Big data. Inżynieria danych (studia online)

Możliwość dofinansowania

Big data. Inżynieria danych (studia online)

Numer usługi 2025/03/25/7100/2647932

Uniwersytet WSB Merito w Gdańsku

7 900,00 PLN

brutto

7 900,00 PLN

netto

41,15 PLN

brutto/h

41,15 PLN

netto/h

zdalna w czasie rzeczywistym

Studia podyplomowe

192 h

18.10.2025 do 28.06.2026

3 zapisanych uczestników

Obserwuj

Zapisz się

Pobierz kartę usługi w PDF

Informacje podstawowe

Kategoria

Informatyka i telekomunikacja / Bazy danych
Grupa docelowa usługi

Studia skierowane są do osób, które niekoniecznie ukończyły studia o charakterze informatycznym, a chciałyby podnieść swoje kwalifikacje w zakresie Big Data, głównie absolwentów studiów ekonomicznych, kierunków inżynierskich, biotechnologii i matematyki.
Minimalna liczba uczestników

20
Maksymalna liczba uczestników

25
Data zakończenia rekrutacji

13-10-2025
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 2023 r. poz. 742, z późn. zm.)
Zakres uprawnień

Studia podyplomowe

Cel

Cel edukacyjny

Celem studiów jest przygotowanie Cię do analizy i przetwarzania dużych zbiorów danych. Studia odpowiadają na ogromne zapotrzebowanie na specjalistów, którzy mają wiedzę praktyczną z obszaru przetwarzania danych na rynku trójmiejskim. Studia dostarczają wiedzę o narzędziach wykorzystywanych przy inżynierii danych. Skierowane są do wszystkich osób, które chciałyby pracować w obszarze Big Data: finansach i bankowości, mediach społecznościowych (np. Facebook, LinkedIn, Twitter, Google), w sprzedaży

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 Obsługuje programowanie z zakresu SQL, statystyki i ekonometrii, opisuje dane w różnych obszarach biznesu	Kryteria weryfikacji Oblicza i przedstawia graficznie statystyczne wskaźniki empiryczne na bazie eksploracji danych Opisuje techniki analizy danych wykorzystywane m.in. w ekonomii, medycynie, zagadnieniach społecznych.	Metoda walidacji Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie
	Kryteria weryfikacji Obsługuje oprogramowanie R, Python i ich możliwości wykorzystania do analizy Obsługuje oprogramowanie z zakresu statystyki i ekonometrii lub statystyki matematycznej oraz SQLa. Wyjaśnia co to są relacyjne i nierelacyjne bazy danych.	Metoda walidacji Prezentacja
		Metoda walidacji Obserwacja w warunkach symulowanych
		Metoda walidacji Prezentacja
Efekty uczenia się UMIEJĘTNOŚCI ChatGPT powiedział: Analizuje i interpretuje dane za pomocą adekwatnych modeli statystycznych oraz metod BIG DATA (Apache Spark/Hadoop), wspierając procesy decyzyjne w obszarach społecznych, gospodarczych, medycznych i ekonomiczny	Kryteria weryfikacji Interpretuje wyniki obliczeń statystycznych. Tworzy 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.	Metoda walidacji Wywiad ustrukturyzowany
		Metoda walidacji Prezentacja
Efekty uczenia się KOMPETENCJE SPOŁECZNE Świadomie wykorzystuje kodowanie i metody statystyczne, działając kreatywnie w rozwiązywaniu różnorodnych problemów interdyscyplinarnych.	Kryteria weryfikacji Ma świadomość kodowania Ma świadomość przydatności metod statystycznych do rozwiązywania różnorodnych problemów w różnych dyscyplinach Działa kreatywnie	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 języku R (18 godz.)

Środowisko R i RStudio, typy atomowe, wektory, listy, funkcje, data cleaning, tworzenie wykresów, markdown (18 godz.)

SYSTEMY BAZ DANYCH. PODSTAWY SQLA (24 godz.)

Diagramy ERD, Normalizacja, MS SQL, DDL, SQL DML (24 godz.)

Programowanie w języku Python (24 godz.)

Składnia, tablice, funkcje,Pandas, Statystyka w Pythonie (24 godz.)

ANALIZA DANYCH W JĘZYKU JAVA (32 godz.)

Podstawowe pojęcia programowania obiektowego, środowisko, narzędzia, co to jest analiza danych, data science a analiza danych, dlaczego Java, struktury danych – Java Collections Framework, ETL – pobieranie, przetwarzanie, ładowanie danych (16 godz.)
Sposoby integracji z relacyjnymi bazami danych, przetwarzanie danych w podejściu funkcyjnym (16 godz.)

NOSQL (MICROSOFT AZURE) (20 godz.)

Podstawowe koncepcje baz NoSQL - HBase, Cassandra, Impala, Neo4j (20 godz.)

PROGRAMOWANIE OBIEKTOWE W JĘZYKU PYTHON (12 godz.)

Atrybuty, klasy, konstruktor, metody, dziedziczenie, „metody magiczne” (12 godz.)

APACHE KAFKA (6 godz.)

Interfejs Apache Kafka - szybki start do strumieniowego przetwarzania danych (6 godz.)

ZAAWANSOWANE BAZY DANYCH I HURTOWANIE DANYCH (24 godz.)

Zawansowane aspekty języka SQL i TSQL; Koncepcje modelowania hurtowni danych (ROLAP, MOLAP, HOLAP); Technologie ETL/ELT; Elementy prezentacji danych np. Power BI (24 godz.)

NARZĘDZIA BIG DATA (MICROSOFT AZURE) (24 godz.)

Apache Hadoop & Apache Spark (24 godz.)

PROJEKT (8 godz.)

Seminarian projektowe (8 godz.)

Harmonogram

Liczba przedmiotów/zajęć: 1

Harmonogram
Przedmiot / temat zajęć	Prowadzący	Data realizacji zajęć	Godzina rozpoczęcia	Godzina zakończenia	Liczba godzin
Przedmiot / temat zajęć 1 z 1 Spotkanie z opiekunem merytorycznym	Prowadzący Krzysztof Ziółkowski	Data realizacji zajęć 18-10-2025	Godzina rozpoczęcia 08:00	Godzina zakończenia 16:00	Liczba godzin 08:00

Cena

Cennik

Cennik
Rodzaj ceny	Cena
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto	Cena 7 900,00 PLN
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto	Cena 7 900,00 PLN
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto	Cena 41,15 PLN
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto	Cena 41,15 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

Materiały elektroniczne zamieszczane na moodlu.

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/big-data-inzynieria-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

Big data. Inżynieria danych (studia online)