Analiza danych i sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie - studia podyplomowe
Możliwość dofinansowania
Analiza danych i sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie - studia podyplomowe
Numer usługi 2025/08/29/14352/2970269
4 600,00 PLN
brutto
4 600,00 PLNnetto
25,56 PLNbrutto/h
25,56 PLNnetto/h
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInne / Edukacja
- Grupa docelowa usługi
Program jest przeznaczony dla osób nieposiadających wcześniejszego wykształcenia informatycznego lub matematycznego, które chcą zdobyć praktyczne kompetencje w analizie danych i wykorzystaniu sztucznej inteligencji w środowisku biznesowym. W szczególności studia są skierowane do:
- specjalistów z obszarów takich jak: marketing, sprzedaż, HR, logistyka, finanse
- czy administracja, którzy chcą wykorzystać dane w podejmowaniu decyzji,
- menedżerów i liderów zespołów wdrażających rozwiązania analityczne i cyfrowe w organizacjach,
- absolwentów studiów wyższych (licencjackich, inżynierskich, magisterskich) zainteresowanych rozwojem kariery w obszarze data science, business intelligence lub AI.
- Minimalna liczba uczestników20
- Maksymalna liczba uczestników40
- Data zakończenia rekrutacji30-09-2025
- Forma prowadzenia usługistacjonarna
- Liczba godzin usługi180
- 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 podyplomowych jest kompleksowe wprowadzenie uczestników – zwłaszcza osób początkujących – w tematykę analizy danych i zastosowań sztucznej inteligencji w praktyce gospodarczej.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
Efekty uczenia się Podstawy analizy danych (E), Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe (Zo)Pozyskiwanie danych do analiz (Zo), Techniki uczenia maszynowego (E) Narzędzia i platformy AI (Zo), Analiza języka naturalnego (NLP) (Zo) Etyka i prawo w pracy z AI i danymi (E) | Kryteria weryfikacji Ćwiczenia warsztatowe, analiza źródeł danychWarsztaty, praca z narzędziami AI Wykład, dyskusja | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Statystyka opisowa (E), Wizualizacja i raportowanie (Zo), Excel w analizie danych (Zo)Wprowadzenie do Pythona (Zo), Techniki uczenia maszynowego (E) Narzędzia i platformy AI (Zo), Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe (Zo) Projekt końcowy (Zo) | Kryteria weryfikacji Ćwiczenia praktyczne, praca z danymi Warsztaty programistyczne Praca warsztatowa Projekt zespołowy, mentoring | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Etyka i prawo w pracy z AI i danymi (E), Pozyskiwanie danych do analiz (Zo)Projekt końcowy (Zo) Narzędzia i platformy AI (Zo), Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe (Zo) | Kryteria weryfikacji Studium przypadków, dyskusjePraca zespołowa, symulacje Analiza trendów, przegląd literatury | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Kwalifikacje i kompetencje
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
Przedmioty:
- podstawy analizy danych – metody ilościowe i jakościowe
- źródła i metody pozyskiwania danych
- elementy programowania w języku Python dla analityków danych
- praktyczne zastosowanie Excela i Pythona w analizie danych
- statystyka opisowa
- wprowadzenie do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
- podstawowe techniki uczenia maszynowego i przetwarzania danych
- podstawy sztucznych sieci neuronowych i przetwarzania języka naturalnego (NLP)
- narzędzia i platformy wspierające pracę z danymi i AI
- wizualizacja danych i tworzenie raportów analitycznych
- etyka i prawo w pracy z AI i danymi
- projekt końcowy
Czas trwania studiów:
- dwa semestry
- 180 godzin
- zajęcia weekendowe (soboty i niedziele)
Harmonogram
Harmonogram
Liczba przedmiotów/zajęć: 0
| Przedmiot / temat zajęć | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|
Brak wyników. | |||||
Cena
Cena
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 4 600,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 4 600,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 25,56 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 25,56 PLN |
Prowadzący
Prowadzący
Liczba prowadzących: 1
1 z 1
dr Miłosz Olejniczak
Koordynator ds. zajęć z technologii informacyjnych
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Uczestnicy korzystają z materiałów przekazanych przez prowadzących.
Warunki uczestnictwa
Zgłoszenia osobiste lub listowne należy kierować na adres:
ANS w Koninie, studia podyplomowe, ul. Przyjaźni 1 (pokój 6), 62-510 Konin
(poniedziałek-piątek, godz. 10:00-14:00).
Zgłoszenie na studia podyplomowe powinno zawierać:
- podanie o przyjęcie na studia
- kwestionariusz osobowy
- odpis dyplomu ukończenia studiów
- 1 fotografie legitymacyjną
- ankietę dla kandydata na studia podyplomowe
Szczegółowe informacje : https://www.ans.konin.pl/studia-podyplomowe-rekrutacja
Koszt uczestnictwa
2300 zł/semestr
dla absolwentów ANS/PWSZ w Koninie 10 % zniżki
Numer konta bankowego: studia podyplomowe: SANTANDER Bank Polska S.A. 3 w Koninie12 1500 1461 1214 6002 7599 0000
Informacje dodatkowe
Absolwenci studiów otrzymają:
- świadectwo ukończenia studiów podyplomowych
Adres
Adres
ul. Przyjaźni 1
62-510 Konin
woj. wielkopolskie
Udogodnienia w miejscu realizacji usługi
- Wi-fi
Kontakt
Kontakt
Sylwia Malczyk
E-mail
studia.podyplomowe@konin.edu.pl
Telefon
(+48) 632 497 234