Big Data a oficiální statistika. Unicorn College Open 24. dubna 2015 Doc. Ing. Marie Bohatá, CSc.
|
|
- Jaromír Pešan
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Big Data a oficiální statistika Unicorn College Open 24. dubna 2015 Doc. Ing. Marie Bohatá, CSc.
2 Obsah příspěvku Charakteristiky Big Data Výzvy a úskalí z perspektivy statistiky Výzvy z perspektivy computing (výpočetní metody, teorie a algoritmy) Příklady možných aplikací ve statistice Závěr
3 Charakteristiky Big Data Populární termín užívaný k popisu exponenciálního růstu dat a jejich dostupnosti; nový pohled na vypovídací schopnost dat Velký rozsah, velká rychlost a velká různorodost informací vyžadují nové formy zpracování, ale i porozumění datům Kombinování velkých objemů dat umožňuje inovace Nerespektují hranice států Multidisciplinární charakter
4 Charakteristiky Big Data pokrač. Šum roste rychleji než signál Účel, k němuž jsou sbírána; některá využití jen vedlejší produkt Často jde o všudypřítomnost dat, nikoliv big data jako taková Big data neznamená kvalitnější data než menší vzorek
5 Rysy související s rozsahem Velký rozsah dnes již nepředstavuje problém pro uchovávání Nový problém, jak určit relevantnost, reprezentativnost a jak používat analytiku Rozsáhlé možnosti modelování Často velmi detailní data
6 Rysy související s rychlostí Příval dat v téměř reálném čase Nutnost rychle zpracovávat (statistikové zvyklí na rezervoáry, nikoliv nepřetržité toky dat)
7 Rysy související s různorodostí Všechny druhy formátů Obtížné sjednocování a zpracování Nejdůležitější krok identifikace, klasifikace a pochopení proměnných vytvoření datové mapy
8 Hodnota Big Data Sběr je levný (nová snaha zpeněžit) Ne všechna mají hodnotu; nutnost identifikovat ta významná Řízení dat může být dlouhodobě nákladné (časové řady) Mylné přesvědčení, že obrovské množství dat poskytne správnou odpověď, ale Big Data jsou často Složena z relativně malých podsouborů dat, které spolu obtížně souvisejí (Bradley Efron) Nereprezentativní (systematická chyba) Algoritmy umožňují hledat vzájemné vazby mezi daty - prediktivní modely
9 Big Data z perspektivy oficiální statistiky
10 Atributy oficiální statistiky Veřejný statek Mandát sbírat data od respondentů Povinnost respondentů poskytovat data Základní principy státní statistické služby (profesionální nezávislost, nestrannost, objektivita, ochrana důvěrnosti dat, využití dat pouze pro statistické účely)
11 Motivace využívat Big Data Včasnost dat Úspora nákladů Snížení zátěže respondentů Nadnárodní rozměr dat
12 Výzvy a úskalí Možná nedorozumění rozsáhlý objem dat eliminuje potřebu teorie a vědecké metody, ale Čísla nemluví sama za sebe Odpovídají zejména na otázky co a kdo, nikoliv proč Potřeba kombinovat s tradičními zjišťováními Interpretace Při každé aplikaci jde o průnik mezi statistikou, computing a vlastní aplikační doménou nutná spolupráce Problémy ochrany a vlastnictví dat
13 Výzvy a úskalí pokrač. Kultura a reputace statistických úřadů Důvěra veřejnosti ve statistiku Význam ochrany soukromí v nové situaci Obavy, že Big Data znamená Big Brother Ne všechna data shromažďována se souhlasem subjektů Mnohdy data užívána pro jiný účel, než za jakým byla shromážděna
14 Výzkumné výzvy Simultánní testování hypotéz v řádu tisíců a kombinace klasických (četnostních) a Bayesovských přístupů (chybí teorie) Zacházení se šumem a čištění dat Sumarizace a vizualizace rozsáhlých a komplexních souborů Analýza heterogenních dat Automatizace modelování, testování a výběru modelů Stanovení kvality a komunikace kvality ve vztahu k uživatelům (relevance, přesnost, včasnost, srovnatelnost, koherence, srozumitelnost)
15 Výzvy pro computing Rozsah dat často neumožňuje jejich uchovávání v 1 databázi Zpracování může trvat příliš dlouho pro rozhodování v reálném čase Zpracování heterogenních druhů datových souborů Uchovávání/zpracování v cloudu představuje specifický problém SOA zpracování by mělo být přesunuto k datům, nikoliv data ke zpracovatelským programům
16 Společná výzkumná výzva Jak řídit, podporovat, aktualizovat, dokumentovat a archivovat data a umožňovat k nim přístup Partnerství Společenství odborníků propojujících různé relevantní dovednosti
17 Příklady možného využití Rozsáhlé aplikace v komerční sféře (viz program konference). Statistika - zatím ve fázi ověřování (existující, nové statistiky) Mobilní telefony - statistika turismu, dopravy Kreditní karty náklady na cestování a geografická distribuce Čárové kódy - cenová statistika Sociální sítě subjektivní statistiky blahobytu, podnikatelský sentiment, ale např. i míra nezaměstnanosti
18 Závěry Řada výzev a úskalí, ale obrovské příležitosti Práce s daty se stává kreativní činností Potřeba rozvíjet mix znalostí a dovedností data talent Rýsuje se nová profese data scientist Organizační a legislativní předpoklady Big Data jako doplněk konvenčních zdrojů dat
Datová věda (Data Science) akademický navazující magisterský program
Datová věda () akademický navazující magisterský program Reaguje na potřebu, kterou vyvolala rychle rostoucí produkce komplexních, obvykle rozsáhlých dat ve vědě, v průmyslu a obecně v hospodářských činnostech.
