Podyplomowe Studia Inżynieria Danych – Big Data

Podyplomowe Studia Inżynieria Danych – Big Data mają na celu wykształcenie umiejętności wykorzystywania wartości drzemiącej w Big Data przez wszechstronne, informatyczne przygotowanie do analizy dużych wolumenów danych. 

Atuty kierunku
Certyfikat ikona

Unikatowe studia – nowatorskie i elitarne, niełatwo się dostać, a zajęcia odbywają się w małej grupie

Mikroprocesor ikona

Przekrojowe spojrzenie – na wszechstronną podbudowę informatyczną dla  analityki dużych wolumenów danych

Storna raportu ikona zielona mała

Aplikowalna wiedza – poparta doświadczeniem wykładających ekspertów i dużą liczbą zajęć praktycznych

Dlaczego warto?

  • Studia przygotowują do wykorzystywania we wszystkich obszarach gospodarki i na wszystkich poziomach zarządzania wartości biznesowej drzemiącej w coraz większych wolumenach danych. 
  • Celem zajęć jest wszechstronne informatyczne przygotowanie do analizy dużych wolumenów danych, zwłaszcza w organizacjach i podmiotach gospodarczych. 
  • Absolwenci potrafią planować strategicznie, udoskonalać modele biznesowe oraz wykorzystywać możliwości dynamicznie zmieniających się technologii cyfrowych. 
  • Zajęcia prowadzone są w oparciu o oprogramowanie Oracle, SAS i open source: Hadoop (Cloudera), Python, GNU R oraz Microsoft Azure.

Czy dla mnie?

Podyplomowe Studia Inżynieria Danych – Big Data adresowane są do wszystkich chętnych z każdej branży, w szczególności z obszaru finansów, bankowości, ubezpieczeń, produkcji, marketingu, handlu, usług, opieki zdrowotnej, branży energetycznej oraz obszaru ICT, zainteresowanych pogłębieniem wiedzy o Big Data, a w szczególności:

  • decydentów,
  • analityków
  • oraz specjalistów.

Rekomendacje

Raport The World Economic Forum (2012) podkreśla, że dane stanowią nową klasę ekonomicznych aktywów, zaś Big Data nazywa „nowym paliwem gospodarczym”. Poza osobami z umiejętnościami w zakresie Big Data potrzeba także ok. 1,5 mln menedżerów i analityków z szerokim rozumieniem roli Big Data. Taki trend zaznacza się już intensywnie także w Europie, zaczyna być również widoczny w Polsce. Jeżeli taka wizja Ci się podoba, to Inżynier Danych – “the Sexiest Job of the 21st Century” – to zawód dla Ciebie! Popyt na Twoje umiejętności będzie tylko rósł!

dr hab. Beata Czarnacka-Chrobot, prof. SGH

Program

BLOK I. TEORETYCZNE I PRAKTYCZNE PODSTAWY INŻYNIERII DANYCH – BIG DATA 

  • Big Data – filozofia, technologia, analityka (18 godz.) 
  • Budowa i eksploatacja baz danych (20 godz.)  
  • Hurtownie danych – teoria i praktyka (14 godz.) 
  • Przetwarzanie w chmurze (14 godz.) 
  • Wizualizacja i raportowanie danych (16 godz.) 

BLOK II. ŚRODOWISKO PROGRAMISTYCZNE DLA INŻYNIERII DANYCH – BIG DATA 

  • Zaawansowany SQL (16 godz.) 
  • Analiza danych i symulacje w języku Python (20 godz.)  
  • Analityka predykcyjna w GNU R (24 godz.)  
  • Hadoop  i Spark (22 godz.) 

BLOK III. CASE STUDIES 

  • Case study: R na rynku energetycznym (8 godz.) 
  • Case study: Python na rynku bankowym (8 godz.)  
  • Case study: jakość danych (12 godz.) 

