Trenerzy

prof. dr hab. inż. Aleksander Astel

Specjalizuje się w zastosowaniu metod chemometrycznych (metody czynnikowe, grupowanie bez i z nadzorem, modele regresyjne i receptorowe) w eksploracji baz danych uzyskanych z monitoringu środowiskowego, analiz toksykologicznych i oznaczania mikroplastików w próbkach biotycznych i abiotycznych. W ostatnich latach zainteresowania dotyczą również detekcji cech i przetwarzania obrazu w zastosowaniach we współrzędnościowych maszynach pomiarowych z wykorzystaniem algorytmów klasycznych i sieci neuronowych. Współpracuje z StatSoft od 2004 roku. Prowadzi szkolenia: Analizy chemometryczne w Statistica – kurs podstawowy i Analizy chemometryczne w Statistica – kurs zaawansowany. Realizował granty naukowe „Optymalizacja chemometrycznych technik eksploracji i modelowania wyników z monitoringu chemicznych zanieczyszczeń wybranych komponentów środowiska”, „Hydroekologiczne uwarunkowania funkcjonowania ekosystemów jezior przybrzeżnych południowego Bałtyku” i „Wpływ wylesień spowodowanych klęską ekologiczną na zróżnicowanie przestrzenne i zmiany chemizmu wód źródlanych i powierzchniowych w Beskidzie Śląskim”. Autor blisko 100 publikacji w czasopismach indeksowanych w bazie Scopus. Profesor, Zakład Chemii i Toksykologii Środowiska, Uniwersytet Pomorski w Słupsku, oraz inżynier w obszarze analizy danych w Carl Zeiss IQS Software R&D Center.

Barbara Bidzińska

Absolwentka Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie oraz studiów podyplomowych „Elementy metodologii badań empirycznych w medycynie i zastosowania statystyki w badaniach biomedycznych„ Uniwersytetu Medycznego w Łodzi. Od 2013 roku związana z oceną i doradztwem w zakresie aspektów statystycznych w badaniach klinicznych. Wieloletnia ekspertka w dziedzinie biostatystyki Urzędu Rejestracji Produktów Leczniczych, Wyrobów Medycznych i Produktów Biobójczych. W latach 2014 – 2018 polska delegatka do struktur Europejskiej Agencji Leków (EMA) w tym uczestnictwo w pracach Biostatistics Working Party (BSWP) oraz liczne oceny aplikacji rejestracyjnych produktów leczniczych w komitetach Committee for Medicinal Products for Human Use (CHMP) oraz Scientific Advice Working Party (SAWP).

prof. UKEN, dr hab. Łukasz Binkowski

Dr hab. Łukasz J. Binkowski jest biologiem koncentrującym się na ekotoksykologii i biomonitoringu. W swojej pracy bada najczęściej środowiska wodno-błotne pod kątem różnorakich zanieczyszczeń (przede wszystkie metali, jak ołów czy rtęć) zwracając szczególną uwagę na ptaki. Dane, z którymi pracuje prawie zawsze zawierają wyniki poniżej granicy oznaczalności stosowanych metod.
Doktorat (2011 r.) obronił w Instytucie Nauk o Środowisku Uniwersytetu Jagiellońskiego w Krakowie. Pracuje w Instytucie Biologii i Nauk o Ziemi UKEN, gdzie kieruje Zespołem Ekotoksykologii. Był stypendystą Komisji Fulbrighta (USGS Patuxent Wildlife Research Center, Laurel, MD, USA), SCIEX (Université de Neuchâtel, Szwajcaria), Rządu Francuskiego (LIENSs LIttoral ENvironnement et Sociétés, La Rochelle, Francja) i Rządu Słowackiego (Slovenská poľnohospodárska univerzita, Nitra, Słowacja).

Tomasz Demski

Specjalizuje się w zastosowaniach analizy danych w przemyśle, uczeniu maszynowym. Pracownik StatSoft od 1995 roku. Brał udział i kierował wieloma projektami dotyczącymi wdrożenia SPC, przewidywania wyniku procesu, prognozowania. Prowadzi szkolenia: Data mining – kurs podstawowy, Data mining – metody predykcyjne, Data Science w Python – szybki start, Prognozowanie metodami uczenia maszynowego w Python, Przygotowanie danych na potrzeby analiz i raportowania, SPC – karty kontrolne i analiza zdolności procesu, Statistica – A quick start (w języku angielskim), Statystyka i uczenie maszynowe dla technologów i inżynierów procesu, Statystyka w jakości – kurs podstawowy, Uczenie maszynowe w Python – szybki start, Wykrywanie anomalii w procesach z wykorzystaniem uczenia maszyn (machine learning). Ma ponad 20-letnie doświadczenie w prowadzeniu szkoleń z analizy danych. W ostatnich 3 latach przeprowadził ponad 200 godzin kursów.
Magister, Uniwersytet Jagielloński, Wydział Matematyki i Fizyki, studia podyplomowe Inżynieria danych – Big Data Szkoła Głowna Handlowa.