VícePRO VNITROSTÁTNÍ STATISTICKÉ ORGÁNY A PRO STATISTICKÝ ÚŘAD SPOLEČENSTVÍ
PRO VNITROSTÁTNÍ STATISTICKÉ ORGÁNY A PRO STATISTICKÝ ÚŘAD SPOLEČENSTVÍ přijatý přijatý Výborem Výborem pro pro Evropský Evropský statistický statistický systém systém dne dne 28. 28. září září 2011 2011
VíceMarketingové aplikace. Doc. Ing.Vladimír Chalupský, CSc., MBA
Marketingové aplikace Doc. Ing.Vladimír Chalupský, CSc., MBA Struktura předmětu 4. okruh: Marketingový výzkum - vymezení podstaty a účelu marketingového výzkumu - požadavky na informace výzkumu - proces
VíceMODERNÍ MARKETINGOVÝ VÝZKUM
KOZEL Roman MODERNÍ MARKETINGOVÝ VÝZKUM Obsah O hlavním autorovi... 9 Slovo úvodem...11 1. Marketingové prostředí...13 1.1 Charakteristika prostředí...14 1.2 Makroprostředí...16 1.2.1 Demografické prostředí...18
VíceSTATISTICKÉ PROGRAMY
Slezská univerzita v Opavě Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné STATISTICKÉ PROGRAMY VYUŽITÍ EXCELU A SPSS PRO VĚDECKO-VÝZKUMNOU ČINNOST Elena Mielcová, Radmila Stoklasová a Jaroslav Ramík Karviná
VíceCo je xport? Inkubátor nápadů na vlastní podnikání
Co je xport? Inkubátor nápadů na vlastní podnikání 1 2 3 4 Součást Vysoké školy ekonomické v Praze (rozpočet 2 mld. Kč, 20 000 studentů, primární zaměření ekonomie) Unikátní ekosystém spojující akademický
VíceGIS jako důležitá součást BI. Jan Broulík, Petr Panec ARCDATA PRAHA, s.r.o.
GIS jako důležitá součást BI Jan Broulík, Petr Panec ARCDATA PRAHA, s.r.o. ARCDATA PRAHA, s.r.o. THE GEOGRAPHIC ADVANTAGE Motto Sladit operační taktiku s organizační strategií Strategie bez taktiky je
VíceVÝVOJ EVROPSKÉ LEGISLATIVY V OBLASTI INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ
VÝVOJ EVROPSKÉ LEGISLATIVY V OBLASTI INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ 9. 10. 2013 Kongresové centrum (BVV, Brno) Štěpánka Doleželová CDV LEGISLATIVA EU SMĚRNICE EVROPSKÉHO PARLAMENTU A RADY 2003/98/ES o opakovaném
VíceStatistika. Základní pojmy a cíle statistiky. Roman Biskup. (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at) .
Statistika Základní pojmy a cíle statistiky Roman Biskup (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at)email.cz 12. února 2012 Statistika by Birom Statistika Pojmy a cíle
VíceMANAŽERSKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY
Metodický list č. 1 MANAŽERSKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY Úvodem: Protože předmětu manažerské informační systémy (MIS) je vyhrazeno ve studijním plánu kombinovaného studia pouze 10 prezenční hodin (5 dvouhodinových
VíceBIG DATA. Nové úlohy pro nástroje v oblasti BI. 27. listopadu 2012
BIG DATA Nové úlohy pro nástroje v oblasti BI 27. listopadu 2012 AGENDA 1. Úvod 2. Jaké jsou potřeby? 3. Možné řešení 2 Jaké jsou potřeby? Dopady Analýza dat potřeba nového přístupu Jak na nestrukturovaná
VícePLÁN REALIZACE STRATEGICKÉHO ZÁMĚRU FAKULTY ZDRAVOTNICKÝCH STUDIÍ TECHNICKÉ UNIVERZITY V LIBERCI PRO ROK 2019
PLÁN REALIZACE STRATEGICKÉHO ZÁMĚRU FAKULTY ZDRAVOTNICKÝCH STUDIÍ TECHNICKÉ UNIVERZITY V LIBERCI PRO ROK 2019 Vědecká rada FZS TUL projednala dne 2. října 2018 Akademický senát FZS TUL schválil dne 10.
