Wesprzyj Fundację Rozwoju
Strona główna

Master in Big Data Science

Poziom
Studia II stopnia
Czas trwania
2 lata
Język
EN
Uzyskany tytuł
Magister
Tryb
Tryb stacjonarny
Start rekrutacji
03.03.2025
Adam Miziołek
Starszy specjalista ds. studentów zagranicznych
Adam Miziołek

O kierunku

Podstawowe informacje

Studia magisterskie Master in Big Data Science to dwuletni, intensywny program prowadzony w języku angielskim. Jego celem jest przygotowanie studentów do pracy z Big Data, sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym w finansach, ekonomii, sektorze medycznym oraz wielu innych dziedzinach gospodarki. Studenci zdobywają dogłębną i wszechstronną wiedzę na temat najbardziej zaawansowanych technik zbierania danych, analizy danych, uczenia maszynowego i, szerzej, sztucznej inteligencji.

Nasz program Big Data Science jest oferowany w pełnym wymiarze godzin w godzinach wieczornych (17:00-21:00), dzięki czemu jest idealny dla studentów, którzy chcą jednocześnie pracować i studiować. Uczestnicy programu mogą wybierać między dwiema specjalizacjami: pierwszą w zakresie analityki danych (Data Analytics), a drugą w obszarze ekonomii zdrowia (Health Economics & Big Data Analytics). Dodatkowo studenci zdobywają wiedzę z zakresu przedsiębiorczości, przyciągania kapitału Venture capital oraz chmur obliczeniowych (Cloud Computing). Program Big Data Science ma również na celu wspieranie i mentorowanie przyszłych przedsiębiorców technologicznych.

Atuty kierunku

1
Intensywny i praktyczny program studiów

Studenci zdobywają zaawansowaną wiedzę z zakresu matematyki, statystyki i ekonometrii już od pierwszego semestru. Co ważniejsze, uczą się zastosowania tej wiedzy poprzez intensywne zajęcia praktyczne i seminaria od samego początku studiów. Najlepsi studenci często są rekrutowani przez największe międzynarodowe przedsiębiorstwa, globalne banki i wiodące firmy konsultingowe. Wielu naszych absolwentów zajmuje obecnie stanowiska kierownicze w takich organizacjach jak Standard Chartered, Goldman Sachs, Microsoft, Accenture, Oracle i Discovery.

2
Nauka Data Science i AI z wykorzystaniem zaawansowanych narzędzi

Podczas studiów studenci rozwijają umiejętności programowania w językach takich jak R i Python oraz zdobywają wiedzę na temat technologii chmurowych, takich jak Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure i Google Cloud Platform. Ponadto mają dostęp do renomowanych platform szkoleniowych, takich jak Amazon AWS Academy, Bloomberg for Education, GitHub for Education i LinkedIn Learning. Dodatkowo studenci otrzymują zniżkowe vouchery wspierające ich w zdobywaniu certyfikatów Microsoft lub Amazon.

3
Szerokie możliwości kariery zawodowej

Polski rynek pracy charakteryzuje się dużym zapotrzebowaniem na inżynierów uczenia maszynowego, inżynierów AI, analityków danych finansowych czy specjalistów ds. IT, finansów i ochrony zdrowia. Specjaliści w tych dziedzinach zarabiają średnio o przynajmniej 34% więcej niż przeciętna polska pensja. Popyt na specjalistów ma wzrastać średnio o 14% rocznie w ciągu najbliższych pięciu lat.

4
Dwie specjalizacje do wyboru: analityka danych i ekonomia zdrowia

Specjalizacja analityka danych (Data Analytics) to wymagający program przygotowujący studentów do kariery głównie w finansach, ale również w innych branżach. Specjalizacja ta koncentruje się na rozwijaniu zaawansowanych umiejętności w obszarze Big Data i AI. Natomiast specjalizacja ekonomia zdrowia (Health Economics & Big Data Analytics) kładzie nacisk na zastosowanie Big Data i AI w optymalizacji efektywności, zarządzaniu kosztami i alokacji zasobów w organizacjach działających w sektorze ochrony zdrowia.

