Pomiń polecenia Wstążki
Przeskocz do głównej zawartości
Nawiguj w górę
Logowanie
Study in English Uniwersytet Trzeciego Wieku E-learning Szkolenia korporacyjne Kursy językowe Studia MBA Studia doktoranckie Studia podyplomowe Studia magisterskie Studia licencjackie Kursy przygotowawcze Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Akademia Młodego Ekonomisty
Jesteś tu: Oferta SGH > Polski
 

 

 
czesne:

​Opłata za całość studiów wynosi 10000 zł (w przypadku osób fizycznych istnieje możliwość wpłaty w 2 ratach: I rata – 6000 zł płatna w momencie zapisu na studia, II rata – 4000 zł płatna do 31 lipca 2016 r.).

Czesne obejmuje również koszty wydruku materiałów dydaktycznych opracowanych przez prowadzących zajęcia, a także koszt wydania świadectw ukończenia studiów.

:: Numer konta ::

Numer konta do wpłaty generowany  jest indywidualnie dla każdego słuchacza po zarejestrowaniu się na daną edycję studiów w Informatycznym Systemie Studiów Podyplomowych.

termin uruchomienia studiów:

IV edycja studiów zostanie uruchomiona w semestrze zimowym roku akademickiego 2016/2017. 

termin zapisów na studia:

​Nabór na IV edycję studiów - od 4 maja 2016 r.

REKRUTACJA ONLINE

czas realizacji:
studia dwusemestralne
organizacja zjazdów:

W całości studia obejmują 195 godzin zajęć obowiązkowych oraz egzamin związany z obrona przygotowanej pracy końcowej. W tym celu przewiduje się 14 (maksymalnie 15) zjazdów 2-dniowych (sobotnio-niedzielnych), średnio dwa razy w miesiącu przez okres 2 semestrów. W pierwszym semestrze 7 (maksymalnie 8) zjazdów i w drugim semestrze trwania studiów 7 zjazdów.

Kolejne edycje studiów planuje się uruchamiać raz w roku.

miejsce zajęć:

Zajęcia odbywają się w salach dydaktycznych Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie.

opis:

​Celem studiów jest proces szkolenia na poziomie zaawansowanej analityki biznesowej, analityków do pozyskiwania wiedzy z danych w kategorii „data scientist”. We współczesnej analityce modele analityczne leżą u podstaw najważniejszych decyzji w biznesie – wyszukiwania nowych możliwości, minimalizowania niepewności i zarządzania ryzykiem. Wobec tego przy podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym i systemach operacyjnych powinny być wykorzystywane dziesiątki, jeśli nie setki, modeli predykcyjnych. Modele te powinny być traktowane jako aktywa o wysokiej wartości – którymi w istocie są. Muszą być tworzone z wykorzystaniem potężnych i pewnych procesów i zarządzane w taki sposób, aby w okresie swojej użyteczności wykazywały się jak najwyższą wydajnością. Zespoły analityczne i IT potrzebują powtarzalnych i skutecznych procesów oraz niezawodnej architektury do tworzenia i rozwijania predykcyjnych modeli analitycznych wykorzystywanych w szeroko definiowanym biznesie.( por. SAS WP,2013). Złożoność procesu zarządzania cyklem analitycznym obejmuje następujące etapy: określenie zagadnienia, przygotowanie danych, eksplorację danych, przygotowanie modelu, walidację i przygotowanie dokumentacji modelu, zastosowanie modelu, a w końcu monitorowanie i ocenę jego jakości. Jakość, szybkość i skuteczność modelowania w erze BIG DATA opisywanej przez 7V (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value, Validity, Visability) jest można rzec „chlebem powszechnym” ale i „dużym wyzwaniem”. Zwieńczeniem całego procesu modelowania są dobrej jakości modele predykcyjne.

Zatem szkolimy teoretycznie i praktycznie analityków w kategorii którą określamy procesem zarządzania cyklem analitycznym. W takim procesie myślenie i modelowanie statystyczne łączy się z myśleniem procesami biznesowymi, wykorzystaniem nowoczesnych technologii i Bussines Intelligence.

