wody i odpadów.
2. Wykorzystywanie ICT w zrównoważonym rozwoju
   • Wdrażanie rozwiązań informatycznych wspierających zieloną transformację przemysłu i organizacji.
3. Monitorowanie i raportowanie wskaźników ESG
   • Tworzenie dashboardów i raportów dla SDG i ESG w narzędziach BI.
4. Green IT i efektywność energetyczna w programowaniu
   • Optymalizacja kodu i zapytań SQL/NoSQL, aby minimalizować zużycie energii w systemach IT.
5. Wdrażanie zasad gospodarki cyrkularnej
   • Analiza danych dotyczących recyklingu, ponownego użycia materiałów i efektywności zasobów.
6. Zastosowanie danych do podejmowania decyzji proekologicznych
   • Praktyczne wykorzystanie Python + BI + SQL do wspierania strategii zrównoważonego rozwoju organizacji.

________________________________________________________________________________________________________________________

MODUŁ I: Python w zielonej gospodarce (6h)

• podstawy języka Python: zmienne, typy danych, struktury danych,
• funkcje, moduły, obsługa błędów, praca z plikami,
• Green IT – pisanie energooszczędnego kodu i minimalizacja obciążenia systemów,
• przykłady: obliczanie śladu węglowego dla danych produkcyjnych, analiza zużycia energii.

MODUŁ II: Dane środowiskowe i API (4h)

• JSON – wczytywanie i zapisywanie danych,
• korzystanie z API (requests, REST),
• case study: pobieranie danych z API o jakości powietrza, energii odnawialnej, emisjach CO₂,
• analiza trendów środowiskowych na podstawie publicznych baz danych.

MODUŁ III: Analiza danych w Pandas (6h)

• filtrowanie, grupowanie, łączenie danych,
• case study: analiza danych o zużyciu wody, recyklingu odpadów, energii,
• zielona gospodarka obiegu zamkniętego (Circular Economy) – analiza danych o ponownym użyciu materiałów.

MODUŁ IV: Wizualizacja danych środowiskowych (4h)

• Matplotlib i Plotly – wykresy, mapy cieplne, histogramy,
• tworzenie interaktywnych dashboardów,
• case study: wizualizacja emisji CO₂ w różnych sektorach, raportowanie ESG/SDG.

MODUŁ V: Web scraping danych klimatycznych i środowiskowych (3h)

• BeautifulSoup, Scrapy,
• pozyskiwanie danych ze stron dotyczących zanieczyszczenia powietrza, energii i surowców,
• ćwiczenie: automatyczne pobieranie danych o jakości powietrza w regionach.

MODUŁ VI: Bazy danych SQL dla zielonej gospodarki (6h)

• podstawy SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, GROUP BY,
• baza danych: dane o emisjach, odpadach, energii,
• projektowanie zapytań wspierających monitorowanie SDG (np. Cel 7 – czysta energia, Cel 12 – odpowiedzialna konsumpcja).

MODUŁ VII: Zaawansowane SQL w raportowaniu ESG (3h)

• złączenia (JOIN), podzapytania, transakcje, indeksy,
• praktyka: złożone analizy w bazach danych środowiskowych,
• tworzenie raportów dla audytu zrównoważonego rozwoju.

MODUŁ VIII: NoSQL i IoT dla zielonej gospodarki (2h)

• charakterystyka baz NoSQL: dokumentowe, grafowe, kolumnowe,
• MongoDB i dane z sensorów IoT monitorujących powietrze, wodę, energię,
• Neo4j – analiza powiązań w gospodarce cyrkularnej.

MODUŁ IX: Business Intelligence dla SDG (4h)

• BI w raportowaniu zrównoważonego rozwoju: Power BI, Tableau, Qlik Sense,
• tworzenie dashboardów monitorujących cele SDG (np. Cel 11 – zrównoważone miasta, Cel 13 – działania klimatyczne),
• integracja danych ESG w raportach BI.

MODUŁ X: Projekt praktyczny – Zielona gospodarka (2h)

• realizacja projektu: analiza danych środowiskowych (np. zużycie energii w firmie),
• integracja SQL, NoSQL i Pythona w jednym procesie,
• przygotowanie dashboardu w BI pokazującego postępy w realizacji SDG.

Egzamin certyfikujący (1h)

PDF/skrypt 1–2 strony

PREZENTACJA pdf

Przed zapisaniem się na usługę, w celu potwierdzenia dostępności miejsca w grupie szkoleniowej prosimy o kontakt pod numerem telefonu

34 387 16 73 lub 530 642 270

Podstawa zwolnienia z VAT:

1) art. 43 ust. 1 pkt 29 lit. c Ustawy z dnia 11 marca 2024 o podatku od towarów i usług - w przypadku dofinansowania w wysokości 100%

2) § 3 ust. 1 pkt. 14 Rozporządzenia Ministra Finansów z dnia 20 grudnia 2013 r. w sprawie zwolnień od podatku od towarów i usług oraz warunków stosowania tych zwolnień - w przypadku dofinansowania w co najmniej 70%

3) W przypadku braku uzyskania dofinansowania lub uzyskania dofinansowania poniżej 70%, do ceny usługi należy doliczyć 23% VAT

Zawarto umowę z WUP w Toruniu w ramach projektu "Kierunek-Rozwój"

Warunki techniczne uczestnika

1. Sprzęt komputerowy:
   • komputer stacjonarny lub laptop z minimum 4 GB RAM (zalecane 8 GB),
   • procesor min. dual-core,
   • karta graficzna umożliwiająca wyświetlanie wykresów i interaktywnych dashboardów,

   • kamera i mikrofon do komunikacji w czasie rzeczywistym

     WARUNEK KONIECZNY

2. Oprogramowanie:
   • system operacyjny Windows 10/11, macOS lub Linux,
   • przeglądarka internetowa (Chrome, Edge, Firefox) w najnowszej wersji,
   • zainstalowany Python (aktualna wersja 3.x),
   • środowisko do pracy z SQL/NoSQL (np. MySQL Workbench, MongoDB Compass),
   • narzędzie BI: Power BI Desktop / Tableau Public / Qlik Sense Desktop.
3. Łącze internetowe:
   • stabilne połączenie min. 10 Mb/s,
   • możliwość korzystania z platformy do wideokonferencji
4. Inne wymagania:
   • słuchawki z mikrofonem dla lepszej jakości dźwięku,
   • ciche, dobrze oświetlone miejsce pracy,
   • dostęp do zasilania przez cały czas trwania szkolenia.