Podatkovne znanosti
Brezplačen redni študij
Ne spreglejte! Možnost VIRTUALNE udeležbe na predavanjih in vajah v realnem času.
Magistrski študijski program Podatkovne znanosti izobrazi diplomante s poglobljenimi znanji sodobne analize podatkov ter specifičnimi znanji, povezanimi 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. Na tej osnovi 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.
Študijski program Podatkovne znanosti izvajamo v redni in izredni obliki.
Redni študij je brezplačen tudi za zaposlene.
Vpis v 1. letnik
V prvi letnik magistrskega študijskega programa Podatkovne znanosti se lahko vpiše:
- kdor je končal študijski program prve stopnje s študijskih področij matematike, statistike ali računalništva; kandidatu pristojni organ fakultete na podlagi prijave za vpis ne predpiše dodatnih študijskih obveznosti;
- kdor je končal študijski program prve stopnje s študijskih področij informatike ali drugih naravoslovnih področij; kandidatu pristojni organ fakultete na podlagi prijave za vpis predpiše dodatne študijske obveznosti v obsegu 12 KT;
- kdor je končal študijski program prve stopnje s področij družbenih, poslovnih in upravnih ved; kandidatu pristojni organ fakultete na podlagi prijave za vpis predpiše dodatne študijske obveznosti v obsegu 18 KT;
- kdor je končal študijski program prve stopnje iz ostalih študijskih področij; kandidatu pristojni organ fakultete na podlagi prijave za vpis predpiše dodatne študijske obveznosti v obsegu 31 KT.
Za diplomante visokošolskih strokovnih študijskih programov, sprejetih pred 11. 6. 2004, se smiselno uporabljajo določila za diplomante študijskih programov prve stopnje.
V prvi oziroma nadaljnje letnike magistrskega študijskega programa Podatkovne znanosti se lahko vpiše tudi kdor je končal enakovredno izobraževanje v tujini. Enakovrednost v tujini pridobljenega izobraževanja na zahtevo vlagatelja ugotavlja FIŠ v okviru postopka priznavanja izobraževanja.
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 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.
Magistrski študijski program izvajamo v obliki rednega in izrednega študija.
Izredni študij poteka v Novem mestu. Predmetnik, izpitni roki, izvajalci in pogoji za napredovanje študentov v višji letnik so enaki kot na rednem študiju.
Študenti bodo na magistrskem podiplomskem študijskem programu Podatkovne znanosti pridobili naslednje kompetence:
- 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.
Študenti bodo na magistrskem podiplomskem študijskem programu Podatkovne znanosti pridobili tudi predmetno-specifične kompetence, ki so navedene v posameznih učnih načrtih predmetnika programa.
Predmetnik - Podatkovne znanosti (MAG)
Magistrski študijski program Podatkovne znanosti traja dve leti in je razdeljen v štiri semestre. Zaključi se z izdelavo magistrske naloge, zato študent v tretjem semestru izbere mentorja magistrske naloge, s katerim skozi konzultacije pripravi osnutek magistrske naloge. V četrtem semestru študent izdela in zagovarja magistrsko nalogo.
Pojasnilo preglednice: preglednica vključuje vse obvezne predmete, ki so določeni ob vpisu v navedeno študijsko leto. Vsak navedeni predmet:
- predstavlja povezavo na učni načrt predmeta,
- črka P pri predmetu predstavlja povezavo na izvajalca predavanj izbranega predmeta,
- črka V pri predmetu predstavlja povezavo na izvajalca vaj izbranega predmeta.
Obvezni predmeti
| 1. letnik | 2. letnik |
|---|---|
| Linearna algebra in optimizacija - P, V | Podatkovna skladišča in podatkovna analitika - P, V |
| Izbrana poglavja iz verjetnosti in statistike - P, V / P, V | Analiza velikih količin podatkov - P, V |
| Uvod v podatkovne znanosti - P, V | Strojno učenje 2 - P, V |
| Programiranje za podatkovne znanosti - P, V | Statistično učenje in modeliranje - P, V |
| Vizualizacija podatkov - P, V | Magistrski raziskovalni seminar - P, V |
| Podatkovno rudarjenje - P, V | Visoko zmogljivo računalništvo - P, V |
| Analiza kategorialnih podatkov - P, V | Kreativnost in kritično razmišljanje - P, V |
| Strojno učenje 1 - P, V | Magistrska naloga |
| Izbirni predmet 1 | |
| Izbirni predmet 2 | |
| Izbirni predmet 3 |
| 1. letnik | 2. letnik |
|---|---|
| Linearna algebra in optimizacija - P, V | Podatkovna skladišča in podatkovna analitika - P, V |
| Izbrana poglavja iz verjetnosti in statistike - P, V | Analiza velikih količin podatkov - P, V |
| Uvod v podatkovne znanosti - P, V | Strojno učenje 2 - P, V |
| Programiranje za podatkovne znanosti - P, V | Statistično učenje in modeliranje - P, V |
| Vizualizacija podatkov - P, V | Magistrski raziskovalni seminar - P, V |
| Podatkovno rudarjenje - P, V | Visoko zmogljivo računalništvo - P, V |
| Analiza kategorialnih podatkov - P, V | Kreativnost in kritično razmišljanje - P, V |
| Strojno učenje 1 - P, V / P, V | Magistrska naloga |
| Izbirni predmet 1 | |
| Izbirni predmet 2 | |
| Izbirni predmet 3 |
| 1. letnik | 2. letnik |
|---|---|
| Linearna algebra in optimizacija | Podatkovna skladišča in podatkovna analitika |
| Izbrana poglavja iz verjetnosti in statistike | Analiza velikih količin podatkov |
| Uvod v podatkovne znanosti | Strojno učenje 2 |
| Programiranje za podatkovne znanosti | Statistično učenje in modeliranje |
| Vizualizacija podatkov | Magistrski raziskovalni seminar |
| Podatkovno rudarjenje | Visoko zmogljivo računalništvo |
| Analiza kategorialnih podatkov | Kreativnost in kritično razmišljanje |
| Strojno učenje 1 | Magistrska naloga |
| Izbirni predmet 1 | |
| Izbirni predmet 2 | |
| Izbirni predmet 3 |
Izbirni predmeti
V prispevku Podatkovne znanosti – študij za poklic prihodnosti si lahko preberete več o študiju in zakaj so podatkovni znanstveniki tako iskana delovna sila.
Oglejte si tudi ostale študijske programe, ki jih ponuja Fakulteta za informacijske študije v Novem mestu.