Code | SP-SQL |
---|---|
Organizational unit | Faculty of Economic Sciences |
Field of studies | Economics |
Form of studies | Part-time |
Level of education | Postgraduate (post diploma) |
Language(s) of instruction | Polish |
Minimum number of students | 20 |
Admission limit | 64 |
Duration | 2 semesters |
Recruitment committee address | ul. Długa 44/50 00-241 Warszawa e-mail: studiapodyplomowe-sqlbi@wne.uw.edu.pl |
Office opening hours | https://www.wne.uw.edu.pl/members/profile/view/357 |
WWW address | https://www.wne.uw.edu.pl/kandydat/studia-podyplomowe/analityka-danych-z-sql-i-business-intelligence |
Required document | |
Ask a question |
Głównym celem studiów podyplomowych „Analityka danych z wykorzystaniem języka SQL (w bazach danych Oracle) oraz narzędzi Business Intelligence (Power BI i Tableau)” jest szeroko rozumiany rozwój umiejętności pracy z danymi u słuchaczy - od pozyskania ich bezpośrednio z dowolnej bazy danych, przez wstępną obróbkę i przygotowanie do analizy, wizualizację oraz raportowanie i prezentację.
Program studiów, jak i proponowana metoda kształcenia, skonstruowane zostały pod kątem wiedzy praktycznej - 100% zajęć prowadzonych jest przez praktyków biznesowych z wielkim doświadczeniem i ma formę warsztatową przy komputerach. Uczestnicy zapoznają się ze stosowanymi przez analityków metodami oraz narzędziami stosowanymi podczas przetwarzania danych, a także nabędą ważną umiejętność pracy z danymi w sposób wydajny i efektywny. W ten sposób, słuchacze będą gotowi, aby bezpośrednio po studiach wykorzystywać wiedzę w pracy zawodowej, jak i będą potrafili samodzielnie rozszerzać swoje kompetencje w dowolnym kierunku z zakresu szeroko pojętej analityki danych.
Studia są realizowane w formie stacjonarno-zdalnej.
Wybór preferowanej formy należy do uczestników:
- Forma stacjonarna – w sali komputerowej na WNE UW, 00-241 Warszawa, ul. Długa 44/50.
- Forma zdalna – za pośrednictwem platformy MS Teams.
Studia są prowadzone w języku polskim. [The courses are conducted in Polish.]
Po pełną informację o studiach zapraszamy na stronę internetową Wydziału Nauk Ekonomicznych:
https://www.wne.uw.edu.pl/kandydat/studia-podyplomowe/analityka-danych-z-sql-i-business-intelligence
Kandydaci
Studia są kierowane do osób pracujących z danymi i posiadającymi podstawową wiedzę dotyczącą ekonomicznej analizy danych. Nie jest wymagana wiedza z baz danych, języka SQL oraz narzędzi Business Intelligence (BI). Studia rozpoczynają się od poziomu średnio-zaawansowanego, a kończą się na poziomie eksperckim i przygotowują do podjęcia pracy na stanowiskach, na których wymagana jest szeroko rozumiana praca z danymi.
Uwaga: studia wymagają od uczestników posiadania zdolności analitycznych i dużo pracy własnej (zaliczenie studiów wymaga od uczestników m.in. przygotowania sześciu prac domowych oraz końcowego projektu zaliczeniowego).
Opis Studiów
Program studiów
Studia składają się z zajęć podzielonych na 3 części. Część 1 dotyczy pracy w bazach danych z wykorzystaniem języka SQL. Część 2 dotyczy tworzenia interaktywnych dashboardów z wykorzystaniem narzędzi Business Intelligence. Na koniec, w części 3, uczestnicy przygotowują i prezentują w grupach autorskie projekty pokazowe, które stanowią główny element zaliczenia studiów.
Na wszystkich przedmiotach przekazywana jest wiedza stricte praktyczna, dzięki czemu studia przygotowują do podjęcia pracy na stanowiskach, na których wymagana jest szeroko rozumiana praca z danymi.
Sama forma zaliczenia, polegająca na opracowaniu i zaprezentowaniu końcowego projektu zaliczeniowego, ma na celu stworzenie tzw. własnych projektów pokazowych, stanowiących atut podczas ubiegania się o pracę zawodową i przygotowanie do tworzenia narzędzi biznesowych stosowanych w firmach.
Część 1 (Bazy danych i SQL)
- Wykład inauguracyjny - 1 godz.
- Wprowadzenie do baz danych i języka SQL w MS Access - 30 godz. (UWAGA: kurs wyrównawczy, nieobowiązkowy, realizowany w formie e-learningowej)
- Relacyjne bazy danych i język SQL w Oracle - 30 godz.
- SQL w praktyce biznesowej na poziomie zaawansowanym - 30 godz.
Część 2 (Business Intelligence)
- Business Intelligence w Tableau - 20 godz.
- Tableau w praktyce biznesowej - 20 godz.
- Business Intelligence w Power BI Desktop - 30 godz.
