Studia Podyplomowe Data Science w Biznesie
Studia Podyplomowe Data Science w Biznesie dostarczają gruntownej wiedzy i umiejętności z obszaru statystyki oraz uczenia maszynowego niezbędnych do analizy danych w biznesie z wykorzystaniem języków programowania R i Python oraz środowiska SAS Viya.
Praktyczna wiedza – pokazujemy jak wykorzystać metody data mining do rozwiązywania konkretnych problemów biznesowych
Wyjątkowy program – zaczynamy od podstaw programowania, a kończymy na zaawansowanych analizach biznesowych
Trzy języki programowania – analizy danych uczymy z wykorzystaniem języków programowania R i Python oraz środowiska SAS Viya.
Dlaczego warto?
- Celem Studiów Podyplomowych Data Science w Biznesie jest dostarczenie słuchaczom aktualnej i kompleksowej wiedzy oraz praktycznych umiejętności z obszaru data science.
- Stale rosnąca ilość danych rodzi zapotrzebowanie na specjalistów data science. Nasze studia dostarczą Państwu kompetencji z zakresu programowania, statystyki oraz analizy danych niezbędnych do wykonywania tego zawodu.
- W trakcie studiów słuchacze poznają i realizują pełny proces data science, który obejmuje: zrozumienie uwarunkowań biznesowych, integrację i eksplorację danych, przetwarzanie i czyszczenie danych, analizę danych z wykorzystaniem metod statystycznych oraz metod uczenia maszynowego, wizualizację wyników oraz wyciąganie wniosków umożliwiających tworzenie i realizację skutecznych strategii biznesowych.
- Uczestnicy studiów zyskują umiejętność realizacji tych zadań z wykorzystaniem języków R i Python oraz oprogramowania SAS (9.4, Viya).
Czy dla mnie?
Studia Podyplomowe Data Science w Biznesie adresowane są zarówno do osób, które nie mają jeszcze doświadczenia w obszarze data science, jak również tych osób, które chcą poszerzyć i ugruntować swoją wiedzę w zakresie przetwarzania i analizy danych w biznesie, w szczególności:
- statystyków,
- analityków,
- specjalistów IT,
- kierowników projektów IT,
- pracowników naukowych.
Rekomendacje
Data scientist posiadający ugruntowaną wiedzę z zakresu modelowania statystycznego oraz uczenia maszynowego, to jeden z najbardziej poszukiwanych na rynku pracowników. Wykładowcami Studiów Podyplomowych Data Science w Biznesie są najlepsi eksperci, posiadający nie tylko doświadczenie w analizie danych w biznesie, ale również doświadczenie dydaktyczne. To sprawia, że oprócz dostarczenia Państwu praktycznych umiejętności, wiemy jak uczyć, aby zarazić Państwa naszą pasją do programowania i analityki biznesowej.
Program
- Programowanie w języku R (16 godz.)
- Przetwarzanie danych w SAS (16 godz.)
- Programowanie w języku Python (16 godz.)
- Statystyczna analizy danych (28 godz.)
- Regresja logistyczna (14 godz.)
- Modele czasu trwania (14 godz.)
- Prognozowanie i szeregi czasowe (14 godz.)
- Data mining (14 godz.)
- Uczenie maszynowe, uczenie głębokie w Python i SAS Viya (14 godz.)
- Credit scoring, automatyzacja podejmowania decyzji (14 godz.)
- Optymalizacja sprzedaży i odkrywanie asocjacji (14 godz.)
- Big data engineering – case study (14 godz.)
- Seminarium (2 godz.)
Kierownik studiów
Kierownik Zakładu Metod Statystycznych i Analiz Biznesowych w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie. Doktor habilitowany w dyscyplinie ekonomia i finanse (2019) oraz doktor nauk matematycznych (2006). W pracy naukowo–dydaktycznej koncentruje się na modelowaniu zjawisk społeczno–ekonomicznych z wykorzystaniem metod analizy czasu trwania oraz metod uczenia maszynowego.
Wykładowcy
Kierownik Zakładu Metod Statystycznych i Analiz Biznesowych w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie. Doktor habilitowany w dyscyplinie ekonomia i finanse (2019) oraz doktor nauk matematycznych (2006). W pracy naukowo-dydaktycznej koncentruje się na modelowaniu zjawisk społeczno–ekonomicznych z wykorzystaniem metod analizy czasu trwania oraz metod uczenia maszynowego.
Profesor uczelni w Instytucie Rynków i Konkurencji. Aktywnie współpracuje z biznesem wykonując badania i analizy rynku oraz ekspertyzy na rzecz przedsiębiorstw krajowych i zagranicznych, a także instytucji naukowo-badawczych, ministerstw oraz innych organizacji. Od wielu lat prowadzi wykłady, ćwiczenia oraz laboratoria komputerowe z zakresu analiz statystycznych i prognozowania szeregów czasowych w systemie SAS.
