Cilji in kompetence
Uporaba naprednih orodij za pripravo, analizo in vizualizacijo podatkov.
Vsebina
Priprava vsebin in orodij, ki ponujajo pripravo, analizo in vizualizacijo podatkov in so osnova za samostojno delo.
Usmerjeno k združevanju zgodovinskih in trenutnih podatkov za oblikovanje napovedi.
Metode poučevanja in učenja
Seminar s praktičnim prikazom uporabe in pripravo na samostojno delo
Predvideni študijski rezultati - znanje in razumevanje
1. Poglobljeno razumevanje vizualizacije in analitike podatkov, statistične analize in podatkovnega inženiringa, specifično na poslovnem področju. (PILO 1a)
1. Razumevanje in sposobnost uporabe masovnih podatkov in tehnik podatkoslovja, umetne inteligence in strojnega učenja, specifično na področju poslovnih ved. (PILO 3a)
2. odkrivanje načinov za ustvarjanje dodane vrednosti na osnovi pridobljenih znanj. (PILO 2a)
2. Sposobnost uporabe programske opreme za analize podatkov. (PILO 3b)
3. Začetno poznavanje programiranja za analizo podatkov PILO 3a).
Oznaka PILO (i.e. predvideni študijski rezultati programa) opredeljuje prispevek posameznega naštetega predvidenega študijskega rezultata učne enote k doseganju splošnih in/ali predmetno-specifičnih kompetenc oziroma učnih izidov, ki se s programom pridobijo).
Predvideni študijski rezultati - Prenosljive/ključne spretnosti in drugi atributi
1. Poglobljeno razumevanje vizualizacije in analitike podatkov, statistične analize in podatkovnega inženiringa, specifično na poslovnem področju. (PILO 1a)
1. Razumevanje in sposobnost uporabe masovnih podatkov in tehnik podatkoslovja, umetne inteligence in strojnega učenja, specifično na področju poslovnih ved. (PILO 3a)
2. odkrivanje načinov za ustvarjanje dodane vrednosti na osnovi pridobljenih znanj. (PILO 2a)
2. Sposobnost uporabe programske opreme za analize podatkov. (PILO 3b)
3. Začetno poznavanje programiranja za analizo podatkov PILO 3a).
Oznaka PILO (i.e. predvideni študijski rezultati programa) opredeljuje prispevek posameznega naštetega predvidenega študijskega rezultata učne enote k doseganju splošnih in/ali predmetno-specifičnih kompetenc oziroma učnih izidov, ki se s programom pridobijo).
Temeljni literatura in viri
Bidgoli, H. (2021). Management information systems. Cengage Learning. ISBN - 978-0-357-41869-7 COBISS.SI-ID - 144315139
Chollet, Francois (2021) Deep Learning with Python, Second Edition ISBN 978-1617296864
Altair RapidMiner Academy (2023) https://academy.rapidminer.com/
Podrobnosti o izvedbi in ocenjevanju - pisni izpit (50%)
- projekt (50%)
Pisni izpit - pisni izpit, ki pokriva vsa glavna tematska področja. Študent mora doseči 56 %.
Projekt - priprava in predstavitev projektnega poročila
