O kierunku
O kierunku
Cel studiów
Celem studiów AI & Data Driven Business jest dostarczenie kadrze menedżerskiej:
- holistycznego spojrzenia na zagadnienia związane z podejściem data-driven i zastosowaniem sztucznej inteligencji w biznesie, obejmującego strategię, kulturę organizacyjną oraz transformację opartą na danych,
- praktycznych kompetencji w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań opartych na danych, w tym wykorzystania narzędzi Business Intelligence, platform danych oraz technologii inżynierii danych,
- wiedzy w zakresie analizy danych i zastosowań AI/ML w biznesie, ze szczególnym uwzględnieniem możliwości automatyzacji procesów, przewidywania trendów oraz personalizacji usług,
- zrozumienia aspektów prawnych i etycznych związanych z zarządzaniem danymi oraz bezpieczeństwem danych, co pozwala na zgodne z regulacjami oraz odpowiedzialne wdrażanie rozwiązań technologicznych,
- umiejętności praktycznego zarządzania projektami data-driven, od fazy analizy i planowania, przez realizację, aż po obronę projektu końcowego, przygotowanego na podstawie rzeczywistego przypadku biznesowego.
Dni otwarte STUDIÓW PODYPLOMOWYCH
O uczelni
Atuty kierunku AI & Data Driven Business
To jedyne studia łączące dogłębne zrozumienie tematyki AI i zarządzania danymi z praktycznymi kompetencjami, które umożliwiają skuteczną transformację organizacji w kierunku modelu opartego na danych. Program oparty jest na doświadczeniach z rzeczywistych projektów biznesowych. Zajęcia koncentrują się na prezentacji konkretnych rozwiązań, dobrych praktyk i ich zastosowań w organizacjach, co zapewnia uczestnikom praktyczny punkt odniesienia.
Program studiów został opracowany przez praktyków biznesu i technologii, dzięki czemu odzwierciedla najnowsze trendy w obszarze sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i rozwiązań data-driven. Wykładowcy to eksperci, którzy poza doświadczeniem akademickim aktywnie pracują w projektach komercyjnych. Dzięki temu uczestnicy mają dostęp do specjalistycznej wiedzy, aktualnych przykładów i praktycznego know-how.
Studia obejmują pełne spektrum zagadnień – od technologicznych, takich jak inżynieria danych i platformy danych, przez strategiczne, jak kultura danych i zarządzanie transformacją, aż po aspekty prawne i etyczne, co pozwala na całościowe spojrzenie na procesy AI i data-driven.
Uczestnicy uczą się, jak skutecznie wdrażać transformację opartą na danych i AI, zarówno na poziomie strategicznym, jak i operacyjnym, co czyni ich gotowymi do działania w dynamicznie zmieniającym się środowisku biznesowym.
Partner merytoryczny
Adresaci i adresatki studiów
Kierownik studiów
Pasjonat danych, zarządzania nimi, rozwijania kultury orgnizacyjnej w oparciu o dane oraz budowania na nich wartości biznesowej. Posiada kilkunastoletnie doświadczenie w tworzeniu i wdrażaniu rozwiązań w obszarze data management i data governance.
Absolwent Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej. Od początku kariery zajmował się hurtowniami danych i BI, a następnie również MDM, big data, data science oraz analityką biznesową. Pracował jako konsultant m.in. dla globalnych i regionalnych korporacji z branży farmaceutycznej, telekomunikacyjnej i handlowej. Obecnie w TVN S.A. odpowiedzialny za budowę i wdrażanie strategii danych oraz rozwój ekosystemu analitycznego big data i data science. Uprzednio również założyciel i redaktor naczelny portalu BI.PL, gościnnie wykładowca na kilku warszawskich uczelniach, trener, główny analityk danych w zespole futbolu amerykańskiego Warsaw Eagles. Hobbystycznie buduje modele analityczne w obszarze sportu albo wędkuje.
Korzyści dla uczestniczek i uczestników studiów - co zyskujesz
DZIĘKI UDZIAŁOWI W STUDIACH PODYPLOMOWYCH
Uczestnicy zdobędą kompleksową wiedzę z zakresu zarządzania danymi i zastosowania zaawansowanych metod data science oraz sztucznej inteligencji w biznesie. Nauczą się wykorzystywać dane do podejmowania bardziej świadomych i efektywnych decyzji, poznając przy tym narzędzia Business Intelligence, analizy oraz wizualizacji danych, takie jak Tableau, QlikSense i Power BI. Program studiów pozwoli zrozumieć, jak zaprojektować i wdrożyć strategię transformacji w przedsiębiorstwo oparte na danych (data-driven business), zarządzać infrastrukturą danych, a także organizować zespoły i procesy wokół data governance oraz AI/ML, przy jednoczesnym zachowaniu najwyższych standardów etycznych i prawnych.