- Power BI w praktyce biznesowej - 30 godz.
Część 3 (przygotowanie aplikacji końcowej)
- Indywidualne konsultacje dotyczące przygotowania projektu zaliczeniowego - 6 godz.
- Prezentacja projektów zaliczeniowych - 8 godz.
Wykładowcy
Zajęcia na studiach podyplomowych prowadzą praktycy biznesowi i eksperci z dziedziny z języka SQL oraz narzędzi Business Intelligence, o długoletnim doświadczeniu i bardzo dobrych opiniach kursantów.
- dr Przemysław Kusztelak, prof ucz. – kierownik studiów
- mgr Michał Duraj – opiekun merytoryczny studiów
- mgr Rafał Bućko
- mgr Bartosz Chmielak
- mgr Łukasz Filipiuk
- mgr Mateusz Heba
Tryb studiów i częstotliwość zjazdów
Studia zaoczne realizowane w formie stacjonarnej oraz zdalnej (do wyboru), 9 weekendowych zjazdów (sobota i niedziela), standardowo co dwa tygodnie (dwie grupy – naprzemiennie).
Zaliczenia
Prace zaliczeniowe po każdym bloku zajęć oraz końcowy projekt zaliczeniowy (opracowanie i prezentacja) wykonywany grupowo, stanowiący tzw. własny projekt pokazowy do przedstawienia w czasie rozmów kwalifikacyjnych.
Absolwenci
Dzięki połączeniu wiedzy teoretycznej z praktyczną, absolwenci studiów staną się ekspertami z dziedziny analityki danych z wykorzystaniem języka SQL (w bazach danych Oracle) oraz narzędzi Business Intelligence (Power BI i Tableau).
Wiedza
Absolwent studiów posiada wiedzę z zakresu przetwarzania informacji zawartych w bazach danych oraz raportowania i wizualizacji:
- zna efektywne metody pracy z bazami danych m.in. Oracle;
- zna na poziomie zaawansowanym język zapytań SQL i wydajne metody służące do uzyskiwania informacji ze środowiska bazodanowego;
- posiada niezbędną wiedzę teoretyczną i praktyczną na temat funkcjonowania bazy danych w przedsiębiorstwie;
- posiada wiedzę na temat tworzenia profesjonalnych wizualizacji oraz kokpitów menedżerskich w Power BI i Tableau;
- rozumie w jaki sposób efektownie oraz efektywnie prezentować rezultaty analiz oraz wnioski z nich płynące.
Umiejętności
Absolwent studiów posiada umiejętność pracy z bazami danych oraz narzędziami Business Intelligence, a dokładniej posiada umiejętność:
- samodzielnej pracy w dowolnym środowisku bazodanowym, w szczególności w bazach danych Oracle;
- pisania efektywnych i wydajnych zapytań w języku SQL pozwalających na wykorzystanie informacji zawartych w wielu tabelach oraz wykonania różnego typu agregacji danych;
- samodzielnego doboru metod wizualizacji danych oraz prezentowania wyników;
- udostępniania kokpitów menedżerskich w Tableau poprzez osadzanie ich na dedykowanym serwerze oraz zarządzanie dostępami odbiorców biznesowych.
Kompetencje
Absolwent studiów posiada następujące kompetencje społeczne:
- szczególnie cenione na rynku pracy połączenie kompetencji technicznych w postaci analizy i agregacji danych oraz budowy zaawansowanych wizualizacji z kompetencjami miękkimi w postaci profesjonalnej, rzetelnej i zrozumiałej prezentacji rezultatów w otoczeniu biznesowym;
- zdolność do analizy zakresu informacji znajdujących się w bazie danych oraz rozumienie możliwości ich wykorzystania w procesie podejmowania decyzji biznesowych;
- zdolność twórczego i kreatywnego myślenia, która wzbogacona specjalistyczną wiedzą z zakresu analizy danych pozwala na czynny udział w procesach decyzyjnych w przedsiębiorstwie;
- umiejętność zastosowania posiadanej wiedzy teoretycznej i wykorzystania umiejętności praktycznych pisania zapytań oraz obsługi środowisk Oracle, Power BI, Tableau na wielu stanowiskach związanych z analizą i przetwarzaniem danych;
- kompetencje do podjęcia pracy w charakterze wysoko wykwalifikowanego analityka w różnych branżach (m.in. bankowość, consulting, FMCG, badania naukowe);
- samodzielnej oraz zespołowej pracy w instytucjach wykorzystujących metody analizy i przetwarzania danych.
