Podstawy analityki danych w biznesie
Bazy danych Python Data Science eksploracja danych
Rekrutacja na edycję studiów 2025/2026 rozpoczyna się 19.05.2025 o godzinie 12.00.
Studia będą prowadzone w formie hybrydowej, większość wykładów będzie w formie zdalnej, laboratoria są formie stacjonrnej. Zjazdy są w weekendy (sobota i niedziela).
Studia podyplomowe Podstawy analityki danych w biznesie to 2-semestralne studia obejmujące 198 godz. zajęć, z których aż 170 godzin to praktyczne zajęcia laboratoryjne oraz projektowe. Celem studiów jest przekazanie umiejętności praktycznych z zakresu analityki danych biznesowych osobom, które do tej pory w ogóle nie posiadały, bądź posiadały znikome kompetencje z dziedziny informatyka, a są zainteresowane podjęciem pracy wymagającej znajomości podstaw analityki danych. Uzupełnieniem celu głównego jest zainteresowanie absolwentów dalszym poszerzaniem swojej wiedzy w dziedzinie analityki danych oraz jej szerszych zastosowań.
Sylwetka absolwenta studiów podyplomowych
Absolwent studiów podyplomowych Podstawy analityki danych w biznesie będzie posiadał podstawową wiedzę teoretyczną z zakresu statystyki i matematyki niezbędną w pracy z danymi, wiedzę na temat roli analityki danych we współczesnym świecie biznesowym oraz będzie znał podstawowe społeczne i etyczne uwarunkowania pracy z danymi. Pozna języki programowania R i python oraz narzędzia i metody inżynierii, eksploracji i wizualizacji danych w zakresie pozwalającym na samodzielne zrealizowanie kompletnego projektu na potrzeby biznesowe: przygotowanie danych do analizy, eksploracja (wykrywanie asocjacji, korelacji, klasyfikacja i grupowanie), umiejętność zastosowania uczenia maszynowego oraz Big Data, prezentacja otrzymanych rezultatów za pomocą atrakcyjnych dla odbiorcy technik wizualizacji. Absolwent będzie również posiadał umiejętność opracowywania danych marketingowych (i nie tylko) na potrzeby tworzenia prognoz biznesowych i podejmowania decyzji. Dodatkowo absolwent zapozna się z podstawami relacyjnych baz danych i języka SQL oraz specyfiką analizy danych tekstowych. Nabędzie też doświadczenie w pracy zespołowej nad projektem.
Warunki ukończenia studiów
Zajęcia odbywają się w soboty i w niedziele w trybie hybrydowym, w tym wszystkie wykłady w sposób zdalny na platformie MS Teams. Zajęcia stacjonarne odbywają się w laboratoriach komputerowych z indywidualnymi stanowiskami pracy wyposażonymi w oprogramowanie potrzebne do realizacji programu studiów. W programie studiów nie są przewidziane egzaminy. Szczegółowy tryb zaliczenia przedmiotu określany jest osobno dla każdego przedmiotu i jest przedstawiany na pierwszych zajęciach (zgodnie z informacją zawartą w sylabusie przedmiotu). Liczbę dopuszczalnych nieobecności i formę odrobienia zaległości każdy prowadzący ustala indywidualnie. Wpis na kolejny semestr otrzymuje się po zaliczeniu wszystkich przedmiotów z poprzedniego semestru.
Limity przyjęć
minimum warunkujące uruchomienie studiów 16 osób
maksimum 32 osób
1. PLAN STUDIÓW PODYPLOMOWYCH:
SEMESTR STUDIÓW - 1 :
|
Lp. |
Nazwa przedmiotu |
forma zajęć |
liczba godzin zajęć |
sposób zaliczenia |
Liczba punktów ECTS |
|
|
Wprowadzenie do Data Science |
Wykład |
4 |
zaliczenie |
1 |
|
|
Podstawy opisu i wnioskowania statystycznego |
Wykład, ćwiczenia laboratoryjne |
8;8 |
zaliczenie |
2 |
|
|
Drzewa decyzyjne | Wykład, ćwiczenia laboratoryjne |
2;6 |
zaliczenie |
2 |
|
|
Języki programowania w analizie danych: R |
ćwiczenia laboratoryjne |
14 |
zaliczenie |
2 |
|
|
Inżynieria danych |
Wykład, ćwiczenia laboratoryjne |
4;8 |
zaliczenie |
2 |
|
|
Eksploracja danych |
ćwiczenia laboratoryjne |
20 |
zaliczenie |
2 |
|
|
Bazy danych |
ćwiczenia laboratoryjne |
12 |
zaliczenie |
2 |
| 8. |
Praktyczne zastosowanie języka R i pakietów tidyverse w analizie danych |
ćwiczenia laboratoryjne | 10 | zaliczenie | 1 |
| 9. |
Społeczne i etyczne aspekty analizy danych |
Zajęcia seminaryjne |
8 |
zaliczenie |
1 |
Łączna liczba godzin: .104
Łączna liczba punktów ECTS: 15
SEMESTR STUDIÓW - 2 :
|
Lp. |
Nazwa przedmiotu |
forma zajęć |
liczba godzin zajęć |
sposób zaliczenia |
Liczba punktów ECTS |
|
|
Analityka dużych zbiorów danych i Data Science w biznesie |
Zajęcia seminaryjne |
12 |
zaliczenie |
2 |
|
|
Uczenie maszynowe |
Wykład, ćwiczenia laboratoryjne |
8;12 |
zaliczenie |
4 |
|
11. |
Języki programowania w analizie danych: Python | ćwiczenia laboratoryjne | 20 | zaliczenie | 2 |
|
12. |
Analiza danych tekstowych |
ćwiczenia laboratoryjne |
16 |
zaliczenie |
3 |
|
|
Prognozowanie i analityka predykcyjna |
Wykład, ćwiczenia laboratoryjne |
2;12 |
zaliczenie |
2 |
|
|
Wizualizacja danych i Storytelling |
ćwiczenia laboratoryjne |
12 |
zaliczenie |
2 |
|
|
Warsztaty projektowe |
ćwiczenia projektowe |
10 |
zaliczenie |
1 |
Łączna liczba godzin: .104
Łączna liczba punktów ECTS: 16
Informacja o terminach dokonywania poszczególnych opłat jest
każdorazowo wysyłana e-mailowo do uczestników studiów podyplomowych.
Dane do przelewu:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
Wydział Informatyki
al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków
Nr konta: 55 1240 2294 1111 0010 9554 7623
Bank Pekao S.A. Kraków
Z odpowiednim dopiskiem:
Tytuł: PADwB Opłata wpisowa, konto B08 subkonto nr 720.240.6017, imię i nazwisko
PADwB Opłata za I/II semestr, konto B08 subkonto nr 720.240.6017, imię i nazwisko
Opłaty za studia po dokonaniu opłaty wpisowej w wysokości 100zł dokonuje się w dwóch ratach. I rata wynosi 4800zł (płatna do 08.09.2025), II rata 3400zł (płatna do końca lutego).
Link do regulaminu : https://podyplomowe.informatyka.agh.edu.pl/
INFORMACJE KONTAKTOWE
Kierownik studiów:
dr Małgorzata Zajęcka
e-mail: mzajecka@agh.edu.pl
Sekretariat studiów:
mgr inż. Dominika Knapik-Mróz
e-mail: dkm@agh.edu.pl,
tel. 785 850 084
Cena: 8300 PLN
Terminy
Kliknij w datę, żeby dowiedzieć się więcej o wybranym terminie.