VíceSpecializace Kognitivní informatika
Specializace Kognitivní informatika Otevřené dveře specializace Kognitivní informatika, 10.5.2007 V rámci projektu, financovaného Evropským sociálním fondem pod č. 3206 Multi- a transdisciplinární obor
VíceOpatření děkana LF MU č. 5/2013 k zajištění ověřitelnosti výzkumných dat. Část I. Základní ustanovení
Opatření děkana LF MU č. 5/2013 k zajištění ověřitelnosti výzkumných dat. ze dne 22. července 2013 Část I. Základní ustanovení I. Předmět opatření (1) Předmětem tohoto opatření je stanovení pravidel pro
VíceGIS v regionální analýze a jejich využití na příkladu Moravskoslezského kraje a města Ostravy
GIS v regionální analýze a jejich využití na příkladu Moravskoslezského kraje a města Ostravy Mgr. Luděk Krtička Ostravská univerzita v Ostravě Katedra sociální geografie a regionálního rozvoje Inovace
VíceSetkání interních auditorů z finanční oblasti. Nové výzvy pro interní audit Big Data a socialní sítě
www.pwc.com/cz Setkání interních auditorů z finanční oblasti Nové výzvy pro interní audit Big Data a socialní sítě 2. října 2014 Obsah Big Data a sociální sítě Změny v digitálním světě Jak využít velká
VíceÚvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi
Obsah 1 Úvodem 13 2 Dříve les než stromy 17 2.1 Nejednoznačnost terminologie 17 2.2 Volba metody analýzy dat 23 2.3 Přehled vybraných vícerozměrných metod 25 2.3.1 Metoda hlavních komponent 26 2.3.2 Faktorová
VíceNAŘÍZENÍ EVROPSKÉHO PARLAMENTU A RADY (ES) č. 763/2008. ze dne 9. července o sčítání lidu, domů a bytů
L 218/14 CS Úřední věstník Evropské unie 13.8.2008 NAŘÍZENÍ EVROPSKÉHO PARLAMENTU A RADY (ES) č. 763/2008 ze dne 9. července 2008 o sčítání lidu, domů a bytů (Text s významem pro EHP) EVROPSKÝ PARLAMENT
VíceInformační a komunikační technologie. Informační a komunikační technologie
Oblast Předmět Období Časová dotace Místo realizace Charakteristika předmětu Průřezová témata Informační a komunikační technologie Informační a komunikační technologie 5. 6. ročník 1 hodina týdně počítačová
VícePlán realizace strategického záměru Fakulty přírodovědně-humanitní a pedagogické Technické univerzity v Liberci na rok 2019
Plán realizace strategického záměru Fakulty přírodovědně-humanitní a pedagogické Technické univerzity v Liberci na rok 2019 Úvod Předkládaný Plán realizace strategického záměru Fakulty přírodovědně-humanitní
Více1 Úvod 1.1 Vlastnosti programového vybavení (SW)
1 Úvod 1.1 Vlastnosti programového vybavení (SW) - dávkové zpracování - omezená distribuce - zakázkový SW - distribuované systémy - vestavěná inteligence - laciný HW - vliv zákazníka 1950 1960 1970 1980
VíceAplikovaná informatika
Aplikovaná informatika B1802 prezenční a kombinovaná forma 3-leté bakalářské studium příjímací řízení: motivační pohovor Nauč se u nás pracovat se sítěmi a databázemi, programovat roboty, létej s drony,
VíceSynergické efekty VaVpI projektů na VŠB-TU Ostrava
Synergické efekty VaVpI projektů na VŠB-TU Ostrava Prof. Ing. Ivo Vondrák, CSc. VŠB - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky www.it4innovations.eu 1 Obsah 1. Projekty VaVpI
VícePřeji nám všem hodně zdaru. prof. Ing. Petr Konvalinka, CSc., FEng., rektor ČVUT v Praze
3 Vážené kolegyně, vážení kolegové, Strategie ČVUT, kterou právě otevíráte, je výsledkem mnoha měsíců práce a diskuse všech, kteří měli povinnost, zájem a chuť podílet se na formulování dlouhodobých cílů
VícePříští výrobní revoluce příležitost nebo hrozba?
Příští výrobní revoluce příležitost nebo hrozba? Martin Bunček Místopředseda TA ČR Technologická agentura ČR 24. 3. 2015 ČR je jedna z nejindustrializovanějších zemí Podíl zpracovatelského průmyslu na
VícePříloha č. 86. Formulář pro audity (Formulář A, MS Excel)
Název projektu: Redesign Statistického informačního systému v návaznosti na zavádění egovernmentu v ČR Příjemce: Česká republika Český statistický úřad Registrační číslo projektu: CZ.1.06/1.1.00/07.06396
VíceŘízení výkonnosti nemovitostního portfolia. Integrační platforma innosys. Květen 2014
Řízení výkonnosti nemovitostního portfolia Integrační platforma innosys Květen 2014 Technologické trendy 2014 Narušitelé zavedených postupů Kognitivní analýza Industrializace zdrojů mas Blízká setkávání
VíceSíťIT: Portál na podporu sociální sítě informatiků v ČR http://www.sitit.cz/
SíťIT: Portál na podporu sociální sítě informatiků v ČR http://www.sitit.cz/ Projekt SoSIReČR SoSIReČR = Sociální síť informatiků v regionech České republiky Projekt je hrazen z rozpočtu Evropského sociálního
VíceKritérium relevance v hodnocení udržitelného rozvoje. Doc. PaedDr. Tomáš Hák, PhD. Doc. RNDr. Svatava Janoušková, PhD.
