BI & Data Science

Garant specializace: prof. RNDr. Jan Rauch, CSc. a RNDr. Ing. Petr Máša, Ph.D.
Garantující katedra: Katedra informačního a znalostního inženýrství
Ident VS: 4BIDS

Popis vedlejší specializace

Vedlejší specializace „BI & Data Science“ má za cíl připravit profesionály schopné propojit datovou analytiku s doménovými znalostmi a schopností manažerské komunikace.

Cílem této specializace je vybavit studenty schopností aplikace moderního Self Service Business Intelligence s využitím aktuálně používaných nástrojů. Dále se studenti naučí používat jak metody strojového učení pro analýzu dat pomocí dostupných nástrojů nevyžadujících znalost programování, tak i interpretovatelné metody data science pro analýzu data s důrazem na prezentaci výsledků uživateli. Tento kombinovaný profil zaměřený na data a jejich využití je v praxi velmi ceněný.

Podstatnou částí studia je vypracování závěrečného projektu. V rámci projektu studenti prokazují schopnost synergického využití nabytých znalostí z BI i data science. Studenti musí umět pochopit business problematiku, dále efektivně zpracovat data, připravit dashboard, správně ho interpretovat a následně použít vhodnou metodu data science. V rámci obhajoby projektu je třeba prokázat schopnost celý projekt odprezentovat.

Vedlejší specializace je adaptací úspěšné vedlejší specializace 4DI – Datové inženýrství na nové studijní programy FIS.

Uplatnění absolventů:

Absolventi budou vybaveni unikátní kombinací znalostí a dovedností jak z oblasti BI, tak i z data science. V oblasti BI se jedná o principy Self Service i tradičních BI řešení a schopností je aplikovat ve vybraných nástrojích a na konkrétních datech. V oblasti data science se jedná o porozumění roli strojového učení pro analýzu dat i principům příslušných algoritmů a o schopnost použití těchto algoritmů při formulaci a řešení úloh na reálných datech včetně využití AI pro jejich automatizaci. Dále sem patří znalosti interpretovatelných metod analýzy dat a schopnosti jejich aplikace na reálná data. Krom toho budou mít studenti zkušenosti z řešení závěrečného projektu jehož cílem je prověřit schopnosti využití synergie nabytých znalostí z BI i data science. Taktéž kombinace dat a businessu je velmi ceněná.

Uplatnění absolventů je široké od IT data týmů, přes data science týmy, odborná oddělení (např. analytik v marketingu, analytik v risk/fraud detection oddělení, …) až po management ve středních a velkých společnostech i ve státní správě. Důležité je, že absolventi jsou schopni komunikace business — IT z obou rolí.

Podmínky vstupu

Tato vedlejší specializace není určena pro studenty specializace „Data science a strojové učení“ programu N-UIDS FIS, podspecializace DS.

Studenti ostatních specializací programů FIS mohou tuto vedlejší specializaci studovat. Podmínkou však je, že pokud v rámci studia své hlavní specializace studují některý z předmětů 4IZ452 (6 kreditů), 4IZ457 (6 kreditů) a 4IT501, tak každý takový předmět nahradí volitelnými předměty s příslušnou kreditovou dotací (týká se to programu N-UIDS FIS, podspecializací HAI a SW a programu N-BI FIS).

Kapacita na semestr: 30

Studijní plán

I. Povinné předměty – 21 ECTS kreditů
Ident Název předmětu Počet hodin Zakončení Počet kreditů
4IZ457 Interpretovatelné metody strojového učení a AI 2/2 zkouška 6 ECTS
4IZ452 Strojové učení a AI – low code a no code přístupy 2/2 zkouška 6 ECTS
4IT501 Self Service Business Intelligence 0/2 zkouška 3 ECTS
4IZ506 Projektový seminář 0/2 zkouška 6 ECTS

Projektový seminář využívá poznatky z ostatních povinných předmětů VS, proto je třeba jen absolvovat až po dokončení ostatních povinných předmětů VS, ve výjimečných případech ho lze zapsat spolu s posledními povinnými předměty VS. V tom případě je na odpovědnosti studenta si potřebné znalosti pro splnění požadavků samostatně doplnit.

II. Volitelné předměty – 9 ECTS kreditů
Ident Název předmětu Počet hodin Zakončení Počet kreditů
4IZ581 Data mining praktické aplikace 2/0 zkouška 3 ECTS
4IZ582 Programování pro AI a data science 1/2 zkouška 6 ECTS
4IZ541 Webová a mobilní analytika 2/2 zkouška 6 ECTS
4IZ455 Velké jazykové modely 1/2 zkouška 6 ECTS
4IT549 Cloudové platformy a služby pro datovou analytiku 0/2 zkouška 3 ECTS
4IT547 Leadership v IT 0/2 zkouška 3 ECTS
4IT545 Modelování architektury 0/2 zkouška 3 ECTS
4IZ566 Programování pro data science v jazyce Python 2/2 zkouška 6 ECTS
4IT413 Vyjednávání v IT 2/0 zkouška 3 ECTS