Okruhy k přijímacím zkouškám

Informace určené pouze pro uchazeče o navazující magisterské studium na FIS.

  1. Důvody existence datové analytiky – základní přínosy pro organizaci.
  2. Základní principy relačních databází – logický datový model, atributy, entity.
  3. Základy jazyka SQL.
  4. Základní komponenty datově analytického řešení (komponenty datové integrace, uložení dat, analytické komponenty).
  5. Zařazení datové analytiky v celkové architektuře firmy.
  6. Způsoby řízení programů a projektů v oblasti BI a odlišnosti oproti standardním IT projektům.
  7. Typické příklady využití datově analytických řešení v uchazečem vybrané tržní vertikále.
  8. Typické problémy datové analytiky a jejich řešení.

U uvedených okruhů jsou požadovány pouze základní znalosti na úrovni odpovídajících předmětů bakalářského studia. V průběhu magisterského studia budou tyto znalosti doplněny a rozšířeny v dalších předmětech.

  1. Formulace ekonomického a matematického modelu úlohy LP.
  2. Typické úlohy lineárního programování.
  3. Základní pojmy LP a jejich grafické znázornění, grafické řešení úlohy LP.
  4. Simplexová metoda a možnosti zakončení výpočtu v simplexové metodě.
  5. Dualita v úlohách LP – formulace duálně sdružených úloh, věty o dualitě, duálně simplexová metoda.
  6. Stabilita řešení úloh LP, postoptimalizační analýza.
  7. Parametrické programování.
  8. Distribuční úlohy (okružní dopraví problém, úloha a pokrytí, přiřazovací problém, obecný distribuční problém, kontejnerový dopravní problém), formulace a základní pojmy.
  9. Dopravní problém a metody jeho řešení.
  10. Celočíselné programování – klasifikace a formulace typických úloh.
  11. Metody sečných nadrovin (Gomoryho metoda), metoda větvení a mezí.
  12. Ekonometrické modelování: předmět, data a metodologie.
  13. Lineární regresní model (LRM) a jeho odhad. Formulace a předpoklady LRM při práci s průřezovými daty a časovými řadami. Metody odhadu parametrů LRM.
  14. Metoda nejmenších čtverců (MNČ). Odhadová funkce, algebraické vlastnosti, Frischova-Waughova-Lovellova věta.
  15. Statistická indukce v lineárním regresním modelu. Statistické vlastnosti MNČ pro malé a velké výběry, Gaussova-Markovova věta, intervaly a elipsy spolehlivosti, t-test a F-test.
  16. Uvolnění předpokladů LRM. Heteroskedasticita, robustní statistická indukce a zobecněná MNČ. Endogenita regresorů, metoda instrumentálních proměnných.
  17. Specifikace regresního modelu. Klíčové a kontrolní proměnné, multikolinearita, vychýlení versus rozptyl. Funkční tvar: čtverce, interakce, umělé (dummy) proměnné.
  18. Základy regrese s časovými řadami. Trendy, sezónnost a zpoždění. Autokorelace náhodné složky. Použití slabě a silně závislých časových řad.
  19. Základní regresní modely s panelovými daty. Lineární model s nepozorovanou heterogenitou, odhadové techniky a statistická indukce.
  20. Modely diskrétní volby. Binární, ordinální a multinomický logit a probit. Formulace modelů, předpoklady, interpretace koeficientů, mezní efekty.
  21. Další modely s omezenou závisle proměnnou. Modely s čítací proměnnou, rohová řešení (Tobit).
  1. Předmět demografie, základní demografické jevy a procesy, zdroje demografických dat..
  2. Demografická analýza stavu obyvatelstva (počet, rozmístění a struktura obyvatelstva), demografická analýza pohybu obyvatelstva (pohyb přirozený, mechanický, bilanční rovnice,sňatečnost, rozvodovost, plodnost, porodnost, potratovost, úmrtnost, příčiny smrti, migrace).
  3. Metoda standardizace, přímá a nepřímá metoda, výpočet standardizovaných měr..
  4. Tabulky života, úmrtnostní tabulky (střední, pravděpodobná, normální délka života, natalitní limit, jednoduchý postup výpočtu tabulek).
  5. Populační prognózy, komponentní metoda bez migrace a s migrací, jednoduché výpočty.
  6. Demografická revoluce, transformace, přechod, různé typy průběhu demografické revoluce.
  7. Populační vývoj v České republice a ve světě (vývoj hodnot základních ukazatelů – počet obyvatel, střední délka života, kojenecká úmrtnost, úhrnná plodnost apod. – v ČR a ve světě).
  8. Ekonomická struktura obyvatelstva, index hospodářského zatížení, index sociálního zatížení, indexy závislosti, prognóza sociálního zatížení.
  9. Lidský kapitál a jeho pojetí v demografii, prognóza lidského kapitálu.
  10. Délka života ve zdraví, možnosti výpočtu.
  11. Cizinci v České republice.
  12. Prostorová struktura, analýza prostorové struktury, územní sídelní jednotky, NUTS, LAU jednotky.
  13. Popis jednorozměrných statistických souborů – míry polohy, variability, šikmosti a špičatosti.
  14. Definice pravděpodobnosti. Pravidla pro počítání s pravděpodobnostmi.
  15. Náhodná veličina, její rozdělení a základní formy popisu rozdělení. Charakteristiky náhodné veličiny.
  16. Základní pravděpodobnostní rozdělení (binomické, hypergeometrické, Poissonovo, exponenciální, normální, t, F, chí – kvadrát).
  17. Zákon velkých čísel a centrální limitní věta.
  18. Bodový odhad, metody konstrukce a vlastnosti bodového odhadu. Intervalový odhad.
  19. Testování statistických hypotéz. Základní pojmy a postupy.
  20. Regresní a korelační analýza. Analýza rozptylu. Analýza kontingenčních tabulek. Základní pojmy a postupy.
  21. Časové řady. Klasický model časové řady. Typy trendových funkcí a kritéria jejich volby. Základní modely sezónnosti, sezónní očišťování.
  22. Indexy a absolutní rozdíly jako nástroj srovnávání a analýzy.
  23. Makroekonomické agregáty.
  24. Strukturální a konjunkturní ukazatele, odvětvové statistiky.
  25. Statistika trhu práce. Zaměstnanost, nezaměstnanost, mzdy.
  26. Odhad vývoje cenové hladiny.
  27. Příjmová diferenciace, statistika příjmů a životních podmínek.
  28. Typy statistických jednotek, statistické klasifikace.
  1. Principy, hlavní myšlenky a aplikace systémového myšlení. Systém jako zdroj poznání. Systém jako předmět návrhu a řízení.
  2. Principy a koncept kybernetiky, význam a charakter zpětné vazby, koncept informace a jejího významu v řízení.
  3. Tradiční pojetí systémové analýzy, tvrdé systémové přístupy a systémové inženýrství.
  4. Měkké systémy, principy, výhody a omezení metodologie měkkých systémů.
  5. Formulace a řešení problémů,rozhodování a rozhodovací proces. Heuristické postupy. Modely a modelování.
  6. Pojetí informací a znalostí, jejich různý charakter, úloha v systému a jeho řízení.
  7. Manažerské informační systémy – koncept, principy, a uplatnění. Různé typy informačních systémů.
  8. Charakter a trendy informační technologie a její aplikace v moderní ekonomice a managementu.
  9. Principy manažerské práce, manažerské role a měnící se podmínky managementu a podnikání.
  10. Vybrané trendy moderního managementu, reengireering, učící se organizace, vedení lidí a další.
  11. Různá pojetí informačního managementu a jejich hodnocení. Úloha informací a znalostí ve vztahu k manažerským rolím.
  12. Presentace a komunikace informace, technické možnosti, personální komunikace, komunikace a sdílení znalostí.
  13. Organizace a organizování. Obecné principy, rozmanité přístupy, změny vyvolané prací s informacemi a užitím IT.
  14. Koncept informační společnosti a globálního světa, různá pojetí, důraz a perspektivy.
  15. Komunikace a další formy práce s manažery a uživateli, zohledňující požadavky informačního managementu eventuelně tvorby IS a práce se znalostmi.