5
Obszerne bazy danych - zarówno biznesowe, jak i naukowe

Studenci mają dostęp do wielu zasobów naukowych, dzięki czemu mogą gromadzić wszelkie informacje niezbędne do rozwiązywania praktycznych problemów biznesowych, jak również zajmować się nauką akademicką. Uniwersytet zapewnia dostęp do szerokiej gamy baz danych, m.in. Reuters, BankScope, EMIS, Infinancials, itp. (pełna lista znajduje się tutaj), które stanowią niezbędny zestaw narzędzi do analizy biznesowej. Akademickie bazy danych, takie jak ScienceDirect, ProQuest, JSTOR itp. pozwalają na śledzenie najnowszych wyników badań w dziedzinie ekonomii i finansów.

6
Międzynarodowa kadra akademicka i zawodowa

Kadra programu składa się zarówno z wykładowców akademickich, jak i praktyków z branży. Ponad połowa pracowników akademickich zdobyła tytuły doktorskie za granicą, a wielu z nich zdobywało doświadczenie i szkolenia na prestiżowych uczelniach, takich jak Oxford, Cambridge, Bocconi University, University of Aberdeen, University of Barcelona, Wharton Business School i Goethe University we Frankfurcie. Dodatkowo kadra dydaktyczna obejmuje doświadczonych specjalistów z branży IT i innych sektorów, z których wielu zajmuje wysokie stanowiska w wiodących firmach, takich jak P&G, Microsoft i Oracle.

7
Możliwości szkoleniowe i mentoringowe

Akademia Leona Koźmińskiego oferuje studentom wyjątkowe możliwości rozwoju umiejętności, zdobywania certyfikatów oraz realizacji celów przedsiębiorczych. Dzięki Kozminski Business Hub i Funduszowi Venture Capital przyszli przedsiębiorcy mogą korzystać z mentoringu biznesowego oraz programów crowdfundingowych. Studenci mogą również przygotować się do certyfikacji w ramach Amazon AWS Academy (chmura obliczeniowa), Bloomberg for Education (Bloomberg Market Concepts) oraz GitHub for Education (AI GitHub Copilot i umiejętności programistyczne). Dodatkowo, nieograniczony dostęp do LinkedIn Learning umożliwia zdobywanie nowych kompetencji i certyfikatów, wspierając rozwój kariery.

8
Praktyka zawodowa

Praktyka zawodowa, trwająca 130 godzin i warta 5 ECTS, jest obowiązkowym elementem programu, niezbędnym do ukończenia studiów. Odbywa się w IV semestrze lub za zgodą prodziekana wcześniej (po ukończeniu I semestru studiów). Pozwala studentom na zastosowanie wiedzy teoretycznej w praktyce, nawiązanie kontaktów zawodowych oraz zdobycie cennego doświadczenia. Praktyki odgrywają kluczową rolę w rozwijaniu umiejętności, weryfikacji pomysłów badawczych do pracy magisterskiej oraz w doskonaleniu zdolności analizy organizacji. To niezbędne doświadczenie pozwala studentom na lepsze zrozumienie swojego obszaru zawodowego, rozwój kompetencji społecznych oraz zrozumienie potrzeby ciągłego uczenia się i doskonalenia, co jest kluczowe dla sukcesu zawodowego.

Partnerzy programu

Słowo od liderów kierunku

Jakub Rybacki, Ph.D.

Technology is continuously expanding the range of opportunities available in various fields. Cloud computing technologies, generative artificial intelligence, and the Internet of Things offer immense possibilities but require mastering the appropriate tools. The Big Data Science program directly addresses these needs - during your studies, you will explore services like Amazon AWS and Azure, machine learning techniques, and deep learning methods.

Are you looking to advance your career in cutting-edge technology departments? Do you want to enhance your analytical skills? Then this program is perfect for you. See you at Kozminski University!

Tommaso Ostillio, Ph.D.

Poland is a rising hub for Big Data and AI, driven by growing global demand and a strong education system. Kozminski University stands out with its innovative curriculum, industry connections, and practical focus, making it an excellent choice for aspiring specialists. Affordable tuition, a thriving tech ecosystem, and abundant career opportunities further enhance Poland’s appeal. Supported by government initiatives and EU funding, the country is an ideal destination to study and build a career in these cutting-edge fields.

Are you eager to grow your career in innovative technology sectors? Do you aspire to sharpen your analytical abilities? If so, this program is the ideal choice for you. We look forward to welcoming you to Kozminski University!

Co zyskasz dzięki tym studiom?

