Dla słuchaczy

Poczta w domenie @pw.edu.pl

Informacje na temat dostępu do poczty w domenie @pw.edu.pl dostępne są na stronie studiów podyplomowych Java EE, oraz na stronie WEiTI.

Nagrywanie zajęć

Organizatorzy studiów podyplomowych prowadzonych w Instytucie Informatyki nie rejestrują oraz nie wyrażają zgody na rejestrowanie przez słuchaczy zajęć prowadzonych w trybie zdalnym. Takie stanowisko jest związane z regulacjami w zakresie RODO i ochroną praw autorskich przynależną wykładowcom oraz uczelni dotyczącą wykorzystywanych podczas zajęć materiałów. Rejestrowanie zajęć ma również negatywny wpływ na aktywność słuchaczy, co przekłada się na zmniejszoną efektywność zajęć.

Data Science

EDYCJA 2023Z

Terminarz zajęć

Semestr I
30 wrz-1 paz,
14-15 paz,
4-5 lis,
25-26 lis,
9-10 gru,
13-14 sty,
27-28 sty,
10-11 lut

Semestr II
9-10 mar,
23-24 mar,
13-14 kwi,
27-28 kwi,
18-19 maj,
8-9 cze,
22-23 cze,
6-7 lip

Plan zajęć

Semestr I:
grupa 1,
grupa 2,
grupa 3,
grupa 4

Semestr II:
grupa 1,
grupa 2,
grupa 3,
grupa 4

EDYCJA 2024L

Terminarz zajęć

Semestr I
2-3 mar,
16-17 mar,
6-7 kwi,
20-21 kwi,
11-12 maj,
25-26 maj,
15-16 cze,
29-30 cze

Plan zajęć

Semestr I:
grupa 1,
grupa 2,
grupa 3,
grupa 4

Big data

EDYCJA 2023Z

Terminarz zajęć

Semestr I
30 wrz -1 paz,
7-8 paz,
21-22 paz,
18-19 lis,
2-3 gru,
16-17 gru,
20-21 sty,
3-4 lut

Semestr II
2-3 mar,
16-17 mar,
6-7 kwi,
20-21 kwi,
11-12 maj,
25-26 maj,
15-16 cze,
29-30 cze

Plan zajęć

Semestr I:
grupa 1,
grupa 2

Semestr II:
grupa 1,
grupa 2,

EDYCJA 2024L

Terminarz zajęć

Semestr I
2-3 mar,
9-10 mar,
23-24 mar,
13-14 kwi,
27-28 kwi,
18-19 maj,
8-9 cze,
22-23 cze

Plan zajęć

Semestr I:
grupa 1,
grupa 2

Wizualna analityka danych

EDYCJA 2023Z

Terminarz zajęć

Semestr I
14-15 paz,
4-5 lis,
25-26 lis,
9-10 gru,
13-14 sty,
27-28 sty,
10-11 lut

Semestr II
9-10 mar,
23-24 mar,
13-14 kwi,
27-28 kwi,
18-19 maj,
8-9 cze,
22-23 cze,
6-7 lip

Plan zajęć

Semestr I:
grupa 1,
grupa 2,

Semestr II:
grupa 1,
grupa 2,

EDYCJA 2024L

Terminarz zajęć

Semestr I
16-17 mar,
6-7 kwi,
20-21 kwi,
11-12 maj,
25-26 maj,
15-16 cze,
29-30 cze

Plan zajęć

Semestr I:
harmonogram

Ukończenie studiów

Warunkiem przystąpienia do egzaminu końcowego lub obrony pracy końcowej jest uzyskanie zaliczenia ze wszystkich przedmiotów realizowanych w trakcie studiów podyplomowych.

Egzamin końcowy dla słuchaczy Data Science

Ukończenie studiów następuje na podstawie egzaminu końcowego.

Słuchacze, którzy zakończyli zajęcia dydaktyczne w poprzednich edycjach, a chcieliby przystąpić do egzaminu, proszeni są o kontakt z Panią Agnieszką Skalską (agnieszka.skalska2@pw.edu.pl).

Egzamin końcowy dla słuchaczy Big Data

Ukończenie studiów następuje na podstawie egzaminu końcowego.

UWAGA! Osoby, dla których edycje studiów już się zakończyły, tj. edycja 13 (2022Z) i wcześniejsze, nadal obowiązuje przygotowanie pracy końcowej.

W trakcie przygotowania pracy końcowej należy uwzględnić poniższe wskazówki:

Elektroniczną wersję pracy w formacie .pdf należy zamieścić na platformie OKNO tutaj.

Termin składania prac końcowych: 12 stycznia 2024

W przypadku złożenia pracy niespełniającej wymagań, informacja o tym zostanie przekazana indywidualnie 19 stycznia 2024 (dla osób, które nadesłały prace do 12 stycznia). Jeśli niedociągnięcia i braki nie będą zbyt duże będzie możliwość dostarczenia poprawionej wersji pracy do 25 stycznia.

Obrona prac: 10-11 lutego 2024.

Słuchacze, którzy zakończyli zajęcia dydaktyczne w poprzednich edycjach, a chcieliby przystąpić do obrony pracy końcowej, proszeni są o kontakt z Panią Agnieszką Skalską (agnieszka.skalska2@pw.edu.pl) przed zamieszczeniem pracy na platformie.

Praca końcowa dla słuchaczy Wizualnej analityki danych

Ukończenie studiów następuje po przygotowaniu i obronie pracy końcowej. W trakcie przygotowania pracy końcowej należy uwzględnić poniższe wskazówki:

Obrony prac końcowych odbędą się w dniach 3-4 lutego.

Osoby chcące bronić pracę powinny zamieścić wersję pracy w formacie .pdf na platformie OKNO tutaj do 21 stycznia 2024 r.