Politechnika Warszawska (PW)
Kierunek studiów 2026/2027
Informatyka Stosowana (Applied Computer Science)
- Warszawa
- angielski
Wybierz tryb studiów
II stopniamagisterskie
Poziom studiówStudia II stopnia
Czas trwania4 semestry
Tryb studiówNiestacjonarne
Tytuł zawodowyMagister
Język wykładowyangielski
Opłaty8 250 PLN / sem.
Limit miejsc24 (2025)
MiastoWarszawa
Informatyka Stosowana (Applied Computer Science) — poznaj kierunek bliżej
O kierunku
Studia na kierunku Informatyka Stosowana łączą wiedzę kierunkową z rozumieniem zagadnień związanych z jej zastosowaniem. Kształcenie obejmuje informatykę i analizę systemów, a zagadnienia programu pozwalają poznawać zależności między teorią i praktyką. W toku nauki rozwijasz myślenie analityczne, porządkujesz informacje i uczysz się dobierać metody rozwiązywania problemów. Zdobyta wiedza pomaga rozumieć zadania pojawiające się w pracy w danej dziedzinie. Przygotowujesz się do samodzielnej analizy i dalszego poszerzania kompetencji zawodowych.
Dla kogo?
- Dla osób zainteresowanych obszarem: Informatyka Stosowana.
- Dla osób chcących poznawać informatykę i analizę systemów.
- Dla osób lubiących analizować problemy i szukać rozwiązań.
Politechnika Warszawska (PW) (Warszawa) – Czego się nauczysz?
- Algorytmy i struktury danych
- Programowanie obiektowe
- Bazy danych
- Sieci komputerowe
Program studiów
II stopnia magisterskie · Niestacjonarne
1Business Process Modelling
- Pojęcia i zależności w obszarze: Business Process Modelling.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
2Data Warehousing and Visualisation
- Pojęcia i zależności w obszarze: Data Warehousing and Visualisation.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
3IT Project Management
- Pojęcia i zależności w obszarze: IT Project Management.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
4Statistical Learning
- Pojęcia i zależności w obszarze: Statistical Learning.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
5Advanced Databases
- Pojęcia i zależności w obszarze: Advanced Databases.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
6Ethical AI: From Principles to Practice
- Pojęcia i zależności w obszarze: Ethical AI: From Principles to Practice.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
7Physics
- Pojęcia i zależności w obszarze: Physics.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
8Software Analysis and Design with UML
- Pojęcia i zależności w obszarze: Software Analysis and Design with UML.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
9Specialization Laboratory
- Pojęcia i zależności w obszarze: Specialization Laboratory.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
10Distributed Computing
- Pojęcia i zależności w obszarze: Distributed Computing.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
11Sustainable Software Engineering at Scale
- Pojęcia i zależności w obszarze: Sustainable Software Engineering at Scale.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
12Cybersecurity
- Pojęcia i zależności w obszarze: Cybersecurity.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
13Designing graphical user interfaces (UX)
- Pojęcia i zależności w obszarze: Designing graphical user interfaces (UX).
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
14Information Systems Design Methodology
- Pojęcia i zależności w obszarze: Information Systems Design Methodology.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
15LLM in Action
- Pojęcia i zależności w obszarze: LLM in Action.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
16Low-Code Software Development
- Pojęcia i zależności w obszarze: Low-Code Software Development.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
17Startup Entrepreneurship
- Pojęcia i zależności w obszarze: Startup Entrepreneurship.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
18Technical Aspects of Neural Networks in Business
- Pojęcia i zależności w obszarze: Technical Aspects of Neural Networks in Business.
- Metody analizy zagadnień i rozwiązywania problemów.
- Zastosowanie wiedzy do interpretacji przykładów.
Perspektywy zawodowe
Po ukończeniu studiów
Wiedza zdobyta podczas studiów może być wykorzystywana w firmach informatycznych i zespołach rozwijających systemy cyfrowe. Absolwenci mogą uczestniczyć w analizie problemów, przygotowywaniu rozwiązań i ocenie efektów podejmowanych działań. Rozwój w kierunku zadań specjalistycznych wymaga dalszego zdobywania doświadczenia, a poszerzanie kompetencji pozwala podejmować bardziej złożone zadania.
Przykładowe stanowiska
- Programista
- Analityk systemowy
- Projektant systemów informatycznych
- Specjalista do spraw danych
Zasady rekrutacji – Informatyka Stosowana (Applied Computer Science) (Politechnika Warszawska (PW))
Zasady rekrutacji
Kwalifikacja obejmuje analizę dokumentów i rozmowę kwalifikacyjną.
Terminy rekrutacji 2026/2027
- 03.08.2026Rozpoczęcie rejestracji — nabór letni
- 07.09.2026Koniec rejestracji — nabór letni
- do 18.09.2026Ogłoszenie wyników — nabór letni
- 11.01.2027Rozpoczęcie rejestracji — nabór zimowy
- 08.02.2027Koniec rejestracji — nabór zimowy
- do 19.02.2027Ogłoszenie wyników — nabór zimowy