Program Data Analytics

Program: bakalářský profesní*), ⅓ předmětů vyučovaných v angličtině (3,5 roku)
Garant programu: doc. Ing. Jan Zouhar, Ph.D.
Garantující katedry: Katedra informačních technologií, Katedra ekonometrie
 
*) Profesní program klade důraz na praktické uplatnění absolventů. Součástí studia je povinná praxe v datové firmě.

Popis programu

Oblast datové analýzy zažívá obrovský růst, a to zejména z hlediska poptávky po kvalifikovaných odbornících. Své místo má všude tam, kde je potřeba strategicky plánovat, zejména ve světě byznysu a strategií.

Bakalářský program Data Analytics připraví studenty na budoucí práci s daty a znalostmi obecně. Studenti se naučí dolovat informace z nejrůznějších zdrojů, urovnat je do přehledných databází, výsledná data efektně vizualizovat a analyzovat pomocí pokročilých technik matematického modelování a strojového učení. Navíc u toho pořádně procvičí angličtinu, ve které probíhá výuka více než třetiny povinných kurzů.

Spojení informatiky, matematiky, statistiky a angličtiny tvoří velmi lákavý mix, se kterým absolventi Data Analytics snadno osloví budoucí zaměstnavatele. Mnohým se to jistě povede již během dlouhodobé odborné praxe v rámci studia.

Klíčovou součástí studia DA je studentská praxe v rozsahu cca 550 hodin v datově zaměřených partnerských firmách programu. Seznam firem, kde je možné konat praxi, bude zveřejňován pravidelně vždy jeden semestr před zahájením praxí. Praxe je primárně zaměřena na řešení praktického projektu zadaného firmou s účastí na jejích provozních aktivitách. Student tak získá praktické kompetence a pracovní zkušenosti v kvalitní firmě již v průběhu studia. Praxe je typicky realizována v sedmém semestru studia. Předpokládá se, že studentovy výstupy z projektu budou zároveň tvořit páteř jeho bakalářské práce. Praxe je součástí studia, a není proto honorována.

Klíčové oblasti studia našeho programu:

  • dolování informací z nejrůznějších zdrojů,
  • práce s databázemi,
  • pokročilá analýza dat pomocí matematického modelování a strojového učení,
  • vizualizace dat a prezentace výsledků datové analýzy,
  • integrace datové analýzy do byznysového prostředí.

Data Analytics na Dni (po)otevřených dveří

Vyučované předměty

Kvantitativně povinné:
Matematika pro informatiky Průzkumy a dotazníková šetření
Matematická informatika (v angličtině) Regresní modely (v angličtině)
Deskripce, vizualizace a komparace ekonomických dat Exploratorní analýza dat (v angličtině)
Pravděpodobnost a náhodné procesy (v angličtině) Ekonometrické modely (v angličtině)
Matematická statistika (v angličtině) Optimalizační modely (v angličtině)
Informaticky povinné:
Datové minimum Strojové učení 1
Úvod do programování v jazyce Python Strojové učení 2 (v angličtině)
Úvod do programování v R Textová analytika 1 (v angličtině)
Externí data a informační zdroje (v angličtině) Textová analytika 2 (v angličtině)
Základy Business Intelligence Zpracování Big Data (v angličtině)
Principy digitální komunikace Neuronové sítě a deep learning
Databáze Data mining v cloudu (v angličtině)
Datová kvalita Řízení datového projektu
Nástroje pro datovou analytiku
Ekonomicky povinné:
Účetnictví I. Základy marketingu pro informatiky a statistiky
Ekonomie 1 Bankovnictví a finanční instituce
Základy odborné práce Základy informační etiky a práva
Kritické a analytické myšlení Prezentace a storytelling
Ostatní povinnosti:
2 předměty z dalšího jazyka 2 zápočty z tělocviku
Povinná praxe v posledním semestru
Volitelné předměty:
Bezpečnost informačních systémů Webové technologie
Praktický vhled do informatiky (v angličtině) XML – Teorie a praxe značkovacích jazyků
Příprava grafických dat pro aplikace IS Základy správy databázového systému Oracle
Webové aplikace

Vzorový studijní plán

Uplatnění absolventů

Absolventi najdou uplatnění jak ve specializovaných datově analytických týmech, tak i jako samostatní analytici v mezioborových pracovních skupinách. Vyloučeno není ani uplatnění v oboru jako freelancer. Příkladem názvů pracovních pozic, na které budou absolventi nastupovat, jsou:

  • Data Analyst,
  • Data Scientist,
  • Machine Learning Engineer,
  • Business Analyst,
  • Marketing Analyst.

Návaznost na magisterské programy:

Absolvent programu je připraven na vstup do praxe, nebo si může prohloubit své znalosti v navazujícím magisterském stupni:

Více o studiu na FIS

Chcete zjistit jak funguje systém na FIS VŠE a zorientovat se tady? Nastupujete ze SŠ nebo jiné VŠ? Zde se dozvíte, jak to u nás funguje.

Video příručky pro nováčky

Jaké další informace by se vám ještě mohly hodit? Chcete se dozvědět více o seznamováku, kolejích, studentských spolcích nebo přípravách na přijímací zkoušky? Tady najdete vše co potřebujete.

Více informací

Přijímací řízení

Přijímací zkoušky se skládají z testu z matematiky a testu z anglického jazyka.

Více informací

Přihláška

Podat přihlášku přes InSIS*

*) InSIS je informační studijní systém, přes který je možné podat přihlášku.