Z veseljem vam sporočamo, da smo pridobili akreditacijo novega magistrskega študijskega programa Podatkovne znanosti.

Dekan FIŠ prof. dr. Matej Makarovič je ob tem povedal: “Izjemno me veseli, da je Fakulteta za informacijske študije v Novem mestu pridobila nov magistrski študijski program na področju podatkovnih znanosti. Gre namreč za program, v katerem zelo skrbno upoštevamo aktualne in predvidene potrebe, saj računamo, da bo povpraševanje po profilih s temi znanji v prihodnje še naraščalo. Računamo ne le na študente iz regije, ampak tudi na slovenski in mendarodni prostor, še posebno na jugovzhodno Evropo.”

Osnovni cilj magistrskega študijskega programa Podatkovne znanosti je izobraziti diplomante s poglobljenimi znanji sodobne analize podatkov ter specifičnimi znanji povezanimi s posebnostmi podatkov znotraj posameznih disciplin oziroma s posebnimi zvrstmi podatkov. To vključuje širok nabor naprednih metod analize podatkov ter ostalih konceptov sodobne podatkovne znanosti in samostojen razvoj algoritemskih in programskih rešitev za različne vrste problemov, ki se nanašajo na analizo podatkov za znanstvene, tržne ter druge namene. S povezavo matematičnih, informacijskih in družboslovnih tematik bodo študenti pridobili celovit nabor medsebojno dopolnjujočih se znanj, ki bodo omogočala reševanje problemov obdelave in analize velikih zbirk podatkov v realnem okolju ter uporabe umetne inteligence. Strokovni naslov diplomantov in diplomantk študijskega programa je magister/magistrica podatkovnih znanosti.

Akreditacijo je podelil Svet Nacionalne agencije Republike Slovenije za kakovost v visokem šolstvu za nedoločen čas. 

——————————————————————

Predmetnik:

Program traja dve leti in je razdeljen v štiri semestre.

1. letnik

PREDMET:KT
Diskretna matematika6
Izbrana poglavja iz statistike6
Uvod v matematično analizo in verjetnost4
Uvod v podatkovne znanosti8
Vizualizacija podatkov6
Analiza velikih količin podatkov5
Kreativnost in kritično razmišljanje3
Analiza kategorialnih podatkov7
Izbirni predmet 15
Izbirni predmet 25
Izbirni predmet 35

2. letnik

PREDMET:KT
Podatkovna skladišča in podatkovna analitika5
Umetna inteligenca in strojno učenje8
Programiranje6
Analiza mehkih množic4
Napredna statistika7
Magistrski raziskovalni seminar8
Magistrska naloga22

Izbirni predmeti:

PREDMET:KT
Analiza kompleksnih omrežij5
Etika in komuniciranje v podjetništvu5
Izbrana poglavja iz algoritmov5
Linearna algebra5
Marketinška komunikacija5
Modeliranje kompleksnih sistemov5
Management znanja5
Numerična matematika5
Organizacijska psihologija5
Podatkovno rudarjenje5
Raziskovanje interneta5
Uvod v gospodarsko, delovno in obligacijsko pravo5
Visoko zmogljivo računalništvo5
Marketinške strategije na podlagi podatkov5

Pogoji za vpis:

V prvi letnik magistrskega študijskega programa Podatkovne znanosti se lahko vpiše:

  • kdor je končal študijski program za pridobitev višješolske izobrazbe iz študijskih področij matematike, statistike ali računalništva, mu pristojni organ fakultete na podlagi prijave za vpis ne predpiše diferencialnih izpitov;
  • kdor je končal študijski program za pridobitev višješolske izobrazbe iz študijskih področij informatike ali drugih naravoslovnih področij, mu pristojni organ fakultete na podlagi prijave za vpis predpiše diferencialne izpite v obsegu 12 KT;
  • kdor je končal študijski program za pridobitev višješolske izobrazbe s področij družbenih, poslovnih in upravnih ved, mu pristojni organ fakultete na podlagi prijave za vpis predpiše diferencialne izpite v obsegu 18 KT;
  • kdor je končal študijski program za pridobitev višješolske izobrazbe iz ostalih študijskih področij, mu pristojni organ fakultete na podlagi prijave za vpis predpiše diferencialne izpite v obsegu  31 KT.

V primeru omejitve vpisa bodo kandidati/ke izbrani glede na povprečno oceno dodiplomskega študija oz. študija na prvi stopnji.

V primeru omejitve vpisa pri prehodih med programi bodo kandidati izbrani glede na doseženo povprečno oceno.

Pogoji za napredovanje:

Za napredovanje iz prvega v drugi letnik mora študent/ka doseči najmanj 45 ECTS iz prvega letnika.

Fakulteta lahko odobri napredovanje v višji letnik tudi, če študent/ka ni dosegel/a zahtevanih pogojev v primeru naslednjih okoliščin: materinstvo, daljša bolezen, izjemne družinske ali socialne okoliščine, sodelovanje na vrhunskih kulturnih, športnih ali strokovnih prireditvah.

Študent/ka, ki ne izpolnjuje pogojev za vpis v višji letnik, lahko v času študija enkrat ponavlja letnik ali spremeni študijski program ali smer zaradi neizpolnitve obveznosti v prejšnji smeri ali študijskemu programu, a v tem primeru ne more koristiti absolventskega staža na isti stopnji študija. Drugega letnika ni možno ponavljati, ker je za opravljanje manjkajočih obveznosti namenjen absolventki staž.

Pogoji za dokončanje študija:

Pogoji za dokončanje študija so uspešno opravljene vse s programom predpisane študijske obveznosti v obsegu 120 kreditnih točk po ECTS.

Študent, ki se vpiše neposredno v drugi letnik, po zaključeni univerzitetni izobrazbi ali specializaciji po programu, sprejetem pred 11. 6. 2004, mora opraviti vse predpisane diferencialne izpite poleg vseh študijskih obveznosti drugega letnika.

Študij se zaključi s pripravo in ustnim zagovorom magistrske naloge.

Splošne kompetence, ki jih študenti pridobijo:

  • Sposobnost skrbeti za kakovost strokovnega dela skozi avtonomnost, samoiniciativnost, (samo)kritičnost, (samo)refleksivnost in (samo)evalviranje.
  • Splošno razumevanje pomena podatkov.
  • Sposobnost interpretacije rezultatov podatkovne analize.
  • Sposobnost uporabe različnih programskih rešitev za analizo podatkov.
  • Uporaba ustreznih metodoloških pristopov za izvajanje, koordiniranje in organiziranje raziskav.
  • Sposobnost iskanja virov in pridobivanja podatkov za izvedbo analize skladno s podanimi zahtevami.
  • Usposobljenost za skupinsko delo v vseh fazah analize podatkov.
  • Sposobnost obvladovanja in pretvorbe realnega problema v obliki lažje predstavljivega modela.
  • Sposobnost analitičnega in algoritmičnega razmišljanja.
  • Obvladovanje sodobnih visoko zmogljivih orodij in specifične programske opreme za obdelavo podatkov.
  • Zmožnost artikulacije raziskovalnega problema in na tej podlagi sposobnost pridobivanja, selekcije, ocenjevanja in umeščanja novih informacij.
  • Sposobnost fleksibilne uporabe znanja v praksi.
  • Usposobljenost za samostojno in avtonomno obdelavo in vzdrževanje podatkov.
  • Poglobljeno razumevanje in kritično razmišljanje o omejitvah oz. kvaliteti podatkov in njihovi etični uporabi.