Narzędzia AI w zrównoważonej analizie danych biznesowych - zastosowanie sztucznej inteligencji w transformacji cyfrowej i gospodarce niskoemisyjnej w erze Przemysłu 4.0 - szkolenie
Narzędzia AI w zrównoważonej analizie danych biznesowych - zastosowanie sztucznej inteligencji w transformacji cyfrowej i gospodarce niskoemisyjnej w erze Przemysłu 4.0 - szkolenie
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Aplikacje biznesowe
- Grupa docelowa usługi
DO KOGO SKIEROWANE JEST SZKOLENIE?
- pracownicy firm (zwłaszcza z obszaru Przemysł 4.0), poszukujący narzędzi AI do analizy danych i optymalizacji procesów,
- pracownicy m.in. z działów analiz, kontrolingu, finansów, HR, zakupów i zarządzania projektami, chcący automatyzować zadania, zwiększać efektywność pracy i wspierać procesy decyzyjne narzędziami AI
- każda osoba, chcąca rozwijać zielone umiejętności i kompetencje ekologiczne, w celu dostosowania swoich umiejętności do zmian na rynku pracy wynikających z transformacji ekologicznej regionu i efektywności zasobowej.
Niniejsza usługa rozwojowa dot. kształcenia zawodowego/przekwalifikowania zawodowego i prowadzi do nabycia zielonych kompetencji. Szkolenie skierowane jest do osób dorosłych zamieszkujących lub pracujących na terenie woj. śląskiego, które poszukują adekwatnej usługi rozwojowej w celu zdobycia umiejętności zawodowych niezbędnych do podjęcia pracy w sektorze zielonej gospodarki.
Szkolenie dla osób z projektów BUR 10.17 i 6.6.
- Minimalna liczba uczestników8
- Maksymalna liczba uczestników25
- Data zakończenia rekrutacji30-09-2026
- Forma prowadzenia usługistacjonarna
- Podstawa uzyskania wpisu do BURCertyfikat systemu zarządzania jakością wg. ISO 9001:2015 (PN-EN ISO 9001:2015) - w zakresie usług szkoleniowych
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Szkolenie „Narzędzia AI w zrównoważonej analizie danych biznesowych (...) ” przygotowuje uczestników do samodzielnego i odpowiedzialnego wykorzystywania narzędzi sztucznej inteligencji w analizie danych biznesowych, z uwzględnieniem zasad zrównoważonego rozwoju oraz wyzwań transformacji cyfrowej. Uczestnicy zdobędą wiedzę o zastosowaniach AI w automatyzacji procesów analitycznych, prognozowaniu,ciąg dalszy celu w polu INFORMACJE DODATKOWE
Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
| Kompetencje społeczne: ocenia wpływ indywidualnych postępowań na środowisko | Definiuje przyjmowanie w życiu prywatnym postawy zorientowanej na zrównoważony rozwój i zastanawia się nad wpływem własnych zachowań na środowisko | Test teoretyczny |
| Wiedza: Charakteryzuje podstawowe pojęcia związane ze sztuczną inteligencją | Definiuje pojęcia AI (artificial intelligence), ML (machine learning) i DL (deep learning) | Test teoretyczny |
| Wiedza: Definiuje rolę AI w analizie biznesowej | Omawia funkcje AI w pracy analityka | Test teoretyczny |
| Wiedza: Charakteryzuje narzędzia AI wykorzystywane w analizie danych | Wymienia przykłady narzędzi i ich zastosowanie | Test teoretyczny |
| Wiedza: Charakteryzuje wpływ AI na automatyzację procesów analitycznych | Przedstawia korzyści wynikające z automatyzacji | Test teoretyczny |
| Wiedza: Charakteryzuje znaczenie AI w kontekście Przemysłu 4.0 | Przedstawia powiązania AI z ideą Przemysłu 4.0 | Test teoretyczny |
| Wiedza: Definiuje podstawowe zasady zrównoważonego rozwoju w kontekście analizy danych | Podaje przykłady zastosowania AI w analizach ESG | Test teoretyczny |
| Wiedza: Charakteryzuje ograniczenia i ryzyka związane z wykorzystaniem AI | Wymienia przynajmniej 2 zagrożenia związane z wykorzystaniem narzędzi AI | Test teoretyczny |
| Wiedza: Charakteryzuje zasady odpowiedzialnego stosowania AI w analizie danych | Definiuje podstawowe zasady etycznego użycia AI | Test teoretyczny |
| Umiejętności: Analizuje dane biznesowe z wykorzystaniem narzędzi AI | Wykonuje analizę danych za pomocą wybranego narzędzia AI | Analiza dowodów i deklaracji |
| Umiejętności: Tworzy proces automatyzacji raportowania z uwzględnieniem redukcji zużycia zasobów i ochrony środowiska | Wskazuje ekologiczne elementy procesu, które przyczyniają się do ograniczania zużycia papieru lub energii | Analiza dowodów i deklaracji |
