Analityka Danych i AI w Ekosystemie Google Cloud

Rodzaj studiów:

Studia podyplomowe

Czas trwania:

2 semestry

Język:

polski

Dokument:

Świadectwo Ukończenia Studiów Podyplomowych

Forma studiów:

online (weekendy)

Rata za studia: już od 1300 zł SPRAWDŹ CENNIK

Dlaczego warto studiować?

O studiach<br /> Big data i sztuczna inteligencja przestają być domeną wyspecjalizowanych zespołów IT — stają się codziennym narzędziem pracy analityków, menedżerów i decydentów w bankowości, biznesie i edukacji. Współczesne organizacje potrzebują specjalistów, którzy potrafią projektować i wdrażać skalowalne systemy danych w produkcyjnym środowisku chmurowym, a nie tylko analizować dane lokalnie w arkuszach kalkulacyjnych. Program nastawiony jest przede wszystkim na praktyczną pracę w spójnym ekosystemie Google Cloud Platform — na realnych zbiorach danych i w prawdziwej infrastrukturze produkcyjnej, a nie na teoretycznych modelach matematycznych.<br /> Studia podyplomowe Analityka Danych i AI w Ekosystemie Google Cloud to program, który kompleksowo przygotowuje do budowy zaawansowanych systemów danych — od hurtowni danych, przez modele predykcyjne i generatywną AI, po dashboardy zarządcze — w oparciu o jeden, zintegrowany ekosystem chmurowy.<br /> Każdy uczestnik studiów otrzymuje realne kredyty Google Cloud (GCP Credits) do samodzielnej realizacji projektu końcowego w produkcyjnej infrastrukturze, a program przygotowuje również do egzaminu Google Cloud Professional Data Engineer — jednego z najcenniejszych certyfikatów na rynku IT.<br />

Czego się nauczysz

Program studiów koncentruje się na sześciu modułach tematycznych, z których każdy skupia się na konkretnych narzędziach Google Cloud Platform i bezpośrednio przekłada się na realne kompetencje zawodowe:

Fundamenty Google Cloud for Analytics — zarządzanie projektami GCP, bezpieczeństwo i governance (IAM), data ingestion oraz projektowanie architektury danych Enterprise
BigQuery — serce nowoczesnej analityki — budowa serverless hurtowni danych, SQL w skali petabajtów, BigQuery ML oraz zaawansowane techniki optymalizacji zapytań
Business Intelligence z Looker i Looker Studio — budowa interaktywnych dashboardów zarządczych, LookML jako centralna warstwa semantyczna danych oraz storytelling danymi
Vertex AI i Generative AI (Gemini) — MLOps i zarządzanie cyklem życia modelu AI, Gemini for Business, AutoML, architektury RAG oraz wdrażanie modeli do produkcji
Ścieżki specjalistyczne branżowe — do wyboru: sektor bankowy, biznes i zarządzanie lub edukacja i nauka
Integracja marketingowa i analityka webowa — eksport GA4 do BigQuery, budowa Customer Data Platform oraz zaawansowana segmentacja i modelowanie atrybucji

Program uwzględnia najnowsze narzędzia i trendy w analizie danych — od gotowych komponentów AI takich jak AutoML i BigQuery ML, przez generatywną AI w standardzie każdego semestru, po pracę na produkcyjnej infrastrukturze chmurowej zamiast lokalnych środowisk laboratoryjnych.

Studia podyplomowe Analityka Danych i AI w Ekosystemie Google Cloud to kompleksowy program skierowany do osób, które chcą projektować i wdrażać skalowalne systemy danych oparte na sztucznej inteligencji w realnym środowisku biznesowym.

Kluczowe korzyści

Jeśli pracujesz z danymi lub zarządzasz zespołem analitycznym i chcesz przejść od lokalnych, ograniczonych narzędzi do skalowalnej infrastruktury chmurowej klasy enterprise, ten program studiów podyplomowych jest stworzony właśnie dla Ciebie.

Pomożemy Ci:

Przygotować się do roli Cloud Data Architecta — specjalisty gotowego do projektowania i wdrażania zaawansowanych systemów danych w każdym sektorze gospodarki.
Pracować w spójnym ekosystemie Google Cloud Platform zamiast rozproszonych narzędzi lokalnych — BigQuery, Vertex AI, Looker i Dataflow w jednym środowisku.
Budować modele predykcyjne i generatywne za pomocą gotowych komponentów AI (AutoML, BigQuery ML, Vertex AI) bez konieczności pisania algorytmów od podstaw.
Zdobyć umiejętności potwierdzone przygotowaniem do egzaminu Google Cloud Professional Data Engineer.
Realizować projekt końcowy na realnych kredytach Google Cloud (GCP Credits) w produkcyjnej infrastrukturze, a nie w środowisku testowym.
Rozwiązywać konkretne problemy branżowe — detekcję fraudów finansowych, scoring kredytowy, prognozowanie sprzedaży czy Learning Analytics.
Wybrać jedną z trzech ścieżek specjalistycznych — bankowość i fintech, biznes i zarządzanie lub edukację i naukę — dopasowaną do Twojej branży.
Budować interaktywne dashboardy zarządcze i opowiadać historię danymi w sposób zrozumiały zarówno dla zespołów technicznych, jak i dla zarządu.
Poznać architektury RAG i agenty AI działające w środowisku korporacyjnym, w tym budowę własnego chatbota opartego na Gemini i BigQuery.
Studiować w formie hybrydowej — zjazdy weekendowe, laboratoria chmurowe i konsultacje online — dopasowanej do osób aktywnych zawodowo.
Zdobyć praktyczną wiedzę pracując na realnych, produkcyjnych zbiorach danych, a nie na przykładach demonstracyjnych.

Ten program studiów podyplomowych zapewnia nie tylko wiedzę teoretyczną, ale przede wszystkim umiejętności praktyczne potrzebne do budowy skalowalnych, bezpiecznych i mierzalnych systemów danych w chmurze Google.

Program i struktura studiów

Zarządzanie projektami GCP: regiony, strefy, optymalizacja kosztów chmury
Bezpieczeństwo i Governance — IAM oraz prywatność danych w środowisku korporacyjnym
Data Ingestion z systemów on-premise i innych chmur (Cloud Storage, Dataflow)
Architektura danych Enterprise — projekt i wdrożenie pipeline danych
BigQuery — Serverless Data Warehouse i SQL w skali petabajtów
BigQuery ML — modele regresji, klasyfikacji i prognozowania bezpośrednio w SQL
Business Intelligence z Looker i Looker Studio, LookML
Embedded Analytics i storytelling danymi
Vertex AI Platform — MLOps i zarządzanie cyklem życia modelu AI
Gemini for Business — analiza treści, dokumentacji, automatyzacja komunikacji
AutoML i architektury RAG w środowisku korporacyjnym
Ścieżka specjalistyczna: Sektor Bankowy (fraud detection, scoring kredytowy)
Ścieżka specjalistyczna: Biznes i Zarządzanie (CLV, prognozowanie popytu)
Ścieżka specjalistyczna: Edukacja i Nauka (Learning Analytics)
Eksport GA4 do BigQuery i budowa Customer Data Platform (CDP)
Zaawansowana segmentacja i modelowanie atrybucji marketingowej
Projekt końcowy — wdrożenie end-to-end na przydzielonych GCP Credits