Akademia Analityka – wprowadzenie do pracy analityka danych. Python, SQL, Power BI i Machine Learning w zielonej transformacji – zakończone międzynarodowym certyfikatem potwierdzającym kwalifikacje
Akademia Analityka – wprowadzenie do pracy analityka danych. Python, SQL, Power BI i Machine Learning w zielonej transformacji – zakończone międzynarodowym certyfikatem potwierdzającym kwalifikacje
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Bazy danych
- Identyfikatory projektówMałopolski Pociąg do kariery, Zachodniopomorskie Bony Szkoleniowe, Kierunek - Rozwój, Nowy start w Małopolsce z EURESEM
- Grupa docelowa usługi
Szkolenie „Akademia Analityka” przeznaczone jest dla osób dorosłych chcących rozpocząć lub rozwijać karierę w analizie danych. Skierowane jest do początkujących, pracowników działów biznesowych (marketing, sprzedaż, HR, finanse, logistyka), osób planujących przebranżowienie, studentów i absolwentów kierunków nietechnicznych oraz specjalistów IT chcących rozszerzyć kompetencje o analizę danych, Python i SQL. Szkolenie adresowane jest również do osób chcących rozwijać zielone kompetencje poprzez analizę danych związanych m.in. z OZE, fotowoltaiką, efektywnością energetyczną, opłacalnością inwestycji oraz środowiskiem i gospodarką zasobami naturalnymi. Nie jest wymagana znajomość programowania – szkolenie rozpoczyna się od podstaw.
Usługa również adresowana dla Uczestników Projektu Małopolski Pociąg do Kariery
Usługa również adresowana dla Uczestników Programu Zielone Kompetencje dla podregionu rybnickeigo
Usługa również adresowana dla Uczestników Projektu Kierunek Rozwój
Usługa rozwojow
- Minimalna liczba uczestników2
- Maksymalna liczba uczestników6
- Data zakończenia rekrutacji15-11-2026
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Podstawa uzyskania wpisu do BURCertyfikat VCC Akademia Edukacyjna
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Usługa przygotowuje do wykonywania podstawowych zadań zawodowych analityka danych z wykorzystaniem Python, SQL, Power BI i Machine Learning. Uczestnik nauczy się pozyskiwać, przetwarzać, analizować i wizualizować dane, w tym dotyczące OZE, fotowoltaiki, zużycia energii, opłacalności inwestycji, zasobów naturalnych i środowiska. Szkolenie rozwija zielone kompetencje wspierające efektywność energetyczną, zasobooszczędność i zieloną transformację.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
| WIEDZA: Wyjaśnia wpływ przetwarzania danych na środowisko | Rozpoznaje zapotrzebowanie energetyczne centrów danych i procesów chmurowych | Test teoretyczny |
| Wskazuje różnice w śladzie węglowym między różnymi lokalizacjami serwerów | Test teoretyczny | |
| WIEDZA: Opisuje zasady Digital Less Waste w architekturze danych. | Definiuje pojęcie Dark Data i jego wpływ na nieuzasadnione zużycie energii | Test teoretyczny |
| Rozróżnia formaty plików pod względem stopnia kompresji i wydajności przesyłu. | Test teoretyczny | |
| WIEDZA: Charakteryzuje standardy raportowania ESG i eko-wskaźniki | Identyfikuje ramy raportowania (np. GRI, ESRS) w kontekście zbierania danych. | Test teoretyczny |
| Wyjaśnia rolę analityka w monitorowaniu śladu węglowego organizacji | Test teoretyczny | |
| UMIEJĘTNOŚCI: Analizuje zapotrzebowanie na zasoby dyskowe (Dark Data). | Analizuje nieużywane zbiory danych w celu ich bezpiecznej utylizacji lub archiwizacji | Analiza dowodów i deklaracji |
| Weryfikuje poprawność polityki retencji w relacji do oszczędności miejsca w chmurze. | Analiza dowodów i deklaracji | |
| UMIEJĘTNOŚCI: Analizuje wydajność energetyczną procesów przetwarzania | Analizuje zużycie zasobów przez skrypty analityczne w celu ich optymalizacji | Analiza dowodów i deklaracji |
| UMIEJĘTNOŚCI: Analizuje rzetelność danych środowiskowych (ESG). | Weryfikuje poprawność jednostek miary w raportach zrównoważonego rozwoju | Analiza dowodów i deklaracji |
| KOMPETENCJE SPOŁECZNE: Utrzymuje standardy zrównoważonego zarządzania wiedzą | Wskazuje techniki współdzielenia dokumentacji ograniczające zbędne przesyły plików. | Test teoretyczny |
| KOMPETENCEJ SPOŁECZNE: Zarządza czasem obliczeniowym dla optymalizacji zasobów | Rozpoznaje zależności między precyzją modelu a kosztem energetycznym obliczeń | Test teoretyczny |
| KOMPETENCJE SPOŁECZNE: Buduje kulturę "Data for Good" w organizacji. | Wskazuje korzyści społeczne i środowiskowe płynące z precyzyjnej analityki | Test teoretyczny |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kwalifikacje niewłączone do ZSK
Uznane kwalifikacje
Informacje
- Nazwa Podmiotu prowadzącego walidacjęICVC Certyfikacja Sp. z o.o.