Kierownik studiów

dr hab. Beata Czarnacka-Chrobot, prof. SGH
dziekan
dyrektor
Kolegium Analiz Ekonomicznych
Instytut Informatyki i Gospodarki Cyfrowej

Przewodnicząca Rady Programowej Kierunku „Analiza Danych – Big Data” (od 2020). Jurorka w konkursie Innovators Under 35 Europe by MIT Technology Review, Massachusetts Institute of Technology (2018-2019). Przedstawicielka na Polskę Common Software Measurement International Consortium (COSMIC) International Advisory Council oraz wiceprezeska zarządu Polskiego Stowarzyszenia Miar Oprogramowania (PSMO). Ekspertka w NCN, NCBiR, członkini i przewodnicząca Komitetu Polityki Naukowej przy ministrze nauki i szkolnictwa wyższego (2014-2018), członkini Poland-U.S.A. Innovation Program Council (od 2014) oraz Komitetu Naukoznawstwa PAN (2015-2022). Autorka ponad 100 publikacji z zakresu inżynierii oprogramowania, także w czasopismach z IF, w tym artykułów wyróżnionych jako tzw. „Best paper”. Współpracuje również z instytucjami administracji publicznej, firmami konsultingowymi i z sektora IT, głównie w charakterze ekspertki. Laureatka wielu nagród, w tym Nagrody im. Marka Cara (2019). 

Wykładowcy

Mariusz Dzieciątko zdjęcie
dr Mariusz Dzieciątko  

Doktor nauk technicznych, pracował jako Business Solution Manager w SAS Poland Technology and Big Data Competency Center oraz był wykładowcą w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie w Instytucie Informatyki i Gospodarki Cyfrowej. Jest absolwentem Wydziału Elektrycznego na Politechnice Warszawskiej, doktor informatyki. Ma ponad 20-letnie doświadczenie w zakresie technologii informacyjnych.

Jego główne zainteresowania to text mining i metody optymalizacji. Posiada bogate doświadczenie w zakresie pozyskiwania informacji, wydobywania informacji, analiz sentymentu, klasyfikacji tekstu i grupowania, modelowania predykcyjnego i wizualizacji danych zdobyte podczas realizacji wielu projektów. Osobiście jest zwolennikiem edukacji domowej i prezesem Stowarzyszenia Edukacji w Rodzinie.
Łukasz Leszewski  zdjęcie
Łukasz Leszewski  

Ukończył studia na Wydziale Inżynierii Produkcji Politechniki Warszawskiej. Przez ponad 15 lat pracował w SAS Institute, karierę rozpoczynał w dziale edukacji, gdzie był odpowiedzialny za szkolenia z zakresu jakości danych i data management. Posiada duże doświadczenie w zakresie wdrażania i projektowania rozwiązań z obszaru integracji, czyszczenia danych a także Master Data Management zdobyte na wielu projektach.  

Od ponad roku pracuje w firmie Snowflake, oferującej wiodący na świecie silnik do hurtowni danych i szybkiego przetwarzania analitycznego, gdzie odpowiedzialny jest za wspieranie klientów w zakresie wdrażania rozwiązań chmurowych w szczególności Data Cloud.
Dominik Deja  zdjęcie
dr Dominik Deja  

Doktor nauk technicznych specjalizujący się w zaawansowanej analizie danych (Data Science). Absolwent Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych (dr, informatyka) i Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie (mgr, metody ilościowe w ekonomii i systemy informacyjne). Były konsultant McKinsey.  

Obecnie product owner w firmie Nokia specjalizujący się w prowadzeniu projektów automatyzujących skomplikowane procesy biznesowe (w szczególności przy wykorzystaniu technik sztucznej inteligencji i przetwarzania języka naturalnego) i zarządzający dużymi zespołami eksperckimi.  

Mariusz Rafało  zdjęcie
dr Mariusz Rafało 

Doktor nauk ekonomicznych, pracownik naukowy Kolegium Analiz Ekonomicznych Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie. Autor szeregu publikacji związanych z zastosowaniem systemów Big Data i AI w organizacjach. Naukowo specjalizuje się w masowym przetwarzaniu i analizowaniu medycznych danych obrazowych.

Konsultant i architekt systemów analitycznych z ponad 15 letnim doświadczeniem. Partner w firmie informatycznej Sorigo. Realizuje projekty związane z integracją, analizą i przetwarzaniem danych, szczególnie w branżach telekomunikacyjnej, medycznej oraz finansowej. Posiada praktyczną wiedzę dotyczącą prowadzenia złożonych projektów informatycznych. Z sukcesem prowadził projekty związane z wdrożeniami hurtowni danych oraz systemów Big Data. Posiada certyfikat PRINCE2 Practitioner.
dr Grzegorz Koloch  

Adiunkt w Zakładzie Wspomagania i Analizy Decyzji w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie. Specjalizuje się w metodach numerycznych, metodach analizy danych i sztucznej inteligencji, w szczególności w zastosowaniach takich metod w praktyce biznesowej (np. predykcja, optymalizacja, automatyzacja procesów). Dydaktyk z zakresu m.in. optymalizacji, ekonometrii, badań operacyjnych, sztucznej inteligencji, zarządzania ryzykiem, algebry i analizy matematycznej.