  • Wysokie kompetencje analityczne: Zaawansowana wiedza z zakresu statystyki, ekonometrii i matematyki.
  • Opanowanie nowych technologii: Dogłębne zrozumienie Big Data, sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego.
  • Przedsiębiorczość: Kompleksowa wiedza na temat możliwości zakładania firm w branży technologicznej.
  • Możliwości ciągłego rozwoju: Dostęp do dodatkowych materiałów do samodzielnej nauki, aby jeszcze bardziej rozwijać swoje umiejętności.
  • Wzmocnienie CV: Zdobądź dodatkowe certyfikaty podczas programu, które zwiększą Twoją atrakcyjność na rynku pracy.
  • Wyjątkowa wartość: Koordynatorzy programu na bieżąco monitorują i oceniają jakość pracy wykładowców, zapewniając wysoką jakość edukacji dostosowaną do Twoich potrzeb.
  • Umiejętności gotowe do pracy: Rozwiń pełen zestaw kompetencji potrzebnych do zdobycia pracy w największych międzynarodowych korporacjach, globalnych bankach i czołowych firmach konsultingowych.
  • Ekspertyza w budowaniu biznesu: Zdobądź umiejętności i wsparcie niezbędne do skutecznego założenia i rozwoju własnej firmy.

Możliwości kariery:

  • Quant.
  • Inżynier uczenia maszynowego.
  • Analityk finansowy.
  • Inżynier AI.
  • Architekt rozwiązań danych.
  • Analityk biznesowy IT.
  • Data scientist.
  • Analityk danych.
  • Konsultant biznesowy IT.
  • Badacz ilościowy w instytucjach akademickich.
  • Ekspert ekonomii ilościowej w międzynarodowych instytucjach gospodarczych.
  • Analityk danych dla gigantów opieki zdrowotnej.
  • Data Science dla instytucji opieki zdrowotnej.
  • Analityk polityki opartej na danych dla instytucji publicznych opieki zdrowotnej.

Struktura programu

Twoja przyszłość w Big Data & AI zaczyna się tutaj!

Zdobądź umiejętności, które pozwolą Ci rozwijać się w sektorach opieki zdrowotnej i finansów, a także poza nimi, dzięki naszemu najnowocześniejszemu programowi Big Data Science. Opanuj sztuczną inteligencję, analitykę danych i uczenie maszynowe - wszystko zaprojektowane z myślą o ambitnych profesjonalistach, którzy chcą pozostać na czele cyfrowej rewolucji. Zapoznaj się z naszym programem tutaj.

Men_illustration.png
Odkryj naszą specjalizację Health Economics and Big Data Analytics.
 

Celem zakresu jest przyswojenie wiedzy specjalistycznej i wykształcenie umiejętności w obszarze analizy danych, ze szczególnym uwzględnieniem danych zdrowotnych w przemyśle farmaceutycznym, e-zdrowiu i powiązanych branżach.

W trakcie studiów studenci zdobywają doświadczenie praktyczne we współpracy z partnerami biznesowymi podczas warsztatów czy ew. staży.
 

Wśród kadry naukowej znajdują się wykładowcy z wiodących zagranicznych ośrodków akademickich m.in. z Hochschule Neubrandenburg, University of Illinois, National and Kapodistrian University of Athens, Lund University, University of York, i University of Ljubljana. 

  Po ukończeniu studiów absolwenci będą mogli rozpocząć karierę zawodową w instytucjach zajmujących się organizacją i finansowaniem świadczeń zdrowotnych, a także w przedsiębiorstwach odpowiedzialnych za produkcję lub dystrybucję technologii medycznych.

*Zakres studiów zostanie uruchomiony pod warunkiem zapisania się minimum 17 studentów.

Organizacja zajęć

Wszystkie wykłady, seminaria i tutoriale odbywają się od poniedziałku do piątku w godzinach wieczornych, co tydzień w godzinach 17:00-21:00. Niektóre kursy są prowadzone na miejscu, podczas gdy inne są prowadzone online. Należy pamiętać o następujących kwestiach:

  • Uczelnia wymaga, aby większość egzaminów odbywała się stacjonarnie w trakcie całego programu studiów.
  • Wszystkie końcowe egzaminy dyplomowe odbywają się stacjonarnie.

Społeczność

Opinia studentów i absolwentów

Shafiga Akhudova
Shafiga Akhundova

As a part of my Master degree, I was lucky enough to be selected for a project with Goldman Sachs. Currently, I am working with the Risk Department which mainly focuses on preventing the company from losing money, rather than making money for it.  

