Data science v ekonómii

Typ štúdia: Inžinierske
Forma štúdia: Denná, prezenčná
Dĺžka štúdia: 2 roky
Jazyk výuky: Slovenský
Absolvent inžinierskeho študijného programu Data Science v ekonómii je zameraný na získavanie informácií z údajov a má rozsiahle znalosti a zručnosti v oblasti analýzy údajov, štatistiky, ekonometrie, operačného výskumu, Machine Learning a programovania. Získané vedomosti: V súčasnosti je dostupné obrovské množstvo dát a absolvent študijného programu ich bude schopný vhodne analyzovať. Absolvent bude ďalej poznatky získané z rôznych databáz schopný aj prepájať, pričom schopnosti absolventa študijného programu vytvárajú príležitosti pre jeho rôznorodé uplatnenie sa v oblasti ekonómie, manažmentu a marketingu. Študijný program spája niekoľko smerov, ktoré pracujú s údajmi (datami), ale na rôznych úrovniach hospodárstva. Práve práca s datami umožňuje zaradiť tento študijný program pod „data science“ a uvedené spojenie sprostredkuje prácu s dátami naprieč celým spektrom ekonomických problematík, od optimalizačných a rozhodovacích procesov v prostredí podniku alebo logistiky cez oblasť financií a investičných stratégii až po prognózovanie v makroekonómii a národnom hospodárstve. Základným kameňom data science je „porozumenie problematike“ (bussines understanding). Pravé týmto najdôležitejším krokom začína, ale aj končí „data science circle“ a zaroveň tento prvok je cieľom tohto študijného programu. 

Študijný program spája niekoľko smerov a poskytuje všetky potrebné znalosti a zručnosti, aby sa absolvent tohto programu stal veľmi dobrým dátovým alebo ekonomickým analytikom, prognostikom či „Data Scientistom“. Táto jedinečná kombinácia dátovej vedy, umelej inteligencie a ekonómie mu pomôže udržať si konkurenčnú výhodu na trhu práce a postúpiť do kariéry orientovanej na budúcnosť v globálnej spoločnosti alebo inovatívnom start-upe prípadne si založiť vlastnú spoločnosť. Všetky oblasti života sú ovplyvnené digitálnou revolúciou, ktorá sa vyvíja čoraz rýchlejšie. Absolvent bude pripravený na túto zmenu zvládnutím strojového učenia, analýzy veľkých dát, metód dolovania dát, predikcie a modelovania rôznych ekonomických, sociálnych a finančných procesov.