FI DTAN Data Analytics
Název anglicky: Data Analytics
v akred. studijním programu, prezenční, vyučovací jazyk: čeština čeština
Zahrnut v programu: FI C-TEV Tematické vzdělávání

Charakteristika plánu CŽV

  • Představení plánu CŽV (cíle vzdělávání)
    Data Analytics je obor, který spojuje dovednosti z informatiky, statistiky, matematiky a business analýzy. Studenti se naučí, jak sbírat, čistit, analyzovat a interpretovat data za účelem získání cenných informací pro rozhodování v různých oblastech, jako jsou obchod, finance, marketing, zdravotnictví a další. Základními pilíři oboru jsou pokročilé analytické metody, strojové učení, data mining a databázové systémy.
  • Cílová skupina
    Cílová skupina studijního oboru Data Analytics je široká, ale zejména se zaměřuje na jednotlivce, kteří mají zájem o práci s daty a chtějí rozvíjet své analytické a technické dovednosti v oblasti analýzy velkých dat, strojového učení a databázových systémů. Jedná se zejména o lidi, kteří mají zájem o zpracování, analýzu a interpretaci dat za účelem získávání užitečných informací a podporu rozhodování. Tito jednotlivci mohou pocházet z různých oborů, jako jsou ekonomie, finance, marketing, informatika, zdravotnictví nebo inženýrství.
  • Další informace
  • Výstupy z učení
    Absolventi  jsou vybaveni schopnostmi analyzovat velké objemy dat a využívat je k získávání znalostí a předpovědím trendů. Využívají pokročilých analytických nástrojů a technik, aby efektivně a s vysokou přesností získali užitečné informace pro různé aplikace, od obchodních analýz po vědecký výzkum.
  • Uplatnění absolventa
    Absolventi mají široké možnosti uplatnění v různých oblastech, které vyžadují schopnost analyzovat, zpracovávat a interpretovat velké objemy dat. Díky získaným znalostem v oblasti pokročilých analytických technik, strojového učení, databázových systémů a data miningu mohou absolventi najít uplatnění v různých sektorech, od technologických firem po oblasti financí, zdravotnictví, marketingu nebo veřejného sektoru.
  • Podmínky přijetí
    Uchazeč je povinen doložit úspěšně ukončené středoškolské vzdělání a zaplatit poplatek za vzdělávání.
  • Průběh vzdělávání

    Jednotlivé předměty jsou vyučovány prezenčně. Očekává se tedy, že studenti se budou zúčastňovat výuky dle rozvrhu. Nad rámec přednášek a cvičení je možné poskytovat individuální konzultace.

    Doporučení: Předmět PV056 je doporučeno si zapsat nejdříve v semestru jaro 2026. Důvodem jsou aktuálně probíhající změny obsahu předmětu.

  • Podmínky ukončení
    Předměty jsou ukončovány standardním způsobem, a to ověřováním nabytých znalostí závěrečným přezkoušením. Toto přezkoušení probíhá buď písemně či ústně. Forma ukončení je variabilní a záleží na zvoleném předmětu. Součástí úspěšného ukončení mohou být domácí úkoly nebo průběžné projekty. V souladu se SZŘ MU jsou předměty ukončovány zápočtem, kolokviem či zkouškou.

Průchod plánem CŽV

Předměty CŽV

Kód Název Garant Ukončení Rozsah Kreditů Semestr
FI:PA212Advanced Search Techniques for Large Scale Data Analytics J. Sedmidubskýzk 2/0/02+2 -
FI:PA220Database systems for data analytics V. Dohnalzk 2/0/02+2 -
FI:PV056Machine Learning and Data Mining J. Sedmidubskýzk 2/0/13+2 -
13 kreditů