During this project, I have learned much not only about financial aspects but also about programming and the real struggles of Big Data Analysts. I have discovered that collection and data preparation can be very challenging, even more, challenging than using this data for a problem solution. It was a practical example of a project that I might get in my future career in the Big Data field. All in all, I am very grateful that Kozminski University offers students such great opportunities to learn, develop new skills, to discover talents that we did not know existed within ourselves. I am looking forward to more challenges and opportunities during my studies and career!

 

João Pereira
João Pereira

I came to Warsaw looking for a practical and solid education in the field of Big Data. Being confident that this field is the hottest professional path I could envision for myself, I selected Kozminski to get it started. At the University, I have the great opportunity not only to obtain practical knowledge from lecturers but also to collaborate on a weekly basis with Goldman Sachs on building a financial predictive model. This project is just the cherry on the top of the cake that makes my academic life exciting, challenging and that also will get my career started in Warsaw or elsewhere in the world with just the right set of skills needed in this industry.

Rekrutacja

Prosimy o kontakt za pośrednictwem maila: admission@kozminski.edu.pl lub telefonicznie: 22 519 22 69 w godzinach pracy 8:30 – 16:00 (poniedziałek - piątek).

Nabór odbywa się na podstawie dwóch składowych: średniej arytmetycznej z poprzednich studiów oraz wyników testu wstępnego (online). Maksymalna liczba punktów, które można otrzymać to 100. Z testu oraz za średnią można otrzymać po 50 punktów. Kandydaci, którzy łącznie otrzymali co najmniej 60 punktów zostaną zakwalifikowani do programu. 

TEST KWALIFIKACYJNY

Test kwalifikacyjny zaplanowany jest na 40 minut i składa się z 30 krótkich pytań. Test ma na celu sprawdzenie wykształcenia kandydata, interpretacji przez niego danych, umiejętności analitycznego myślenia i logicznego rozumowania. Jako materiały przygotowawcze liderzy programu proponują analizę pytań do części analitycznej i ilościowej testu GMAT.

Przy rejestracji kandydatów na studia stacjonarne i niestacjonarne należy wypełnić formularz zgłoszeniowy online i złożyć następujące dokumenty:

  • dyplom licencjacki oraz suplement (suplement do dyplomu wydawany jest od 2005 roku) - oryginał do wglądu; 
  • dowód osobisty do wglądu; 
  • CV w języku angielskim; 
  • potwierdzenie  dokonania opłaty rekrutacyjnej (opłata bezzwrotna); 
  • certyfikat potwierdzający znajomość języka angielskiego:
  • Certyfikat Linguaskill General lub Business – przynajmniej 160 punktów - MOŻESZ ZAREJESTROWAĆ SIĘ TUTAJ
  • IELTS  (>= 6.0 punktów, poziom akademicki)
  • TOEFL iBT (>=87 punktów)
  • TOEIC (>= 700 punktów z testu)

 

 

Lista pozostałych, honorowanych certyfikatów

  • FCE, CAE, CPE, BEC, CEIBT wydane przez University of Cambridge
  • LCCI (English for Business poziom 2, 3, lub 4)
  • FTBE (Foundation Certificate for Teachers of Business English)
  • TELC (B2 Certificate in English)
  • London Test of English certificates (PEARSON) - poziom 3, 4, 5
  • Certyfikat TOLES – przynajmniej 41 punktów (Higher) lub 41% (Advanced)

Wszystkie dokumenty rekrutacyjne wydane w innych językach niż polski czy angielski muszą być przetłumaczone na j. polski lub angielski. 

Czesne powinno być przelane na indywidualne konto studenckie, które jest przypisane i wysłane do studenta wraz z decyzją o przyjęciu.

1
Załóż konto na portalu rekrutacyjnym

Aplikuj na studia już dziś! Wystarczy, że założysz konto na naszym portalu rekrutacyjnym i wybierzesz program, który Cię interesuje.

2
Wypełnij formularz zgłoszeniowy

Uzupełnij formularz zgłoszeniowy podając wymagane dane. Dołącz skany wszystkich wymaganych dokumentów. Skany muszą być czytelne i wyraźne, w innym przypadku nie zostaną przyjęte w procesie rekrutacji. Jeśli nie posiadasz skanera, skorzystaj z darmowych aplikacji, takich jak Camscanner.