| Umiejętności: Charakteryzuje sposób zastosowania AI do optymalizacji procesów analitycznych w kontekście ESG | Identyfikuje działanie AI wspierające cele zrównoważonego rozwoju | Analiza dowodów i deklaracji |
| Wiedza: Charakteryzuje rolę AI w transformacji w kierunku Zielonej Gospodarki i gospodarki o obiegu zamkniętym, ze szczególnym uwzględnieniem specyfiki województwa śląskiego | wskazuje wpływ technologii sztucznej inteligencji na procesy zielonej transformacji oraz wdrażanie gospodarki o obiegu zamkniętym w kontekście inteligentnych specjalizacji województwa śląskiego | Test teoretyczny |
| Wiedza: Zna zasady etycznego i odpowiedzialnego stosowania AI w kontekście neutralności danych środowiskowych i raportowania ESG | wskazuje zasady etycznego i odpowiedzialnego wykorzystania technologii AI w procesach monitorowania neutralności danych środowiskowych oraz przygotowywania raportów ESG | Test teoretyczny |
| Umiejętności: Analizuje dane środowiskowe dotyczące korelacji między działalnością człowieka a wpływem na środowisko z wykorzystaniem modeli uczenia maszynowego (zgodnie z ESCO) | wykonuje analizę korelacji między wybranymi procesami operacyjnymi przedsiębiorstwa a zmianami parametrów środowiskowych (np. emisją CO2, zużyciem zasobów) przy użyciu odpowiednich modeli uczenia maszynowego | Analiza dowodów i deklaracji |
| Umiejętności: Wykorzystuje AI do oceny ekologicznej firmy poprzez doradzanie jak skutecznie obniżyć ilość wysyłanego do atmosfery dwutlenku węgla | proponuje zestaw konkretnych działań naprawczych służących redukcji emisji dwutlenku węgla w organizacji opartych na wynikach oceny ekologicznej przygotowanej z wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji | Analiza dowodów i deklaracji |
| Kompetencje społeczne: Przyjmuje w codziennej pracy analityka postawę zorientowaną na zrównoważoną konsumpcję zasobów cyfrowych i minimalizację śladu ekologicznego operacji IT | uzasadnia konieczność wdrażania rozwiązań ograniczających ślad ekologiczny operacji IT oraz nadmierne zużycie zasobów cyfrowych w codziennej praktyce zawodowej analityka danych | Test teoretyczny |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Program
Program
DZIEŃ PIERWSZY:
Moduł 1. Wprowadzenie do tematu AI w pracy analityka biznesowego
- Najważniejsze pojęcia i zasady działania AI (Machine learning, Deep learning, Artificial Intelligence)
- Rola AI w analizie biznesowej
- Kluczowe kompetencje analityka biznesowego w erze AI
- Wpływ AI na redukcję zużycia zasobów w analizie danych, np. poprzez eliminację papieru, automatyzację i e-pracę
- PRZEMYSŁ 4.0: rola AI w transformacji cyfrowej firm – skracanie procesów decyzyjnych
- Omówienie roli analityki danych w przygotowywaniu organizacji do nowych standardów unijnych
- Przedstawienie klasyfikacji zielonych umiejętności ESCO jako standardu opisywania kompetencji na nowoczesnym rynku pracy
- Znaczenie inteligentnej specjalizacji „Zielona gospodarka” dla przedsiębiorstw z województwa śląskiego
Moduł 2. Przegląd narzędzi AI dla analityka biznesowego
- Przegląd narzędzi opartych na AI przydatnych w analizie biznesowej
- Przykłady: m.in. Gemini, Microsoft Copilot, Perplexity, Mistral, Scribe
- Jak narzędzia wspierają ekologię (np. ograniczenie podróży służbowych przez asystentów AI, analiza ESG)
- PRZEMYSŁ 4.0: wykorzystanie AI w systemach ERP do monitorowania efektywności
Moduł 3. Automatyzacja i usprawnienie procesów analitycznych
- Automatyzacja zbierania i przetwarzania danych
- AI w przygotowywaniu dokumentacji: raporty, podsumowania, analizy, notatki ze spotkań (narzędzia np. Fathom, AIDA)
- Narzędzia do analizy dokumentów i ekstrakcji informacji
- Oszczędność energii/czasu dzięki automatyzacji raportowania i analizy danych
- Analiza śladu węglowego z wykorzystaniem AI
- Wykorzystanie AI do identyfikacji marnotrawstwa surowców i wdrażania modeli „produkt jako usługa”
- Tworzenie algorytmów nadzorujących zużycie wody, energii i gazu w czasie rzeczywistym
- Automatyzacja procedur segregacji i recyklingu w procesach biznesowych
Moduł 4. Analiza danych i prognozowanie z użyciem AI
- Narzędzia do analizy i wizualizacji danych: Claude, Tableau, Julius AI, Spotfire
- Przykłady zastosowań: analiza trendów, prognozowanie
- Analiza danych środowiskowych, emisji, zużycia zasobów.
