Představujeme navazující (Ing.) studium aplikované informatiky
- Úvod
- Jak probíhá přijímací zkouška?
- Jaké vstupní znalosti a dovednosti jsou předpokládány?
- Jaké znalosti a dovednosti v rámci studia získáte?
- Jaké naleznete uplatnění v praxi?
- Jak probíhá spolupráce s praxí? S jakými firmami a institucemi spolupracujeme?
Do 2. září 2021 lze podávat přihlášky také do nově otevřeného navazujícího magisterského studijního programu Aplikovaná informatika v prezenční i kombinované formě (tj. studium při práci). Podrobnější informace k přijímacímu řízení jsou k dispozici zde. Přihlášku ke studiu lze podat elektronicky.
Navazující magisterský profesně zaměřený studijní program Aplikovaná informatika prohlubuje znalosti a dovednosti získané v bakalářském studiu informatiky. Stěžejní zaměření výuky je datové inženýrství, které zahrnuje specifická témata z oblasti reprezentace a ukládání dat, metod a technik jejich zpracování a analýzy (včetně strojového učení) a jejich následné vizualizace a interpretace. Absolventi nabyté znalosti uplatní v aplikační sféře a ve veřejné správě, a to včetně aplikovaného výzkumu.
Tento studijní program si jako jeden z hlavních cílů klade také průběžné a intenzivní propojení s reálnými požadavky a problémy, které vznikají a řeší se v každodenní praxi ve firmách i veřejném sektoru. Toto propojení zajišťuje
- účast odborníků z praxe ve výuce,
- tematické exkurze studentů ve firmách/institucích,
- řešení zadání pocházejících z praxe v rámci semestrálních projektů,
- zapojení do činnosti firem/institucí v rámci šestitýdenní odborné praxe,
- prezentace idejí a potenciálních inovací studentů před zástupci firem/institucí a jejich zpětná vazba,
- spolupráce s firmami/institucemi při zadání a řešení diplomových prací.
Jak probíhá přijímací zkouška?
Tento navazující magisterský studijní program (SP) primárně navazuje na inovovaný stejnojmenný bakalářský SP, ovšem je do značné míry kompatibilní i s dobíhajícím stejnojmenným bakalářským SP. Jeho absolventům je přijímací zkouška prominuta. Přijímací zkouška může být prominuta rovněž absolventům jiných bakalářských studijních programů v oblasti vzdělávání Informatika. Ostatní uchazeči musí úspěšně vykonat přijímací zkoušku ve formě motivačního pohovoru, ve kterém se ověřuje, jaké znalosti a dovednosti má uchazeč v následujících oblastech:
- základní dovednosti v oblasti zpracování dat (včetně vytváření jednoduchých skriptů)
- relační databáze (SQL)
- statistika
- základy algoritmizace (základní datové struktury a operace nad nimi)
- procedurální a objektově orientované programování
- základy matematické analýzy (diferenciální a integrální počet jedné proměnné, obyčejné diferenciální rovnice)
- základy lineární algebry
- teoretické základy informatiky (výrokový a predikátový počet, množiny a relace mezi nimi, číselné soustavy, základy teorie grafů a teorie složitosti)
Jaké vstupní znalosti a dovednosti jsou předpokládány?
Vzhledem k zaměření studia na datové inženýrství doporučujeme si doplnit/osvěžit následující znalosti a dovednosti (viz také otázku výše):
- ukládání a sdílení dat (relační databáze, základní textové formáty, jako jsou CSV a JSON)
- vytváření jednoduchých skriptů v jazycích, jakými jsou například Python nebo R (procedurální programování, reprezentace dat, zpracování dat, základy algoritmizace)
- uživatelské rozhraní operačních systémů (včetně konzolového rozhraní a jednoduchých skriptů)
- statistické zpracování dat (základy popisné statistiky, korelační a regresní analýzy, základní diskrétní a spojitá pravděpodobnostní rozdělení aj.), jejich vizualizace a interpretace
- základní numerické metody (řešení nelineárních rovnic, řešení soustav lineárních rovnic, interpolace a aproximace; programová implementace)
- základy datové a informační bezpečnosti (základy kryptologie, důvěrnost, integrita, dostupnost, AAA framework)
- základy matematiky (vektorový a maticový počet, diferenciální a integrální počet, množiny a relace, teorie grafů, složitost)
Ve studiu nepochybně využijete také znalosti a dovednosti z následujících oblastí:
- základy zpracování časových řad a jednorozměrného signálu
- NoSQL databázové systémy
- vybrané metody strojového učení (rozhodovací stromy, SVM, neuronové sítě aj.)
- vybrané optimalizační algoritmy (lineární programování aj.)
Jaké znalosti a dovednosti v rámci studia získáte?
Absolvent získá jak hluboké faktické znalosti, tak praktické odborné dovednosti v oblastech souvisejících se zpracováním, analýzou, vizualizací a interpretací různých typů dat, které jsou podloženy dostatečným teoretickým základem. Důraz na praktické dovednosti je spojen s průběžnou spoluprací studentů s firemní a veřejnou sférou, která není omezena jen na odbornou praxi, ale zahrnuje i semestrální projekty, diplomovou práci a prakticky zaměřené kurzy tzv. měkkých dovedností.