Upewnij się, że zdjęcie spełnia oficjalne wymagania opisane w formularzu aplikacyjnym (zdjęcie jak do dowodu czy paszportu).

3
Weryfikacja Dokumentów

Po złożeniu aplikacji Komisja Rekrutacyjna dokładnie przeanalizuje Twoje dokumenty. Jeśli spełnisz wymagania, zostaniesz zaproszony/a do udziału w teście kwalifikacyjnym online. Nasze Centrum Egzaminacyjne skontaktuje się z Tobą, aby ustalić termin testu.

4
Test Wstępny

Test ma na celu ocenę Twojego przygotowania akademickiego, umiejętności analitycznych i logicznego myślenia oraz podstawowej wiedzy z wybranego obszaru.

5
Decyzja o przyjęciu

Rekrutacja na studia magisterskie opiera się na dwóch kryteriach: średniej ocen z poprzednich studiów (GPA) oraz wynikach testu wstępnego. Można uzyskać po 50 punktów za test i za średnią arytmetyczną. Kandydaci, którzy uzyskają co najmniej 60 punktów zostaną zakwalifikowani do przyjęcia.

6
Formalności rekrutacyjne

O wyniku rekrutacji zostaniesz poinformowany drogą mailową. Wszystkie wymagane dokumenty, załączone poprzednio do formularza, muszą zostać złożone w komplecie w Biurze Rekrutacji (osobiście lub pocztą). Otrzymasz elektroniczną umowę do podpisu oraz szczegółowe instrukcje dotyczące składania dokumentów i opłat za studia.

7
Witamy na Pokładzie!

Po wykonaniu powyższych kroków i opłaceniu studiów rekrutacja zostaje zakończona i możesz oczekiwać pierwszych zajęć.  

Jeśli potrzebujesz dodatkowej dokumentacji (np. wizowej), skontaktuj się z nami – chętnie pomożemy.

Opłaty i stypendia

Master in Big Data Science - studia stacjonarne
I rok II rok
Płatność za semestr 19 400 PLN 21 400 PLN
Płatność za semestr w 5 ratach 5 x 3 900 PLN 5 x 4 300 PLN
Opłata rekrutacyjna 100 PLN

Nr rachunku bankowego, na jaki należy dokonywać wpłat:   PEKAO S.A. II O/Warszawa 20 1240 1024 1111 0010 1646 0637  SWIFT Code: PKOPPLPW  IBAN: PL 

Atuty ponadprogramowe studiowania w ALK

Master in Big Data Science – studia II stopnia (studia magisterskie)

 

Studia magisterskie II stopnia na kierunku Master in Big Data Science wyróżniają się nowoczesnym podejściem do analizy danych i technologii informacyjnych. Program kształci specjalistów potrafiących skutecznie wykorzystywać big data w różnych sektorach gospodarki i rozwiązywać rzeczywiste problemy związane z przetwarzaniem dużych ilości danych, poprzez wykorzystanie innowacyjnych metod i narzędzi informatycznych współczesnej analityki.

 

O studiach Master in Big Data Science

 

Master in Big Data Science to 2-letnie magisterskie studia II stopnia prowadzone w języku angielskim, w trybie stacjonarnym oraz w trybie online. Już od pierwszego semestru studentki i studenci Koźmińskiego mają okazję pracować nad projektami biznesowymi w jednej z firm partnerskich. Aktualnie są to Goldman Sachs, Microsoft, Accenture Operations, Oracle oraz Discovery.

 

Warto również wspomnieć, że Akademia Leona Koźmińskiego jest dumnym członkiem Amazon AWS Academy, dzięki czemu uzyskaliśmy dostęp do zasobów Akademii AWS oraz chmury – najbardziej kompleksowej i szeroko stosowanej platformy chmurowej na świecie, oferującej ponad 175 w pełni funkcjonalnych usług z centrów danych na całym świecie.

 

Edukacja w Koźmińskim jest połączeniem wiedzy ekonomicznej oraz metod ilościowych z umiejętnościami programowania w R, w efekcie czego kompleksowo przygotowuje do prowadzenia analityki danych, analizy rynków finansowych oraz researchu instytucjonalnego. Zdobyte w toku nauki kompetencje analityczne wraz z wiedzą o finansach i technologii big data, umożliwiają podjęcie pracy jako menedżerowie Big Data Analytics czy konsultanci ds. Business Intelligence. Absolwenci Koźmińskiego mogą ponadto pełnić funkcje analityków rynku finansowego oraz specjalistów w działach wymagających zaawansowanej analizy danych.

