Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Company Internship (Advanced Analitycs - Big Data)

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 250061-D
Kod Erasmus / ISCED: 11.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0612) Database and network design and administration Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Company Internship (Advanced Analitycs - Big Data)
Jednostka: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Grupy: Praktyki zawodowe - studia magisterskie
Praktyki zawodowe - studia magisterskie stacjonarne
Punkty ECTS i inne: 3.00 (zmienne w czasie) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Efekty uczenia się:

Wiedza:

Student should:

1. Know the operations of an entity/institution and its related sector, as well as the immediate surrounding and their operating conditions

Student should:

2. Have the knowledge of identifying and obtaining data sources (structural and non-structural), depending on various business goals.

Student should:

3. Know the rules of constructing and monitoring an analytical process and the quality of analytical models? implementation.

Umiejętności:

The student should

1. Be able to identify the data sources in the context of particular business goals

The student should

2. Be able to obtain data from various sources (including large data sets), integrate them, and implement a process of data analysis using data visualization tools in a selected analytical environment

The student should

3. Be able to independently build and implement an analytical model supporting the resolution of a business issue in a selected environment

Kompetencje społeczne:

The student should:

1. Be aware of the importance of team work and the responsibility for his work, as well as the work of other team members, in achieving success

2. Be able to successfully present (communicate) the results of their analyses to specialists and governing bodies

The student should:

3. Have the ability to update the knowledge obtained during their studies with elements necessary to solve business problems of a given company/institution

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (w trakcie)

Okres: 2025-02-15 - 2025-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Praktyka, 90 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie
Praktyka - Zaliczenie
Skrócony opis:

Developing the ability to utilize in practice the theoretical knowledge of data analysis and Big Data obtained in the course of studies. In particular identifying and reaching the institutions? data bases, evaluating their potential use for modeling and analysis of the institutions? business tasks and improving their teamwork skills. The internship program should allow the student to verify the usability of their theoretical knowledge (soft and hard skills) in practice. ..

Pełny opis:

A. The main goal of internship is the developments of the student? ability to utilize the theoretical knowledge of data analysis and Big Data in practice. In particular the student should familiarize himself with the functioning of a given organization ? company or institution ? where their internship is taking place; be able to identify the data sources available in this institution, determine and evaluate their usefulness and viability in the context of the institution?s needs and business goals, improve his skills in data base analysis, modeling and diagnosing in order to solve sample analytical tasks (projects), as well as develop personality traits related to work, such as responsibility, work ethics and teamwork skills.

Literatura:

Literatura podstawowa:

...

Literatura uzupełniająca:

...

Uwagi:

Kryteria oceniania:

inne: 100.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (zakończony)

Okres: 2024-10-01 - 2025-02-14
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Praktyka, 90 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie
Praktyka - Zaliczenie
Skrócony opis:

Developing the ability to utilize in practice the theoretical knowledge of data analysis and Big Data obtained in the course of studies. In particular identifying and reaching the institutions? data bases, evaluating their potential use for modeling and analysis of the institutions? business tasks and improving their teamwork skills. The internship program should allow the student to verify the usability of their theoretical knowledge (soft and hard skills) in practice. ..

Pełny opis:

A. The main goal of internship is the developments of the student? ability to utilize the theoretical knowledge of data analysis and Big Data in practice. In particular the student should familiarize himself with the functioning of a given organization ? company or institution ? where their internship is taking place; be able to identify the data sources available in this institution, determine and evaluate their usefulness and viability in the context of the institution?s needs and business goals, improve his skills in data base analysis, modeling and diagnosing in order to solve sample analytical tasks (projects), as well as develop personality traits related to work, such as responsibility, work ethics and teamwork skills.

Literatura:

Literatura podstawowa:

...

Literatura uzupełniająca:

...

Uwagi:

Kryteria oceniania:

inne: 100.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (zakończony)

Okres: 2024-02-24 - 2024-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Praktyka, 90 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie
Praktyka - Zaliczenie
Skrócony opis:

Developing the ability to utilize in practice the theoretical knowledge of data analysis and Big Data obtained in the course of studies. In particular identifying and reaching the institutions? data bases, evaluating their potential use for modeling and analysis of the institutions? business tasks and improving their teamwork skills. The internship program should allow the student to verify the usability of their theoretical knowledge (soft and hard skills) in practice. ..

Pełny opis:

A. The main goal of internship is the developments of the student? ability to utilize the theoretical knowledge of data analysis and Big Data in practice. In particular the student should familiarize himself with the functioning of a given organization ? company or institution ? where their internship is taking place; be able to identify the data sources available in this institution, determine and evaluate their usefulness and viability in the context of the institution?s needs and business goals, improve his skills in data base analysis, modeling and diagnosing in order to solve sample analytical tasks (projects), as well as develop personality traits related to work, such as responsibility, work ethics and teamwork skills.

Literatura:

Literatura podstawowa:

...

Literatura uzupełniająca:

...

Uwagi:

Kryteria oceniania:

inne: 100.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-02-23
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Praktyka, 90 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie
Praktyka - Zaliczenie
Skrócony opis:

Developing the ability to utilize in practice the theoretical knowledge of data analysis and Big Data obtained in the course of studies. In particular identifying and reaching the institutions? data bases, evaluating their potential use for modeling and analysis of the institutions? business tasks and improving their teamwork skills. The internship program should allow the student to verify the usability of their theoretical knowledge (soft and hard skills) in practice. ..

Pełny opis:

A. The main goal of internship is the developments of the student? ability to utilize the theoretical knowledge of data analysis and Big Data in practice. In particular the student should familiarize himself with the functioning of a given organization ? company or institution ? where their internship is taking place; be able to identify the data sources available in this institution, determine and evaluate their usefulness and viability in the context of the institution?s needs and business goals, improve his skills in data base analysis, modeling and diagnosing in order to solve sample analytical tasks (projects), as well as develop personality traits related to work, such as responsibility, work ethics and teamwork skills.

Literatura:

Literatura podstawowa:

...

Literatura uzupełniająca:

...

Uwagi:

Kryteria oceniania:

inne: 100.00%

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
al. Niepodległości 162
02-554 Warszawa
tel: +48 22 564 60 00 http://www.sgh.waw.pl/
kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.1.0