Rekrutacja
1. W ramach danej tury rekrutacji kandydat dokonuje kompletnego zgłoszenia, tj.:
- w terminie rejestracji w IRK - dokonuje prawidłowej rejestracji w systemie IRK, tj. zapisuje się na studia SP-PRK-SQL w edycji 2024/2025 za pomocą konta zawierającego kompletne dane wymagane przez system (w tym prawidłowo wprowadzone zdjęcie do identyfikacji wizualnej) oraz adres e-mail i numer telefonu,
- w terminie składania dokumentów - składa w dziekanacie studiów podyplomowych lub przesyła listem poleconym kompletny i prawidłowo uzupełniony zestaw dokumentów, o którym mowa poniżej, na adres:
Wydział Nauk Ekonomicznych
Uniwersytet Warszawski
ul. Długa 44/50
00-241 Warszawa
z dopiskiem: "SP-PRK-SQL - rekrutacja"
- do jednego dnia po zakończeniu terminu rejestracji w IRK - uiszcza opłatę rekrutacyjną w kwocie 85 zł (zgodnie z postanowieniem nr 12 Rektora Uniwersytetu Warszawskiego z dnia 29 października 2021 r.).
2. Kompletny i prawidłowo uzupełniony zestaw dokumentów zawiera:
- podanie o przyjęcie na studia (wydruk z IRK),
- kserokopię dyplomu ukończenia studiów wyższych (licencjackich, inżynierskich, magisterskich lub równorzędnego wydanego za granicą), potwierdzoną za zgodność z oryginałem przez pracownika dziekanatu (na wydziale) lub notariusza [jeśli dyplom zawiera miejsce na podpis posiadacza, to musi posiadać ten podpis pod rygorem nieważności] lub oryginał zaświadczenia o ukończeniu studiów zawierającego informacje o poziomie, kierunku i profilu studiów, uzyskanym tytule zawodowym oraz słownie określonym wyniku ukończenia studiów wraz z oświadczeniem kandydata, w którym zobowiązuje się on do przedstawienia oryginału lub uwierzytelnionego odpisu dyplomu ukończenia studiów wyższych w ciągu 30 dni od jego wydania, pod rygorem skreślenia z listy uczestników Studiów,
- CV wg własnego wzoru kandydata,
- 2 podpisane kopie umowy o odpłatności za studia podyplomowe (wzory zgodne z zarządzeniem Rektora dostępne są na stronie internetowej Wydziału), uzupełnione o wymagane dane (imię i nazwisko, PESEL, dane teleadresowe, nr konta bankowego kandydata).
3. Kwalifikowani są prawidłowo zapisani kandydaci według kolejności dokonania kompletnych zgłoszeń. W przypadku wysyłki dokumentów drogą pocztową decyduje data wpływu przesyłki na Wydział Nauk Ekonomicznych.
4. W dniu ogłoszenia wyników wszyscy prawidłowo zapisani kandydaci są informowani o wyniku rekrutacji poprzez system IRK:
- osoby niezakwalifikowane otrzymują poprzez system IRK elektroniczną decyzją o nieprzyjęciu na studia, wraz z uzasadnieniem.
- zakwalifikowani w danej turze kandydaci zostają przyjęci na studia (otrzymują elektroniczną decyzję o przyjęciu na studia) oraz otrzymują informacje dotyczące dalszego postępowania przed rozpoczęciem zajęć.
5. W przypadku osiągnięcia limitu przyjęć, każdy kolejny kandydat powyżej limitu wpisywany jest na listę rezerwową według kolejności dokonania kompletnego zapisu na studia. W przypadku rezygnacji uczestnika ze studiów przed rozpoczęciem pierwszych zajęć, na jego miejsce zostaje przyjęty pierwszy kandydat z listy rezerwowej.
6. W przypadku niewypełnienia limitu przyjęć w dniu ogłoszenia wyników dla danej tury rekrutacji, w IRK uruchamiana jest kolejna tura (zgodnie z harmonogramem).
Terminy
Termin rejestracji w IRK: 13.05.2024 r. - 30.09.2024 r.
Termin wniesienia opłaty rekrutacyjnej: 01.10.2024 r.
Termin dostarczenia dokumentów: 13.05.2024 r. - 07.10.2024 r.
Termin ogłoszenie wyników: 09.10.2024 r.
Opłata
Opłata w roku akademickim 2024/25 wynosi 8870,00 zł (+ 85,00 zł opłaty rekrutacyjnej):
- opłata 8870 zł wnoszona jednorazowo do 24.10.2024 r.
- opłata 8870 zł wnoszona w II ratach po 4 435 zł
I rata płatna do 24.10.2024 r.
II rata płatna do 20.01.2025 r.
Zasady odpłatności za studia oraz zwrotu odpłatności regulują „umowa o odpłatności za studia” lub „umowa o odpłatności za studia finansowane przez osobę trzecią”, stanowiące załączniki do zarządzenia nr 5 Rektora UW z dnia 16 stycznia 2024 r.
https://monitor.uw.edu.pl/Lists/Uchway/Attachments/6828/M.2024.19.Zarz.5.pdf
Wysokości opłat, terminy płatności oraz dodatkowe zasady związane z opłatami reguluje Zarządzenie Nr 6 KJD WNE UW z dnia 25 kwietnia 2024 r.
https://www.wne.uw.edu.pl/application/files/6017/1403/1902/2024-04-25_zarz_6_oplaty_SQL.pdf