Didžiųjų verslo duomenų analitika (anglų k. - Business Big Data Analytics)
Institucijos, teikiančios šią programą
Programos panašiais pavadinimais
Programos teikiančios tas pačias kvalifikacijas
Aprašymo santrauka
Studijų programos tikslas (-ai):
Suteikti išsamių matematikos, informatikos ir ekonomikos žinių, išugdyti gebėjimus analizuoti didžiųjų verslo duomenų rinkinius, atpažinti ekonomikos subjektų problemas, taikyti įgytas žinias ir sudaryti matematinius modelius bei algoritmus ekonominės veiklos sprendimams priimti ir įžvalgoms teikti.
Studijų programos aprašas: https://stojantiesiems.ktu.edu/programme/m-didziuju-verslo-duomenu-analitika/
Studijų rezultatai:
Žinios ir jų taikymas:
Geba mąstyti logiškai ir analitiškai integruojant skirtingų sričių – veiklos/verslo, duomenų, analizės – ekspertines žinias, iškeliant struktūrinius reikalavimus, projektuojant algoritmus ir sudarant kompiuterines programas matematiniams modeliams įgyvendinti.
Geba konceptualiuoju lygmeniu atpažinti ekonomines bei verslo problemas, analizuoti, planuoti ir prognozuoti institucijų bei įmonių veiklą tose srityse, kurios pasižymi dideliais duomenų rinkiniais ir būtinybe juos analizuoti.
Geba abstrahuoti ekonominės veiklos informaciją, matematiniais sąryšiais aprašyti veiklos sistemų procesus.
Geba spręsti netipinius kompleksinius ekonominės veiklos uždavinius naujose ir nepažįstamose aplinkose derinant matematikos, informatikos ir ekonomines bei didžiųjų duomenų žinias.
Geba lyginti kelis tos pačios problemos sprendimo būdus ir rasti optimalų būdą pagal pasirinktus kriterijus.
Geba sudaryti algoritmus ir kompiuterines programas sukurtiems modeliams įgyvendinti, dirbti su dideliais duomenų rinkiniais.
Geba transformuoti euristinius argumentus į matematinius įrodymus; įrodinėti teiginius, analogiškus žinomiems.
Geba suprasti matematinius teiginius, jų įrodymus bei tarpusavio sąryšius ir taikyti juos įvairiomis aplinkybėmis.
Gebėjimai vykdyti tyrimus:
Geba taikyti matematikos žinias, susijusias su procesų ir įvykių analize, rizikos vertinimu ir didžiaisiais duomenų rinkiniais.
Geba identifikuoti ekonominės politikos formavimo institucijų bei verslo organizacijų veiklos procesus, efektyvumo rodiklius, veiksnius, lemiančius sprendimų priėmimą, bei juos panaudoti sudarant matematinius modelius.
Geba paaiškinti didžiųjų duomenų rinkinių valdymo svarbą organizacijoje, kurti ir panaudoti metaduomenis, specifikuoti vartotojo poreikius ir apribojimus informacinei sistemai.
Geba pasirinkti matematikos metodus tinkamus verslo didžiųjų duomenų analizės modeliams sudaryti, paaiškinti analizės etapus ir jų atlikimo metodiką bei ją taikyti tarpkryptinėse srityse.
Geba apibūdinti šiuolaikinių ekonomikos bei verslo analitikos sistemų struktūrą, programavimo aplinkas ir jų taikymo galimybes didžiųjų verslo duomenų analizės modeliams kurti ir analizuoti atsižvelgiant į ribotus skaičiavimo technologinius resursus.
Geba integruoti ir taikyti įgytas matematikos, informatikos ir ekonominės veiklos žinias, identifikuoti naujausias tendencijas ir matematinius metodus bei geba jais pasinaudoti kuriant didžiųjų verslo duomenų rinkinių analizės modelius.
Specialieji gebėjimai:
Geba rinkti, apibendrinti, sisteminti, analizuoti, vertinti bet kokią informaciją nepriklausomai nuo jos formos (garso, vaizdo, tekstinės, taktilinės ir kt.).
Geba surasti, atrinkti ir suprasti mokslinę matematikos literatūrą ir pasinaudoti mokslinių tyrimų žiniomis sprendžiant didžiųjų duomenų analitikos uždavinius.
Geba metodiškai pagrįsti, suplanuoti, organizuoti ir vykdyti didžiųjų verso duomenų rinkinių tyrimus.
Geba sudaryti verslo matematinius modelius ir juos tirti.