Kritérium relevance v hodnocení udržitelného rozvoje Doc. PaedDr. Tomáš Hák, PhD. Doc. RNDr. Svatava Janoušková, PhD. ČZU Praha, 30. května 2017 Hodnocení Evaluation Assessment Evaluace je proces systematického
VíceTeorie systémů TES 5. Znalostní systémy KMS
Evropský sociální fond. Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti. Teorie systémů TES 5. Znalostní systémy KMS ZS 2011/2012 prof. Ing. Petr Moos, CSc. Ústav informatiky a telekomunikací Fakulta dopravní
VíceDatová kvalita základ úspěšného BI. RNDr. Ondřej Zýka, Profinit
Datová kvalita základ úspěšného BI RNDr. Ondřej Zýka, Profinit 1.6.2012 Datová exploze Snižování nákladů o Zdvojnásobení objemu podnikových dat každé dva roky o Konkurenční tlak o Ekonomická krize o V
VíceLegislativní smršť v roce2018 a její vliv na kybernetickou a informační bezpečnost Ing. Aleš Špidla
Legislativní smršť v roce2018 a její vliv na kybernetickou a informační bezpečnost Ing. Aleš Špidla Prezident Českého institutu manažerů informační bezpečnosti ales.spidla@cimib.cz Vedoucí oddělení NAKIT,
VíceDoc. Ing. Daniel Kaminský, CSc. ELCOM, a.s.
Doc. Ing. Daniel Kaminský, CSc. ELCOM, a.s. Úplné počítačové propojení a) výrobních strojů, b) zpracovávaných produktů a polotovarů a c) všech dalších systémů a subsystémů průmyslového podniku (včetně
VíceIBM SPSS Exact Tests. Přesné analýzy malých datových souborů. Nejdůležitější. IBM SPSS Statistics
IBM Software IBM SPSS Exact Tests Přesné analýzy malých datových souborů Při rozhodování o existenci vztahu mezi proměnnými v kontingenčních tabulkách a při používání neparametrických ů analytici zpravidla
VícePŘÍLOHA C Požadavky na Dokumentaci
PŘÍLOHA C Požadavky na Dokumentaci Příloha C Požadavky na Dokumentaci Stránka 1 z 5 1. Obecné požadavky Dodavatel dokumentaci zpracuje a bude dokumentaci v celém rozsahu průběžně aktualizovat při každé
VíceStandard pro písemné práce k magisterské zkoušce
Standard pro písemné práce k magisterské zkoušce na Ústavu pedagogických věd FF MU Platný pro obory Andragogika, Pedagogika, Sociální pedagogika a poradenství, Učitelství pedagogiky pro SŠ od akademického
VíceMANAŽERSKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY
metodický list č. 1 Úvodem: Protože předmětu manažerské informační systémy (MIS) je vyhrazeno ve studijním plánu kombinovaného studia pouze 10 prezenční hodin (5 dvouhodinových bloků), je nezbytné, abyste
VícePODNĚTY PRO REVIZI STANDARDŮ KVALITY V EVROPSKÉM RÁMCI PRO KVALITU SOCIÁLNÍCH SLUŽEB
PODNĚTY PRO REVIZI STANDARDŮ KVALITY V EVROPSKÉM RÁMCI PRO KVALITU SOCIÁLNÍCH SLUŽEB David Kocman, 2012 Úvod Evropský rámec pro kvalitu sociálních služeb (EU rámec) byl schválen v roce 2010 Sociálním výborem
VícePŘEDMLUVA ODDÍL I 1. MANAŽEŘI A JEJICH KOMPETENCE
Obsah PŘEDMLUVA U _ ODDÍL I Cíle a zásady vzdělávání a rozvoje manažerů 1. MANAŽEŘI A JEJICH KOMPETENCE 21 1.1 Komu říkáme manažer? 21 1.2 Cq manažeři dělají? 21 1.3 Obsah a struktura manažerské kompetence
VíceOsnova vstupní analýzy pro vyhledávání vhodných firem pro klastry
Osnova vstupní analýzy pro vyhledávání vhodných firem pro klastry Vstupní analýza v následující struktuře by měla být v rozsahu cca 20 25 stran formátu A4 (rozsah bez příloh). 1. ZÁKLADNÍ IDENTIFIKAČNÍ
VíceModerní systémy pro získávání znalostí z informací a dat
Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat Jan Žižka IBA Institut biostatistiky a analýz PřF & LF, Masarykova universita Kamenice 126/3, 625 00 Brno Email: zizka@iba.muni.cz Bioinformatika:
VíceProces auditu. Health Research & Information Division, ESRI, Dublin, July 2008
Proces auditu Proces auditu Fáze 1. Fáze 2. Fáze 3. Příprava auditu Provedení auditu a analýza výsledků Nálezy a doporučení Závěrečná zpráva auditora Počítačem podporovaný audit Proces auditu Vždy berte
VícePředstavení výsledků projektu. Implementace procesního modelu s využitím ADONIS na Městském úřadě Prostějov
Představení výsledků projektu Implementace procesního modelu s využitím ADONIS na Městském úřadě Prostějov Procesy Městského úřadu Prostějov Identifikováno 923 procesů Setříděno do 173 procesů Jeden proces
VíceZdroj:http://www.referenzportal.ch/fuehrung/vom-erp-zum-integrierten-informationssystem/
Zdroj:http://www.referenzportal.ch/fuehrung/vom-erp-zum-integrierten-informationssystem/ Zdroj: http://en.wikipedia.org/wiki/cyber-physical_system V centru továrna horizontální a vertikální integrace
VíceVýznam inovací pro firmy v současném. Jan Heřman 26. říjen 2012
Význam inovací pro firmy v současném období Jan Heřman 26. říjen 2012 Uváděné údaje a informace vychází z výzkumného záměru IGA 2 Inovační management, který je realizován v letech 2012 2013. Je registrován
VíceProces marketingového výzkumu - jednotlivé fáze, význam, stručná charakteristika. Výběr a formulace výzkumného problému. Vztahy mezi proměnnými.