Wypromował >250 prac dyplomowych. Współautor ponad 30 publikacji naukowych, m.in. z zakresu ekonometrii i optymalizacji, w takich periodykach jak The Economic Journal, Explorations in Economic History, Journal of Economic Surveys. Autor licznych bibliotek numerycznych, tworzył i wdrażał narzędzia analityczne w takich obszarach jak zarządzanie ryzykiem, automated trading, wycena instrumentów finansowych, automatyzacja procesów w finansach i bankowości, ubezpieczenia, logistyka, rynek mediów, FMCG czy rynek energii. W latach 2009–2013 ekonomista w Biurze Badań Stosowanych Instytutu Ekonomicznego Narodowego Banku Polskiego. W latach 2012–2015 współzałożyciel i członek zarządu Turbine Analytics – spółki, która w chwili sprzedaży obsługiwała ok. 80% polskiego rynku TFI w obszarze zarządzania ryzykiem rynkowym. Obecnie partner w GK ADVISORY – spółce technologicznej obsługującej >80% polskiego sektora bankowego względem wielkości aktywów. Konsultant i autor ekspertyz dla wielu podmiotów sektora prywatnego i publicznego, w Polsce i na świecie
 Jarosław Olejniczak zdjęcie
dr Jarosław Olejniczak

Starszy wykładowca w Instytucie Informatyki i Gospodarki Cyfrowej w SGH, adiunkt i kierownik zakładu Informatycznych Systemów Zarządzania na WAT. Wykłada na uczelniach w Polsce i za granicą. Zainteresowania naukowe: sztuczna inteligencja, eksploracja danych, big data, business dynamics.  

Pracował jako analityk systemowy w Oracle Polska. Członek Naukowego Towarzystwa Informatyki Ekonomicznej oraz PLAIS (The Polish Association for Information Systems).  

wykładowca studia podyplomowe
Bartosz Pankratz

Pracownik naukowy w Zakładzie Wspomagania i Analizy Decyzji w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie. Absolwent studiów doktoranckich na Toronto Metropolitan University w Kanadzie (Matematyka) i w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie (Ekonomia). Specjalizuje się w uczeniu maszynowym, w szczególności w uczeniu głębokim (Deep Learning) i uczeniu ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning), teorii grafów i analizie sieci złożonych.

Autor publikacji, algorytmów i narzędzi informatycznych związanych z powyższymi zagadnieniami. W przeszłości zdobywał też doświadczenie budując narzędzia do analizy danych sieciowych w polskich i kanadyjskich firmach z branży marketingowej.
Artur Płuska  zdjęcie
Artur Płuska  

Absolwent Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie (Ekonomia), studiów podyplomowych Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie (Matematyka Finansowa) oraz studiów doktoranckich w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie (Ekonomia). Zainteresowania naukowe koncentrują się na makroekonomii oraz zastosowaniu metod ilościowych w ekonomii i zarządzaniu. Autor kilku badań naukowych z zakresu zarządzania długiem publicznym.

Zawodowo specjalizuje się w zakresie inżynierii i zaawansowanej analizy danych (Data Engineering, Data Science). Obecnie bierze udział w projektach w międzynarodowych instytucjach finansowych w zakresie automatyzacji przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych, tworzenia narzędzi wspierających podejmowanie decyzji w zakresie zarządzania płynnością finansową oraz ryzykiem rynkowym.
 Jerzy Surma zdjęcie
dr hab. Jerzy Surma, prof. SGH  

Doktor habilitowany, profesor SGH w Instytucie Informatyki i Gospodarki Cyfrowej SGH oraz kierownik studiów podyplomowych: Business Intelligence oraz Zarządzanie Cyberbezpieczeństwem.  Jest absolwentem Wydziału Informatyki i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej oraz ukończył m.in. Executive Program na MIT Sloan School of Management. Był m.in. dyrektorem ds. Konsultingu Biznesowego w IMG Information Management Polska.