Geba kurti didžiųjų verslo duomenų rinkinių analizės matematinius modelius, parinkti parametrus, patikrinti modelio tinkamumą turimiems duomenims, lyginti kelis modelius tarpusavyje.
Geba inicijuoti, rengti, vykdyti ir pristatyti projektus, interpretuoti gautus veiklos sistemų rezultatus, formuluoti pagrįstas išvadas ir prognozes.
Geba rengti analizės ataskaitas ir įžvalgas, perteikti žinias ir supratimą veiklos sprendimus priimantiems vadovams.
Ugdomi socialiniai ir asmeniniai gebėjimai:
Geba kritiškai vertinti savo ir kitų veiklos rezultatus bei profesinę patirtį.
Geba savarankiškai priimti sprendimus, įvertinant jų pasekmes bei jų sudėtingumą.
Geba dirbti savarankiškai ir tarpkryptinėje komandoje, generuoti naujas idėjas; integruoti žinias bei gebėjimus.
Geba prisiimti atsakomybę už darbo rezultatus ir jų kokybę.
Geba aiškiai ir argumentuotai perteikti informaciją kolegoms ir kitų sričių specialistams, turi gerus komunikacinius gebėjimus.
Geba pasirinkti tobulinimosi kryptį ir plėtoti įgytus gebėjimus pagal poreikius.
Geba pripažinti, palaikyti ir puoselėti svarbiausias akademinės ir profesinės srities vertybes: teisingumą, sąžiningumą, pagarbą žmogui, toleranciją, profesinę, mokslinę bei pilietinę atsakomybę.
Mokymo ir mokymosi veiklos:
Studijos apima auditorinį darbą (paskaitos, pratybos, laboratoriniai darbai, seminarai, išvykstamieji vizitai į įmones ir kita) ir savarankišką darbą, skirtą įsisavinti teorinę medžiagą, pasirengti auditoriniam darbui, tarpiniams ir galutiniams atsiskaitymams bei atlikti kitas veiklas. Kiekvieno studijų modulio studijos baigiamos studento žinių bei įgūdžių vertinimu – egzaminu arba kitu galutiniu atsiskaitymu, studijų programa baigiama baigiamuoju projektu ir jo gynimu.
Studijų rezultatų vertinimo būdai:
Taikoma studijų rezultatų kaupiamojo vertinimo sistema, leidžianti užtikrinti nuolatinį ir įtraukiantį studentų darbą viso studijų semestro metu, kai studijų modulio galutinį įvertinimą sudaro tarpinių atsiskaitymų ir galutinio atsiskaitymo pažymiai, juos padauginant iš svertinių koeficientų (procentinių dedamųjų) ir sandaugas susumuojant.
Studijų dalykai (moduliai):
Didžiųjų duomenų rinkinių tyrybos metodai, Didžiųjų duomenų tiriamasis projektas, Matricinė analizė, Strateginė verslo analizė, Daugiamatės statistinės analizės modeliai, Išorinių verslo duomenų analitikos projektas, Optimizavimas ir verslo sprendimų priėmimas, Verslo rizikos ir neapibrėžtumo analitika, Vidinių verslo duomenų analitikos projektas, Magistro baigiamasis projektas.
Alternatyvos: Didžiųjų duomenų analitikos priemonės, Verslo aplinkos prognozavimas, Vartotojų analitika, Python taikymas duomenų moksle, Marketingo sprendimų modeliavimas, Laiko eilučių analizė, Informacinių sistemų reikalavimų analizė ir specifikavimas, Finansų valdymo sprendimai, Finansų ir apskaitos duomenų analitika, Finansinių rinkų modeliai, Duomenų analitika ir vizualizavimas.
Studijų programos anotacija:
Absolventas turi išsamių ir aktualių tarpdisciplininių matematikos, informatikos ir ekonomikos žinių bei geba jas taikyti analizuodamas didžiuosius verslo duomenis, geba įgytas žinias ir gebėjimus integruoti bei taikyti ekonomikos subjektų 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 galimybės:
Absolventas gali dirbti didžiųjų duomenų ir verslo sistemų analitiko, sprendimų konsultanto, rizikos vertinimo bei vadovaujamąjį darbą įvairiose verslo (elektroninės komercijos, transporto, logistikos, farmacijos, sveikatos apsaugos, finansų, draudimo, telekomunikacijų) įmonėse ir valstybinėse organizacijose.
Tolesnių studijų galimybės:
Turi teisę stoti į trečiosios pakopos studijas.