DZIĘKI TEMU ZDOBĘDZIESZ KOMPETENCJE, ABY:
- Efektywnie prowadzić projekty z zakresu data-driven ora AI/ML, wdrażając nowoczesne rozwiązania analityczne.
- Skutecznie przeprowadzać transformację organizacji lub działu w stronę przedsiębiorstwa opartego na danych (data-driven business), tworząc strategię i kulturę danych.
- Projektować, organizować i zarządzać infrastrukturą data-driven oraz platform AI, z uwzględnieniem najlepszych praktyk i technologii chmurowych.
- Wykorzystywać dane i wyniki analiz do podejmowania strategicznych i operacyjnych decyzji, które zwiększają konkurencyjność i innowacyjność przedsiębiorstwa.
W TRAKCIE STUDIÓW POZNASZ:
- w jaki sposób podejście data-driven i sztuczna inteligencja zmieniają współczesne organizacje,
- metody statystyczne i ich zastosowania w analizie danych,
- zastosowanie metod data-driven w analizie danych, proces analizy danych, jego etapy
- różnice w podejściach opartych na statystyce i na metodach uczenia maszynowego
- sposoby konstrukcji zespołów data-driven, ich relacje do innych zespołów i rolę menedżera w zespole,
- kryteria sukcesu projektu opartego o rozwiązania AI,
- strategie zarządzania danymi oraz zagrożenia związane z ich bezpieczeństwem,
- wybrane dostępne na rynku narzędzia do wizualizacji danych i narzędzia business intelligence i ich zastosowanie w przedsiębiorstwie.
PO STUDIACH UCZESTNICY BĘDĄ UMIELI:
- konstruować i mierzyć modele,
- rozpoznawać, czy na podstawie zestawu danych można uzyskać odpowiedź na zadane pytanie,
- posługiwać się narzędziami do analizy danych,
- posługiwać się wybranymi narzędziami do wizualizacji danych i narzędziami business intelligence,
- zaprezentować wyniki analizy danych,
- szacować koszty oraz ramy czasowe związane z realizacją projektów big data, włączając w to budowę i utrzymanie platform danych,
- ustanowić politykę bezpieczeństwa danych,
- ustanowić politykę zarządzania danymi.
Program
Organizacja zajęć
Studia trwają dwa semestry. Zajęcia odbywają się raz lub dwa razy w miesiącu, w sesjach dwudniowych w:
-
soboty – 8:45-15:45
-
niedziele – 8:45-15:45
Studia realizowane są w sposób hybrydowy (część zjazdów odbywa się stacjonarnie w ALK, pozostałe zajęcia są realizowane online).
Uwaga dla kandydatów:
Informujemy, że w celu realizacji części zajęć na studiach podyplomowych wymagane będzie korzystanie z własnych laptopów.
W trakcie zajęć mogą być instalowane wybrane aplikacje lub programy, o czym uczestnicy zostaną wcześniej poinformowani. Prosimy o przygotowanie sprzętu komputerowego umożliwiającego aktywny udział w zajęciach.
Terminy zjazdów na I semstr
28-29.03.2026 online lub stacjonarnie (decyzja o formie zajęć zostanie podjęta wkrótce)
11-12.04.2026 stacjonarnie
18-19.04.2026 stacjonarnie
09-10.05.2026 online
23-24.05.2026 online
13-14.06.2026 online
20-21.06.2026 stacjonarnie
Społeczność
Wiodący wykładowcy
Pracuje w firmie Cogit jako BI Practice Lead, w której pomaga klientom zebrać ich dane oraz przekonwertować je w wartościowe informacje. Od lat związany z tematyką szeroko rozumianych rozwiązań business intelligence – od integracji, jakości danych, hurtowni danych, po zaawansowane systemy analityczne i raportowe. Realizował projekty dla wielu firm w Polsce, Irlandii, UK czy Szwajcarii. Poza pracą prowadzi dwie grupy społecznościowe: warszawski oddział Data Community Poland oraz Warsaw Power BI User Group.