- Nazwa Podmiotu certyfikującegoTalent Odyssey Ltd
Program
Program
Usługa zostanie zrealizowana w trybie zdalnym w czasie rzeczywistym. W wymiarze 49 godzin. W czas usługi wliczone są przerwy oraz walidacja.
Wszyscy uczestnicy usługi będą brali udział w szkolenie w 1 grupie. Usługa zostanie przeprowadzona w trybie zdalnym w czasie rzeczywistym za pomocą komunikatora zoom.
Walidacja usługi zostanie przeprowadzona przez podmiot zewnętrzny poprzez udział uczestników w egzaminie w formie testu. Po zakończonym egzminie uczestnicy oczekują na wyniki i przygotowanie certyfikatów OK 4 dni. Skany dokuemntów do rozliczenia, (zaświadczenie, certyfikat, faktura)zostaną przekazane uczestnikom w dniu zakończenia usługi
Po zdanym egzaminie uczestnicy otrzymają certyfikat potwierdzający kwalifikacje Analityka Danych GCCS-DIG-005 - GREEN
Minimalna wiedza uczestników przed przystąpieniem do szkolenia:
Szkolenie „Akademia Analityka” jest przeznaczone dla osób początkujących – nie jest wymagana wcześniejsza znajomość programowania, statystyki ani baz danych.
Minimalne wymagania wstępne:
- podstawowa umiejętność obsługi komputera i korzystania z Internetu,
- znajomość środowiska Windows na poziomie umożliwiającym pracę z folderami, plikami i prostymi aplikacjami (np. przeglądarka, arkusz kalkulacyjny),
- umiejętność pracy z arkuszem kalkulacyjnym (np. Excel, Google Sheets) – podstawowe operacje jak wprowadzanie danych, formuły, filtrowanie,
- gotowość do pracy w środowisku zdalnym (Zoom) oraz korzystania z udostępnianych materiałów.
Poniżej program szkolenia z podziałem na tematy zajęć. Czas zajęć wyrażony jest w godzinach zegarowych. (60 min)
Zajęcia / Temat | Typ zajęć | Liczba godzin |
Podstawy analizy danych i statystyki | Teoretyczne + praktyczne | 5 |
Analiza danych w Pythonie (biblioteki, czyszczenie, eksploracja, wykresy) | Praktyczne | 8 |
SQL i bazy danych (SELECT, JOIN, GROUP BY) | Praktyczne | 5 |
Big Data: Hadoop i Spark – wprowadzenie | Teoretyczne | 1,5 |
Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja (ML, NLP, modele) | Teoretyczne + praktyczne | 6 |
Wizualizacja i komunikacja danych (matplotlib, seaborn, dashboardy) | Praktyczne | 4 |
Praca w chmurze (Google Colab, przetwarzanie danych online) | Praktyczne | 3 |
Myślenie krytyczne i rozwiązywanie problemów (case studies, analiza branżowa) | Praktyczne | 4 |
AI w biznesie + projekt końcowy (prezentacja wyników, raportowanie) | Praktyczne | 4 |
Harmonogram
Harmonogram
| Przedmiot / temat | Typ aktywności | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat 1 z 48 Python od podstaw – pierwsze narzędzia analityka danych. Instalacja środowiska, zmienne, typy danych, operacje na łańcuchach znaków. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 16-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 18:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 2 z 48 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 16-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:30 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 3 z 48 Automatyzacja zadań w Pythonie. Instrukcje warunkowe, pętle oraz wprowadzenie do automatyzacji prostych procesów analitycznych. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 16-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 01:10 |
Przedmiot / temat 4 z 48 Struktury danych i funkcje w Pythonie – dobre praktyki Clean Code. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 18-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 18:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 5 z 48 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 18-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:30 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 6 z 48 Praca ze strukturami danych w Pythonie. Listy, słowniki, krotki, tworzenie funkcji, obsługa błędów i dobre praktyki. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 18-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 01:10 |
Przedmiot / temat 7 z 48 Analiza danych w Pythonie – NumPy i Pandas w praktyce. Instalacja bibliotek, tablice oraz DataFrame. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 20-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 18:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 8 z 48 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 20-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:30 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 9 z 48 Pozyskiwanie danych do analizy. Wczytywanie danych z plików CSV i Excel oraz przygotowanie ich do dalszej pracy. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 20-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 01:10 |
Przedmiot / temat 10 z 48 Przygotowanie i czyszczenie danych. Data Cleaning, brakujące wartości i podstawowe techniki imputacji danych. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 23-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 18:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 11 z 48 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 23-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:30 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 12 z 48 Kontrola jakości danych. Wykrywanie wartości odstających, usuwanie duplikatów oraz konwersja typów danych. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 23-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 01:10 |
