Contact Us Pastebėjote neatitikimą Share Forumas Įeiti Žinynas

Įtraukti palyginimui

Didžiųjų verslo duomenų analitika (anglų k. - Business Big Data Analytics)

Studijų krypties grupė

Matematikos mokslai

Studijų kryptis

Taikomoji matematika

Studijų krypties šaka

Taikomoji matematika

Švietimo sritis

Matematika ir statistika

Švietimo posritis

Matematika

Studijų rūšis

Universitetinės studijos

Studijų programos tipas

Pakopinės studijos

Studijų pakopa

Antrosios pakopos studijos

Programos vykdymo kalba

anglų, lietuvių

Suteikiamas kvalifikacinis laipsnis ir (arba) kvalifikacija

Matematikos mokslų magistras

Kvalifikacinio laipsnio ypatumai

Pagrindinės krypties kvalifikacinis laipsnis

Diplomo (pažymėjimo) blanko pavadinimas ir kodas

Magistro diplomas, 7115

Būtinas minimalus išsilavinimas

Aukštasis universitetinis išsilavinimas

Studijų apimtis kreditais ir forma (trukmė metais)

120
Ištęstinė, 3, Metais
Nuolatinė, 2, Metais

Vertinimą atlikusi institucija

Nėra duomenų

Akreditavimo įsakymas

SV6-1

Akreditavimo vertinimo išvados

KTU Business Big Data Analytics MA_2017.pdf

Valstybinis kodas

6213AX001

Kodas pagal Tarptautinę standartizuotą švietimo klasifikaciją (ISCED)

7470541

Finansinės grupės kodas

1.2

Aprašymo santraukos parengimo arba atnaujinimo data

2019-05-16
Daugiau apie programą

Institucijos, teikiančios šią programą

Programos panašiais pavadinimais

Programos teikiančios tas pačias kvalifikacijas

Aprašymo santrauka

Bendras apibūdinimas:
Studijų programos tikslas (-ai):
Rengti bakalaurus, įgijusius gilių matematikos, informatikos ir verslo žinių, gebančius analizuoti didžiųjų verslo duomenų rinkinius, atpažinti verslo problemas, taikyti įgytas žinias ir sudaryti matematinius modelius bei algoritmus verslo sprendimams priimti ir verslo įžvalgoms kurti.
Studijų rezultatai:
Žinios, jų taikymas:
A1 Turi gilių matematikos žinių, susijusių su procesų ir įvykių analize, rizikos vertinimu ir didžiaisiais duomenų rinkiniais.
A2 Žino verslo organizacijų veiklos procesus, efektyvumo rodiklius, veiksnius, lemiančius sprendimų priėmimą, geba juos panaudoti sudarant matematinius modelius.
A3 Išmano informacinių poreikių įmonėje specifikavimą, metaduomenų paskirtį, didžiųjų duomenų rinkinių valdymo svarbą organizacijoje, kurti ir panaudoti metaduomenis, specifikuoti vartotojo poreikius ir apribojimus informacinei sistemai.
A4 Žino matematikos metodus tinkamus verslo didžiųjų duomenų analizės modeliams sudaryti, supranta analizės etapus ir jų atlikimo metodiką bei geba ją taikyti.
A5 Žino šiuolaikinių verslo analitikos sistemų struktūrą, programavimo aplinkas ir jų taikymo galimybes didžiųjų verslo duomenų analizės modeliams kurti ir analizuoti.
A6 Geba integruoti ir taikyti įgytas matematikos, informatikos ir verslo žinias bei kurti didžiųjų verslo duomenų rinkinių analizės modelius.
A7 Žino didžiųjų verslo duomenų rinkinių tyrimų naujausias tendencijas ir matematinius metodus bei geba jais pasinaudoti.
Gebėjimai atlikti tyrimus:
B1 Geba metodiškai pagrįsti, suplanuoti, organizuoti ir vykdyti didžiųjų verslo duomenų rinkinių tyrimus.
B2 Geba sudaryti verslo matematinius modelius ir juos tirti.
B3 Geba kurti didžiųjų verslo duomenų rinkinių analizės matematinius modelius , parinkti parametrus, patikrinti modelio tinkamumą turimiems duomenims, lyginti kelis modelius tarpusavyje.
B4 Geba inicijuoti, rengti, vykdyti ir pristatyti projektus, interpretuoti gautus verslo sistemų rezultatus, formuluoti pagrįstas išvadas ir prognozes.
B5 Geba rengti analizės ataskaitas ir įžvalgas, perteikti žinias ir supratimą verslo sprendimus priimantiems vadovams.
B6 Geba surasti, atrinkti ir suprasti mokslinę matematikos literatūrą ir pasinaudoti mokslinių tyrimų žiniomis sprendžiant didžiųjų duomenų analitikos uždavinius.
Specialieji gebėjimai:
C1 Geba mąstyti logiškai ir analitiškai.
C2 Geba konceptualiuoju lygmeniu atpažinti verslo problemas, analizuoti, planuoti ir prognozuoti įmonių veiklą tose srityse, kurios pasižymi dideliais duomenų rinkiniais ir būtinybe juos analizuoti.
C3 Geba abstrahuoti verslo informaciją, matematiniais sąryšiais aprašyti verslo sistemų procesus.
C4 Geba spręsti netipinius kompleksinius verslo uždavinius naujose ir nepažįstamose aplinkose derinant matematikos, informatikos ir verslo žinias.
C5 Geba lyginti kelis tos pačios problemos sprendimo būdus ir rasti optimalų būdą pagal pasirinktus kriterijus.
C6 Geba sudaryti algoritmus ir kompiuterines programas sukurtiems modeliams įgyvendinti, dirbti su dideliais duomenų rinkiniais.
C7 Geba transformuoti euristinius argumentus į matematinius įrodymus; įrodinėti teiginius, analogiškus žinomiems.
Socialiniai gebėjimai:
D1 Geba kritiškai vertinti savo ir kitų veiklos rezultatus bei profesinę patirtį.
D2 Geba dirbti savarankiškai ir tarpkryptinėje komandoje, generuoti naujas idėjas; integruoti žinias bei gebėjimus.
D3 Geba aiškiai ir argumentuotai perteikti informaciją kitų sričių specialistams, turi gerus komunikacinius gebėjimus.
Asmeniniai gebėjimai:
E1 Geba savarankiškai priimti sprendimus, įvertinant jų pasekmes bei jų sudėtingumą.
E2 Geba prisiimti atsakomybę už darbo rezultatus ir jų kokybę.
E3 Geba pasirinkti tobulinimosi kryptį ir plėtoti įgytus gebėjimus pagal poreikius.