Adiunkt w Zakładzie Metod Statystycznych i Analiz Biznesowych w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie. Doktor nauk ekonomicznych, specjalność: matematyka aktuarialna. Absolwentka matematyki na Wydziale Podstawowych Problemów Techniki Politechniki Wrocławskiej.
Doktor nauk ekonomicznych, adiunkt w Zakładzie Metod Statystycznych i Analiz Biznesowych w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie. Specjalizuje się w zagadnieniach związanych z modelowaniem statystycznym w badaniach wzdłużnych w tym problematyką braków danych i metodami imputacji danych. Od roku 2014 związany z branżą medyczną, obecnie pełni funkcję kierownika zespołu biostatystyki w KCR S.A. zarządzając zespołem statystyków i programistów statystycznych.
Absolwent Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie kierunku Metody Ilościowe w Ekonomii i Systemy Informacyjne (2010), Ekonomia (2011). Stopień doktora uzyskał w 2017 na podstawie pracy “Screening wariancji jako narzędzie wykrywania zmowy cenowej. Istota i znaczenie imputacji danych”. Prowadzi zajęcia z modelowania z zastosowaniem różnego typu modeli regresji w tym regresji liniowej, logistycznej, kwantylowej oraz adaptacyjnej. W pracy poza SGH zapewnia wsparcie statystyczne w zakresie realizacji badań klinicznych, w tym ocenę wymagań co do danych, wielkości próby, monitorowania i oceny jakości danych, doboru metody i modelu statystycznego oraz przeprowadzenia analizy statystycznej podsumowującej wyniki badania. (Statystyczna analizy danych).
Swoją działalnością stara się łączyć badania naukowe nad Credit Scoring z praktycznymi zastosowaniami w środowisku bankowym i ogólnie instytucjach finansowych. Posiada duże doświadczenie w zarządzaniu i analizie portfeli kredytów konsumenckich, ich symulacji i modelowaniu różnych procesów. Adiunkt w Zakładzie Metod Statystycznych i Analiz Biznesowych w Instytucie Statystyki i Demografii, magister matematyki i doktor fizyki na Uniwersytecie Łódzkim.
Asystent w Instytucie Statystyki i Demografii Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie od 2023. Manager w dziale aktuarialnym w jednej z firm doradztwa biznesowego. Specjalizuje się w ubezpieczeniach na życie.
Ekspertka ds. jakości danych w PKO Bank Polski SA od 2019 r. Zawodowo zajmuje się badaniem i zarządzaniem jakością danych w bankowości. Jej zainteresowania naukowe koncentrują się na badaniu sytuacji młodych osób na rynku pracy oraz aplikacji metod statystycznych i data mining w analizach biznesowych.
Data engineer z doświadczeniem w sektorze bankowym oraz konsultingu IT. Zajmuje się projektowaniem i implementacją procesów przetwarzania danych, migracją danych do chmury, modelowaniem oraz wizualizacją danych. Certyfikowany Google Cloud Associate Cloud Engineer, Data Engineer i Database Engineer.
Absolwent Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej. Od początku swojej kariery zawodowej w SAS Institute związany z systemami wspomagania podejmowania decyzji opartymi o hurtownie danych i Business Intelligence. Przez 14 lat zajmował się tworzeniem zaawansowanych procesów ETL, systemów raportowych, ML i AI oraz zarządzaniem i utrzymaniem systemu analitycznego na potrzeby badań klinicznych.
Absolwent Informatyki Wydziału ETI Politechniki Gdańskiej. Zaangażowany w projekty związane z przetwarzaniem danych w chmurze. Wykładowca studiów podyplomowych oraz bootcampów Data Science. Obecnie pracuje jako Data Engineer / Consultant w firmie EPAM.
Opinie o studiach
Z pełnym przekonaniem polecam Studia Podyplomowe Data Science w Biznesie - to doskonała opcja dla osób, które chcą rozwinąć umiejętności analizy danych, modelowania i programowania, a jednocześnie nie zawsze mają wcześniejsze doświadczenie w tej dziedzinie. Program zajęć skoncentrowany jest na praktycznym zastosowaniu narzędzi takich jak Python, R czy SAS, co pozwala od razu wdrożyć się w projekty zawodowe. Tryb online, w jakim odbywają się zajęcia, znacznie ułatwia pogodzenie nauki z pracą zawodową. Zdobyta przeze mnie wiedza i nowe umiejętności z pewnością pozytywnie wpłyną na poprawę efektywności mojej pracy. Ukończenie tych studiów to niewątpliwy atut na dynamicznie rozwijającym się rynku pracy.