Analityk w kategorii „data scientist” to osoba od „pozyskiwania wiedzy naukowej z danych” posiadająca:
a) dobre wykształcenie techniczne (matematyk, statystyk, ekonometryk, informatyk, itd.);
b) umiejętności pracy zespołowej, głównie w zespołach interdyscyplinarnych;
c) umiejętności komunikacyjne (przepływ i wymiana informacji pomiędzy twardą analityką, BA i procesem podejmowania decyzji w firmie);
d) umiejętności biznesowe z odrobiną empatii;
e) dostęp do dobrych narzędzi analitycznych i informatycznych (oprogramowania). ) dostęp do dobrych narzędzi analitycznych i informatycznych (oprogramowania).

Adresatami studiów są osoby posiadające wiedzę na poziomie podstawowym w zakresie analityki, pragnące poszerzyć swoją wiedzę teoretyczną wraz z praktycznymi umiejętnościami jej wykorzystania w zakresie nowoczesnych i zaawansowanych metod, modeli, technik analiz statystycznych, analiz „data mining”, „text mining”. Studia są skierowane do analityków i innych osób posługujących się nowymi technologiami, w tym głównie systemem SAS, a w szczególności pracowników zajmujących się zaawansowaną analityką w bankach, firmach konsultingowych, ubezpieczeniowych, telekomunikacyjnych, produkcyjnych, handlowych, instytucjach nadzorczych czy administracji publicznej oraz pracowników naukowo-dydaktycznych uczelni wyższych pragnących poszerzyć swój warsztat naukowo – badawczy i absolwentów uczelni, którzy posiadają wykształcenie matematyczne, informatyczne, statystyczne, a którzy chcą dokształcić się w zakresie nowoczesnej analityki w zastosowaniach biznesowych.

Nasze studia podyplomowe Akademia Analityka – Analizy Statystyczne i Data Mining w Biznesie w realizowanym programie szkolenia dostarczają studiującym umiejętności analitycznych i nie tylko, w kategorii analityka poszukiwanego na rynku, czyli „data scientist” – dlatego warto je wybrać. Główny cele kształcenia w naszym programie to profesjonalne zaawansowane modelowanie dla biznesu,  oparte na najnowszych technologiach IT włączające:  optymalizację procesów przygotowania danych do analiz biznesowych;  nowoczesne narzędzia modelowania zaprojektowane dla  High Performance Analytics;  nowoczesne wnioskowanie oparte na modelach predykcyjnych (analityka opisowa i modelowa).
Oferujemy taki poziom analityki dla biznesu o której pisze prof. Bart Baesens w swojej najnowszej książce Analytics in a Big Data World: The Essential Guide to Data Science and its Applications - (Wiley and SAS Business Series, 2014) .

NASZE ATUTY

Istotnym atutem Studium jest fakt, że patronat nad nim objął SAS Institute Polska, co gwarantuje korzystanie z najnowszych technologii analityki biznesowej. Obecnie SAS Institute należy do grona dziesięciu największych producentów oprogramowania na świecie. Jest dostawcą nowych wiodących rozwiązań biznesowych i informatycznych. Studenci korzystają z oprogramowania SAS Institute w czasie zajęć. Pnadto każdy student otrzymuje w ramach licencji SAS Institute dla Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie możliwość instalacji oprogramowania SAS na własnym komputerze na okres trwania studiów, to jest 12 miesięcy.

Począwszy od II. edycji naszych studiów , studenci którzy w przewidzianym planie studiów ukończą je (okres 12 miesięcy od daty rozpoczęcia) i obronią pracę końcową z oceną co najmniej dobry plus (4,5) otrzymają świadectwo ukończenia studiów podyplomowych oraz dodatkowo Certyfikat Analityka Statystycznego z Systemem SAS – Poziom zaawansowany.
Co roku SGH – (Kolegium Analiz Statystycznych – Instytut Statystyki i Demografii – Zakład Analizy Historii Zdarzeń i Analiz Wielopoziomowych) organizuje International Workshop „Advanced Analytics and Data Science” , które jest spotkaniem świata biznesu i świata nauki. Studenci naszych studiów podyplomowych mogą w nim uczestniczyć nieodpłatnie. Więcej informacji o tym wydarzeniu w roku 2014 znajduje się na stronie wydarzenia:
http://www.sas.com/pl_pl/events/2014/advanced-analytics-and-data-science/index.html

studia skierowane do:

​Adresatami studiów na poziomie zaawansowanym są absolwenci I poziomu studiów podyplomowych „ Analizy Statystyczne i Data Mining w Biznesie” (lub osoby posiadające wiedzę na poziomie tych studiów), którzy pragną poszerzyć swoją wiedzę teoretyczną wraz z praktycznymi umiejętnościami jej wykorzystania w zakresie nowoczesnych metod, modeli, technik analiz statystycznych i analiz „data mining”.
Studia są skierowane do analityków i innych osób posługujących się nowymi technologiami, w tym głównie systemem SAS, a w szczególności:

  1. Pracowników zajmujących się przygotowaniem raportów i analiz w bankach, firmach konsultingowych, ubezpieczeniowych, telekomunikacyjnych, produkcyjnych, handlowych, instytucjach nadzorczych czy administracji publicznej.
  2. Kierowników działów analitycznych oraz innych osób nadzorujących i odpowiadających od strony merytorycznej za prace analityczne wykonywane w podległych jednostkach.
  3. Pracowników naukowo-dydaktycznych uczelni wyższych pragnących poszerzyć swój warsztat naukowo - badawczy.
  4. Absolwentów uczelni: ekonomicznych, technicznych, uniwersytetów, którzy posiadają wykształcenie matematyczne, informatyczne, statystyczne, a którzy chcą dokształcić się w zakresie nowoczesnych metod w zastosowaniach biznesowych.
cel studiów:

​Celem studiów jest znaczące poszerzenie wiedzy absolwentów I. poziomu studiów (lub osób posiadających wiedzę na poziomie I. studiów) o najnowsze i zaawansowane metody, modele, techniki analiz statystycznych oraz analizy typu: „data mining”, „text mining” , itd. . Studentom zostaną przedstawione zarówno nowe metody analiz statystycznych, jak również te prezentowane na poziomie I studiów, ale w zakresie zaawansowanym i rozszerzonym. Wiedza teoretyczna wraz z umiejętnościami praktycznego jej zastosowania w różnego rodzaju badaniach i analizach biznesowych jest niezbędna w pracy nowoczesnych analityków, którzy zajmują się: zarządzaniem relacjami z klientami, ryzykiem, kontrolingiem, sprzedażą, planowaniem, analizami rynkowymi i nie tylko. W ramach prowadzonych studiów, podobnie jak na poziomie I., tak i na poziomie zaawansowanym, oprócz podstaw teoretycznych poszczególnych metod rozwijane są umiejętności praktycznego wykorzystania tych metod, począwszy od sformułowania problemu badawczego, poprzez dobór próby , organizację bazy danych, przyjęcie właściwych założeń i dobór metod, aż po umiejętność interpretacji wyników i formułowanie na ich podstawie wniosków.

STRONA PROGRAMU

korzyści:


PERSPEKTYWY ZAWODOWE
​W dzisiejszym świecie dane w coraz większym stopniu wspierają procesy biznesowe. We wszelkiego rodzaju branżach wzrasta potrzeba analizy coraz większych zbiorów danych (big data). Rośnie tym samym zapotrzebowanie na osoby o wysokich umiejętnościach analitycznych, które są w stanie czerpać z danych informacje mające istotne znaczenie dla biznesu. Absolwent studiów podyplomowych „Akademia Analityka - Analizy statystyczne i data mining w biznesie” posiada wiedzę o zaawansowanych metodach statystycznych oraz umiejętność jej zastosowania do rozwiązywania problemów biznesowych i wydobywania wiedzy z danych (również tekstowych) szybko i w stosunkowo krótkim czasie. Są to kompetencje otwierające możliwość pracy na stanowisku analityka w banku, firmie konsultingowej, ubezpieczeniowej, telekomunikacyjnej, produkcyjnej, handlowej, a także w instytucji nadzorczej oraz administracji publicznej. Podniesienie kwalifikacji daje możliwość promocji, awansu w firmie. Często nabyta wiedza jest pomocna w zmianie pracy, również w zmianie jej profilu. Studia są również pomocne dla kierowników działów analitycznych i innych osób nadzorujących pracę analityków w firmach, zwłaszcza zajmujących się analizą dużych zbiorów danych.