Przedmiot / temat 13 z 48 Eksploracyjna analiza danych EDA – od danych do pierwszych wniosków. Znaczenie EDA w procesie analitycznym. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 25-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 18:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 14 z 48 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 25-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:30 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 15 z 48 Statystyka opisowa w pracy analityka. Średnia, mediana, kwartyle, odchylenie standardowe i interpretacja podstawowych miar. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 25-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 01:10 |
Przedmiot / temat 16 z 48 Analiza rozkładów danych. Histogramy, wykresy pudełkowe oraz interpretacja rozkładu zmiennych. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 27-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 18:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 17 z 48 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 27-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:30 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 18 z 48 Analiza danych w czasie. Szeregi czasowe, identyfikacja trendów i sezonowości. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 27-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 01:10 |
Przedmiot / temat 19 z 48 Badanie zależności między danymi. Macierz korelacji i współczynnik Pearsona w praktyce analityka. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 30-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 18:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 20 z 48 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 30-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:30 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 21 z 48 SQL od podstaw – fundamenty relacyjnych baz danych. Struktura baz danych oraz podstawowe zasady pracy z SQL. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 30-11-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 01:10 |
Przedmiot / temat 22 z 48 Praca z bazą danych w SQL Management Studio. Tworzenie i wykonywanie podstawowych zapytań SQL. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 02-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 18:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 23 z 48 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 02-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:30 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 24 z 48 Przygotowanie danych do analizy i modelowania. Normalizacja i standaryzacja danych oraz ich znaczenie w analizie. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 02-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 01:10 |
Przedmiot / temat 25 z 48 Łączenie, grupowanie i agregowanie danych. Praktyczne operacje wykorzystywane w analizie zbiorów danych. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 04-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 18:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 26 z 48 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 04-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:30 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 27 z 48 Przygotowanie zmiennych do modelowania. Feature Engineering oraz redukcja wymiarowości danych. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 04-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 01:10 |
Przedmiot / temat 28 z 48 Redukcja wymiarowości – podstawy PCA. Analiza Głównych Składowych i jej zastosowanie w pracy z dużą liczbą zmiennych. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 07-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 18:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 29 z 48 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 07-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:30 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 30 z 48 Wnioskowanie statystyczne w analizie danych. Podstawowe zasady formułowania wniosków na podstawie próby. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 07-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 01:10 |
Przedmiot / temat 31 z 48 Testowanie hipotez w praktyce analitycznej. Hipotezy statystyczne oraz błędy I i II rodzaju. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 09-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 18:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 32 z 48 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 09-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:30 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 33 z 48 Modele regresyjne w analizie danych. Regresja liniowa wielu zmiennych oraz regresja logistyczna. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 09-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 01:10 |
Przedmiot / temat 34 z 48 Praca z niezbalansowanymi zbiorami danych. Rozpoznawanie problemu imbalanced data i sposoby jego ograniczania. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 11-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 18:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 35 z 48 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 11-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:30 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 36 z 48 Dobór złożoności modelu analitycznego. Balans między prostotą modelu a jego nadmiernym skomplikowaniem. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 11-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 01:10 |