Proces marketingového výzkumu - jednotlivé fáze, význam, stručná charakteristika. Výběr a formulace výzkumného problému. Projekt. Jednotky analýzy. Proměnné. Vztahy mezi proměnnými. Téma č. 2 Cíle marketingového
VíceZáklady business intelligence. Jaroslav Šmarda
Základy business intelligence Jaroslav Šmarda Základy business intelligence Business intelligence Datový sklad On-line Analytical Processing (OLAP) Kontingenční tabulky v MS Excelu jako příklad OLAP Dolování
VíceDatová kvalita. RNDr. Ondřej Zýka
Datová kvalita RNDr. Ondřej Zýka 1 Datová kvalita Jedna z kompetencí Data managementu Cíl: Zajistit uživatelům data v kvalitě potřebné k jejich činnosti Kvalita dat: Subjektivní pojem závislý na požadavcích
VíceSpecifikace předmětu plnění Datová tržiště
Příloha 1 Specifikace předmětu plnění Datová tržiště Etapa 1 Analýza statistické domény produkčních statistik 1 Obsah ETAPA 1 ANALÝZA STATISTICKÉ DOMÉNY PRODUKČNÍCH STATISTIK... 3 1.1. Koncepční shrnutí...
VíceAktuální hlediska a trendy v přístupu k vědeckým informacím a datům. David Novák Archeologický ústav AV ČR, Praha, v. v. i.
Aktuální hlediska a trendy v přístupu k vědeckým informacím a datům David Novák Archeologický ústav AV ČR, Praha, v. v. i. Zveřejňování informací v digitálním věku Demokratizace přístupu k informacím Zlom
VíceInteraktivní mapa neziskového sektoru
Interaktivní mapa neziskového sektoru Ing. Marie Hladká, Ph.D. Ing. Vilém Pařil, Ph.D. Centrum pro výzkum neziskového sektoru Ekonomicko-správní fakulta Masarykovy univerzity, Brno 11. 9. 2017, Praha,
VícePROPOJENÍ VĚDY, VÝZKUMU, VZDĚLÁVÁNÍ A PODNIKOVÉ PRAXE. PhDr. Dana Pokorná, Ph.D. Mgr. Jiřina Sojková, Státní zámek Sychrov, 21. 23. 5.
PROPOJENÍ VĚDY, VÝZKUMU, VZDĚLÁVÁNÍ A PODNIKOVÉ PRAXE PhDr. Dana Pokorná, Ph.D. Mgr. Jiřina Sojková, Státní zámek Sychrov, 21. 23. 5. 2012 APSYS Aplikovatelný systém dalšího vzdělávání pracovníků ve vědě
VíceExperimentální systém pro WEB IR
Experimentální systém pro WEB IR Jiří Vraný Školitel: Doc. RNDr. Pavel Satrapa PhD. Problematika disertační práce velmi stručný úvod WEB IR information retrieval from WWW, vyhledávání na webu Vzhledem
VíceEMBARCADERO TECHNOLOGIES. Jak na BYOD chytře? Možnosti zapojování různých mobilních zařízení do podnikových informačních systémů.
Jak na BYOD chytře? Možnosti zapojování různých mobilních zařízení do podnikových informačních systémů. Trendy a móda EMBARCADERO TECHNOLOGIES Popularita a prodej mobilních zařízení roste Skoro každý má
VícePožadavky trhu práce a praxe v profesním vzdělávání v geoinformatice současná situace v Evropě a u nás Petr KUBÍČEK, Zdeněk STACHOŇ, Milan KONEČNÝ, Tomáš Řezník LGC, MU Brno 16. 5. 2014 Situace na VŠ Málo
VícePODNIKATELSKÉ FÓRUM ÚSTECKÝ KRAJ
PODNIKATELSKÉ FÓRUM ÚSTECKÝ KRAJ REGION 4.0 Příležitosti a hrozby čtvrté průmyslové revoluce Práce 4.0 PhDr. Martin Klika, MBA, DBA náměstek hejtmana Ústeckého kraje Obsah prezentace A. Výchozí situace
VícePrognostické metody. Prognostické metody. Vybrané prognostické metody ANALÝZA DAT V REGIONALISTICE. Doc. Ing. Alois Kutscherauer, CSc.