Mokymo ir mokymosi veiklos:
Paskaitos;
Laboratoriniai darbai;
Seminarai (studijos mažose grupėse);
Pratybos;
Individualios konsultacijos;
Praktika (rekomenduojama pramonės įmonėje arba kitoje mokslo ir studijų institucijoje);
Individualūs ir (arba) komandiniai projektai;
Interaktyvūs mokymosi metodai;
Atvejų analizė;
Referatų rašymas;
Reikiamos informacijos paieška ir apibendrinimas, knygų bei originalių mokslinių straipsnių skaitymas;
Pranešimų rengimas, pristatymas ir gynimas.
Studijų rezultatų vertinimo būdai:
Pasiekti studijų rezultatai turi būti vertinami pagal dešimties balų kriterinę vertinimo sistemą. Gali būti taikomi įvairūs studijų rezultatų pasiekimų įvertinimo metodai:
Egzaminas raštu;
Egzaminas raštu ir žodžiu;
Testavimas;
Laboratorinių darbų rezultatų ataskaita ir gynimas;
Modeliavimo darbai;
Uždavinių sprendimas;
Individualaus ar komandinio projekto ataskaita;
Žodiniai ir stendiniai pranešimai;
Praktikos darbo (tyrimo) ataskaitų pristatymas ir gynimas;
Kolokviumas;
Kontroliniai darbai, pateikiant uždarojo ir (arba) atvirojo tipo klausimus;
Rašto darbai (literatūros apžvalga, referatas, esė ir panašiai);
Kursinis, baigiamasis darbas ir jo gynimas.
Sandara:
Studijų dalykai (moduliai), praktika:
Studijų krypties dalykai (iš viso ne mažiau 60 kr.)
Matricinė analizė, Didžiųjų duomenų analizės ir taikymo seminaras, Python taikymas duomenų moksle, Didžiųjų duomenų rinkinių tyrybos metodai, Išorinių verslo duomenų analitikos projektas, Daugiamatės statistinės analizės modeliai, Optimizavimas ir verslo sprendimų priėmimas, Verslo rizikos ir neapibrėžtumo analitika, Vidinių verslo duomenų analitikos projektas, Informacinių sistemų reikalavimų analizė ir specifikavimas.
Universiteto nustatyti tiriamieji, kitos krypties ir laisvai pasirenkami dalykai (ne daugiau kaip 30 kr.)
Strateginė verslo analizė, Alternatyvos (Finansų ir apskaitos duomenų analitika, Verslo logistikos analitika, Marketingo sprendimų modeliavimas, Laiko eilučių analizė, Finansinių rinkų modeliai, Didžiųjų duomenų analitikos priemonės, Finansų valdymo sprendimai, Verslo procesų modeliavimas, Vartotojų analitika, Mokesčių sistemos modeliavimas, Metaduomenų analizė ir informacijos portalai, Verslo informacinės technologijos).
Magistro baigiamasis projektas (30 kr.)
Specializacijos:
-
Studento pasirinkimai:
Studentai 1-3 semestro metu gali rinktis 21 kreditą iš alternatyvių modulių sąrašo.
Studijų programos skiriamieji bruožai:
Absolventas turi išsamių ir aktualių tarpdisciplininių matematikos, informatikos ir verslo žinių bei geba jas taikyti analizuojant didžiuosius verslo duomenis. Absolventas gali įgytas žinias ir gebėjimus integruoti bei taikyti verslo įžvalgoms, kuriant ir tobulinant verslo strategijas bei modelius, skirtus prognozuoti konkurentų, klientų ir tiekėjų poreikius ir elgesį, optimizuoti pardavimus ir paskirstymo kanalus bei išteklių naudojimą, analizuoti, matuoti ir prognozuoti finansinius rezultatus ir riziką.
Profesinės veiklos ir tolesnių studijų galimybės:
Profesinės veiklos galimybės:
Absolventas gali dirbti didžiųjų duomenų ir verslo sistemų analitiko, sprendimų konsultanto, rizikos vertinimo bei vadovaujamą darbą įvairiuose verslo (elektroninės komercijos, transporto, logistikos, farmacijos, sveikatos apsaugos, finansų, draudimo, telekomunikacijų) ir valstybinėse organizacijose.
Tolesnių studijų galimybės:
Absolventas turi teisę stoti į trečiosios pakopos studijas.