Studijní katalog

Studium je i o formalitách, jejichž řádné plnění tě dovede až k úpěšnému dokončení celého studia. Studijní a zkušební řád a Studijní katalog jsou ta správná místa, kde nalezneš oficiální informace o tom, jaké podmínky musíš splnit, aby tvé studium řádně probíhalo.

V bakalářském studjním programu Statistická datová věda musíš splnit následující:

  1. Musíš absolvovat předměty tzv. Společného univerzitního základu v předepsané skladbě v celkovém rozsahu alespoň 15 kreditů.
  2. Musíš absolvovat všechny předměty (celkem 124 kreditů) bloku povinných předmětů programu (114 kreditů) a bakalářská práce (10 kreditů).
  3. Musíš absolvovat předměty podle svého výběru v celkovém rozsahu alespoň 25 kreditů z bloku povinně volitelných předmětů programu.
  4. Musíš absolvovat další, tzv. volitelné, předměty vypisované na Masarykově univerzitě tak, aby jsi za celé své studium získal(a) celkem alespoň 180 kreditů.

Bloky předmětů

V následujících tabulkách najdeš přehled předmětů jednotlivých bloků nebo odkazy na předměty, ze kterých si můžeš vybrat.

V tabulce najdeš číslo semestru (1.--6.), ve kterém je vhodné si předmět zapsat, dále kód předmětu (rozklikni si pro přechod do Katalogu předmětů, kde najdeš všechny podrobnosti), název, požadovaný způsob ukončení (zkouška / kolokvium / zápočet), počet hodin přednášek / cvičení / jiných povinností každý týden, počet kreditů za absolvování předmětu a příp. poznámky o důležitých předpokladech (některé předměty vyžadují nebo doporučují předchozí absolvování jiných předmětů).

Společný univerzitní základ

K úspěšnému zakončení studia student v bakalářských studijních programech získá alespoň 15 kreditů z předmětů tzv. Společného univerzitního základu. Mezi tyto kredity se počítají 2 kredity z předmětů sportovních aktivit, 4 kredity za cizí jazyk, a 9 kreditů za předměty společensko-vědního či přírodovědného základu (tzv. CORE předmětů).

Společensko-vědní a přírodovědný základ

Student si za celé bakalářské studium povinně zapisuje tzv. CORE předměty v minimální celkové hodnotě 9 kreditů: předměty jsou vypisovány pod kódy CORE___.

Jazyky

K úspěšnému ukončení studia na PřF má student povinnost absolvovat zkoušku
PřF:JASUZ Odborná angličtina - zkouška: 4 kredity.

Výuka jazyků je zajišťována Centrem jazykového vzdělávání MU.

Sportovní aktivity

Student prezenčního studia bakalářského studijního programu má povinnost během studia splnit podmínky pro udělení dvou zápočtů (1 zápočet = 1 kredit) z předmětů sportovních aktivit vypisovaných pod kódy P9___, p9___: Předměty povinné tělesné výchovy

Výuku těchto předmětů zajišťuje Centrum univerzitního sportu Fakulty sportovních studií.

Povinné předměty

Je nutné absolvovat všechny předměty tohoto bloku. Doporučujeme předměty absolvovat v uváděných semestrech, takto ti zajistíme rozumnou návaznost předmětů a smysluplné využití nových znalostí a dovedností v dalších předmětech.

sem. kód název uk. př/cv kr. předpoklady
1. FI:MB152 Diferenciální a integrální počet zk 2/2 5
1. PřF:M1110D Lineární algebra pro datovou vědu zk 2/2 5
1. PřF:M4130 Výpočetní matematické systémy z 2/2 4
1. FI:IB113 Úvod do programování a algoritmizace zk 2/2 6
1. PřF:M1130 Seminář z matematiky I z 0/2 2
2. PřF:M2100D Matematická analýza pro datovou vědu zk 2/0 4 MB152
2. FI:MB153 Statistika I zk 2/2 5 MB152, M2100D
2. PřF:M4180 Numerické metody I zk 2/2 6
2. PřF:M1VM01 Algoritmizace úloh a numerické výpočty k 0/3 5
2. PřF:M4131 Python pro datovou vědu z 2/2 4
3. PřF:M5120 Lineární statistické modely I zk 2/2 6 MB153
3. PřF:M7986 Statistická inference I zk 2/2 6
3. FI:PB016 Úvod do umělé inteligence zk 2/2 5
3. FI:PV251 Visualization zk 2/1 5
4. PřF:M6130 Výpočetní statistika zk 2/2 5 MB153
4. PřF:M8DM1 Data mining I zk 2/2 6
4. FI:IB031 Úvod do strojového učení zk 2/2 5 MB152, MB153
4. PřF:M8DBR Databázové systémy a R v datové vědě zk 1/2 5
5. PřF:M7222 Zobecněné lineární modely zk 2/2 6 MB153
5. PřF:M9121 Časové řady I zk 2/2 6 M5120
5. PřF:M9DM2 Data mining II k 0/2 3
5. FI:PA153 Natural Language Processing zk 2/0 4
6. PřF:M0160 Optimalizace zk 2/2 6