Přijímací test zahrnuje otázky, které prověřují přehled o dané oblasti a porozumění základním pojmům. Zahrnuje 40 otázek, z nichž polovina bude hodnocena třemi body a polovina dvěma body v závislosti na obtížnosti.

  1. Databáze – analýza, návrh a realizace databáze, datové modelování, databázové jazyky.
  2. Etapy návrhu a vývoje IS – hlavní vývojové etapy podnikových informačních systémů a zásady jejich členění.
  3. Informační systémy – analýza, návrh, vývoj, provoz, architektury, metodiky vývoje a provozu, agilní přístupy, modelování, ekonomické a organizační aspekty, propojení IT a businessu.
  4. Internet – principy a služby.
  5. Modelování businessu procesů.
  6. Systémy ERP II, důvody prosazení parametrizovatelných řešení aplikačního sw, moduly a funkcionalita, CRM, BI, MRP II, kritéria výběru, situace na trhu.
  7. Modelovací jazyk UML.
  8. Programovací jazyky a objektové programování. Programovací jazyky – charakteristika,syntaxe, sémantika. Objektové programování – vlastnosti objektů, principy návrhu.
  9. Vývoj a testování softwaru. Vzory při vývoji softwaru. Testování softwaru. Správa konfigurací, integrace (sestavení) a distribuce aplikací. Řešení uživatelského rozhraní IS/ICT jako jedné z dimenzí IS/ICT.
  10. Význam informace v řízení systémů. Povaha znalosti a konceptuální informace. Informační a znalostní systémy. Informační zdroje a konkurenční zpravodajství. Informační a citační analýza.
  11. Základy systémové teorie a vybrané metody systémové analýzy. Týmová práce.

