Program Data Analytics

Na dni otevřených dveří poznáš fakultu i vyučující zblízka, dozvíš se více o studiu, možnostech praxe i uplatnění absolventů. Je to ideální příležitost zjistit, jaké to u nás je. Sleduj stránku DOD.

Podmínky přijímacího řízení nalezneš na stránce o přijímacím řízení.

Přehled navazujících magisterských programů najdeš zde.

Absolventi FIS mají nejvyšší průměrné výdělky mezi fakultami VŠE. Už během studia pracuje v oboru 89 % studentů. Absolventi působí jako analytici, projektoví a produktoví manažeři, vývojáři, testeři, konzultanti či designéři. Najdete je v IT firmách, bankách, pojišťovnách, auditorských a poradenských společnostech, médiích, kreativních agenturách i ve státní správě. Většina absolventů pracuje jako zaměstnanci, ale právě FIS má také nejvíce podnikatelů mezi fakultami. (Data Absolventského centra, říjen 2024)

Ano. Řada studentů při studiu pracuje v oboru na částečný úvazek nebo sbírá zkušenosti na stážích. Studium je sice náročné, ale s dobrou organizací času lze práci a školu skloubit. Doporučujeme však s prací začít až po prvním roce studia.

Bodová hranice se každý rok liší. Aktuálně se navíc otevírají nové programy, u kterých se mohou výsledky výrazně změnit. Přehled hranic z minulého roku najdeš zde.

Studium na FIS VŠE je při pravidelné přípravě dobře zvládnutelné. Pokud student/ka průběžně plní úkoly, chodí na cvičení a nenechává učení až na zkouškové období, není studium výrazně náročné. Důležité je umět si rozvrhnout čas a studijní povinnosti během celého semestru.

Na FIS VŠE je možné být přijat/a bez přijímacích zkoušek, pokud uchazeč/ka splní stanovené podmínky a uvede vybraný studijní program v přihlášce na 1. místě.

Přijímací zkouška může být prominuta v následujících případech:

1. Prospěch ze SŠ:Doložení průměru do 1,75 z matematiky a angličtiny (známky z posledních 7 vysvědčení)
2. Matematika rozšiřující:Dosažení výsledku alespoň 50 %
3. Soutěže:Účast v SOČ, olympiádách či jiných relevantních soutěžích.

Prominutí se týká programů Analýza ekonomických dat a matematické modelování, Aplikovaná informatika, Informační věda a webové technologie.

U programu Data Analytics je prominutí možné pouze na základě průměru ze SŠ a jen do výše 50 % kapacity programu.

Prominutí není možné, pokud uchazeč/ka na FIS již dříve neúspěšně studoval/a nebo na fakultě aktuálně studuje.

Potřebné doklady je nutné přiložit k přihlášce.

Všude dnes vzniká obrovské množství dat – ve firmách, ve státní správě i na internetu. Problém už není data získat, nýbrž jim rozumět a využít je k efektivnímu rozhodování. A právě to je smyslem programu Data Analytics.
V programu se naučíš, jak data získávat, čistit, organizovat, analyzovat a prezentovat tak, aby dávala smysl. Začneš u toho, kde se data berou (například z webu, sociálních sítí, firemních systémů nebo databází), a postupně se dostaneš k pokročilejším metodám, jako je statistické a ekonometrické modelování, predikce, strojové učení a datově zaměřené nástroje AI. Současně se naučíš výsledky srozumitelně vysvětlit a vizualizovat – aby si z analýzy něco odnesli i lidé, kteří datům sami moc nerozumí.

Program je prakticky zaměřený: kromě práce v jazycích Python, R a SQL se seznámíš i s Power BI, databázemi Oracle a cloudovými datovými a analytickými platformami. Postupně tak získáš dovednosti, které dnes firmy nejčastěji hledají.

Umělá inteligence dnes mění spoustu oborů – a práce s daty je jednou z oblastí, kde je to nejvíce vidět. Program Data Analytics je na to dobře připravený, protože AI a strojové učení jsou jeho přirozenou součástí. Naučíš se porozumět tomu, jak moderní algoritmy fungují, k čemu se používají a jak je bezpečně nasadit v praxi. Patří sem například predikční modely, analýza textu, umělé neuronové sítě nebo práce s tzv. big data.

AI ale není jen o samotných modelech – velmi důležité je i umět připravit správná data, vyhodnotit kvalitu výsledků a vysvětlit, co model skutečně dělá. To všechno v programu pokrýváme. Díky tomu budeš připraven na pozice, kde se AI používá každý den – třeba jako datový analytik, data scientist, specialista na reporting nebo zkrátka jako člověk, který pomůže ostatním pochopit, „co nám ta data vlastně říkají“.

Data Analytics (DA) je program, který se přiklání těsněji k informatické a technologické stránce práce s daty. Vedle Pythonu, R a SQL, které jsou základem obou programů, budeš pracovat také s Power BI, databázemi Oracle a cloudovými datovými a analytickými službami. Oproti programu Analýza ekonomických dat a matematické modelování (AED) je v DA kladen větší důraz na:

• Pokročilé metody strojového učení a umělé inteligence, včetně analýzy textu, práce s big data a trénování neuronových sítí. Program také počítá s tím, že analytik musí umět výsledky nejen spočítat, ale i srozumitelně prezentovat, takže obsahuje i kurzy zaměřené na vizualizace, datový storytelling apod.
• Práci s daty od jejich získávání přes čištění až po přípravu pro analýzu, včetně témat, která firmy řeší každý den – datová kvalita, etika práce s daty nebo automatizované zpracování velkých datových sad.

Oproti tomu se AED opírá spíše o ekonomii, demografii a statistické či ekonometrické modelování. Zaměřuje se více na porozumění ekonomickým souvislostem a práce s daty zde probíhá hlavně v Pythonu a R, bez širšího technologického zázemí. Menší důraz je kladen na databázové systémy, cloudové nástroje, textová data nebo oblasti big data a umělé inteligence.

AED se tak hodí pro studenty, které zajímá analýza dat v ekonomickém kontextu a používání statistických modelů, zatímco DA je vhodný pro ty, kteří chtějí rozumět tomu, jak data technicky vznikají, jak je zpracovat a jak moderní technologie využít v praxi.