Przedmiot / temat 37 z 48 Jak oceniać jakość modelu? Overfitting, sposoby ograniczania przeuczenia oraz walidacja krzyżowa. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 14-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 18:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 38 z 48 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 14-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:30 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 39 z 48 Algorytmy Machine Learning w praktyce analityka. Drzewa decyzyjne, lasy losowe oraz podstawy ewaluacji modeli. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 14-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 01:10 |
Przedmiot / temat 40 z 48 Ocena modeli klasyfikacyjnych. Macierz konfuzji oraz metryki Precision, Recall i F1. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 16-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 18:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 41 z 48 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 16-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:30 | Godzina zakończenia 19:00 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 42 z 48 Wizualizacja danych i data storytelling. Matplotlib i Seaborn – prezentowanie wyników analizy w czytelnej formie. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 16-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:00 | Godzina zakończenia 20:10 | Liczba godzin 01:10 |
Przedmiot / temat 43 z 48 Interaktywne dashboardy i raportowanie – od danych do decyzji. Tworzenie czytelnych raportów oraz prezentowanie kluczowych wyników analizy. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 18-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 18:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat 44 z 48 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 18-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:30 | Godzina zakończenia 18:45 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat 45 z 48 AI i analiza danych tekstowych. Wprowadzenie do NLP, tokenizacja oraz analiza sentymentu. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 18-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:45 | Godzina zakończenia 19:55 | Liczba godzin 01:10 |
Przedmiot / temat 46 z 48 Warsztat analityka – podsumowanie i przygotowanie do certyfikacji. Powtórzenie najważniejszych zagadnień i próbne pytania egzaminacyjne. | Typ aktywności Zajęcia | Prowadzący Agnieszka Giemza | Data realizacji zajęć 18-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 19:55 | Godzina zakończenia 20:25 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat 47 z 48 - | Typ aktywności Przerwa | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 18-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 20:25 | Godzina zakończenia 20:40 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat 48 z 48 - | Typ aktywności Walidacja | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 18-12-2026 | Godzina rozpoczęcia 20:40 | Godzina zakończenia 21:40 | Liczba godzin 01:00 |
Podsumowanie
| Rodzaj godzin | Liczba godzin |
|---|---|
Rodzaj godzin Suma godzin zegarowych usługi | Liczba godzin 49:00 |
Rodzaj godzin w tym suma godzin zajęć | Liczba godzin 40:30 |
Rodzaj godzin w tym suma godzin walidacji | Liczba godzin 01:00 |
Rodzaj godzin w tym suma przerw | Liczba godzin 07:30 |
Rodzaj godzin Suma godzin dydaktycznych bez przerw | Liczba godzin 55:15 |
Cena
Cena
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 4 900,00 PLN |
Podmiot uprawniony do zwolnienia z VAT na podstawie art. 113 ust. 1 ustawy o VAT ze względu na wartość sprzedaży | |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 4 900,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 100,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 100,00 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt walidacji brutto | Cena 100,00 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt walidacji netto | Cena 100,00 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt certyfikowania brutto | Cena 450,00 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt certyfikowania netto | Cena 450,00 PLN |
Liczba godzin usługi
| Rodzaj godzin | Liczba godzin |
|---|---|
Rodzaj godzin Liczba godzin zegarowych usługi | Liczba godzin 49:00 |
Prowadzący
Prowadzący
Agnieszka Giemza
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Materiały dla uczestników szkolenia
Uczestnicy szkolenia „Akademia Analityka” otrzymują komplet materiałów dydaktycznych w wersji elektronicznej, wspierających naukę podczas zajęć oraz umożliwiających samodzielne utrwalanie wiedzy po ich zakończeniu.
Zakres materiałów:
- prezentacje w formacie PDF z omówieniem kluczowych zagadnień,
- zestawy ćwiczeń praktycznych wraz z plikami danych do analizy (Excel, CSV, bazy danych, skrypty Python),
- instrukcje krok po kroku do pracy z Pythonem, SQL i narzędziami wizualizacji danych,
- przykładowe raporty analityczne i wzorcowe rozwiązania projektowe,
- lista dodatkowych materiałów (linki do dokumentacji, artykułów, narzędzi online).