Prognostické metody ANALÝZA DAT V REGIONALISTICE Prognostické metody Doc. Ing. Alois Kutscherauer, CSc. Prognostická praxe uplatňuje velké množství různých přístupů a metod (formalizovaných, intuitivních
VíceGradua-CEGOS, s.r.o. člen skupiny Cegos MANAŽER KVALITY PŘEHLED POŽADOVANÝCH ZNALOSTÍ K HODNOCENÍ ZPŮSOBILOSTI
Gradua-CEGOS, s.r.o. člen skupiny Cegos Gradua-CEGOS, s.r.o., Certifikační orgán pro certifikaci osob č. 3005 akreditovaný Českým institutem pro akreditaci, o.p.s. podle ČSN EN ISO/IEC 17024 MANAŽER KVALITY
VíceXXXXXXXXXXXXXX NADPIS. PODNADPIS Text text text. Bod KURZY A SEMINÁŘE. naše edukační aktivity
XXXXXXXXXXXXXX NADPIS PODNADPIS Text text text. Bod KURZY A SEMINÁŘE naše edukační aktivity PŘEHLED KURZŮ Individuální kurzy a školení pro uzavřené skupiny ZÁKLADY APLIKOVANÉ ANALÝZY DAT DESIGN NEINTERVENČNÍCH
VícePLÁN REALIZACE STRATEGICKÉHO ZÁMĚRU FAKULTY ZDRAVOTNICKÝCH STUDIÍ TECHNICKÉ UNIVERZITY V LIBERCI PRO ROK 2017
\ Á / Fakulta zdravotnických studií» PLÁN REALIZACE STRATEGICKÉHO ZÁMĚRU FAKULTY ZDRAVOTNICKÝCH STUDIÍ TECHNICKÉ UNIVERZITY V LIBERCI PRO ROK 2017 VR FZS TUL projednala dne 16. května 2017 AS FZS TUL schválil
VícePsychologie práce a organizace v ČR
Psychologie práce a organizace v ČR Vysoká škola ekonomická v Praze 20. 21. 9. 2012 TACITNÍ ZNALOSTÍ MANAŽERŮ A ÚSPĚŠNÉ ŘÍZENÍ doc. PhDr. ing. Aleš Gregar, CSc. Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně Fakulta
VíceObsah ODDÍL A ZÁKLADNÍ SOUVISLOSTI MAKROEKONOMICKÉ ANALÝZY 3 ODDÍL B: ANALÝZA VNITŘNÍ A VNĚJŠÍ EKONOMICKÉ ROVNOVÁHY 63. Úvod 1
iv Úvod 1 ODDÍL A ZÁKLADNÍ SOUVISLOSTI MAKROEKONOMICKÉ ANALÝZY 3 1. Ekonomický systém, ekonomický model a makroekonomická analýza 5 1.1 Ekonomické modelování a makroekonomická analýza 6 1.1.1 Nástin historického
VíceSpolečnost vědeckotechnických parků ČR
Společnost vědeckotechnických parků ČR Projekt SPINNET CZ.1.07/2.4.00/17.0094 K PRŮBĚHU STUDENTSKÝCH STÁŽÍ Jan Bartoš Praha 4. 12. 2013 Celostátní konference projektu SPINNET 1 3 druhy stáží: Stáže partnerů
Více1. ZÁVAZNÉ PŘEDMĚTY. Ekonomická teorie. Matematicko statistické metody v ekonomii 2. POVINNĚ VOLITELNÉ PŘEDMĚTY
SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ OBCHODNĚ PODNIKATELSKÁ FAKULTA V KARVINÉ ÚSTAV DOKTORSKÝCH STUDIÍ 1. ZÁVAZNÉ PŘEDMĚTY Ekonomická teorie Matematicko statistické metody v ekonomii 2. POVINNĚ VOLITELNÉ PŘEDMĚTY
Více5.1.7 Informatika a výpočetní technika. Časové, obsahové a organizační vymezení. ročník 1. 2. 3. 4. hodinová dotace 2 2 0 0
5.1.7 Informatika a výpočetní technika Časové, obsahové a organizační vymezení ročník 1. 2. 3. 4. hodinová dotace 2 2 0 0 Realizuje se vzdělávací obor Informatika a výpočetní technika RVP pro gymnázia.
VíceNAŘÍZENÍ EVROPSKÉHO PARLAMENTU A RADY (ES) č. 223/2009. ze dne 11. března 2009
L 87/164 CS Úřední věstník Evropské unie 31.3.2009 NAŘÍZENÍ EVROPSKÉHO PARLAMENTU A RADY (ES) č. 223/2009 ze dne 11. března 2009 o evropské statistice a zrušení nařízení (ES, Euratom) č. 1101/2008 o předávání
VíceTCP Open Cloud Provider
TCP Open Cloud Provider Radovan Polanský, výkonný ředitel 22.10.2014 Jaké predikce se dnes diskutují? Více firem se bude zaměřovat na vývoj software Aplikační workload se bude dále přesouvat ke koncovým
VíceMožnosti a perspektivy odborných pozorování nejen na hvězdárnách
Možnosti a perspektivy odborných pozorování nejen na hvězdárnách Libor Lenža, Hvězdárna Valašské Meziříčí Tento projekt je spolufinancován Evropskou unií. K jeho realizaci bylo využito prostředků fondu
VíceProjekt BRIS a jeho přínos Zahajovací konference projektu RIS Zlínského kraje
Projekt BRIS a jeho přínos Zahajovací konference projektu RIS Zlínského kraje Ing. Daniela Váchová Technologické centrum AV ČR, Praha BRIS - info v Bohemian Regional Innovation Strategy v Hlavní cíl -
VícePředmluva ke třetímu vydání Předmluva k českému vydání Co je to marketingový výzkum? Pátrání po marketingových rozhodnutích...
HAUGE Paul PRŮZKUM TRHU Obsah Předmluva ke třetímu vydání... 1 Předmluva k českému vydání... 3 1. Co je to marketingový výzkum?... 5 Pátrání po marketingových rozhodnutích... 5 Trh a marketingový výzkum...