U uvedených okruhů jsou požadovány pouze základní znalosti na úrovni odpovídajících předmětů bakalářského studia. V průběhu magisterského studia budou tyto znalosti doplněny a rozšířeny v dalších předmětech.

  1. Databáze – analýza, návrh a realizace databáze, datové modelování, databázové jazyky.
  2. Etapy návrhu a vývoje IS – hlavní vývojové etapy podnikových informačních systémů a zásady jejich členění.
  3. Informační systémy – analýza, návrh, vývoj, provoz, architektury, metodiky vývoje a provozu, agilní přístupy, modelování, ekonomické a organizační aspekty, propojení IT a businessu.
  4. Internet – principy a služby.
  5. Modelování businessu procesů.
  6. Systémy ERP II, důvody prosazení parametrizovatelných řešení aplikačního sw, moduly a funkcionalita, CRM, BI, MRP II, kritéria výběru, situace na trhu.
  7. Důvody existence datové analytiky – základní přínosy pro organizaci. Zařazení datové analytiky v celkové architektuře firmy. Typické problémy datové analytiky a jejich řešení. Typické příklady využití datově analytických řešení v uchazečem vybrané tržní vertikále.
  8. Základní komponenty datově analytického řešení (komponenty datové integrace, uložení dat, analytické komponenty).
  9. Způsoby řízení programů a projektů v oblasti BI a odlišnosti oproti standardním IT projektům.

U uvedených okruhů jsou požadovány pouze základní znalosti na úrovni odpovídajících předmětů bakalářského studia. V průběhu magisterského studia budou tyto znalosti doplněny a rozšířeny v dalších předmětech.

  1. Databáze – analýza, návrh a realizace databáze, datové modelování, databázové jazyky.
  2. Etapy návrhu a vývoje IS – hlavní vývojové etapy podnikových informačních systémů a zásady jejich členění.
  3. Informační systémy – analýza, návrh, vývoj, provoz, architektury, metodiky vývoje a provozu, agilní přístupy, modelování, ekonomické a organizační aspekty, propojení IT a businessu.
  4. Internet – principy a služby.
  5. Modelování businessu procesů.
  6. Systémy ERP II, důvody prosazení parametrizovatelných řešení aplikačního sw, moduly a funkcionalita, CRM, BI, MRP II, kritéria výběru, situace na trhu.
  7. Modelovací jazyk UML.
  8. Programovací jazyky a objektové programování. Programovací jazyky – charakteristika,syntaxe, sémantika. Objektové programování – vlastnosti objektů, principy návrhu.
  9. Vývoj a testování softwaru. Vzory při vývoji softwaru. Testování softwaru. Správa konfigurací, integrace (sestavení) a distribuce aplikací. Řešení uživatelského rozhraní IS/ICT jako jedné z dimenzí IS/ICT.
  10. Význam informace v řízení systémů. Povaha znalosti a konceptuální informace. Informační a znalostní systémy. Informační zdroje a konkurenční zpravodajství. Informační a citační analýza.
  11. Základy systémové teorie a vybrané metody systémové analýzy. Týmová práce.

U uvedených okruhů jsou požadovány pouze základní znalosti na úrovni odpovídajících předmětů bakalářského studia. V průběhu magisterského studia budou tyto znalosti doplněny a rozšířeny v dalších předmětech.

  1. Databáze – analýza, návrh a realizace databáze, datové modelování, databázové jazyky.
  2. Etapy návrhu a vývoje IS – hlavní vývojové etapy podnikových informačních systémů a zásady jejich členění.
  3. Informační systémy – analýza, návrh, vývoj, provoz, architektury, metodiky vývoje a provozu, agilní přístupy, modelování, ekonomické a organizační aspekty, propojení IT a businessu.
  4. Internet – principy a služby.
  5. Modelování businessu procesů.
  6. Systémy ERP II, důvody prosazení parametrizovatelných řešení aplikačního sw, moduly a funkcionalita, CRM, BI, MRP II, kritéria výběru, situace na trhu.
  7. Programování v Javě – principy a aplikace objektového paradigma, vývoj řízený testy.
  8. Softwarové inženýrství – UML modelování, návrhové vzory, řízení kvality při vývoji SW.
  9. UX design – současné trendy UX designu softwaru, Design Thinking při tvorbě softwaru, uživatelský výzkum.