- PRZEMYSŁ 4.0: predictive maintenance, analiza awarii, modele predykcyjne dla efektywności energetycznej
- Metody komputerowej oceny oddziaływania inwestycji na środowisko
- Wykorzystanie modeli predykcyjnych do oceny śladu węglowego produktu od powstania do utylizacji
- Wykorzystanie AI do monitorowania czystości powietrza i wód w kontekście specyfiki przemysłowej regionu
Przewidywany czas trwania dnia szkoleniowego: 8 h zegarowych z przerwami
DZIEŃ DRUGI:
Moduł 5. AI w komunikacji i współpracy zespołowej
- Asystenci AI w spotkaniach: automatyczne notatki, podsumowania, generowanie agend (np. MS Copilot, Gemini)
- AI w przygotowaniu prezentacji i materiałów warsztatowych (np. Gamma App)
- Współpraca z użyciem narzędzi AI (Notion AI, Confluence AI)
- Promowanie zdalnej współpracy i wirtualnych spotkań jako forma redukcji emisji
- Ograniczenie podróży i drukowanych materiałów
Moduł 6. Praktyczne warsztaty – case studies i ćwiczenia
- Praca z wybranymi narzędziami (np. Akkio)
- Automatyzacja analizy dokumentów i danych – przykłady praktyczne
- Tworzenie promptów i generowanie raportów z AI z uwzględnieniem ekologicznych potrzeb biznesu
- Wizualizacja wyników na rzeczywistych przypadkach biznesowych
- Opracowywanie przy pomocy AI zestawu działań naprawczych służących osiągnięciu neutralności klimatycznej
- Ćwiczenia z zakresu wykrywania niespójności w danych niefinansowych i zapewniania ich przejrzystości
- Warsztat z ograniczania śladu węglowego samej infrastruktury IT (wybór energooszczędnych modeli AI i optymalizacja zapytań)
Moduł 7. Zarządzanie ryzykiem i etyka AI w analizie biznesowej
- Zasady odpowiedzialnego korzystania z AI (FATE - Fairness, Accountability, Transparency, Ethics)
- Ograniczenia i ryzyka związane z AI w analizie biznesowej
- Odpowiedzialność środowiskowa i społeczna, neutralność danych w kontekście ESG
- Rozszerzenie o aspekty sprawiedliwości społecznej w automatyzacji procesów kadrowych i płacowych
- Wykorzystanie AI do monitorowania zmian w prawie ekologicznym i zapewniania ciągłej zgodności
- Rola analityka jako lidera zmian (ESG Champion) budującego świadomość środowiskową wśród interesariuszy
Moduł 8: Walidacja
Przewidywany czas trwania dnia szkoleniowego: 8h zegarowych z przerwami.
Łącznie: 16h zegarowych z przerwami.
W ramach szkolenia nastąpi skonsolidowanie części szkoleniowej (stricte merytorycznej) z częścią praktyczną (warsztatową), dzięki którym na bieżąco i elastycznie będą dostosowywane i omawiane narzędzia i rozwiązania, w zależności od potrzeb grupy. Zakłada się realizacje szkolenia w części teoretycznej o wymiarze 8 h zegarowych oraz części praktycznej o wymiarze 8 h zegarowych, co daje łącznie 16 h zegarowych.
