bakalářský prezenční jednooborový, vyučovací jazyk: čeština
Zahrnut v programu: PřF B-SDV Statistická datová věda
Informace o studiu
- Součásti SZZ a jejich obsahZávěrečná státní zkouška se bude skládat z teoreticky i prakticky orientovaných veřejných rozprav zaměřených na řešení reálného problému, přičemž bude ověřována následující schopnost/znalost:
1) popsat, analyzovat a organizovat data (deskriptivní statistika, vizualizace),
2) sestavit statistické nebo strojově učící modely, použít je pro predikce, validovat a interpretovat výsledky,
3) využívat statistické nástroje a vizualizace k prezentaci a statistickému hodnocení výsledků a k rozhodování,
4) používat statistický a databázový software k provádění numerických a optimalizačních metod.
Technická realizace:
Během ústní zkoušky student obdrží dvě otázky z níže uvedených tematických okruhů.
Vymezení rozsahu otázek k ústní zkoušce
1. Matematické základy datové vědy: lineární algebra; diferenciální a integrální počet, metrické prostory; základy teorie míry a pravděpodobnosti; statistický počet
2. Průzkumová analýza dat a základní metody statistické inference: průzkum a vizualizace dat; principy odhadu parametrů, kvantifikace nejistoty, testování hypotéz, predikce; metody odhadu, maximální věrohodnost; neparametrické odhady; základní testy, testování pomocí věrohodnosti; konfidenční oblasti
3. Výpočetní metody a algoritmy: základy vědeckých výpočtů; numerická lineární algebra; numerické metody pro řešení rovnic, interpolaci, derivaci, integraci a optimalizaci; optimalizace s omezeními, lineární programování; simulační metody
4. Statistické modely: lineární regrese; zobecněné lineární modely a jejich rozšíření; základní modely pro náhodné procesy; modelování časových řad
5. Prediktivní modelování: predikce časových řad; statistické učení z vícerozměrných dat, redukce dimenzionality, klasifikace, shlukování; regresní predikce a klasifikace; metody strojového učení.
Vypracování a obhajoba bakalářské práce je povinná pro studijní program Statistická datová věda. Vypracováním bakalářské práce student prokazuje schopnost orientovat se v tématu práce, provádět odbornou práci pod vedením svého vedoucího a prezentovat výsledky jak písemnou, tak ústní formou. Pokyny pro vypracování bakalářské práce jsou stanoveny v Opatření děkana 3/2019: Pokyny pro vypracování bakalářských, diplomových a rigorózních prací na Přírodovědecké fakultě Masarykovy univerzity. - Návrh témat kvalifikačních prací a témata obhájených pracíMetody hodnocení v eko-epidemiologických modelech.
Klasifikace biodiverzitních systémů pomocí metod strojového učení.
Analýza přežití v credit scoringu.
Analýza funkcionálních dat v regionálních klimatických modelech.
Modelování aukcí pomocí nástrojů umělé inteligence.
Doporučený průchod studijním plánem
Společný univerzitní základ (15 kr.)
K úspěšnému zakončení studia student v bakalářských studijních programech získá 15 kr. z předmětů tzv. Společného univerzitního základu. Mezi tyto kredity se počítají 2 kredity z předmětů sportovních aktivit (TV), 4 kredity za cizí jazyk, a 9 kreditů za předměty společensko-vědního či přírodovědného základu – tzv. CORE předmětů. Aktuální nabídka CORE předmětů je k dispozici zde: https://www.muni.cz/studenti/spolecny-univerzitni-zaklad
Společensko-vědní a přírodovědný základ
Student povinně zapisuje předměty v minimální celkové hodnotě 9 kreditů za celé bakalářské studium ze základní nabídky Společného univerzitního základu. https://www.muni.cz/studenti/spolecny-univerzitni-zaklad
Jazyky
K úspěšnému ukončení studia na PřF má student povinnost absolvovat zkoušku JASUZ Odborná angličtina - zkouška za 4 kredity. Výuka jazyků je zajišťována Centrem jazykového vzdělávání MU.
Kód | Název | Ukončení | Kreditů | Semestr | Profilace |
PřF:JASUZ | Odborná angličtina - zkouška | zk | 4 | - | - |
4 kredity |
TV
Všichni studenti prezenčního studia bakalářských studijních programů mají povinnost během studia splnit podmínky pro udělení dvou zápočtů (1 zápočet = 1 kredit) z předmětů sportovních aktivit vypisovaných pod kódy P9. Předměty zajišťuje Centrum univerzitního sportu Fakulty sportovních studií.
Bakalářská práce (min. 10 kr)
Studenti jsou povinni zapsat si oba předměty v této sekci a vypracovat bakalářskou práci.
