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 |