Dzięki temu maksymalnie dostosowane zostaną najważniejsze zagadnienia do potrzeb i oczekiwań, jednocześnie zwracając uwagę na predyspozycje poszczególnych uczestników do funkcjonowania i radzenia sobie z poszczególnymi obszarami oraz tempo przyswajania wiedzy, a w konsekwencji konieczność ewentualnych powtórzeń materiału czy zmiana kolejności omawianych modułów. Jednocześnie godziny realizacji przerw również dostosowane będą do postępów realizacji programu, tempa przyswajania wiedzy przez uczestników szkolenia oraz potrzeb uczestników i trenera. Uczestnik szkolenia ma możliwość merytorycznego kontaktu z trenerem również podczas przerw (w przypadku, gdyby uczestnik nie chciał skorzystać z danej przerwy).
......
Podczas szkolenia uczestnicy będą pracować na samodzielnych stanowiskach komputerowych (laptop).
........
Program niniejszego szkolenia poprzez poszczególne moduły realnie nawiązuje do zrównoważonego rozwoju i przyczynia się do nabycia zielonych kompetencji, a jego struktura wynika z rzeczywistej wartości ekologicznej i operacyjnej:
Moduł 1. Wprowadzenie do AI w pracy analityka biznesowego
Uczestnik poznaje rolę AI w transformacji cyfrowej i analizie danych, co stanowi fundament dla efektywnego zarządzania zasobami i podejmowania decyzji uwzględniających cele zrównoważonego rozwoju. Wprowadza również pojęcia ESG i zielonych kompetencji w kontekście analityki danych.
Moduł 2. Przegląd narzędzi AI dla analityka biznesowego
Narzędzia takie jak Copilot, Gemini czy Notion AI wspierają ekologiczne formy pracy (zdalna współpraca, ograniczenie druków, automatyczne podsumowania spotkań). Uczestnik zdobywa wiedzę, jak AI może ograniczyć zużycie zasobów i emisję CO₂ poprzez lepszą organizację pracy i zarządzanie informacją.
Moduł 3. Automatyzacja i usprawnienie procesów analitycznych
Uczestnik uczy się wdrażać automatyzację, która zmniejsza obciążenie środowiskowe organizacji: ograniczenie papieru, zmniejszenie zużycia energii, skrócenie czasu pracy analitycznej. Moduł ten pozwala zrozumieć, jak AI wspiera efektywność zasobową i czasową.
Moduł 4. Analiza danych i prognozowanie z użyciem AI
Moduł zawiera elementy pracy z danymi środowiskowymi i emisjami. AI pomaga identyfikować nieefektywności, przewidywać wpływ działań biznesowych na środowisko i optymalizować zużycie energii oraz zasobów – co jest kluczowe dla zielonej transformacji w Przemyśle 4.0.
Moduł 5. AI w komunikacji i współpracy zespołowej
Promuje cyfrową współpracę i ograniczanie podróży służbowych, co bezpośrednio przyczynia się do zmniejszenia emisji. Narzędzia AI wspierają wirtualne środowiska pracy i minimalizują zużycie materiałów biurowych (druk, notesy, prezentacje).
Moduł 6. Praktyczne warsztaty – case studies i ćwiczenia
Uczestnicy ćwiczą realne zastosowania AI w kontekście redukcji śladu węglowego, oszczędności operacyjnej i tworzenia raportów ESG. Dzięki pracy na rzeczywistych danych środowiskowych nabywają praktyczne zielone umiejętności wymagane w sektorze zielonej gospodarki.
Moduł 7. Zarządzanie ryzykiem i etyka AI w analizie biznesowej
Moduł ten rozwija kompetencje społeczne związane z odpowiedzialnością za środowisko i społeczeństwo. Omawia kwestie neutralności danych, etyki środowiskowej, a także ryzyka nadmiernej eksploatacji zasobów w kontekście automatyzacji i cyfryzacji.
Podsumowując, to szkolenie przyczynia się do nabycia zielonych kompetencji poprzez rozwijanie umiejętności wykorzystywania narzędzi sztucznej inteligencji (AI) w analizie danych biznesowych w sposób wspierający cele zrównoważonego rozwoju, niskoemisyjności i efektywności zasobowej. Program szkolenia obejmuje zastosowanie AI do optymalizacji procesów (Moduły 3 i 4), ograniczania zużycia energii i materiałów (Moduły 2 i 5), automatyzacji pracy z dokumentami przy zastosowaniu cyfrowych narzędzi i rozwiązań eliminujących potrzebę druku (Moduł 3) oraz prognozowania z wykorzystaniem danych środowiskowych (Moduł 4).