Pracował naukowo jako visiting scholar w Harvard Business School oraz jako profesor na University of Massachusetts Lowell. Naukowo zajmuje się zastosowaniami Sztucznej Inteligencji w biznesie oraz cyberbezpieczeństwem systemów maszynowego uczenia. 
Przemysław Szufel  zdjęcie
dr Przemysław Szufel  

Adiunkt w Zakładzie Wspomagania i Analizy Decyzji w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie. Jego zainteresowania naukowe koncentrują się wokół konstrukcji modeli wieloagentowych, metodyki analizy symulacyjnej, optymalizacji symulacji, ilościowego modelowania problemów decyzyjnych oraz narzędzi eksploracji danych.  

Współautor narzędzi informatycznych wspomagających implementację modeli symulacyjnych. Posiada szerokie doświadczenie w projektach informatycznych związanych z przetwarzaniem danych i integracją systemów realizowanych na rzecz instytucji publicznych, finansowych, telekomunikacyjnych.  
Bogumił Kamiński zdjęcie
dr hab. Bogumił Kamiński, prof. SGH

Kierownik Zakładu Wspomagania i Analizy Decyzji w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie oraz profesorem w Data Science Laboratory, Ryerson University, Kanada. Specjalizuje się w zastosowaniu zaawansowanych metod analizy danych do wspomagania podejmowania decyzji w przedsiębiorstwach. Jest autorem ponad stu artykułów na temat zastosowań biznesowych metod prognostycznych, optymalizacyjnych i symulacyjnych. Aktywnie promuje wykorzystanie najnowszych wyników badań naukowych w praktyce gospodarczej.

Posiada ponad dwudziestoletnie doświadczenie we wdrażaniu rozwiązań informatycznych w największych polskich przedsiębiorstwach i instytucjach.  
Danuta Wódz  zdjęcie
dr Danuta Wódz  

Adiunkt w Instytucie Informatyki i Gospodarki Cyfrowej Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie. Jest absolwentką SGH, tu również uzyskała stopień doktora nauk ekonomicznych. Prowadzi wykłady i zajęcia w laboratorium komputerowym, specjalizuje się w narzędziach i technologii Oracle. Tematyka zajęć obejmuje m.in. SQL, PL/SQL, APEX, projektowanie baz danych.

Przez 10 lat prowadziła szkolenia w Oracle University, głównie z SQL i PL/SQL. Uzupełnieniem pracy dydaktycznej i studiów teoretycznych jest dla niej praca w Ultimo S.A. na stanowisku architekta danych. Na co dzień zajmuje się modelowaniem danych, tworzeniem platformy raportowej, pracami projektowymi, wyznaczaniem rekomendacji i standardów w odniesieniu do danych.
Mateusz Zawisza zdjęcie
Mateusz Zawisza

Doktor nauk ekonomicznych zatrudniony na stanowisku adiunkta w Instytucie Ekonometrii SGH. Absolwent SGH na kierunku: Metody Ilościowe w Ekonomii i Systemy Informacyjne. Autor kilkunastu artykułów naukowych dot. zastosowań metod ilościowych w ekonomii i zarządzaniu. Zainteresowania naukowe obejmują analityczne wsparcia decyzji biznesowych, w szczególności optymalnych cen (ang. revenue management) i optymalnego zatowarowania (ang. inventory management) przy pomocy metod optymalizacyjnych, symulacyjnych i prognostycznych oraz uczenia maszynowego.

Współautor podręcznika do analityki predykcyjnej pt. „Receptury w R. Podręcznik dla ekonomistów”. Posiada ponad 10-letnie doświadczenie w prowadzeniu zajęć dydaktycznych w SGH oraz dedykowanych szkoleń dla sektora prywatnego i publicznego. Pracował jako konsultant data science w warszawskim biurze firmy konsultingowej McKinsey & Company oraz SAS Institute Polska, gdzie projektował i implementował systemy wspomagania decyzji dla przedsiębiorstw z wielu branż, a także sektora publicznego.

Opinie o studiach

Mocną stroną studiów są zajęcia prowadzone przez praktyków zajmujących się wybrana tematyką i przedstawienie metod rozwiązywania problemów w oparciu o rzeczywiste przypadki biznesowe. Wprowadzenie w Machine Learning i wykorzystanie metod AI do wydobywania wiedzy z danych umożliwia, praktycznie po pierwszych zajęciach, zastosowanie nabytych umiejętności do samodzielnego eksperymentowania z danymi i rozwijania wiedzy w tej dziedzinie. Wiedza nabyta na studiach daje mi możliwość szerszego zrozumienia potencjału tkwiącego w danych, i proponowania innowacyjnych rozwiązań problemów biznesowych.