Studia te mogą także stanowić wsparcie dla pracowników naukowych, którzy pragną pogłębić swoją wiedzę i warsztat analityczny z zakresu podstawowych i zaawansowanych analiz statystycznych, modeli scoringowych,sieci społecznych, kampanii reklamowych , programowania i technik analiz data mining i text mining.

KORZYŚCI DLA STUDENTA
​Studia podyplomowe „Akademia Analityka - Analizy statystyczne i data mining w biznesie” umożliwiają zapoznanie się z zaawansowanymi metodami analiz statystycznych i data minigowych, w tym analiz sieci społecznych i text miningowych. Słuchacze mają możliwość zapoznania się zarówno z teoretycznymi podstawami tych metod jak i z ich zastosowaniami. Studia są skierowane do analityków i innych osób posługujących się nowymi technologiami w tym głównie systemem SAS i pracujących na dużych zbiorach danych (BIG DATA). W trakcie studiów uczestnicy poznają metody analiz i pracy z dużymi zbiorami danych. Uczestnicy mają możliwość ugruntowania swojej wiedzy i dalszego doskonalenia warsztatu analizy statystycznej i wydobywania wiedzy z danych (data mining). Studia oferują również możliwość poznania technik analizy danych tekstowych. Zajęcia oparte są na laboratoriach komputerowych więc uczestnicy mają możliwość pracy na rzeczywistych przykładach biznesowych w formie case studies, które prowadzone są przez praktyków biznesowych. W ramach warsztatów prezentowane są przykłady zastosowań metod statystycznych i data miningowych w obszarze analizy sieci społecznych, zarządzania relacjami z klientami (CRM) a także scoringu kredytowym. W trakcie studiów uczestnicy maja możliwość bezpłatnego korzystania z oprogramowania (w tym SAS). Słuchacze zapoznają się zarówno z podstawami programowania w SAS Base jak i z narzędziami wspieranymi interfejsem takimi jak SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner, Studio Forecast i innymi produktami analitycznymi SAS Institute.

Studenci, którzy w ramach bloku zajęć SAS Visual Analytics zaliczą  warsztaty  o tematyce: BIG DATA – narzędzia, analizy, wizualizacje. Eksploracja danych i budowa raportów z wykorzystaniem SAS Visual Analytics – otrzymają CERTYFIKAT „Analizy biznesowe ze wspomaganiem SAS Visual Analytics – poziom zaawansowany”.

KORZYŚCI DLA PRACODAWCY
​We współczesnym świecie istotnym czynnikiem sukcesu biznesowego jest umiejętność sprawnego przetwarzania i analizy danych oraz przekształcania zawartej w nich informacji w wartość dla firmy. Dobrze wykształcony analityk kreuje duże przychody dla firmy. Absolwenci studiów podyplomowych „Akademia Analityka - Analizy Statystyczne i Data Minig w Biznesie” posiadają odpowiednie kwalifikacje, aby pracować na stanowisku analityka. Studia dają możliwość podnoszenia kwalifikacji pracowników w zakresie analiz biznesowych i samego warsztatu analitycznego. W obecnej erze BIG DATA zdobyta wiedza i umiejętności pozwalają na wydobywanie wiedzy z danych (czyli naukowa analizę danych) i szybkie wykorzystywanie jej do decyzji biznesowych. Absolwenci Studiów posiadają ponadto umiejętności techniczne związane z pracą z systemem SAS i jego wybranymi produktami adresowanymi do analityki biznesowej. Jest to zestaw kompetencji, który sprawia, że absolwenci Studiów są gotowi do podejmowania problemów biznesowych oraz ich kreatywnego i wydajnego rozwiązywania, które przekłada się na wymierne efekty dla firmy.

partnerzy/patroni studiów:

Studia Podyplomowe ​Analizy Statystyczne i Data Mining w Biznesie przy Kolegium Analiz Ekonomicznych Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie pod patronatem SAS Institute Polska.



kierownik programu:
dr hab. Ewa Frątczak, prof. SGH
tel.: 022 564 92 73
faks: 022 564 86 43
e-mail: ewa.fratczak@sgh.waw.pl
sekretarz programu:

sekretariat studiów:

Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Biuro Kolegium Analiz Ekonomicznych
ul. Madalińskiego 6/8
02-513 Warszawa
budynek M, pokój 220 
w dni robocze w godzinach: 8:00-16:00
 