dr hab., prof nadzw. Oleg Gorbaniuk

dr hab., profesor UMCS, pracuje w Katedrze Psychologii Społecznej Instytutu Psychologii UMCS w Lublinie. Z wykształcenia psycholog (1996) i ekonomista (1997), stopień doktora w zakresie ekonomii uzyskał w 2001 roku, z kolei stopień doktora w zakresie psychologii w 2002 roku. W 2012 roku uzyskał stopień doktora habilitowanego w zakresie psychologii ekonomicznej. Dydaktycznie specjalizuje się w zakresie przedmiotów metodologicznych (metodologia badań, statystyka i psychometria), z kolei zainteresowania naukowe obejmują obszar metodologii, psychometrii, psychologii różnic indywidualnych, psychologii osobowości, psychologii społecznej i psychologii zachowań konsumenckich.

Paweł Januszewski

Ukończył Uniwersytet Jagielloński na Wydziale Matematyki i Informatyki. Specjalizuje się w zastosowaniach analizy danych w badaniach medycznych i optymalizacji wielowymiarowej. Pracownik StatSoft od 2014 roku. Przeprowadził wiele analiz obejmujących m.in. modelowanie statystyczne, szacowanie liczebności próby i prognozowanie szeregów czasowych.
Prowadzi szkolenia:
• Praktyczne zastosowania technik regresyjnych w Statistica
• Planowanie badań i analiza wariancji
• Wprowadzenie do analizy mocy testu i szacowania liczebności próby
• Prognozowanie i analiza szeregów czasowych
• Metody statystyczne w badaniach klinicznych – analiza danych w badaniach biorównoważności.
Ma 10-letnie doświadczenie w prowadzeniu szkoleń z analizy danych, w tym łącznie około 300 godzin w ciągu ostatnich 3 lat.

Konrad Kocoł

Magister inżynier Matematyki Stosowanej na Politechnice Wrocławskiej, specjalizacja Data Engineering. Posiada doświadczenie w projektach związanych z wykrywaniem anomalii, segmentacją danych oraz budowaniem modeli predykcyjnych. Prowadzi kursy z zakresu podstaw statystyki w programach Statistica oraz R.

Dr inż. Katarzyna Kotarba

Specjalizuje się w analizie danych wielowymiarowych, planowaniu eksperymentów, przetwarzaniu i rozpoznawaniu obrazów i sygnałów oraz zastosowaniu metod uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w medycynie i przemyśle. Brała udział w projektach dotyczących detekcji anomalii, przewidywania wyniku procesu, optymalizacji procesów produkcyjnych oraz modelowania 3D. Prowadzi szkolenia: Statistica – kurs podstawowy oraz Analizy wielowymiarowe w Python. Ponadto zdobywała doświadczenie dydaktyczne jako asystent badawczo-dydaktyczny zatrudniony w Katedrze Mechaniki i Wibroakustyki Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie, gdzie prowadziła zajęcia audytoryjne i laboratoryjne m.in. z przedmiotów Statystyka inżynierska, Statystyka dla akustyków oraz Podstawy uczenia maszynowego w technologiach akustycznych.
Wykształcenie: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie, Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej, studia I i II stopnia na kierunku Inżynieria Biomedyczna, specjalność Biomechanika i Robotyka ukończone z wyróżnieniem; Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie, Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki, studia III stopnia na kierunku Akustyka ukończone z wyróżnieniem, dyscyplina naukowa: Inżynieria Mechaniczna.

prof. UEK dr hab. Mariusz Łapczyński

Jest pracownikiem naukowym Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie. Pracuje w Katedrze Analizy Rynku i Badań Marketingowych. Prowadzi zajęcia m.in. z analizy danych ankietowych, badań marketingowych, analitycznego CRM, eksploracyjnej analizy danych i analityki e-handlu. Jest konsultantem i wykładowcą firmy StatSoft, wykładowcą Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie oraz Szkoły Głównej Handlowej w ramach studiów podyplomowych „Business intelligence – systemy wspomagania decyzji biznesowych”. Jest autorem publikacji nt. data mining i data science, w tym. m.in. „Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne w badaniach marketingowych”, „Analiza asocjacji i sekwencji w badaniach marketingowych” i „Hybrydowe modele predykcyjne w marketingu relacji”.