U uvedených okruhů jsou požadovány pouze základní znalosti na úrovni odpovídajících předmětů bakalářského studia. V průběhu magisterského studia budou tyto znalosti doplněny a rozšířeny v dalších předmětech.

  1. Databáze – analýza, návrh a realizace databáze, datové modelování, databázové jazyky.
  2. Etapy návrhu a vývoje IS – hlavní vývojové etapy podnikových informačních systémů a zásady jejich členění.
  3. Informační systémy – analýza, návrh, vývoj, provoz, architektury, metodiky vývoje a provozu, agilní přístupy, modelování, ekonomické a organizační aspekty, propojení IT a businessu.
  4. Internet – principy a služby.
  5. Modelování businessu procesů.
  6. Systémy ERP II, důvody prosazení parametrizovatelných řešení aplikačního sw, moduly a funkcionalita, CRM, BI, MRP II, kritéria výběru, situace na trhu.
  7. Marketing Management – vytváření hodnoty značky, positioning značky, dynamika konkurence, vytváření strategie výrobku a design služeb, příprava cenových strategií, komunikační a mediální mix.
  8. Tvorba strategie a strategické plánování, investiční rozhodování a řízení projektů.
  9. Web Design a uživatelská rozhraní – principy Design Thinking, cíle firmy, struktura webu, současné trendy UX designu softwaru, marketingový a uživatelský výzkum, design sprint.

U uvedených okruhů jsou požadovány pouze základní znalosti na úrovni odpovídajících předmětů bakalářského studia. V průběhu magisterského studia budou tyto znalosti doplněny a rozšířeny v dalších předmětech.

Přijímací zkouška probíhá formou ústního pohovoru a má dvě základní části:

a) v odborné části pohovoru jsou testovány vědomosti uchazeče z oblasti informatiky, a to v předpokládaném standardním rozsahu vědomostí absolventa bakalářského stupně studia v oboru informatika. Uchazeči jsou položeny dvě nebo více otázek z výše uvedených okruhů a jeho odpovědi jsou s ním diskutovány.

b) v motivační části pohovoru je zjišťována motivace uchazeče ke studiu v programu Kognitivní informatika, a to za účelem zjištění míry shody motivace uchazeče s obsahem, charakterem a principy studia v tomto studijním programu. V rámci motivační části pohovoru je také zkoumáno případné neinformatické odborné pozadí uchazeče a jeho vztah k obsahu tohoto trans-disciplinárního studijního programu.

Obě části se na vyhodnocení výsledku pohovoru podílejí stejnou měrou.

Minimální očekávaná úroveň znalostí uchazeče odpovídá základním znalostem v jednotlivých dílčích tématech základů informatiky:

