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 2026L

Terminarz zajęć

Semestr I
7-8 mar,
21-22 mar,
11-12 kwi,
25-26 kwi,
16-17 maj,
30-31 maj,
20-21 cze,
4-5 lip

Semestr II
10-11 paź,
24-25 paź,
14-15 lis,
28-29 lis,
12-13 gru,
9-10 sty,
23-24 sty,
6-7 lut

Plan zajęć

Semestr I:
grupa 1,
grupa 2,
grupa 3

Semestr II:

EDYCJA 2026Z

Terminarz zajęć

Semestr I
3-4 paź,
17-18 paź,
7-8 lis,
21-22 lis,
5-6 gru,
19-20 gru,
16-17 sty,
30-31 sty,
13-14 lut

Plan zajęć

Semestr I:

Big Data

EDYCJA 2026L

Terminarz zajęć

Semestr I
7-8 mar,
14-15 mar,
28-29 mar,
18-19 kwi,
9-10 maj,
23-24 maj,
13-14 cze,
27-28 cze

Semestr II
3-4 paź,
17-18 paź,
7-8 lis,
21-22 lis,
5-6 gru,
19-20 gru,
16-17 sty,
30-31 sty,
13-14 lut

Plan zajęć

Semestr I:
grupa 1,
grupa 2

Semestr II:

EDYCJA 2026Z

Terminarz zajęć

Semestr I
3-4 paź,
10-11 paź,
24-25 paź,
14-15 lis,
28-29 lis,
12-13 gru,
9-10 sty,
23-24 sty,
6-7 lut

Semestr II

Plan zajęć

Semestr I:

AI-Powered Business Intelligence

EDYCJA 2026L

Terminarz zajęć

Semestr I
14-15 mar,
21-22 mar,
11-12 kwi,
25-26 kwi,
16-17 maj,
30-31 maj,
20-21 cze

Semestr II
10-11 paź,
24-25 paź,
14-15 lis,
28-29 lis,
12-13 gru,
9-10 sty,
23-24 sty,
6-7 lut

Plan zajęć

Semestr I:
grupa 1,
grupa 2,

EDYCJA 2026Z

Terminarz zajęć

Semestr I
17-18 paź,
7-8 lis,
21-22 lis,
5-6 gru,
19-20 gru,
16-17 sty,
30-31 sty,
13-14 lut

Semestr II

Plan zajęć

Semestr I:

Semestr II:

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.

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).

Praca końcowa dla słuchaczy AI-Powered Business Intelligence

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 [termin zostanie podany].

Osoby chcące bronić pracę powinny zamieścić wersję pracy w formacie .pdf na platformie OKNO tutaj do północy 17 czerwca