dr hab. inż., prof. IHAR Dariusz Mańkowski

dr hab inż Dariusz R. Mańkowski, profesor Instytutu, pracuje w Zakładzie Biologii Stosowanej w Instytucie Hodowli i Aklimatyzacji Roślin – Państwowym Instytucie Badawczym w Radzikowie.
Wykształcenie: Rolnictwo (mgr inż.), Rolnictwo specjalizacja Agronomia (dr), Rolnictwo specjalizacji Agronomia specjalność Biometria (hab.). Zawodowo zajmuje się planowaniem doświadczeń rolniczo-hodowlanych (doświadczalnictwo rolnicze), wszechstronną analizą danych doświadczalnych (data science), metodologią nauk empirycznych.
Jest autorem lub współautorem 54 publikacji naukowych oraz 3 monografii naukowych.

dr Grzegorz Migut

Doktor, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Kolegium Nauk o Zarządzaniu i Jakości. Magister Informatyki Ekonomicznej. Prowadzi zajęcia na Studiach Podyplomowych Business Intelligence w Szkole Głównej Handlowej oraz Studiach Podyplomowych z Biostatystyki na Uniwersytecie Medycznym w Łodzi. Posiada ponad 20 letnie doświadczenie w analityce danych oraz uczeniu maszynowym. Realizował oraz kierował projektami analitycznymi dla największych polskich firm z branży finansowej oraz przemysłowej. Posiada doświadczenie w realizacji projektów z obszaru badań medycznych i przyrodniczych. Prowadzi konsultacje z zakresu wykorzystania zaawansowanych metod analizy danych.
Obecnie realizuje bądź współrealizuje następujące szkolenia: Sieci neuronowe, Regresja logistyczna w badaniach medycznych i przyrodniczych, Analizy wielowymiarowe w Python, Statystyka w medycynie – analiza danych jakościowych, Modele klasyfikacyjne w nauce – budowa, interpretacja i ocena, Statystyka w badaniach naukowych – zastosowania i dobre praktyki, Prognozowanie i analiza danych w energetyce. Prowadzi szkolenia w StatSoft Polska od 2006 roku.

prof. PK dr hab. inż. Jacek Pietraszek

Kierownik Katedry Informatyki Stosowanej, Wydział Mechaniczny, Politechnika Krakowska
Absolwent Politechniki Krakowskiej na kierunku Podstawowe Problemy Techniki, specjalność Mechanika Stosowana. Zawodowo zajmuje się szeroko pojętą analizą danych ze szczególnym uwzględnieniem metodyki planowania doświadczeń (DOE). Obszarem jej zastosowań jest głównie inżynieria mechaniczna oraz materiałowa. Prowadzi szkolenia i konsultacje z zakresu planowania i analizy doświadczeń zarówno dla uczelni, jak i dla przemysłu.
Autor ponad dwustu publikacji naukowych, w tym kilkudziesięciu indeksowanych w bazach Web of Science i SCOPUS. Członek Polskiego Towarzystwa Metod Komputerowych Mechaniki, Polskiego Towarzystwa Stereologicznego, Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Mechaników Polskich. Członek Komitetu KT 10 ds. Zastosowań Metod Statystycznych w Polskim Komitecie Normalizacyjnym. Redaktor naczelny „Czasopismo Techniczne” (ISSN 0011-4561), redaktor statystyczny „Production Engineering Archives” (ISSN 2353-5156), członek rady naukowej „Budownictwo o Zoptymalizowanym Potencjale Energetycznym” (ISSN 2299-8535). Przewodniczący Kolegium Redakcyjnego Wydawnictw Naukowych Politechniki Krakowskiej.

