DATA & ANALYTICS
FOR BUSINESS MANAGEMENT

MBA PROGRAM

Předměty

Architektury business analytiky

Předmět se zaměřuje na specifikaci a vysvětlení základních komponent v oblasti architektury business analytiky po stránce teoretické i praktické. Účelem je objasnit různé typy architektur v BA, jejich principy a charakteristiky a od nich odvozované přístupy k řešením. Dále pochopit data, datové zdroje, datové struktury a možnosti přístupu k datům a jejich využívání.

Bezpečnost dat a Counter Intelligence

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

Business a transformace businessu

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.

Competitive Intelligence

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.

Data a Business projekt

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.

Data X – Základy analytických metod

Blok je teoretickou přípravou pro kurs Data X – Pokročilá analytika. V kursu jsou s učitelem (supervised learning) probírány základní algoritmy strojového učení, jako jsou regresní funkce, regresní a klasifikační stromy, náhodné lesy, bagging, boosting (XGBoost) a mělké neuronové sítě.

Dále jsou probírány základní postupy pro optimalizaci nastavení těchto algoritmů (optimalizace hyper parametrů) a postupy pro výpočet chyby pro následnou validaci modelů (in-sample, out-sample error, bias-variance tradeoff, přeučení modelu, hold-out, křížová validace). Postupy budou ilustrovány na ilustrativních příkladech v Python (Scikit-learn).

Data X – Pokročilá analytika

Tento kurz zahrnuje studium pokročilejších technik pro analýzu dat a prediktivní modelování. Teorie analytických metod je kombinována s reálnými úlohami řešenými samostatnou prací v týmech.

Po úspěšném absolvování jsou studenti schopni transformovat reálnou úlohu na úlohu prediktivní analýzy dat, úlohám rozumí po teoretické stránce, jsou schopni vybrat vhodnou metodu analýzy pro daný problém, implementovat ji v programovém prostředí Python a umí interpretovat výsledky vč. jejich limitací a nejistoty vzhledem k relevantnímu businessovému zadání.

Datové minimum

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.

Informační etika, regulace a právo

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.

Manažerské minimum

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.

Nástroje pro podporu business analytiky

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.

Reporting a vizualizace

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.

Řízení dat a analytiky pro business

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.

Statistika pro pokročilou analytiku

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.

Trendy a novinky v business analytice

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.

MBA PROGRAM