Uczestnicy nabywają umiejętności wykorzystywania AI w raportowaniu ESG oraz ocenie wpływu działalności organizacji na środowisko (Moduł 6), a także rozwijają kompetencje społeczne w zakresie etycznego, odpowiedzialnego i prośrodowiskowego stosowania nowych technologii (Moduł 7). Szkolenie promuje cyfrową współpracę zamiast mobilności fizycznej, ograniczając ślad węglowy i wspierając transformację cyfrową zgodną z założeniami Przemysłu 4.0
.....
Niniejsza karta zawiera dane osoby walidującej (imię i nazwisko, e-mail, opis doświadczenia). Zgodnie z Zał. 2g do Regulaminu BUR (PARP): „Dane osobowe osób walidujących usługę są widoczne wyłącznie dla Użytkowników z uprawnieniami administratorskimi. "
Osoba przeprowadzająca usługę (trener) wykona również działania związane ze skompletowaniem dokumentacji walidacyjnej tj. zbierze od uczestników szkolenia dokumenty do Analizy dowodów i deklaracji oraz rozda uczestnikom test teoretyczny, a następnie zbierze wypełnione testy. Trener nie będzie ingerował w jakikolwiek sposób w proces wypełniania dokumentacji walidacyjnej ani w jej ocenę (tj. trener nie ocenia i nie weryfikuje osiągniętych efektów uczenia się). Analiza dowodów i deklaracji i Test teoretyczny zostaną ocenione po zakończeniu realizacji usługi przez osobę walidującą.Walidator ocenia i weryfikuje osiągnięte efekty uczenia się.
Harmonogram
Harmonogram
| Przedmiot / temat | Typ aktywności | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat 1 z 16 Moduł 1. Wprowadzenie do tematu AI w pracy analityka biznesowego | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Dariusz Adamczyk | Data realizacji zajęć 03-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:00 | Godzina zakończenia 09:00 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat 2 z 16 Moduł 2. Przegląd narzędzi AI dla analityka biznesowego | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Dariusz Adamczyk | Data realizacji zajęć 03-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 10:15 | Liczba godzin 01:15 |
Przedmiot / temat 3 z 16 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 03-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 10:15 | Godzina zakończenia 10:30 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat 4 z 16 Moduł 2. Przegląd narzędzi AI dla analityka biznesowego - ciąg dalszy | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Dariusz Adamczyk | Data realizacji zajęć 03-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 10:30 | Godzina zakończenia 12:00 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 5 z 16 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 03-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 12:30 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 6 z 16 Moduł 3. Automatyzacja i usprawnienie procesów analitycznych | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Dariusz Adamczyk | Data realizacji zajęć 03-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:30 | Godzina zakończenia 14:15 | Liczba godzin 01:45 |
Przedmiot / temat 7 z 16 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 03-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 14:15 | Godzina zakończenia 14:30 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat 8 z 16 Moduł 4. Analiza danych i prognozowanie z użyciem AI | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Dariusz Adamczyk | Data realizacji zajęć 03-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 14:30 | Godzina zakończenia 16:00 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 9 z 16 Moduł 5. AI w komunikacji i współpracy zespołowej | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Dariusz Adamczyk | Data realizacji zajęć 04-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:00 | Godzina zakończenia 10:15 | Liczba godzin 02:15 |
Przedmiot / temat 10 z 16 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 04-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 10:15 | Godzina zakończenia 10:30 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat 11 z 16 Moduł 6. Praktyczne warsztaty – case studies i ćwiczenia | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Dariusz Adamczyk | Data realizacji zajęć 04-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 10:30 | Godzina zakończenia 12:00 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 12 z 16 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 04-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 12:15 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat 13 z 16 Moduł 6. Praktyczne warsztaty – case studies i ćwiczenia - ciąg dalszy | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Dariusz Adamczyk | Data realizacji zajęć 04-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:15 | Godzina zakończenia 14:00 | Liczba godzin 01:45 |
Przedmiot / temat 14 z 16 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 04-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 14:00 | Godzina zakończenia 14:30 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 15 z 16 Moduł 7. Zarządzanie ryzykiem i etyka AI w analizie biznesowej | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Dariusz Adamczyk | Data realizacji zajęć 04-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 14:30 | Godzina zakończenia 15:30 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat 16 z 16 - | Typ aktywności Walidacja | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 04-10-2026 | Godzina rozpoczęcia 15:30 | Godzina zakończenia 16:00 | Liczba godzin 00:30 |
Podsumowanie
| Rodzaj godzin | Liczba godzin |
|---|---|
Rodzaj godzin Suma godzin zegarowych usługi | Liczba godzin 16:00 |
Rodzaj godzin w tym suma godzin zajęć | Liczba godzin 13:30 |
Rodzaj godzin w tym suma godzin walidacji | Liczba godzin 00:30 |
Rodzaj godzin w tym suma przerw | Liczba godzin 02:00 |
Rodzaj godzin Suma godzin dydaktycznych bez przerw | Liczba godzin 18:30 |
Cena
Cena
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 5 535,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 4 500,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 345,94 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 281,25 PLN |
Liczba godzin usługi
| Rodzaj godzin | Liczba godzin |
|---|---|
Rodzaj godzin Liczba godzin zegarowych usługi | Liczba godzin 16:00 |
Prowadzący
Prowadzący
Dariusz Adamczyk
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Każdy uczestnik otrzyma materiały szkoleniowe ( m.in. skrypt/konspekt).