Absolwent Politechniki Gdańskiej oraz Uniwersytetu Bristolskiego, gdzie obronił doktorat z matematyki stosowanej. Na co dzień łączy umiejętności analityczne i programistyczne jako Data Scientist. Doświadczenie zdobywał oraz prowadził zespoły w działach badań i rozwoju w wielu firmach w branży wysokich technologii, mediów, farmaceutycznych oraz petrochemicznych. Najbardziej interesuje się rozproszonym przetwarzaniem i analizą dużych zbiorów danych, wspomagające decyzje w biznesie i w badaniach oraz automatyzujące procesy w przedsiębiorstwach. Pracował zarówno z technologiami dojrzałymi, jak i nie boi się wyzwań w pracy z najnowszymi rozwiązaniami. Zwolennik pragmatycznego użycia technologii w biznesie. Prelegent na wielu konferencjach poświęconych tematyce big data. Trener szkoleń technologicznych z zakresu big data współpracujący z Sages. Lead Data Scientist w firmie Sigdelta. Od 2016 roku dzieli się zdobytą wiedzą jako wykładowca na pierwszych w Polsce technicznych studiach big data realizowanych przez firmę Sages oraz Politechnikę Warszawską.
Absolwent Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej, gdzie w 2012 roku obronił doktorat z obszaru niezawodności systemów komputerowych. Zakres jego zainteresowań obejmuje szeroko pojęte bezpieczeństwo oraz inżynierię oprogramowania. Zajmuje się projektowaniem, implementacją oraz weryfikacją zabezpieczeń, głównie w projektach systemów transportowych i kontroli dostępu. Prowadzi szkolenia z zakresu praktycznego stosowania kryptografii w systemach komputerowych. Od 2016 roku jest wykładowcą na pierwszych w Polsce technicznych studiach big data realizowanych przez firmę Sages oraz Politechnikę Warszawską.
Doświadczony architekt systemów IT i ekspert chmury obliczeniowej Amazon Web Services (AWS), co potwierdzone jest 12 certyfikatami. Przez ponad 15 lat projektował, budował i rozwijał systemy rozproszone oraz nowoczesne rozwiązania chmurowe - ze szczególnym uwzględnieniem platform do przetwarzania danych, analityki i strumieni danych. Współpracował z międzynarodowymi klientami z Polski, Europy Zachodniej i USA, realizując ponad 25 projektów jako wdrożeniowiec, konsultant, oraz techniczny członek kadry zarządzającej. Absolwent Politechniki Śląskiej i studiów podyplomowych z Lean Management. Jego praktyczne doświadczenie w projektowaniu zaawansowanych rozwiązań klasy big data i chmurowych platform do przetwarzania danych, połączone z umiejętnością przekazywania wiedzy (ponad 100 przeprowadzonych prezentacji i warsztatów), gwarantuje studentom dostęp do aktualnej wiedzy praktycznej, popartej rzeczywistymi przypadkami biznesowymi. W ramach przedmiotu "Platformy Danych" przekazuje kluczowe dla przyszłych specjalistów AI i Data Science umiejętności w kontekście 3 filarów: architektury, infrastruktury i aspektu ludzkiego - na których zbudowane są zdrowe platformy do przetwarzania danych.
Menedżer zespołów zaawansowanej analityki (data science, artificial intelligence, machine learning), trener data science i computer science oraz wykładowca. W swojej prawie 15-letniej karierze zawodowej realizował projekty z obszaru zaawansowanej analityki dla branży finansowej, HoReCa, energetycznej oraz IT. Miał również okazję uczestniczyć w projektach naukowych dotyczących NLP, computer vision oraz modelowania rynków finansowych. Jako osoba wiecznie głodna wiedzy studiował dotychczas matematykę, data science, informatykę, ekonomię, zarządzanie oraz finanse, jak też uczestniczył w wielu szkoleniach menedżerskich i technicznych. Doświadczenia jako prelegent oraz trener zbiera od przeszło 10 lat, podczas prezentacji biznesowych i naukowych, prowadzenia zajęć akademickich, szkoleń dla biznesu oraz konferencji.
Ekspert w dziedzinie zaawansowanej analityki danych, budowy nowoczesnych platform danych oraz sztucznej inteligencji. Przez cztery lata wyróżniany prestiżowym tytułem Microsoft Most Valuable Professional (MVP) w kategorii Data Platform. Obecnie kieruje dynamicznie rozwijającą się organizacją Onex Group, która dostarcza innowacyjne rozwiązania biznesowe oparte na technologiach Microsoft.