VíceKODEX EVROPSKÉ STATISTIKY
KODEX EVROPSKÉ STATISTIKY pro vnitrostátní statistické orgány a pro Eurostat (statistický úřad EU) přijatý Výborem pro Evropský statistický systém dne 16. listopadu 2017 Evropská komise a žádná osoba vystupující
VíceStudentské hodnocení výuky
Studentské hodnocení výuky Obecné otázky Jan Kříž, David Hurný, Markéta Martínková Studentská komora Akademického senátu PřF studijní proděkanka Proč dělat SHV 1. Vyžaduje to legislativa 2. Zvýšení kvality
VícePříprava dat v softwaru Statistica
Příprava dat v softwaru Statistica Software Statistica obsahuje pokročilé nástroje pro přípravu dat a tvorbu nových proměnných. Tyto funkcionality přinášejí značnou úsporu času při přípravě datového souboru,
VíceDatová kvalita. RNDr. Ondřej Zýka
Datová kvalita RNDr. Ondřej Zýka 1 Datová kvalita Jedna z kompetencí Data managementu Cíl: Zajistit uživatelům data v kvalitě potřebné k jejich činnosti Kvalita dat: Subjektivní pojem závislý na požadavcích
VíceOZNÁMENÍ O VOLNÉM PRACOVNÍM MÍSTĚ ZA ÚČELEM SESTAVENÍ REZERVNÍHO SEZNAMU
OZNÁMENÍ O VOLNÉM PRACOVNÍM MÍSTĚ ZA ÚČELEM SESTAVENÍ REZERVNÍHO SEZNAMU Název pracovní pozice odborník na prosazování práv (muž/žena) Funkční skupina / platová AD 8 třída Druh smlouvy dočasný zaměstnanec
VícePrůzkumy dopravního chování: základní zdroj dat o dopravní poptávce. Petr Šenk Centrum dopravního výzkumu, v.v.i.
Průzkumy dopravního chování: základní zdroj dat o dopravní poptávce Petr Šenk Centrum dopravního výzkumu, v.v.i. Metodika aktivitně-cestovního průzkumu Vytvořena v rámci projektu VaV DOPIKOT ve spolupráci
VíceAlgoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P10. Aplikace UNS v biomedicíně
Aplikace UNS v biomedicíně aplikace v medicíně postup při zpracování úloh Aplikace UNS v medicíně Důvod: nalezení exaktnějších, levnějších a snadnějších metod určování diagnóz pro lékaře nalezení šetrnějších
VíceOPONENTSKÝ POSUDEK HABILITAČNÍ PRÁCE
OPONENTSKÝ POSUDEK HABILITAČNÍ PRÁCE Habilitant: Téma habilitační práce: Oponent: Ing. Andrej Trnka, PhD. Inovatívne marketingové metódy analýzy onlinového nákupného správania Prof. Ing. Jaroslav Světlík,
VíceVýznam inovací pro firmy v současném období
Význam inovací pro firmy v současném období Jan Heřman 25. říjen 2013 Uváděné údaje a informace vychází z výzkumného projektu FPH VŠE "Konkurenceschopnost" (projekt IGA 2, kód projektu VŠE IP300040). 2
VíceÚloha marketingu v řízení podniku. Metody, nástroje a prostředky řízených vztahů s veřejností (PR)
Úloha marketingu v řízení podniku Metody, nástroje a prostředky řízených vztahů s veřejností (PR) Nástroje a prostředky uskutečňování vztahů s veřejností Přímá marketingová komunikace snadnější získávání
VícePrůřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (AKADEMIE)
V rámci projektu OPVK CZ.1.07/2.2.00/28.0021 Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (AKADEMIE) se v roce 2015
VíceRegionální dopady sektorových politik
Univerzita Karlova v Praze Přírodovědecká fakulta Katedra sociální geografie a regionálního rozvoje & Urbánní a regionální laboratoř 20. listopadu 2008, Seminář Výzkumného záměru MSM 0021620831 Regionální
VíceChytré město pro 21. století
Chytré město pro 21. století Listopad, 2016 Fujitsu Technology Solutions Filip Snášel Fujitsu Globální ICT společnost Přes156 000 zaměstnanců ve více než 100 zemích světa Technologický lídr Téměř dvě miliardy
VíceOBLASTI VEDENÍ ZÁVĚREČNÝCH PRACÍ PEDAGOGŮ INSTITUTU 545
OBLASTI VEDENÍ ZÁVĚREČNÝCH PRACÍ PEDAGOGŮ INSTITUTU 545 Oddělení ekonomiky Ing. Igor Černý, Ph.D. 1. Strukturální pomoc EU ve vybraných oblastech a společnostech 2. Modelování vlivu vybraných faktorů na
Více3. Očekávání a efektivnost aplikací
VYUŽÍVANÍ INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ V ŘÍZENÍ FIREM Ota Formánek 1 1. Úvod Informační systémy (IS) jsou v současnosti naprosto nezbytné pro úspěšné řízení firem. Informačním ním systémem rozumíme ucelené softwarové
VíceRedesign statistického systému a INSPIRE
Redesign statistického systému a INSPIRE Ing. Zdeňka Udržalová odbor statistických registrů (připraveno pro konferenci INSPIRUJMESE, listopad 2008) Obsah 1. Redesign statistického systému 2. Koncepce SMS
VíceKONCEPT INTELIGENTNÍ SPECIALIZACE A JEHO VYUŽITÍ V REGIONÁLNÍCH ROZVOJOVÝCH STRATEGIÍCH
KONCEPT INTELIGENTNÍ SPECIALIZACE A JEHO VYUŽITÍ V REGIONÁLNÍCH ROZVOJOVÝCH STRATEGIÍCH Vladislav Čadil Ondřej Pokorný Technologické centrum AV ČR 10. prosince 2012 Struktura prezentace 1. Vymezení konceptu
VíceSázíte-li v loterii, je to hazard. Hrajete-li poker, je to zábava. Obchodujete-li na burze, je to ekonomie. Vidíte ten rozdíl?