Zdzisław Kicek, absolwent 8. edycji studiów

Program zajęć jest profesjonalnie przygotowany, zajęcia prowadzone są w małej 24 osobowej grupie, co pozwala na dobry kontakt z wykładowcą.
Duży nacisk kładziony jest na praktykę, zagadnienia omawiane są zarówno formie teoretycznej, jak i w postaci ćwiczeń. Prowadzący mają bogatą wiedzę i doświadczenie praktyczne, omawiają tematy, narzędzia, z którymi pracują na co dzień, widać jest ich zaangażowanie, wsparcie. Studia pozwalają zapoznać się z zagadnieniami Big Data, zarówno od strony analitycznej, jak i technologicznej. Omawiają dostępne na rynku narzędzia, sposoby przetwarzania danych, języki programowania. Przedstawiają sprawdzone rozwiązania, a także nowinki, uczą podejścia do zagadnień Big Data. Projekty wykonywane podczas semestru, pozwalają usystematyzować i pogłębić zdobytą  w czasie zajęć wiedzę.

Renata Jaroszyńska, absolwentka 9 edycji studiów
   
„ ”

Rekrutacja

Rekrutacja na edycję 20. rozpocznie się 15 kwietnia 2024 r. Zajęcia rozpoczną się 12 października 2024 r. 

Czas trwania studiów: 2 semestry.

Dokumenty wymagane podczas rekrutacji:

  • umowa o warunkach odpłatności za studia, 

    Dokument
  • 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.

Warunkiem uzyskania świadectwa ukończenia studiów jest:

  • zaliczenie wszystkich przedmiotów zgodnie z wymaganiami wykładowców (blok I – egzaminy, blok II – zaliczenia praktyczne, blok III – aktywny udział w zajęciach)
  • napisanie i przyjęcie ocenionej pozytywnie (na ocenę) przez promotora pracy dyplomowej oraz jej obrona przed komisją egzaminacyjną (może nią być praca projektowa).

Harmonogram

Zajęcia 20. edycji rozpoczną się 12 października 2024 r. i będą się odbywać w soboty i niedziele (początek o godz. 10:00).

Harmonogram zajęć:

I semestr:

  • 12–13.10.2024 r.
  • 26–27.10.2024 r.
  • 23–24.11.2024 r.
  • 07–08.12.2024 r.
  • 21–22.12.2024 r.
  • 11–12.01.2025 r.
  • 25–26.01.2025 r.

II semestr:

  • 01–02.03.2025 r.
  • 15–16.03.2025 r
  • 29–30.03.2025 r
  • 12–13.04.2025 r.
  • 10–11.05.2025 r.
  • 24–25.05.2025 r.
  • 14–15.06.2025 r.

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 dla edycji jesiennej i do 31 sierpnia dla edycji wiosennej.

Indywidualny numer konta bankowego do wpłaty przekazywany jest podczas rejestracji na studia.

Kontakt

Sekretarz studiów
mgr Danuta Polak
tel.: +48 603 191 175
e-mail: dpolak@sgh.waw.pl

Kierownik studiów
dr hab. Beata Czarnacka-Chrobot, prof. SGH
tel.: +48 512 808 248
e-mail: bczarn@sgh.waw.pl

adres do korespondencji
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
ul. Madalińskiego 6/8, budynek M, pokój 239, II piętro
02-513 Warszawa

Organizator studiów
Kolegium Analiz Ekonomicznych
Instytut Informatyki i Gospodarki Cyfrowej

Pliki do pobrania:
Dokument
  • Studia online
  • Zajęcia odbywają się co dwa tygodnie, w soboty i niedziele od 10:00.
  • Opłata za całość studiów: 11000 zł (możliwe raty).
Beata Czarnacka-Chrobot zdjęcie
Kierownik studiów

dr hab. Beata Czarnacka-Chrobot, prof. SGH
tel.: +48 512 808 248
e-mail: bczarn@sgh.waw.pl

Sekretarz studiów

mgr Danuta Polak
tel.: +48 603 191 175
e-mail: dpolak@sgh.waw.pl

Programy MBA i studia podyplomowe