W swoim portfolio posiada międzynarodowe wdrożenia projektów obejmujących innowacyjne aplikacje, które rewolucjonizują sposób działania firm, oraz doradztwo w zakresie strategii danych i sztucznej inteligencji. Jego projekty charakteryzują się wysoką efektywnością i nowatorskim podejściem do wdrożeń, co przynosi wymierne korzyści biznesowe.
Aktywnie dzieli się swoją wiedzą i doświadczeniem z uczestnikami studiów w Akademii Leona Koźmińskiego oraz na Politechnice Warszawskiej. Jego wykłady są oparte na rzeczywistych scenariuszach biznesowych, które realizował w swojej karierze zawodowej, co sprawia, że są niezwykle praktyczne i inspirujące.
Jest również prelegentem na międzynarodowych konferencjach, gdzie dzieli się swoimi spostrzeżeniami na temat przyszłości analityki danych i sztucznej inteligencji. Jego pasja do technologii i innowacji sprawia, że jest cenionym ekspertem i mentorem w branży.
Zasady naboru
O przyjęciu decyduje kolejność zgłoszeń.
Rekrutacja na 14 edycję studiów trwa do 28 lutego 2026 roku. Planowany termin rozpoczęcia studiów to 28 marca 2026 roku.
Warunkiem ukończenia studiów jest zaliczenie wszystkich przedmiotów oraz napisanie i obrona pracy końcowej indywidualnej.
W ramach projektu słuchacz przedstawia case organizacji, która ma do zrealizowania strategiczny cel biznesowy. Realizacja celu wymaga wykorzystania kompetencji z obszaru danych i analityki, których w danym momencie organizacja nie posiada. Celem może być eliminacja istniejących problemów (optymalizacja działania operacyjnego) albo innowacja.
Słuchacz, wykorzystując zdobytą w ramach studiów wiedzę, ma za zadanie przedstawić kompleksową i wielowymiarową analizę sytuacji organizacji oraz zaplanować jej transformację. Powinien wykazać się zarówno podejściem holistycznym do analizy problemu, zdefiniowaniem odpowiedniej strategii danych wspierającej postawiony cel strategiczny, jak i szczegółowym zaplanowaniem jej wdrożenia, transformacji organizacji oraz zaprojektowaniem konkretnych rozwiązań do implementacji (modele predykcyjne, analizy, raporty, wizualizacje itp.).
-
Odpis dyplomu ukończenia studiów wyższych (tytuł zawodowy: licencjat, inżynier, lekarz, magister)**
-
Zdjęcie elektroniczne w formacie JPG
-
Oryginał dokumentu tożsamości do wglądu
-
Kopia dowodu wpłaty wpisowego
-
CV
** W przypadku kandydatów posiadających dyplom zagraniczny prosimy o dostarczenie dyplomu oraz suplementu (transcript of records) wraz z oficjalnym tłumaczeniem na język angielski.
Prosimy o zapoznanie się z opisem interesującego Was kierunku i sprawdzenie zasad naboru.
Pierwszą czynnością w procesie rekrutacji jest wypełnienie formularza zgłoszeniowego, który dostępny jest na stronie internetowej uczelni.
Opłatę rekrutacyjną należy uiścić na konto uczelni lub skorzystać z funkcji płatności.pl podczas wypełniania formularza zgłoszeniowego.
Opłaty
Oferowane zniżki (zniżka dla absolwentów, zniżka za jednorazową płatność i ewentualne dodatkowe zniżki) nie kumulują się.
| Wpisowe | 400 zł |
| Cena podstawowa (możliwość płatności w dwóch ratach po 7 300 zł każda) | 14 600 zł |
| Cena ze zniżką dla absolwentów ALK (możliwość płatności w dwóch ratach po 6 570 zł każda) | 13 140 zł |
| Cena ze zniżką za jednorazową płatność | 14 100 zł |
Konto bankowe, na które można dokonywać wpłaty wpisowego: Akademia Leona Koźmińskiego 03-301 Warszawa, ul. Jagiellońska 57/59 BANK PEKAO SA w Warszawie 20 1240 1024 1111 0010 1646 0637
Opłaty za studia wnoszone są na indywidualny numer konta, podawany po zakończeniu rekrutacji.
Osoby zainteresowane otrzymaniem faktury proszone są o kontakt z Panią Agnieszką Fabiańską: [email protected]
Uprzejmie informujemy, że w przypadku zbyt małej liczby kandydatów grupa może nie zostać uruchomiona.
