Data & Analytics for Business Management

Předmět poskytuje studentům přehled o problematice bezpečnosti dat a Counter Intelligence. Zaměřuje se na důvěrnost, integritu a dostupnost dat a zároveň na ochranu aktiv společnosti. Po úspěšném absolvování budou studenti schopni:

• Diskutovat, jakými aspekty je nutné se zabývat v souvislosti s bezpečností dat a Counter Intelligence
• Řídit bezpečnost dat
• Využívat mezinárodní normy rodiny ISO/IEC 27000

Předmět se zaměřuje na principy, oblasti, objekty a struktury v řízení firmy jako základ pro práci analytiků, architektů a manažerů ve sféře business analytiky (BA). Analyzuje podstatné vazby a souvislosti mezi objekty a oblastmi, jak v řízení firmy, tak i ve vztahu k IT a jeho řízení. Vyhodnocují se významné faktory ovlivňující řízení firmy a na jejich základě se formulují nároky na transformace a změny v businessu firmy a současně i základní nároky na specifikace úloh a aplikací business analytiky. Obsah předmětu je zaměřen ve dvou blocích na bankovní ústav a výrobní firmu.

Předmět seznamuje se zpravodajskými metodami pro business prostředí se zaměřením na vytěžování povrchového a hlubokého webu včetně určení pokročilých rešeršních metod.

Po úspěšném absolvování budou studenti schopni využívat specifické metody vyhledávání v různých úrovních webu a aplikovat je ve zpravodajském procesu. Dále absolventi získají znalosti o typologii sekundárních informačních zdrojů včetně rešeršní strategie pro účely CI.

Předmět se zaměřuje na práci na konkrétním projektu. Cílem je aplikovat a propojit poznatky a znalosti získané v ostatních předmětech prostřednictvím realizace data a business projektu. Projekty budou primárně zaměřeny na řešení problémů, se kterými se organizace potýkají v praxi nebo na inovativní využití dat a analytiky. Studenti při zpracování projektu využijí znalosti získané v ostatních předmětech.

Po úspěšném absolvování budou studenti schopni aplikovat získané poznatky z jednotlivých předmětů na konkrétní projekty z oblasti dat a analytiky. Aplikují tedy jednotlivých metod a technik v souvislostech a na komplexních praktických projektech.

Tento kurz bude zahrnovat studium různých technik pro analýzu dat a prediktivní modelování. Bude kladen důraz na rozpoznání odlišných úloh analýzy, jejich teoretické pozadí, implementaci a interpretaci výsledků. Teorie analytických metod bude kombinována s reálnými úlohami.

Po úspěšném absolvování budou studenti schopni transformovat reálnou úlohu na úlohu prediktivní analýzy dat, úlohám budou rozumět po teoretické stránce, budou schopni vybrat vhodnou metodu analýzy pro daný problém, implementovat ji v programovém prostředí Python a R a budou umět interpretovat výsledky vč. jejich limitací a nejistoty.

Předmět se zaměřuje na vysvětlení principů a osvojení si praktických postupů zpracování dat pro podporu úloh, se kterými se účastníci pravidelně setkávají v rámci své pracovní náplně, ať už se jedná o práci s transakčními daty, nebo základní a pokročilé analytiky. Náplň kurzu je tvořena primárně praktickými postupy, které si následně účastnící mohou vyzkoušet. Ty jsou doplněny o nezbytné teoretické základy.

Předmět se zaměřuje na identifikaci, analýzu a možnosti řešení hlavních problémů v oblasti informační etiky. Zabývá se rozborem změn společenského prostředí způsobených rozvojem informačních a komunikačních technologií a etickými důsledky, které z něj plynou. Předmět se dále zaměřuje na českou a unijní právní regulaci upravující zpracování dat, zejména osobních údajů, jejich získávání a využívání a dále na ochranu soukromí online. Kurz seznámí studenty s relevantními právními předpisy se zaměřením na jejich aplikaci v praxi.

Předmět ve své blokové formě rozvíjí manažerské, osobní a sociální dovednosti jednotlivců, zejména pak:

•  Schopnost vybudovat a řídit efektivní týmy, včetně práce s týmovou dynamikou, motivací, zpětnou vazbou a hodnotícími pohovory.
•  Schopnost plánovat a řídit náklady
• Schopnost pochopit problém (formou kritického čtení zadání).
• Schopnost navrhnout způsob, jak se dostat k řešení problému a naplánovat následné kroky.
• Schopnost vést interview a dozvědět se důležité informace.
• Schopnost vytvoření příběhu a vybudování dostatečné podpůrné logiky pro příběh.
• Schopnost tvořit výstižnou a přesvědčivou prezentaci.
• Schopnost kvalitně prezentovat a doručit důležité sdělení audienci.

Cíle předmětu jsou následující:

• Seznámit studenty s metodami a postupy, které jim umožní orientovat se v měnícím se trhu nástrojů pro podporu business analytiky.
• Poskytnout studentům základní přehled o kategoriích nástrojů pro podporu business analytiky.
• Pomoci studentům získat přehled o aktuálně dostupných či nabízených nástrojích pro podporu business analytiky.

Předmět se zaměřuje na vysvětlení základních principů, případů užití a problémů souvisejících s Business Intelligence a Self-service Business Intelligence. Účelem je jak vysvětlit nezbytnou teorii a architektonické koncepty, tak studentům poskytnout prostředí, ve kterém si vyzkouší praktické řešení business problému od analýzy až po implementaci požadovaných reportů jak datovým skladem integrujícím data z několika zdrojových systémů, tak v self-service prostředí.

Předmět se zaměřuje na řízení dat a analytiky pro business, pokrývá témata od zajištění souladu s business cíli, řízení služeb umožňujících vlastní využití dat až po řízení projektů a finančních a organizačních aspektů využívání dat a analytiky. Součástí předmětu je také tematika Data Governance a Data Managementu jako nezbytného předpokladu dlouhodobě udržitelného rozvoje a využití dat v organizaci.

Předmět seznamuje studenty s vybranými statistickými metodami analýzy dat, jejich omezeními a aplikací v business analýze. Studenti se postupně seznámí se základní metodologií statistické analýzy, s vytvářením statistických modelů, s jejich výběrem a interpretací. Postupně boudou probrány vybrané metody statistické analýzy závislostí s důrazem na praktické provedení na výukových i reálných datech. K výpočtům je používáno prostředí R, očekává se jeho praktická znalost, která bude dále prohloubena.

Předmět ve své blokové formě umožňuje studentům seznámit se a vyzkoušet si tři vybraná témata z oblasti pokročilé analytiky a umělé inteligence aktuální pro daný akademický rok. Každé téma je vyučujícím představeno a následně si jej studenti prakticky vyzkouší na připravených příkladech.