Bakalářská práce

Na začátku 5. semestru si musíš zvolit formu a téma bakalářské práce a za ni v 5. a 6. semestru musíš získat zápočty a kredity.

sem. kód název uk. př/cv kr. předpoklad
5. PřF:M51XX Bakalářská práce 1 z 0/0 5 ≥ 90 kreditů
6. PřF:M61XX Bakalářská práce 2 z 0/0 5 M51XX

Státní závěrečná zkouška

Ke Státní závěrečné zkoušce se přihlásíš poslední semestr svého studia.

sem. kód název uk. př/cv kr. předpoklad
6. PřF:MSZZ_BN Bakalářská státní závěrečná zkouška - 0/0 0 ≥ 120 kreditů

Povinně volitelné předměty

Je nutné absolvovat předměty z tohoto bloku v celkovém rozsahu alespoň 25 kreditů.

Z tabulky níže si vyber předměty podle svého zájmu, ale tak, aby jsi za ně získal(a) celkem alespoň 25 kreditů. Můžeš jich absolvovat klidně i více, kredity se ti budou počítat do kreditů za celé studium.

Některé předměty je nutné nebo vhodné absolvovat v kombinaci s jinými. Často je potřeba předtím absolvovat jiný povinný (nebo povinně volitelnný) předmět. Čísla semestrů ber jako naše doporučení, kdy si myslíme, že je správná doba na to předmět zvládnout. Klidně předměty můžeš odložit na pozdější semestry, ale je rozumné si studijní zátěž rovnoměrně rozvrhnout na celých 6 semestrů.

sem. kód název uk. př/cv kr. předpoklady
2. FI:IB114 Úvod do programování a algoritmizace II zk 2/1 5 IB113
2. PřF:E3011 Algoritmizace a programování k 2/2 5
3. PřF:M5180 Numerické metody II zk 2/1 5 M4180
3. FI:PB154 Základy databázových systémů zk 2/1 5
3. PřF:Bi9680en Artificial Intelligence in Biology,
Chemistry, and Bioengineering
zk 2/0 4
3. PřF:Bi9680enc Artificial Intelligence in Biology,
Chemistry, and Bioengineering - practice
k 0/1 2 +Bi9680enc
4. FI:IV109 Modelování a simulace zk 2/1 5
4./6. PřF:M6201 Nelineární dynamika a její aplikace zk 2/2 6 M1110D
4. FI:PA026 Artificial Intelligence Project k 0/2 3 PB016
4. PřF:M6110 Pojistná matematika zk 2/2 6 MB153
5. PřF:M5444 Markovské řetězce zk 2/1 5 MB153
5. PřF:M7777 Aplikovaná analýza funkcionálních dat z 0/2 3 MB153, M4130
5. PřF:M5KPM Kapitoly z pojistné matematiky zk 2/1 5 M6110
5. ESF:BPE_ZAEK Základy ekonometrie zk 2/2 6
6. PřF:PLIN068 Applied Machine Learning k 2/0 3
6. PřF:PLIN069 Applied Machine Learning Project zk 0/0 6 +PLIN068

Volitelné předměty

Kromě předchozích bloků si doplň své studium předměty nabízenými na Masarykově univerzitě, a to tak, aby jsi za celé studium získal(a) celkem alespoň 180 kreditů.

Speciálně pro bakalářský studijní program Statistická datová věda ti nabízíme možnost získat 10 kreditů za odbornou stáž.

sem. kód název uk. př/cv kr. předpoklady
6. PřF:MPRAX Odborná praxe z 8 týdnů 10

Můžeš také vybírat mezi dalšími povinně volitelnými předměty (nad požadovaných 25 kreditů), podívat se po jiných předmětech na Ústavu matematiky a statistiky PřF a na Fakultě informatiky, ale opravdu můžeš absolvovat i předměty vyučované na jakékoliv fakultě a studijním programu na MUNI (při dodržení podmínek daných předmětů).

Průchod studijním programem po semestrech

Následující tabulky ukazují doporučený průchod tvým studiem, předměty jsou v něm chronologicky seřazeny podle semestrů.

