Wydarzenie zakończone
Chcesz wzbogacić swój kurs o analizę danych – niezależnie od tego, czy dopiero rozważasz wprowadzenie data science, czy już uczysz analizy danych w Pythonie lub R?
Chcesz zrobić to bez tworzenia wszystkiego od podstaw i w sposób przyjazny dla studentów?
Pokażemy, jak zrobić to krok po kroku – z wykorzystaniem sprawdzonego narzędzia i materiałów dydaktycznych.
Wdrażanie data science w dydaktyce – szybki start
13 maja 2026 r. / 11:00 – 12:15
Korzyści
Uczestnicy bezpłatnego webinarium:
Dowiedzieli się, jak wzbogacić swoje zajęcia o elementy data science
Zobaczyli sposoby wprowadzania analizy danych do dydaktyki w sposób dopasowany do specyfiki ich przedmiotu – niezależnie od tego, czy prowadzą zajęcia na kierunku technicznym, społecznym czy humanistycznym. Pokazaliśmy, jak wykorzystać data science zarówno jako wprowadzenie do pracy z danymi, jak i rozwinięcie bardziej zaawansowanych kursów.
Poznali szybką ścieżkę wdrożenia data science do programu zajęć
Przekonali się, jak uruchomić zajęcia z zakresu analizy danych bez konieczności tworzenia wszystkiego od podstaw. Przedstawiliśmy możliwość „szybkiego startu”, gdzie oddajemy do dyspozycji: materiały, które można wykorzystać przy tworzeniu sylabusa, podręcznik oraz dane do pracy ze studentami, wsparcie przy uruchamianiu oprogramowania, a także możliwość objęcia zajęć akredytacją w ramach Programu ARIADNA.
Sprawdzili, jak wykorzystać narzędzie wspierające nauczanie data science w praktyce
Poznali PS CLEMENTINE PRO – narzędzie ze świata biznesu, sprawdzone również w edukacji. Dowiedzieli się, jak budować modele analizy danych w środowisku graficznym, bez konieczności pisania kodu, a także jak połączyć pracę w narzędziu z programowaniem w Pythonie lub R – m.in. do porównywania skuteczności różnych algorytmów analitycznych.
NOWOCZESNA DYDAKTYKA W ERZE DANYCH I ALGORYTMÓW
Dlaczego warto wdrażać data science do zajęć
Włączenie elementów data science do dydaktyki pozwala studentom lepiej zrozumieć proces analizy danych – od przygotowania danych, przez sama analizę, po interpretację wyników
To sposób na rozwijanie praktycznych kompetencji analitycznych i krytycznego myślenia w kontekście różnych kierunków studiów, również społecznych i humanistycznych.
Jak PS CLEMENTINE PRO wspiera prowadzenie zajęć z data science
PS CLEMENTINE PRO to środowisko analityczne, które wspiera prowadzenie zajęć z data science w sposób uporządkowany i przystępny. Umożliwia naukę pełnego procesu pracy z danymi – niezależnie od poziomu zaawansowania studentów. Wspiera dydaktykę, oferując:
- graficzny interfejs pracy z danymi,
- możliwość porównywania modeli i oceny wyników,
- dostępność zaawansowanych modeli analizy,
- repozytorium i wersjonowanie procesów analitycznych.
Jak zacząć – szybki start z data science
Prowadzący uzyskuje wsparcie we wdrażaniu nowoczesnej dydaktyki opartej na data science, w postaci:
- podstawy merytorycznej do przygotowania sylabusa,
- zestawu uniwersalnych danych do ćwiczeń i projektów,
- podręcznika „Wprowadzenie do data science z wykorzystaniem PS CLEMENTINE PRO”,
- dostępu do narzędzia PS CLEMENTINE PRO w ramach licencji edukacyjnej,
- wsparcia technicznego,
- systemu akredytacji i certyfikacji zajęć,
- szkoleń dla kadry dydaktycznej.
Społeczność ARIADNA
ARIADNA to program współpracy pomiędzy Predictive Solutions i uczelniami wyższymi, wspierający dydaktykę oraz projekty naukowe związane z gromadzeniem i analizą danych. Inicjatywa jest rozwijana od ponad 20 lat i obecnie obejmuje ponad 50 uczelni z całej Polski.
W ramach programu pracownicy naukowi mogą korzystać z szeregu inicjatyw, między innymi:
- Warsztatów Analitycznych,
- szkoleń w formie zdalnej – e-learning,
- Konferencji naukowej „Analityczne Wyzwania”,
- kursów na zlecenie „Akademicy-Akademikom”,
- akredytacji i certyfikacji zajęć dydaktycznych.
Agenda
O czym rozmawialiśmy w trakcie wydarzenia?
01
Data science w dydaktyce
- Rola analizy danych w kształceniu studentów różnych kierunków
- Myślenie analityczne i rozumienie procesu analitycznego
- Dostosowanie pracy z danymi do różnych poziomów zaawansowania studentów
- Synergia w analizie danych - połączenie pracy w interfejsie graficznym i programowania
02
Wdrażanie data science do zajęć – szybki start
- Wyzwania organizacyjne i dydaktyczne
- Szybki start w data science – jak rozpocząć zajęcia krok po kroku
- Wsparcie we wdrożeniu – materiały, współpraca i narzędzie
03
PS CLEMENTINE PRO w praktyce dydaktycznej
- Praca z danymi end-to-end: od przygotowania do wyników
- Budowa modeli analitycznych w środowisku graficznym krok po kroku
- Szybkie testowanie i porównywanie różnych modeli
- Porządkowanie i zarządzanie procesem analitycznym
04
Sesja Q&A
Prelegentki
Natalia Afek
Absolwentka Uniwersytetu Jagiellońskiego – kierunku psychologia o profilu praktycznym oraz Szkoły Doktorskiej Nauk Społecznych. Interesuje się badaniami empirycznymi, szczególnie w zakresie metod neuroobrazowania mózgu. W Predictive Solutions prowadzi szkolenia oraz seminaria z zakresu obsługi narzędzi PS IMAGO PRO, PS CLEMENTINE PRO oraz analiz statystycznych. Swoją wiedzą dzieli się poprzez artykuły publikowane na blogu Predictive Solutions oraz materiały wideo.
Ekaterina Novokreshchenova
Absolwentka socjologii o profilu analiza danych i badania społeczne na Uniwersytecie Jagiellońskim. W Predictive Solutions odpowiada za współpracę z uczelniami wyższymi w obszarze narzędzi analitycznych oraz szkoleń dla kadry dydaktycznej. Specjalizuje się w praktycznym wykorzystaniu danych w biznesie, zwłaszcza w sektorach e-commerce, telekomunikacyjnym i konsultingowym. Swoje doświadczenie wykorzystuje, by wspierać uczelnie w rozwijaniu nowoczesnych i angażujących metod nauczania opartych na danych.