prof. dr hab. Adam Sagan

Pracuje w Katedrze Analizy Rynku i Badań Marketingowych Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie oraz w Instytucie Socjologii UJ.
Z wykształcenia ekonomista i socjolog. Zawodowo zajmuje się metodologią badań marketingowych i społecznych; szczególne zainteresowania naukowe obejmują obszar modelowania strukturalnego, budowy i analizy skal złożonych, modelowania wielopoziomowego oraz podejść mieszanych. Jest autorem takich publikacji jak: Błoński K., Sagan A. (2024), Badania mieszane w naukach ekonomicznych i zarządzaniu: podejście równoległe. (Rozprawy i Studia – Uniwersytet Szczeciński, t. (1420) 1346). Uniwersytet Szczeciński, Sagan A. (2023) Dynamiczne modele strukturalne w analizie zachowań konsumenta. Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Sagan A. (2018), Analiza ścieżkowa w badaniach marketingowych. Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Sagan A. (2016), Metodologia badań ekonomicznych. Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie.

dr Marek Skowronek

Absolwent Uniwersytetu Jagiellońskiego, magister fizyki i matematyki, doktor biologii molekularnej. W StatSoft pełni funkcję kierownika ds. systemów jakości. Zdobył szerokie doświadczenie w branży farmaceutycznej, pracując w dziale jakości/walidacji firmy TEVA przez ponad 16 lat. Prowadzi szkolenia i konsultacje w zakresie metod / narzędzi statystycznych stosowanych podczas walidacji procesu, okresowych przeglądów jakości produktu, monitorowania środowiska wytwarzania, jak również wykorzystywanych w badaniach stabilności produktów leczniczych, walidacji metod analitycznych, porównywaniu profili uwalniania czy w projektowaniu eksperymentów i wdrażaniu podejścia QbD w wytwarzaniu produktów leczniczych.

prof. dr hab. Andrzej Sokołowski

Prof. Andrzej Sokołowski od początku kariery zawodowej jest związany z Uniwersytetem Ekonomicznym w Krakowie (Zakład Statystyki). Pracował także wiele lat w Centrum Onkologii – Oddział w Krakowie. W latach 1990-1994 pracował również jako Visiting Assistant Professor w Department of Economics, Bilkent University w Ankarze, w Turcji. W latach 1999-2002 pełnił funkcję Prorektora ds. Współpracy z Zagranicą a w latach 2012-2016 był Prorektorem ds. Organizacji i Rozwoju na Uniwersytecie Ekonomicznym w Krakowie. Aktualnie jest zatrudniony w Uniwersytecie Andrzeja Frycza Modrzewskiego w Krakowie.
Jego zainteresowania naukowe dotyczą statystyki matematycznej, analiz wielowymiarowych, statystyki medycznej analizy szeregów czasowych oraz komputerowych pakietów statystycznych. Jest autorem lub współautorem wielu książek, rozdziałów w książkach oraz artykułów w czasopismach publikowanych w języku polskim i angielskim.

Andrzej Stanisz

Matematyk. Od 1980 pracuje w Zakładzie Bioinformatyki i Telemdycyny UJ Collegium Medicum. Zajmuje się zastosowaniem statystyki i metod uczenia maszynowego w analizie danych medycznych. Jest autorem licznych międzynarodowych publikacji z tych dziedzin.
Pod jego redakcją został opracowany skrypt – Biostatystyka wydany przez Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków, 2005. Przez kilka lat opublikował szereg artykułów (łącznie 37) na łamach Medycyny Praktycznej (Kurs statystyki dla prowadzących badania naukowe) stanowiących mini podręcznik podstaw biostatystyki. Jest autorem trzy-tomowego podręcznika z zakresu statystyki medycznej – Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem programu STATISTICA PL na przykładach z medycyny. Podręczniki te są powszechnie wykorzystywane przez środowisko medyczne i stanowią ważne źródło informacji na temat badań statystycznych.
Od wielu lat przy współpracy z Medycznym Centrum Kształcenia Podyplomowego prowadzi różne kursy i warsztaty dla doktorantów oraz pracowników Collegium Medicum dotyczące statystycznych analiz danych medycznych. Prowadził wykłady i ćwiczenie z biostatystyki na studiach podyplomowych w Wojskowym Instytucie Medycznym w Warszawie
Jest członkiem Polskiej Grupy Narodowa Międzynarodowego Towarzystwa Biostatystyki Klinicznej ISCB.

prof. dr hab. Sławomir Śmiech

Pracuje w Katedrze Statystyki na Uniwersytecie Ekonomicznym w Krakowie. Jest absolwentem matematyki Uniwersytecie Jagiellońskim. W życiu naukowym zajmuje się ekonomią energii i polityką środowiskową, szczególne zainteresowania naukowe obejmują obszar ubóstwa energetycznego, emisji CO₂ gospodarstw domowych, integracji rynków gazu ziemnego oraz wpływu szoków cenowych na gospodarki eksporterów ropy naftowej. W badaniach wykorzystuje narzędzia statystycznej analizy wielowymiarowej i ekonometrii. Jest członkiem Polskiego Towarzystwa Statystycznego (PTS), Sekcji Klasyfikacji i Analizy Danych (SKAD), Polskiej Akademii Nauk (PAN) oraz Polskiej Akademii Umiejętności (PAU).