 

Program na kierunku Master in Big Data Science

 

Program tych studiów magisterskich obejmuje szeroki zakres zagadnień, realizowany w trakcie przedmiotów podstawowych, jak i szeregu przedmiotów do wyboru, związanych z analizą danych i narzędziami do przetwarzania informacji na dużą skalę. Uczestnicy programu magisterskiego uczą się efektywnego zarządzania procesami biznesowymi, obejmującego przechwytywanie, przetwarzanie i wizualizację danych, dzięki czemu mogą aktywnie uczestniczyć w procesie podejmowania decyzji na poziomie strategicznym i finansowym. Nowoczesne narzędzia technologiczne i nauka poprzez doświadczenie przekładają się na dogłębne przygotowanie do rozwiązywania złożonych problemów związanych z big data w różnych sektorach gospodarki.

 

W trakcie edukacji studenci i studentki kierunku Master in Big Data Science mają dostęp do bogatych zasobów naukowych, umożliwiających gromadzenie informacji niezbędnych do rozwiązywania praktycznych problemów biznesowych oraz prowadzenia badań akademickich. Uczelnia zapewnia również dostęp do licznych baz danych, takich jak Reuters, BankScope i EMIS, a także akademickich bazy danych, jak ScienceDirect i JSTOR, pozwalających śledzić najnowsze wyniki badań w dziedzinie ekonomii i finansów.

 

Niezaprzeczalnym atutem Koźmińskiego jest ponadto możliwość korzystania z laboratorium finansowego, opartego na technologii Bloomberga – największej agencji informacyjnej na świecie. Z kolei partnerstwo z firmą Microsoft umożliwia dostęp do aktualnych materiałów szkoleniowych i zaawansowanych technologii, takich jak Azure Cloud czy Power BI, a dodatkowo wszyscy studenci kierunku master in biga data science mogą korzystać ze zniżek na wybrane egzaminy i certyfikacje zawodowe Microsoftu.

 

Społeczność na kierunku Master in Big Data Science

 

Studia w Akademii Leona Koźmińskiego to możliwość poznania wybitnych wykładowców i nawiązania cennych kontaktów z innymi studentami i studentkami. Współpracujemy wyłącznie z uznanymi praktykami, naukowcami i dydaktykami, którzy zdobywali doświadczenie w największych korporacjach oraz globalnych firmach. Dodatkowo w trakcie nauki możesz rozwijać swoje zainteresowania w studenckich kołach naukowych oraz uczestniczyć w organizacji branżowych wydarzeń, sekcjach sportowych, wyjazdach integracyjnych i imprezach okolicznościowych, sprzyjających budowaniu długotrwałych relacji.

 

Zasady naboru na kierunku Master in Big Data Science

 

Nabór na studia odbywa się na podstawie dwóch kryteriów: średniej arytmetycznej z poprzednich studiów oraz wyników testu kwalifikacyjnego przeprowadzanego online, mającego na celu ocenę umiejętności analitycznego myślenia, interpretacji danych oraz logicznego rozumowania. Maksymalna liczba przyznawanych wynosi 100, z czego 50 punktów można zdobyć za średnią, a 50 za test. Do programu zostają zakwalifikowani kandydaci, którzy łącznie zdobędą co najmniej 60 punktów. Z uwagi na charakter kierunku, uczelnia prowadzi również rekrutację na studia w języku angielskim.

 

Opłaty na kierunku Master in Big Data Science

 

Opłaty na kierunku Master in Big Data Science obejmują wpisowe oraz cenę podstawową za semestr płatną jednorazowo lub w 5. ratach. Uczelnia oferuje ponadto liczne stypendia za osiągnięcia naukowe, sportowe, czy artystyczne oraz stypendia ministerialne.

 

Akademia Leona Koźmińskiego uzyskała szereg prestiżowych akredytacji, między innymi AMBA, EQUIS oraz AACSB. Mury uczelni opuściło do tej pory ponad 70 tysięcy osób! W ofercie Koźmińskiego znajdziesz studia I stopnia, studia II stopnia oraz przyszłościowe studia podyplomowe, które podniosą Twoje kompetencje i zwiększą konkurencyjność na rynku pracy.