Business Intelligence – analiza danych - studia podyplomowe
Business Intelligence – analiza danych - studia podyplomowe
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Administracja IT i systemy komputerowe
- Grupa docelowa usługi
Usługa "Business Intelligence – analiza danych" skierowana 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 uczestników1
- Maksymalna liczba uczestników15
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- 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 2024 r. poz. 1571, z późn. zm.)
- Zakres uprawnieńStudia podyplomowe
Cel
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 | 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 i kompetencje
Kwalifikacje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Program
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.
SQL i relacyjne bazy danych (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.
Podstawy analizy danych z wykorzystaniem Python (20 godz.)
- Wprowadzenie do analizy danych i środowiska PyCharm
- Podstawy NumPy
- Podstawy pandas
- Przygotowanie danych
- Analiza eksploracyjna
- Wizualizacja danych w Matplotlib
Podstawy uczenia maszynowego (ML) (20 godz.) - 3 pkt ECTS
- Wprowadzenie do ML
- Przygotowanie danych
- Wybrane zagadnienia ML
- Klasyczne algorytmy ML
- Sztuczne sieci neuronowe
_____
INFORMACJE DODATKOWE:
- Czas trwania studiów (liczbę semestrów): 2 semestry
- Liczbę możliwych do zdobycia punktów ECTS: 30 pkt. ECTS
- Liczbę godzin: 180 godzin (lekcyjnych)
- Harmonogram uwzględnia przerwy.
- Informację o sposobie walidacji: Projekt zaliczeniowy w PowerBI oraz obecność na 7 z 9 zjazdów.
- 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.
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
Harmonogram
| 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 6 550,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 6 550,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 36,39 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 36,39 PLN |
Prowadzący
Prowadzący
Michał Zieliński
Katarzyna Mrawczyńska
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).
Kwalifikacje nabyte nie wcześniej niż 5 lat przed datą publikacji usługi w BUR.
Łukasz Cypryjak
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.
Kwalifikacje nabyte nie wcześniej niż 5 lat przed datą publikacji usługi w BUR.
Konrad Przysiężniak
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.
Kwalifikacje nabyte nie wcześniej niż 5 lat przed datą publikacji usługi w BUR.
Tomasz Grabowski
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.
Kwalifikacje nabyte nie wcześniej niż 5 lat przed datą publikacji usługi w BUR.
Paweł Niemyt
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”.
Kwalifikacje nabyte nie wcześniej niż 5 lat przed datą publikacji usługi w BUR.
Stanisław Kaźmierczak
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.
Kwalifikacje nabyte nie wcześniej niż 5 lat przed datą publikacji usługi w BUR.
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Podczas każdego zjazdu uczestnicy programu otrzymują zestaw materiałów dydaktycznych udostępnionych na platformie Microsoft Teams. Treści te są przygotowywane przez wykładowców i dostosowywane do tematyki prowadzonych zajęć. Materiały obejmują pliki, prezentacje, skoroszyty excel.
Platforma Microsoft Teams stanowi główne narzędzie komunikacji Uczelni WSB Merito. Jej celem jest uproszczenie formalności oraz usprawnienie przepływu informacji między studentami a uczelnią. Dzięki niej uczestnicy studiów mają całodobowy dostęp – z dowolnego miejsca na świecie – do:
- harmonogramu zajęć,
- materiałów dydaktycznych,
- informacji o zmianach w planie zajęć, ogłoszeń i bieżących 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 Szczecinie.
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
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).