Povinné předměty (P+PV více než 135kr.)
Kód | Název | Ukončení | Kreditů | Semestr | Profilace |
FI:MB152 | Diferenciální a integrální počet | zk | 3+2 | 1 | Z |
PřF:M1110D | Lineární algebra pro datovou vědu | zk | 3+2 | 1 | Z |
PřF:M4130 | Výpočetní matematické systémy | z | 4 | 1 | - |
FI:IB113 | Úvod do programování a algoritmizace | zk | 4+2 | 1 | - |
PřF:M1130 | Seminář z matematiky I | z | 2 | 1 | - |
PřF:M2100D | Matematická analýza pro datovou vědu | zk | 2+2 | 2 | Z |
PřF:M4180 | Numerické metody I | zk | 4+2 | 2 | P |
FI:MB153 | Statistika I | zk | 3+2 | 2 | Z |
PřF:M1VM01 | Algoritmizace úloh a numerické výpočty | k | 5 | 2 | Z |
PřF:M4131 | Python pro datovou vědu | z | 4 | 2 | - |
FI:PV251 | Visualization | zk | 3+2 | 3 | P |
FI:PB016 | Úvod do umělé inteligence | zk | 3+2 | 3 | - |
PřF:M5120 | Lineární statistické modely I | zk | 4+2 | 3 | P |
PřF:M7986 | Statistická inference I | zk | 4+2 | 3 | P |
PřF:M8DBR | Databázové systémy a R v datové vědě | zk | 3+2 | 4 | - |
FI:IB031 | Úvod do strojového učení | zk | 3+2 | 4 | P |
PřF:M6130 | Výpočetní statistika | zk | 3+2 | 4 | P |
PřF:M8DM1 | Data mining I | zk | 4+2 | 4 | P |
PřF:M7222 | Zobecněné lineární modely | zk | 4+2 | 5 | P |
PřF:M9121 | Časové řady I | zk | 4+2 | 5 | P |
PřF:M9DM2 | Data mining II | k | 2+1 | 5 | - |
FI:PA153 | Natural Language Processing | zk | 2+2 | 5 | - |
PřF:M0160 | Optimalizace | zk | 4+2 | 6 | P |
114 kreditů |
Povinně-volitelné předměty
Studenti jsou povinni absolvovat povinně volitelné předměty v rozsahu alespoň 25 kreditů. Celkem je student povinen splnit 180 kreditů za studium. Zbývající kredity student získá z volitelných předmětů na MU nebo si může vybrat více předmětů ze skupiny povinně-volitelných předmětů.
Kód | Název | Ukončení | Kreditů | Semestr | Profilace |
FI:IB114 | Úvod do programování a algoritmizace II | zk | 3+2 | 2 | - |
PřF:E3011 | Algoritmizace a programování | k | 4+1 | 2 | - |
PřF:Bi9680en | Artificial Intelligence in Biology, Chemistry, and Bioengineering | zk | 2+2 | 3 | - |
PřF:Bi9680enc | Artificial Intelligence in Biology, Chemistry, and Bioengineering - practice | k | 1+1 | 3 | - |
FI:PB154 | Základy databázových systémů | zk | 3+2 | 3 | - |
PřF:M5180 | Numerické metody II | zk | 3+2 | 3 | - |
PřF:M6201 | Nelineární dynamika a její aplikace | zk | 4+2 | 4 | - |
FI:IV109 | Modelování a simulace | zk | 3+2 | 4 | - |
FI:PA026 | Artificial Intelligence Project | k | 2+1 | 4 | - |
PřF:M6110 | Pojistná matematika | zk | 4+2 | 4 | - |
PřF:M5444 | Markovské řetězce | zk | 3+2 | 5 | - |
ESF:BPE_ZAEK | Základy ekonometrie | zk | 6 | 5 | - |
PřF:M7777 | Aplikovaná analýza funkcionálních dat | z | 3 | 5 | - |
PřF:M5KPM | Kapitoly z pojistné matematiky | zk | 3+2 | 5 | - |
PřF:PLIN068 | Applied Machine Learning | k | 3 | 6 | - |
PřF:PLIN069 | Applied Machine Learning Project | zk | 6 | 6 | - |
74 kreditů |
Volitelné předměty
Student je povinen za studium splnit 180 kreditů. Může vybrat uvedený doporučený volitelný předmět, vybírá z dalších volitelných předmětů na MU nebo z povinně-volitelných předmětů programu.
Kód | Název | Ukončení | Kreditů | Semestr | Profilace |
PřF:MPRAX | Odborná praxe | z | 10 | 6 | - |
10 kreditů |