Forma przekazywania:
Materiały będą przekazywane uczestnikom:
- bezpośrednio mailowo (na adres podany przy zapisie),
- przez czat podczas zajęć (Zoom) – bezpośrednio od trenera.
Uczestnicy zachowują dostęp do materiałów również po zakończeniu szkolenia, co umożliwia dalsze samokształcenie i utrwalanie zdobytej wiedzy.
Warunki uczestnictwa
Zajęcia będą odbywały się w formie zdalnej. Linki z zaproszeniem do wideokonferencji wysyłane będą na adresy e-mail uczestników najpóźniej dzień przed zaplanowanymi zajęciami.
Warunkiem koniecznym do uzyskania kwalifikacji i otrzymania certyfikatu po szkoleniu jest pozytywny wynik egzaminu końcowego.
Na prośbę uczestnika harmonogram usługi może podlegać zmianom, w ramach dni trwania szkolenia. W losowych przypadkach może również czas trwania usługi zostać zmieniony.
Informacje dodatkowe
Usługa rozwojowa nie jest świadczona przez podmiot pełniący funkcję Operatora lub Partnera Operatora w danym projekcie PSF lub w którymkolwiek Regionalnym Programie lub FERS albo przez podmiot powiązany z Operatorem lub Partnerem kapitałowo lub osobowo.
Dostawca usługi zaakceptował Regulamin WUP w Krakowie dla instytucji szkoleniowych.
Ewidencja uczestnictwa w usłudze będzie prowadzona poprzez raport logowań wygenerowany z programu zoom. Uczestnicy na spotkaniach zalogowani są swoim imieniem i nazwiskiem. Wymagana frekwencja to 80%
Zawarto umowę z WUP w Szczecinie na świadczenie usług rozwojowych z wykorzystaniem elektronicznych bonów szkoleniowych w ramach Projektu Zachodniopomorskie Bony Szkoleniowe.
Usługa również adresowana dla Uczestników Programu Zielone Kompetencje dla podregionu rybnickeigo
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Podstawą do rozliczenia usługi, jest wygenerowanie z systemu raportu, umożliwiającego identyfikację wszystkich uczestników oraz zastosowanego narzędzia.
Wymagania sprzętowe dla uczestników szkolenia:
Aby w pełni uczestniczyć w szkoleniu „Akademia Analityka” i realizować zadania praktyczne, uczestnicy powinni dysponować komputerem spełniającym poniższe wymagania:
✅ Sprzęt (komputer stacjonarny lub laptop):
- System operacyjny: Windows 10 lub nowszy – szkolenie prowadzone jest wyłącznie w środowisku Windows,
- Procesor: minimum Intel Core i5 (lub odpowiednik AMD), zalecany i7 lub lepszy,
- Pamięć RAM: minimum 8 GB (zalecane 16 GB),
- Dysk: min. 20 GB wolnego miejsca (dysk SSD zalecany dla wydajności),
- Karta graficzna: zintegrowana wystarczy – brak wymogu GPU.
Uwaga: Uczestnik musi posiadać możliwość instalowania dodatkowego oprogramowania na swoim komputerze – wymagany jest dostęp do konta administratora systemu operacyjnego.
✅ Dostęp do Internetu:
- Stabilne połączenie o prędkości min. 10 Mb/s (zalecane 20–50 Mb/s),
- Połączenie umożliwiające udział w zajęciach na platformie Zoom oraz pracę z plikami w chmurze (Google Drive, Google Colab).
✅ Dodatkowo wymagane:
- Aktualna przeglądarka internetowa (Chrome lub Firefox),
- Konto Google do pracy z Google Colab,
- Kamera i mikrofon (opcjonalne, ale zalecane dla pełnej interakcji).
Uwaga:
Szkolenie realizowane jest z wykorzystaniem systemu Windows. Uczestnicy powinni dysponować komputerem z tym systemem lub możliwością korzystania z niego w trakcie zajęć. Wykorzystanie systemów innych niż Windows (np. macOS) może wiązać się z ograniczoną funkcjonalnością lub odmiennym interfejsem.