....
CIĄG DALSZY OPISU POLA CEL EDUKACYJNY (ZGODNIE Z POLECENIEM ADMINISTRATORA BUR PARP POZOSTAŁY TEKST, KTÓRY NIE ZMIEŚCIŁ SIĘ W POLU "CEL EDUKACYJNY" ZE WZGLĘDU NA LIMIT OGRANICZONY DO 500 ZNAKÓW, WPISANO TUTAJ):
raportowaniu ESG oraz ocenie wpływu działalności na środowisko. Nauczą się korzystać z nowoczesnych narzędzi wspierających efektywność energetyczną i surowcową oraz usprawniających podejmowanie decyzji w organizacjach funkcjonujących w warunkach Przemysłu 4.0.
(koniec opisu celu edukacyjnego).
................
Szkolenie wpisuje się w OBSZAR TECHNOLOGICZNY: Technologie informacyjne i telekomunikacyjne – 4.7 Technologie telekomunikacyjne i informacyjne wspierające przemysł 4.0 (podgrupa: Technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wg RIS Woj. Śląskiego 2030).
Warunki uczestnictwa
Minimalna liczba uczestników niezbędna do realizacji usługi: 8 osób (maksymalnie 25 z uwagi na konieczność zapewnienia komfortowych warunków szkolenia dla uczestników przy tej tematyce szkolenia i jednoczesnym zachowaniu wysokiej efektywności usługi oraz możliwości bezpośredniego kontaktu z trenerem podczas zajęć).
...........................................
Koszt nie zawiera kosztów dojazdu i ewentualnego noclegu. Potencjalne opłaty należy ponieść we własnym zakresie.
...........................................
Efekty kształcenia zostały opracowane w oparciu o informacje opublikowane na stronie operatora tj. Załącznik 4. Wykaz przykładowych zielonych umiejętności, opracowany przez Komisję Europejską w ramach klasyfikacji ESCO w ramach Konkursu Utworzenie i wsparcie funkcjonowania 120 branżowych centrów umiejętności (BCU), realizujących koncepcję centrów doskonałości zawodowej (CoVEs) konkurs uzupełniający.
Informacje dodatkowe
Wszelkie materiały (teksty, grafiki, zdjęcia itp.) przedstawione w niniejszej Karcie usługi są objęte prawem autorskim i podlegają ochronie na mocy „Ustawy o prawie autorskim i prawach pokrewnych” z dnia 4 lutego 1994 r. (t.j.Dz.U.2022 poz. 2509). Kopiowanie, przetwarzanie, rozpowszechnianie tych materiałów w całości lub w części bez zgody RECON Consulting jest zabronione.
Uwaga: przed podpisaniem umowy o dofinansowanie szkolenia z Operatorem, skontaktuj się z nami w celu potwierdzenia terminu szkolenia i dostępności wolnych miejsc.
W trakcie szkolenia możliwa jest wizytacja z udziałem PARP, Operatora, WUP Katowice lub innej jednostki wyznaczonej w celu sprawdzenia poprawności realizacji usługi.
Szkolenie może być zwolnione z VAT dla Uczestników, których poziom dofinansowania wynosi co najmniej 70% na podstawie:
- §3 ust. 1 pkt 14 Rozporządzenia Ministra Finansów z 20 grudnia 2013 r. w sprawie zwolnień od podatku od towarów i usług oraz warunków stosowania tych zwolnień.
Adres
Adres
Udogodnienia w miejscu realizacji usługi
- Klimatyzacja
- Wi-fi
- Laboratorium komputerowe