  • Informační technologie, jejich smysl, historický vývoj a současná úroveň, aplikace informačních technologií v různých oblastech lidského života a společnosti.
  • Základy algoritmizace a programování.
  • Informační systémy, základní principy a postupy jejich vývoje.
  • Řízení informatických projektů a týmů.
  • Databázové systémy a správa databází.
  • Webové aplikace a technologie.
  • Zpracování znalostí.
  1. Etapy návrhu a vývoje IS. Hlavní vývojové etapy podnikových informačních systémů a zásady jejich členění.
  2. Význam informace v řízení systémů. Povaha znalosti a konceptuální informace. Informační a znalostní systémy. Informační zdroje a konkurenční zpravodajství. Informační a citační analýza.
  3. Informační činnosti a charakteristika obsahu textových dokumentů, booleovský model vyhledávání textových dokumentů a jeho rozšiřování, sémantické anotování dokumentů, základní datové struktury a algoritmy pro vyhledávání informací, cíle a základní metody dobývání znalostí z databází.
  4. Prezentace a komunikace informace, technické možnosti, technické možnosti, personální komunikace, komunikace a sdílení znalostí. Organizace a organizování. Obecné principy, rozmanité přístupy, změny vyvolané prací s informacemi a užitím IT. Komunikace a další formy práce s manažery a uživateli, zohledňující požadavky informačního managementu eventuelně tvorby IS a práce se znalostmi.
  5. Metodiky a metody návrhu, vývoje a provozu IS/ICT. Agilní metodiky vývoje SW. Modelování při analýze a návrhu IS/ICT. Význam a principy multidimenzionálního přístupu k řešení IS/ICT. Fáze řešení informatického projektu. Řešení funkční/procesní dimenze IS/ICT a procesní modelování. Řešení datové/informační dimenze IS/ICT. Řešení softwarové dimenze IS/ICT. Řešení hardwarové dimenze IS/ICT. Organizační, právní, pracovní a sociální dimenze řešení IS/ICT. Řešení ekonomické dimenze IS/ICT. Varianty řešení IS/ICT podniku, jejich výhody a nevýhody. Dokumentace IS/ICT. Bezpečnost informačních systémů.
  6. Modelovací jazyk UML.
  7. Návrh databáze, databázové systémy a databázové jazyky.
  8. Systémy ERP II. Hlavní důvody prosazení parametrizovatelných řešení aplikačního softwaru. Hlavní funkcionalita logistické části ERP. Hlavní funkcionalita finanční části ERP. Hlavní moduly ERP II a jejich další funkcionalita. Hlavní funkční oblasti CRM aplikací. Nástroje BI a jejich význam pro podnikové rozhodování. Vývojové tendence funkcionality IS podniků. Hlavní vstupy a výstupy algoritmů MRP II. Hlavní etapy projektu implementace ERP. Hlavní kritéria výběru ERP. Tendence na trhu dodavatelů IS podniků.
  9. Základy systémové teorie a vybrané metody systémové analýzy. Týmová práce.
  10. Webové služby a architektura orientovaná na služby. Internet – principy a služby.

U uvedených okruhů jsou požadovány znalosti na úrovni odpovídajících předmětů bakalářského studia. Přijímací test bude obsahovat 38 otázek, některé otázky budou hodnoceny dvěma body, některé čtyřmi body v závislosti na obtížnosti.

  1. Popis jednorozměrných statistických souborů – míry polohy, variability, šikmosti a špičatosti.
  2. Definice pravděpodobnosti. Pravidla pro počítání s pravděpodobnostmi.
  3. Náhodná veličina, její rozdělení a základní formy popisu rozdělení. Charakteristiky náhodné veličiny. Základní pravděpodobnostní rozdělení (binomické, hypergeometrické, Poissonovo, exponenciální, normální, t, F, chí – kvadrát).
  4. Zákon velkých čísel a centrální limitní věta.
  5. Bodový odhad, metody konstrukce a vlastnosti bodového odhadu. Intervalový odhad.
  6. Testování statistických hypotéz. Základní pojmy a postupy.
  7. Regresní a korelační analýza. Analýza rozptylu. Analýza kontingenčních tabulek. Základní pojmy a postupy.
  8. Časové řady. Klasický model časové řady. Typy trendových funkcí a kritéria jejich volby. Základní modely sezónnosti, sezónní očišťování.

U uvedených okruhů je požadována základní orientace a znalosti na úrovni odpovídající bakalářským kurzům teorie pravděpodobnosti a statistiky. Přijímací test na navazující magisterské studium bude obsahovat 13 otázek za 4 body a 8 otázek (nebo krátkých příkladů) za 6. Studenti u zkoušky nemají k dispozici žádné vzorce ani statistické tabulky, potřebují pouze kalkulačku. Její použití doporučujeme pro řešení příkladů za 6 bodů.

  1. Reprezentace dat v počítači, problém zaokrouhlovacích chyb. Základní datové struktury (pole, spojový seznam, fronta, zásobník), operace na těchto strukturách.
  2. Algoritmus, prostředky pro zápis algoritmu, algoritmické konstrukce. Složitost algoritmu, algoritmicky neřešitelné problémy.
  3. Význam informace v řízení systémů. Modely vyhledávání textových dokumentů.
  4. Návrh databáze, databázové systémy a databázové jazyky. Základní vlastnosti relačních databází, jazyk SQL.
  5. Programovací jazyky (charakteristika, syntaxe, sémantika), objektové programování (vlastnosti objektů, principy návrhu).
  6. Internet – principy a služby: základní a aplikační protokoly, principy dynamických webových stránek a webových informačních systémů. Webové služby a architektura orientovaná na služby.
  7. Základy teorie grafů. Binární stromy, vyhledávací stromy.
  8. Základy matematické logiky.
  9. Pojetí informací a znalostí, jejich různý charakter.
  10. Vývoj a testování softwaru. Vzory při vývoji softwaru. Testování softwaru. Správa konfigurací, integrace (sestavení) a distribuce aplikací. Řešení uživatelského rozhraní IS/ICT jako jedné z dimenzí IS/ICT.