dr Janusz Wątroba

Absolwent Akademii Ekonomicznej w Krakowie (ekonometria i statystyka) oraz Akademii Wychowania Fizycznego w Krakowie. Związany ze StatSoft Polska od początku działania firmy, obecnie zatrudniony na stanowisku dyrektora ds. dydaktyki i współpracy naukowej. Zajmuje się prowadzeniem szkoleń, warsztatów i prezentacji w zakresie zastosowań metod statystycznych (do tej pory przeprowadził blisko 1000 szkoleń dla uczestników z różnych dziedzin zastosowań analizy danych). Jest również analitykiem i konsultantem w tym obszarze. Od ponad 20 lat zajmuje się organizacją konferencji naukowych firmy StatSoft nt. „Zastosowania metod statystycznych i data mining w badaniach naukowych” oraz z ramienia StatSoft zajmuje się organizacją Konkursu na najlepszą pracę doktorską i magisterską przygotowaną z zastosowaniem narzędzi statystyki i analizy danych zawartych w programach z rodziny Statistica. Jest także pomysłodawcą, osobą odpowiedzialną za stronę merytoryczną oraz jednym z głównych prowadzących na studiach podyplomowych Elementy metodologii badań empirycznych w medycynie i zastosowania statystyki w badaniach biomedycznych, które firma Statsoft Polska organizuje od kilku lat wspólnie z Uniwersytetem Medycznych w Łodzi (do tej pory odbyło się 7 edycji studiów).

Anna Wilk

Magister Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie, Wydział Matematyki Stosowanej.
Specjalizuje się w analizach wielowymiarowych, uczeniu maszynowym i zastosowaniach analizy danych w biznesie oraz przemyśle farmaceutycznym,. Pracownik StatSoft od 2016 roku. Brała udział i kierowała wieloma projektami dotyczącymi przewidywania wyniku i optymalizacji procesu, prognozowania, segmentacji oraz wyszukiwania anomalii. Prowadzi szkolenia: Statistica kurs podstawowy, Analizy wielowymiarowe, Data mining – metody bez nauczyciela, Statystyka w biznesie – praktyczne narzędzia i techniki analizy, Podstawy analizy danych w środowisku R, Podstawy wizualizacji danych w R z wykorzystaniem pakietu ggplot2, Analizy wielowymiarowe w R. Ma 7-letnie doświadczenie w prowadzeniu szkoleń z analizy danych. W ostatnich 3 latach przeprowadziła ponad 600 godzin kursów.

Katarzyna Wójcik

Asystent w Katedrze Systemów Obliczeniowych Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie. Absolwentka kierunku Informatyka i ekonometria tejże uczelni. Jej zainteresowania naukowe skupiają się wokół eksploracyjnej analizy danych (szczególnie tekstowych), automatycznej analizy opinii konsumentów oraz zautomatyzowanej analizy kompetencji. Autorka ponad 30-stu publikacji z tych obszarów. Dydaktycznie zajmuje się tematami związanymi z ogólnie pojętymi podstawami informatyki, podstawami programowania (głównie rozwiązań webowych), modelowaniem danych, wykorzystaniem zaawansowanych funkcji arkusza kalkulacyjnego w analizie danych oraz przetwarzaniem języka naturalnego. Członek Sekcji Klasyfikacji i Analizy Danych Polskiego Towarzystwa Statystycznego.

Mateusz Żołneczko

Specjalista w obszarze analizy danych i programowania (Python, C#, VB). W StatSoft Polska od 2016 roku. Zajmuje się realizacją projektów analitycznych, programowaniem modułów statystycznych oraz wsparciem technicznym w zakresie obsługi oferowanych programów. Prowadzi kursy obejmujące m.in. podstawy STATISTICA, data mining (metody bez nauczyciela), wizualizację danych i podstawy wykorzystania narzędzi AI. Ma doświadczenie w implementacji i zapewnianiu jakości aplikacji przemysłowych (walidacja procesu, przegląd jakości produktu), segmentacji klientów, automatyzacji raportowania oraz zarządzaniu bazami danych. Magister, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie na kierunku Informatyka i Ekonometria.