Data Scientist. Analityk danych (studia online)

Możliwość dofinansowania

Data Scientist. Analityk danych (studia online)

Numer usługi 2025/12/02/7100/3185906

Uniwersytet WSB Merito w Gdańsku

7 420,00 PLN

brutto

7 420,00 PLN

netto

38,65 PLN

brutto/h

38,65 PLN

netto/h

zdalna w czasie rzeczywistym

Studia podyplomowe

192 h

28.03.2026 do 28.02.2027

0 zapisanych uczestników

Obserwuj

Zapisz się

Pobierz kartę usługi w PDF

Informacje podstawowe

Kategoria

Informatyka i telekomunikacja / Bazy danych
Grupa docelowa usługi

Studia adresowane do osób, które chcą zdobyć umiejętności z zakresu Data Science.
Minimalna liczba uczestników

20
Maksymalna liczba uczestników

25
Data zakończenia rekrutacji

23-03-2026
Forma prowadzenia usługi

zdalna w czasie rzeczywistym
Liczba godzin usługi

192
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 2024 r. poz. 1571, z późn. zm.)
Zakres uprawnień

Studia podyplomowe

Cel

Cel edukacyjny

Celem studiów jest przekazanie uczestnikom praktycznych umiejętności z zakresu gromadzenia, przetwarzania oraz analizy i wizualizacji dużych wolumenów danych

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 WIEDZA Oblicza, internetuje, przedstawia graficznie statystyczne wskaźniki empiryczne na bazie eksploracji danych Opisuje techniki analizy danych wykorzystywane m.in. w ekonomii, medycynie, zagadnieniach społecznych. Obsługuje oprogramowanie R, Python i ich możliwości wykorzystania do analizy Obsługuje oprogramowanie z zakresu statystyki i ekonometrii lub statystyki matematycznej oraz SQLa. Wyjaśnia czym są co to są relacyjne i nierelacyjne bazy danych.	Kryteria weryfikacji min. 60% PRAWIDŁOWYCH ODPOWIEDZI - ocena pozytywna	Metoda walidacji Test teoretyczny
	Kryteria weryfikacji pozytywny wynik a obrony projektu końcowego	Metoda walidacji Prezentacja
		Metoda walidacji Obserwacja w warunkach symulowanych
Efekty uczenia się UMIEJĘTNOŚCI Interpretuje wyniki obliczeń statystycznych. Konstruuje model statystyczny adekwatny do danych eksperymentalnych i przeprowadzić proces decyzyjny Wykorzystuje odpowiednie metody analizy danych w rozwiązywaniu zagadnień społecznych, gospodarczych, zakresu medycyny, ekonomii Obsługuje oprogramowanie Apache Spark/Hadoop. Obsługuje oprogramowanie z zakresu BIG DATA.	Kryteria weryfikacji pozytywny wynik a obrony projektu końcowego	Metoda walidacji Wywiad ustrukturyzowany
		Metoda walidacji Prezentacja
Efekty uczenia się Ma świadomość kodowania Ma świadomość przydatności metod statystycznych do rozwiązywania różnorodnych problemów w różnych dyscyplinach Działa kreatywnie	Kryteria weryfikacji pozytywny wynik a obrony projektu końcowego	Metoda walidacji Wywiad ustrukturyzowany
		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

Analiza danych w Python (19 godz.)

Składnia, tablice, funkcje, Pandas (19 godz.)

Analiza danych w R (19 godz.)

Środowisko R i RStudio, typy atomowe, wektory, listy, funkcje, data cleaning (19 godz.)

Zaawansowane metody wizualizacji (Plotly, Dash, R Shiny) - R/Python (18 godz.)

Budowa interaktywnych raportów/aplikacji (18 godz.)

Podstawy Microsoft SQL (18 godz.)

Diagramy ERD, Normalizacja, SQL DDL, SQL DML (18 godz.)

Uczenie maszynowe w praktyce (R / Python) (18 godz.)

Algorytmy uczenia maszynowe z nadzorem (regresja liniowa, lasy losowe, xgboost, analiza szeregów czasowych) (18 godz.)

Wprowadzenie do algorytmów głębokiego uczenia maszynowego - Deep learning (Keras, TesnorFlow) (16 godz.)

Sieci neuronowe w przetwarzaniu danych numerycznych, kategorycznych oraz obrazów (16 godz.)

Analiza danych za pomocą Sparka (integracja z Python i R) (12 godz.)

Przetwarzanie danych oraz modelowanie w integracji z Pythonem oraz R (12 godz.)

Zaawansowany SQL (20 godz.)

DDL/DML. Zaawansowany quering (10 godz.)
Integracja SQL z Python i (10 godz.)

Nieralacyjne bazy danych (noSQL) - np. MongoDB, Elastic, Noe4j. Wprowadzenie do baz danych typu noSQL (12 godz.)

Querying przykładowych baz noSQL (12 godz.)

Umiejętności interpersonalne analityka (14 godz.)

Psychologia budowania wizerunku. Sztuka perswazji i wystąpień publicznych (7 godz.)
Sposoby prezentacji oraz raportowania (7 godz.)

Projekt (8 godz.)

Seminarium projektowe (8 godz.)

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 7 420,00 PLN
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto	Cena 7 420,00 PLN
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto	Cena 38,65 PLN
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto	Cena 38,65 PLN

Prowadzący

Liczba prowadzących: 1

1 z 1

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 Analytics.

Informacje dodatkowe

Informacje o materiałach dla uczestników usługi

Dodatkowo wymagany jest zapis przez formularz rekrutacyjny uczelni

https://www.merito.pl/rekrutacja/krok1

*Uczelnia zastrzega sobie prawo do zmiany terminów zajęć w tym terminu I zjazdu.

Data zakończenia usługi oznacza to, że obrona musi odbyć się najpóźniej w tym dniu.

Wymagane dodatkowo zapisanie przez formularz rekrutacyjny, który znajduje się pod linkiem: https://www.merito.pl/rekrutacja/krok1.

W zależności od projektu, w którym uczestnik bierze udział wymagana jest obecność na zajęciach min 80% oraz potwierdzenie listy logowań do usługi.

zwolnienie z VAT na podstawie art.43 Ustawy o Podatku od towarów i usług 1. pkt 26.

Przedstawiona powyżej cena obejmuje obecnie obowiązującą promocje w czesnym oraz obejmuje system płatności 10 rat.

Istnieje możliwość dodania ceny na życzenie - w systemie płatności 1, 2 i 12 rat.

W tym celu prosimy o kontakt z biurem rekrutacji wskazanym powyżej rekrutacjasp@gdansk.merito.pl

Warunki uczestnictwa

Szczegółowe informacje na temat rekrutacji znajdują się pod linkiem:

https://www.merito.pl/gdansk/studia-i-szkolenia/studia-podyplomowe/zasady-rekrutacji

Informacje dodatkowe

Szczegółowe informacje o aktualnej cenie znajdują się pod linkiem

https://www.merito.pl/gdansk/studia-i-szkolenia/studia-podyplomowe/kierunki/data-scientist-analityk-danych/ceny

Warunki techniczne

Wymagania: posiadanie sprzętu elektronicznego z dostępem do internetu, monitor, klawiatura.

Uczelnia zapewnia dostęp do platformy TEAMs.

Kontakt

Agata Orlich

E-mail

rekrutacjasp@gdansk.merito.pl

Telefon

(+48) 585 227 513

Data Scientist. Analityk danych (studia online)