Studia Podyplomowe Data Science w Biznesie w SGH pozwoliły mi pogłębić wiedzę z zakresu analizy danych i jej zastosowania w praktyce biznesowej. Studia przyczyniły się do ugruntowania mojej dotychczasowej wiedzy i doświadczenia w obszarach - takich jak - uczenie maszynowe, statystyka czy programowanie w językach Pythonie, R i SAS. Atutem studiów jest nacisk na praktyczne wykorzystanie narzędzi analitycznych do rozwiązywania realnych problemów biznesowych. Zajęcia były prowadzone przez ekspertów z dużym doświadczeniem biznesowym, co pozwoliło mi na wykorzystanie zdobytej praktycznej wiedzy i umiejętności w mojej pracy zawodowej. W mojej opinii, Studia Podyplomowe Data Science w Biznesie to idealny wybór dla osób dążących do zwiększenia swojej konkurencyjności na rynku pracy.
Informacje techniczne
Wszystkie zajęcia są organizowane za pośrednictwem aplikacji Microsoft TEAMS. Jedynie obrona pracy końcowej odbywa się stacjonarnie w siedzibie SGH na początku lipca.
POBIERZ APLIKACJĘ MICROSOFT TEAMS
Aplikacja jest bezpłatna dla słuchaczy studiów podyplomowych SGH. Logowanie do aplikacji odbywa się za pośrednictwem kont SGH, które zostają nadane po przyjęciu na studia. Dla całej edycji zostanie stworzony jeden zespół, aby słuchacze mogli utrzymywać ze sobą kontakt. Każde zajęcia będą prowadzone na osobnym kanale. Dzięki temu wszystkie informacje dotyczące zajęć (materiały, zadania, dyskusja) będą w jednym miejscu i będzie można do nich wracać podczas trwania studiów.
Potrzebne będą: komputer stacjonarny, laptop lub urządzenie mobilne (tablet, smartfon) z systemami operacyjnymi iOS i Android, ewentualnie słuchawki (np. od smartfona, które zawierają wbudowany mikrofon) – poprawiają jakość słuchania wykładu i wypowiedzi słuchaczy podczas dyskusji.
WYMAGANIA TECHNICZNE aplikacji MICROSOFT TEAMS
Jeśli mają Państwo jakieś wątpliwości dotyczące możliwości studiowania online, to zapraszamy na próbne zajęcia! W tym celu prosimy o kontakt z sekretarzem studiów.
Rekrutacja
Rekrutacja zakończona. Zapraszamy na kolejną edycję, która rozpocznie się w październiku 2025 r. Początek rekrutacji – wiosna 2025 r.
Czas trwania studiów: 2 semestry.
Dokumenty wymagane podczas rekrutacji:
- umowa o warunkach odpłatności za studia,
- formularz aplikacyjny (wypełniany podczas rejestracji na studia),
- odpis dyplomu potwierdzającego ukończenie studiów co najmniej pierwszego stopnia,
Uwaga:
Osoby, które ukończyły studia na uczelni zagranicznej powinny dostarczyć zaświadczenie stwierdzające, że posiadany dyplom uprawnia do podjęcia studiów podyplomowych SGH.
Nostryfikacja i uznanie dyplomu
Warunkiem uzyskania świadectwa ukończenia studiów jest:
- uczestnictwo w zajęciach,
- zaliczenie testów weryfikacyjnych,
- przygotowanie pod opieką promotora z grona wykładowców SGH pracy końcowej związanej merytorycznie z profilem studiów,
- obrona pracy wraz z egzaminem.
Opłaty
Opłata za całość studiów wynosi 11 000 zł.
Możliwość wpłaty w dwóch ratach:
- I rata: 7000 zł – płatna przy zapisie,
- II rata: 4000 zł – płatna do 31 stycznia.
Indywidualny numer konta bankowego do wpłaty przekazywany jest podczas rejestracji na studia.
Kontakt
Sekretarz studiów
dr Aleksandra Iwanicka
e-mail: aiwanic@sgh.waw.pl
Kierownik studiów
dr hab. Wioletta Grzenda, prof. SGH
e-mail: wgrzend@sgh.waw.pl
tel.: +48 690 264 449
adres do korespondencji
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Kolegium Analiz Ekonomicznych
Instytut Statystyki i Demografii
ul. Madalińskiego 6/8
02-513 Warszawa
Organizator studiów
Kolegium Analiz Ekonomicznych
Instytut Statystyki i Demografii
- Studia online
- Zajęcia odbywają się raz lub dwa razy w miesiącu, w soboty i niedziele od 9:15.
- Opłata za całość studiów: 11 000 zł (możliwe raty).
dr hab. Wioletta Grzenda, prof. SGH
tel.: +48 690 264 449
e-mail: wgrzend@sgh.waw.pl
dr Aleksandra Iwanicka
e-mail: aiwanic@sgh.waw.pl
Programy MBA i studia podyplomowe