Ve sloupci blok najdeš označení odpovídajícího bloku předmětů: P povinné předměty, PV povinně volitelné předměty, V volitelné předměty.

1. semestr (1. rok – podzim)

blok kód název uk. př/cv kr. předpoklady
P FI:MB152 Diferenciální a integrální počet zk 2/2 5
P PřF:M1110D Lineární algebra pro datovou vědu zk 2/2 5
P PřF:M4130 Výpočetní matematické systémy z 2/2 4
P FI:IB113 Úvod do programování a algoritmizace zk 2/2 6
P PřF:M1130 Seminář z matematiky I z 0/2 2

2. semestr (1. rok – jaro)

blok kód název uk. př/cv kr. předpoklady
P PřF:M2100D Matematická analýza pro datovou vědu zk 2/0 4 MB152
P FI:MB153 Statistika I zk 2/2 5 MB152, M2100D
P PřF:M4180 Numerické metody I zk 2/2 6
P PřF:M1VM01 Algoritmizace úloh a numerické výpočty k 0/3 5
P PřF:M4131 Python pro datovou vědu z 2/2 4
PV FI:IB114 Úvod do programování a algoritmizace II zk 2/1 5 IB113
PV PřF:E3011 Algoritmizace a programování k 2/2 5

3. semestr (2. rok – podzim)

blok kód název uk. př/cv kr. předpoklady
P PřF:M5120 Lineární statistické modely I zk 2/2 6 MB153
P PřF:M7986 Statistická inference I zk 2/2 6
P FI:PB016 Úvod do umělé inteligence zk 2/2 5
P FI:PV251 Visualization zk 2/1 5
PV PřF:M5180 Numerické metody II zk 2/1 5 M4180
PV FI:PB154 Základy databázových systémů zk 2/1 5
PV PřF:Bi9680en Artificial Intelligence in Biology,
Chemistry, and Bioengineering
zk 2/0 4
PV PřF:Bi9680enc Artificial Intelligence in Biology,
Chemistry, and Bioengineering - practice
k 0/1 2 +Bi9680enc

4. semestr (2. rok – jaro)

blok kód název uk. př/cv kr. předpoklady
P PřF:M6130 Výpočetní statistika zk 2/2 5 MB153
P PřF:M8DM1 Data mining I zk 2/2 6
P FI:IB031 Úvod do strojového učení zk 2/2 5 MB152, MB153
P PřF:M8DBR Databázové systémy a R v datové vědě zk 1/2 5
PV FI:IV109 Modelování a simulace zk 2/1 5
PV PřF:M6201 Nelineární dynamika a její aplikace zk 2/2 6 M1110D
PV FI:PA026 Artificial Intelligence Project k 0/2 3 PB016
PV PřF:M6110 Pojistná matematika zk 2/2 6 MB153

5. semestr (3. rok – podzim)

blok kód název uk. př/cv kr. předpoklady
P PřF:M7222 Zobecněné lineární modely zk 2/2 6 MB153
P PřF:M9121 Časové řady I zk 2/2 6 M5120
P PřF:M9DM2 Data mining II k 0/2 3
P PřF:M51XX Bakalářská práce 1 z 0/0 5 ≥ 90 kreditů
P FI:PA153 Natural Language Processing zk 2/0 4
PV PřF:M5444 Markovské řetězce zk 2/1 5 MB153
PV PřF:M7777 Aplikovaná analýza funkcionálních dat z 0/2 3 MB153, M4130
PV PřF:M5KPM Kapitoly z pojistné matematiky zk 2/1 5 M6110
PV ESF:BPE_ZAEK Základy ekonometrie zk 2/2 6

6. semestr (3. rok – jaro)

blok kód název uk. př/cv kr. předpoklady
P PřF:M0160 Optimalizace zk 2/2 6
P PřF:M61XX Bakalářská práce 2 z 0/0 5 M51XX
P PřF:MSZZ_BN Bakalářská státní závěrečná zkouška - 0/0 0 ≥ 120 kreditů
PV PřF:M6201 Nelineární dynamika a její aplikace zk 2/2 6 M1110D
PV PřF:PLIN068 Applied Machine Learning k 2/0 3
PV PřF:PLIN069 Applied Machine Learning Project zk 0/0 6 +PLIN068
V PřF:MPRAX Odborná praxe z 8 týdnů 10

Garant studijního programu

Máš dotazy ke studijnímu programu? Neboj se zeptat přímo garanta...

Používáte starou verzi internetového prohlížeče. Doporučujeme aktualizovat Váš prohlížeč na nejnovější verzi.

Další info