1.1 Základní statistické pojmy a metody Sázíte-li v loterii, je to hazard. Hrajete-li poker, je to zábava. Obchodujete-li na burze, je to ekonomie. Vidíte ten rozdíl? 1 Co se dozvíte Co je to statistika
VíceVize ERRAC do roku 2050 Rail 2050 Vision Ing. Jaroslav Vašátko
k projektu Foster Rail Vize ERRAC do roku 2050 Rail 2050 Vision Ing. Jaroslav Vašátko Úvod Vize 2050 byla prezentována na plenárním zasedání ERRAC dne 23.11.2017. Jde o vizi budoucího železničního systému
VíceSledování regionálních rozdílů
Sledování regionálních rozdílů Deskripce regionů Doc. Ing. Alois Kutscherauer, CSc. Ostrava 2004 1. ÚVOD Pro přípravu programových dokumentů regionálního rozvoje a formování regionální politiky je výchozím
VíceZkvalitnění shromažďování informací o vysílání a o podmínkách pro vysílané pracovníky. Kristin Alsos & Anne Mette Ødegård
Zkvalitnění shromažďování informací o vysílání a o podmínkách pro vysílané pracovníky Kristin Alsos & Anne Mette Ødegård 2 Tato publikace vznikla v rámci projektu Vymáhání pracovních práv u vysílaných
VíceAntonín Přibyl Odborná praxe oborů PS a AI
Výchozí stav Vysoká škola polytechnická Jihlava je veřejná vysoká škola zaměřená na aplikovanou vzdělanost, jejímž posláním je poskytovat studijní programy zaměřené zejména na potřeby regionálního trhu
VíceZhodnocení architektury podniku. Jiří Mach 28. 8. 2014
Zhodnocení architektury podniku Jiří Mach 28. 8. 2014 Obsah Zhodnocení architektury podniku Zahájení projektu Metodika/framework Harmonogram projektu 1. fáze: vytvoření popisu AS-IS stavu 2. fáze: analýza
VíceVýrobní pracoviště budoucnosti
Výrobní pracoviště budoucnosti Průmysl 4.0 Radomír Zbožínek \ 4. 11. 2016 Charakteristika konceptu Průmysl 4.0 Počítačové propojení výrobních strojů, produktů, osob a všech dalších systémů průmyslového
VíceUŽIVATELSKÝ MANUÁL. Obecné informace pro uživatele a administrátory dotazníku. Kariérový kompas
UŽIVATELSKÝ MANUÁL Obecné informace pro uživatele a administrátory dotazníku Kariérový kompas 1. ZÁKLADNÍ INFORMACE O DOTAZNÍKU Dotazník Kariérový kompas sleduje osm dílčích škál v oblasti pracovní motivace:
VíceVýzkumná otázka přiměřená naší práci (bakalářská, diplomová apod.), nelze na ni odpovědět pouze ano, či ne, v rámci teoretické přípravy k ní můžeme
Výzkumná otázka přiměřená naší práci (bakalářská, diplomová apod.), nelze na ni odpovědět pouze ano, či ne, v rámci teoretické přípravy k ní můžeme získat dostatečné množství relevantních informací. Výzkumné
VíceInformační technologie požadavky a realizace vzdělávacího procesu
Informační technologie požadavky a realizace vzdělávacího procesu Jaroslav Zelený, IBM ČR, Lubomír Popelínský, MU FI Jaroslav Zelený, IBM ČR 2010 IBM Corporation Obor informačních technologií prochází
VíceKristýna Rybová Univerzita J.E.Purkyně v Ústí nad Labem Viktor Květoň Univerzita Karlova. Správa železniční dopravní cesty, Praha,
Přeshraniční spolupráce pro rozvoj železniční dopravy Sasko - ČR Metodika pro hodnocení socio-ekonomických dopadů vysokorychlostní železnice Praha Drážďany v Sasku a Ústeckém kraji Kristýna Rybová Univerzita
VíceO co vlastně jde? Meze a limity terénních šetření a jejich řešení v praxi marketingového výzkumu. Kombinace metodologií sběru dat
Meze a limity terénních šetření a jejich řešení v praxi marketingového výzkumu Konference ČSS 2017 Jan Tuček, ředitel STEM/MARK O co vlastně jde? Zásadní změny v přístupu respondentů Očekávání klienta
VíceImpulzy ze zámoz. USA a Austrálie. Prof. Milan KONEČNÝ, CSc. Laboratoř geoinformatiky a kartografie, GÚ MU, Brno
Impulzy ze zámoz moří: USA a Austrálie Prof. Milan KONEČNÝ, CSc. Laboratoř geoinformatiky a kartografie, GÚ MU, Brno USA - Clinton - 1994 NSDI - Koordinovaný sběr a přístup ke geografickým datům v USA
Více