|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KDMML / YBBUI
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KDMML
/
YBBUI
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Business Intelligence
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
4
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
12
[HOD/SEM]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
1 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
0
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ano
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
KDMML/XBBUI
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem předmětu je seznámit studenty s problematikou Business Intelligence (BI). Předmět je zaměřen na získání znalostí, osvojení si postupů, zvládnutí nástrojů a rozvoj dovedností při analýze, vyhodnocení a reportování dat pro potřeby efektivní práci s firemními daty, rychlejší a efektivnější rozhodování.
|
Požadavky na studenta
|
Podmínkou účasti na zkoušce je získání zápočtu. Zápočtem se potvrzuje, že se student zúčastňoval výuky v požadované míře a že splnil požadavky, jimiž bylo udělení zápočtu podmíněno, a může přistoupit ke složení zkoušky. Podmínky udělení zápočtu určuje vyučující v prvním týdnu přednáškového období semestru.
Zkouška z předmětu (písemná a ústní) je stanovena v souladu se Studijním a zkušebním řádem UPCE.
|
Obsah
|
1. Principy a využití BI.
2. Data, informace a znalosti.
3. Systémový přístup k rozhodování.
4. Pokročilé metody vícekriteriálního rozhodování za určitosti.
5. Metody rozhodování za neurčitosti.
6. Etapy a úkoly metodologie CRISP-DM.
7. Příprava dat k modelování.
8. Vybrané metody a základy tvorby modelů
9. Tvorba vybraných modelů a jejich vyhodnocení.
10. Databázové hledisko při návrhu systému BI.
11. Technologie, technické komponenty a konstrukce Decision Support System jako součást BI.
12. Modelování v BI.
13. Nové trendy v oblasti BI a konkurenčním zpravodajství (Competitive Intelligence).
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Základní:
Pour, Jan. Business intelligence v podnikové praxi. Praha: Professional Publishing, 2012. ISBN 978-80-7431-065-2.
-
Základní:
Turban, Efraim. Decision support systems and intelligent systems. New Jersey: Prentice Hall, 1998. ISBN 0-13-740937-0.
-
Základní:
Petr, Pavel. Metody Data Miningu.. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2015. ISBN 978-80-7395-873-2.
-
Základní:
Rozhodovací procesy
(Křupka, J. etc.)
-
Rozšiřující:
Turban, Efraim. Decision support and business inteligence systems. Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall, 2007. ISBN 0-13-198660-0.
-
Rozšiřující:
Fotr, J., Dědina, J. Manažérské rozhodování. Praha: Ekopress, 2003. 2003.
-
Rozšiřující:
Ragsdale, Cliff T. Spreadsheet modeling & decision analysis : a practical introduction to management science. Mason: South-Western, 2004. ISBN 0-324-20305-5.
-
Doporučená:
Novotný, Ota. Business intelligence : jak využít bohatství ve vašich datech. Praha: Grada, 2005. ISBN 80-247-1094-3.
-
Doporučená:
Berka, Petr. Dobývání znalostí z databází. Praha: Academia, 2003. ISBN 80-200-1062-9.
-
Doporučená:
Gass, S. I., Harris, C. M. Encyclopedia of Operations Research and Management Science - centennial edition, druhé vydání, Dodrecht: Kluwer AP, 2004. 2004. ISBN 0-7923-7827-X.
-
Doporučená:
Berthold, M., Hand, D. J. Intelligent Data Analysis, Springer-Verlag. New York, 2003. ISBN 3-540-43060-1.
-
Doporučená:
User's manual of Criterium Decision Plus
|
Časová náročnost
|
Kombinovaná forma studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Kontaktní výuka
|
12
|
Příprava na zápočet
|
13
|
Příprava prezentace (referátu)
|
10
|
Domácí příprava na výuku
|
53
|
Příprava na zkoušku
|
32
|
Celkem
|
120
|
|
Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu |
- |
Získané způsobilosti |
Student bude mít základní přehled o problematice Business Intelligence, bude umět vysvětlit podstatu vybraných metod a algoritmů pro podporu rozhodování. Bude schopen řešit rozhodovací úlohy s využitím programových nástrojů. Bude znát základní strukturu těchto systémů a úlohu jednotlivých komponent. |
Vyučovací metody |
- Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
- Metody práce s textem (učebnicí, knihou)
- Metody samostatných akcí
|
Hodnotící metody |
- Ústní zkouška
- Písemná zkouška
- Posouzení zadané práce
- Rozbor produktů pracovní činnosti studenta
- Rozbor díla tvůrčího charakteru
|
|
|
|