Teoretické znalosti získá absolvent v těchto oblastech:
- vybrané partie z matematické analýzy (typicky diferenciální počet funkcí více proměnných pro pochopení optimalizačních algoritmů a princip učení neuronových sítí a integrální transformace a základy funkcionální analýzy použitelné v oblasti zpracování signálů)
- numerické a optimalizační metody (typicky uplatnitelné v přístupech soft computingu)
- teorie konečných automatů a gramatik (využitelná např. při zpracování textových dat)
- klasická algoritmizace, návrh a použití efektivních datových struktur (obecné principy, pokročilé datové struktury a operace nad nimi, přehled algoritmů použitelných pro efektivní zpracování dat aj.)
Prostřednictvím profilových předmětů získá absolvent během studia hlubší faktické znalosti a praktické dovednosti v následujících oblastech souvisejících s prací s daty
- zpracování datových souborů, explorační analýza dat a interaktivní vizualizace
- analýza signálů a obrazových dat
- zpracování a interpretace časových řad a sekvencí
- soft computing (fuzzy logika a vybrané modely strojového učení)
- praktické využití nástrojů pro big data (včetně NoSQL databází)
- simulace systémů (událostmi řízené simulace, spojité a částicové modelování)
- programování pro paralelní systémy (včetně využití distribuovaných klastrů a masivně paralelních systémů)
- počítačová bezpečnost (se zaměřením na datovou a informační bezpečnost)
Výuka ve výše uvedených oblastech bude založena na aktuálně používaných vývojových nástrojích, kterými jsou v současné době ekosystém Pythonu, R a dotazovací databázové jazyky.
Jazykové kompetence jsou podpořeny výukou tří povinných předmětů v anglickém jazyce, případně v rámci zahraniční praktické stáže studentů.
Blok povinně volitelných předmětů v posledním semestru obsahuje nabídku předmětů, které představují konkrétní využití nástrojů a přístupů datového inženýrství v různých praktických i výzkumných oblastech. Moderní technologie a aktuální trendy v oboru budou zohledněny v nabídce volitelných předmětů.
Detailnější představu o vyučovaných předmětech můžete získat ve studijním plánu (verze níže se liší pouze rozsahem výuky):
Jaké naleznete uplatnění v praxi?
Absolventi studijního programu se uplatní především na pozicích, jako jsou například:
- datový inženýr/analytik,
- návrhář jednoduchých datových systémů,
- poskytovatel/konzultant existujících datových řešení,
- provozovatel a správce datových úložišť,
- IT specialista v oblasti datové bezpečnosti,
ale také na pozicích souvisejících, například:
- backend programátor ve vývojovém týmu,
- IT podpora vědeckých projektů,
- správce cloudových systémů.
Jak probíhá spolupráce s praxí? S jakými firmami a institucemi spolupracujeme?
Naše katedra spolupracuje s mnoha místními i globálními firmami a institucemi, a to zejména v rámci těchto aktivit:
- zapojení jejich pracovníků do výuky (včetně odborných předmětů),
- zajištění/vedení odborných praxí (ty lze po dohodě uskutečnit u smluvních partnerů, případně v jiných firmách a institucích, včetně zaměstnavatele studenta),
- řešení projektů nejen smluvního výzkumu (tyto aktivity by měly být propojené se semestrálními projekty a diplomovými pracemi).
Již v prvním ročníku se student v rámci předmětu Data v praxi seznámí prostřednictvím exkurzí a prezentací odborníků s využitím dat ve firmách a organizacích (získávání, zpracování i interpretace). Spolupráci s firemní sférou může dále rozvíjet v rámci semestrálních projektů (v prvních třech semestrech) a především v rámci šestitýdenní odborné praxe přímo v jednotlivých firmách a institucích. Závěrečné semestry pak studentům nabízejí jak příležitost hlubšího odborného zpracování zvoleného aspektu projektu v rámci diplomové práce, tak možnost prezentace vlastních idejí či projektů před firemní veřejností v rámci předmětu Prezentace projektu. Současné příležitosti v oblasti IT a jeho přesah do jiných neinformatických oborů budou studentům představeny v rámci předmětů, které jsou zaměřené na národní a mezinárodní projektové výzvy a strategie v oblasti IT nebo na aplikace informatiky v kontextu jiných oborů (a to nejen technických a přírodovědných, ale také humanitních oborů, umění a sportu).
Následující výčet spolupracujících firem a institucí není ani úplný, ani konečný.
- ASSIST spol. s r.o.
- AUTOCONT a.s.
- BM COM s. r. o.
- COM PLUS CZ a.s.
- Corpus Solutions a.s.
- Český statistický úřad
- ČR – Generální finanční ředitelství
- DATASYS s.r.o.
- Deloitte
- Glencore Agriculture Czech s.r.o.
- Infinity Energy, s.r.o.
- Inovační centrum Ústeckého kraje, z. s.
- KOMIX s.r.o.
- Krajská zdravotní, a.s.
- KS Kolbenschmidt Czech Republic, a.s.
- M Computers s.r.o.
- MALFINI, a.s.
- MIBCON a.s.
- O2 Czech Republic a.s. (dataclair.ai)
- Penny Market s.r.o.
- Process Automation Solutions s.r.o.
- Severočeské doly a.s.
- TTP Czech Republic s.r.o.
- Ústecký kraj
- VALEO