(po wcześniejszym uzgodnieniu spotkania przez telefon: 502514430 lub 225649273)

program realizuje:
KAE - Kolegium Analiz Ekonomicznych
język wykładowy:
polski
program studiów:

​Program studiów łączna liczba godzin 195 plus seminarium:

Wprowadzenie do analityki biznesowej – istota, podstawy ,rodzaje, wyzwania. Nowe:  myślenie i wnioskowanie statystyczne w analityce, nowe technologie IT w erze Biga Data. Przegląd programu studiów  (5 godzin)

BLOK I
Zaawansowane programowanie w SAS. Optymalizacja procesów do przygotowania danych do analiz biznesowych  (20 godzin)

BLOK II 
Jakość danych. Metody imputacji – klasyczne i nowoczesne – ocena efektywności i użyteczności (15 godzin)

BLOK III  
Visuala Analytics.  Big Data narzędzia, analizy, wizualizacje (15 godzin) 

BLOK IV 
Zaawansowane modele biznesowe w Enterprise Miner. High-Performance Data Mining. Modele Predykcyjne – ocena (15 godzin)

BLOK V 
Credit Scoring – budowa karty skoringowej. Model biznesowy akwizycja – sprzedaż krzyżow a. Kalibracja. Segmentacja portfela. Modele predykcyjne i ich ocena (20 godzin)

BLOK VI 
Fraud Intelligence – istota, pomiar, modelowanie. Narzędzia predykcyjne wspierające wykrywanie nadużyć (15 godzin) 

BLOK VII 
TexMining, High Perfomance TextMining; Sentiment Analysis – modele biznesowe w erze BIG DATA (15 godzin)

BLOK VIII 
Modele segmentacji; Analiza koszyka; Modele retencji; Modele migracji;
Consumer Life Time Value Models (20 godzin)

BLOK IX 
Modele biznesowe z wykorzystaniem analizy przeżycia. Survival Data Mining z programowaniem. Modele predykcyjne – ocena (15 godzin)

BLOK X 
Analiza szeregów czasowych – Forecast Studio. Demand Driver Forecasting (15 godzin)
 
BLOK XI  
Case Study: (26 godzin)
Case Study I. Zarządzanie ryzykiem portfela Consumer Finance (6 godzin)
Case Study II. Sieci społecznościowe – wykorzystanie w biznesie (7 godzin)
Case Study III. Zarządzanie programem lojalnościowym tzw. CRM. Wsparcie Cross-sell i Up-sell (6 godzin)
Case Study III. Webmining – modele  biznesowe – w erze BIG DATA (6 godzin)

Seminarium  ( 2godziny)
Bloki: A , I – VI – to zajęcia I. semestru
Bloki: VII – XI, plus seminarium – to zajęcia II. semestru

wykładowcy:
Wykładowcy na Studiach Podyplomowych: Akademia Analityka – Analizy Statystyczne i Data Mining w Biznesie, oraz Studiach Podyplomowych: Analizy Statystyczne i Data Mining w Biznesie reprezentują świat nauki i świat biznesu, są wysokiej klasy profesjonalistami w szeroko definiowanej teorii i praktyce zaawansowanej analityki biznesowej. Pracują w Szkole Głównej Handlowej, SAS Institute – Polska, sektorze bankowym, telekomunikacyjnym, korporacjach międzynarodowych.  W wielu przypadkach są autorami publikacji naukowych łączących podstawy teorii z aplikacjami biznesowymi.
 
tryb naboru:

Rekrutacja kandydatów na studia jest otwarta i odbywa się na zasadzie zgłoszeń poprzez rejestrację w Informatycznym Systemie Studiów Podyplomowych SGH (ISSP).

REKRUTACJA ONLINE

Wniesienie opłaty za studia, złożenie w pokoju 220 M, (Madalińskiego 6/8, budynek SGH, II piętro) kompletu wymaganych dokumentów oraz rejestracja online, jest równoznaczne z przyjęciem, jeżeli są nadal wolne miejsca.

Na każdą edycję przyjmowane są 24 osoby.


wymagane dokumenty:
warunki ukończenia studiów:

​Warunkami ukończenia studiów podyplomowych są: 

  1. Zaliczenie testów blokowych po każdym bloku zajęć
  2. Napisanie i obrona pracy końcowej