Fenomén Big Data Pohled technický

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Fenomén Big Data Pohled technický"

Transkript

1 Fenomén Big Data Pohled technický Diribet / Q-DAS Konference Homo Digitalis,

2 Motivace Běžná situace při rozhodování: Mám více dat, než jsem schopen zpracovat Mám pocit nedostatku informací Více dat Pocit nedostatku informací Více možných rozhodnutí Zhoršená rozhodovací schopnost

3 Rozhodování na základě informace Rozhodovací Systém Lidský člověk, team, společnost Automatizovaný např. bezpečnostní prvek v autě, automatizovaná regulace výrobního procesu 3 skupiny problémů Absence informace v systému chybí, není k dispozici Ignorance informace je k dispozici, ale systém jí nezpracovává Chyba informace je k dispozici, systém ji zpracuje nesprávně Přidaná informace řeší jen problém typu Absence Intuitivní odhad, že informace se nachází ve velkém množství dat

4 Zdroje dat Big Data Informace o počasí rostoucí počet čidel a rostoucí vzorkovací frekvence Velký hadronový urychlovač (LHC): čidel při Hz Informace o spotřebitelském chování, telefonní sítě, sociální sítě Výrobní stroj, automobil, domácí spotřebič Virtuální simulace

5 Kde začínají Big Data? Definice Nejednotná, vágní definice Obecně: Množství dat je větší, než je možné efektivně zpracovat Objektivní rozvoj kompetencí ke zpracování velkého množství dat Vývoj nových technik, výkonného hardware, posun poznání Big Data jako slogan Vychází vstříc (nedůvodné) poptávce po množství metrik Populární (marketingové) zaříkávadlo

6 Analytický stroj Augusta Ada King, hraběnka z Lovelace Článek o Babbageově analytickém stroji (1843) První programátor(ka) Konceptuální přerod z počítacího stroje na analytický stroj, který umí řešit problém jakékoliv komplexnosti Poetická věda : Rozvíjela hypotézy a kladla si otázky o tom, jak se jednotlivci a společnost vztahují k výpočetní technice jako nástroji pro spolupráci

7 Velká čísla =

8 Taková normální optimalizační úloha Stroj (auto, bagr, frézka) 400 parametrů, každý jen 2 možnosti (min, max) Například kontrola tolerančního řetězce Počet elementárních částic ve vesmíru Každá částice provede výpočtů za vteřinu (Tera Herz) Výpočetní čas = Hz 600 tisíc krát stáří vesmíru

9 Technologie s Big Data - příklady Data Mining (Information Mining) Vyhledávání schémat/vzorů ve velkých souborech dat (anomálie, shluky, klasifikace, regrese,...) informace o (dříve) neznámých vlastnostech dat Strojové učení Program se mění podle dat Predikce na základě poznaných vlastností Umělá inteligence, optimalizace Učitel versus dříví v lese Tvorba předsudků, předporozumění

10 Technologie s Big Data - příklady Multilinear subspace learning nízkodimenzionální reprezentace vysokodimenzionálního tenzoru Problém inicializace, Lokální optimum mechanický příklad: Tenzometr Statistický strojní překlad (1949, 1980) E.g. Google Translate Statistický model na textovém korpusu Nepředvídatelný výsledek Genetické algoritmy Heuristické algoritmy mimikující přirozený výběr Problém nulté populace, evoluce nemá předvídavost

11 Technologie pro zpracování Big Data Vizualizace Florence Nightingale 1850 Charles Minard (6D) 1866

12 Florence Nightingale Klínový diagram

13 Charles Minard Vizualizace Big Data Svět potřebuje moudré inspektory silnic a mostů v důchodu!

14 Aplikační příklad Best Fit v metrologii Scan bodů na povrchu měřeného objektu Porovnání s CAD modelem Výhody Není třeba stavět program měření Není třeba metrologická kompetence Intuitivní přečtení výsledku Rychlé a atraktivní předvedení Nevýhody Všechny body mají stejnou váhu Chybí informace o funkčních rozměrech Neodpovídá na otázku je díl v toleranci?

15 Aplikační příklad Best Fit v metrologii Na každou komplikovanou otázku existuje nejméně jedna jednoduchá, srozumitelná, nesprávná odpověď

16 Informace versus Kompetence Informaci lze vnímat jen skrze kompetenci Kompetence k podstatě problému Technická, sociologická, medicínská,... Čím vyšší je odborná kompetence, tím vyšší je užitek z dat a jejich analýzy Kompetenci nelze nahradit daty / informacemi Karl Pearson parafráze: Statistika je gramatikou technické kompetence

17 Statistické a matematické metody Pozoruhodné vlastnosti: Metoda není nástroj Ostrá logika Ryzí abstraktnost Výstup je v jasném a logickém vztahu ke vstupu It is not box of chocolates, we know what we re gonna get Metody dávají smysl samy sobě, nevztahují se k žádnému reálnému problému. Praktická náplň přichází jen aplikací Aplikace Praktický problém Statistický problém Úskalí: Aplikace Je technický problém správně přeložen do statistického? Je statistický výsledek relevantní k technickému problému? Je logické pozadí metody ve vztahu k technickým/fyzikálním vlastnostem? Vede řešení k závěru? Může být závěr ověřen jinou metodou? Čas do poruchy výrobku A a B je zamlžen nejistotou Je životnost B alespoň tak dobrá jako A? Nejasná logika Praktický závěr Životnost B je nejméně taková, jako životnost A. Aplikace H0: Výběr z B je podřadný výběru z A H1: Výběr z B je nepodřadný výběru z A Známá logika Statistický výsledek H0 zamítnuta na úrovni α.

18 Interakce Informace a jejího okolí Vlastnosti okolí mají vliv na vnímání informace Odbornost, profesní kontext, kulturní kontext Informace a její forma má vliv na vlastnosti okolí Rychlá dostupnost informace umožní věnovat čas její interpretaci Snadná dostupnost informace negativně ovlivní krátkodobou pamět Porušená krátkodobá pamět zabraňuje učení / tvorbě kompetence

19 Závěry, teze Metody pro zpracování Big Data přináší (nové) příležitosti pro získání informací Nové technologie umožňují komplexnější analýzy a nové způsoby prezentace jejich výsledku Neexistuje záruka, že v datech je (potřebná) informace obsažena Neexistuje záruka, že příležitost bude využita Každé použití statistiky je z podstaty doprovozeno ztrátou informace, tím spíše při velké destilaci z velkých dat Člověku je třeba poskytnout takový výstup (a průběh) analýzy, aby Byl srozumitelný, odpovídající oprávněně očekávané kompetenci Mohl zapojit kritický pohled na výsledek a proces jeho vzniku Mohl informaci vnímat v jejím kontextu Vznik a použití informace bylo efektivní (výsledek, čas, peníze)

Globální strategie, podnikové procesy, IT strategie. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/

Globální strategie, podnikové procesy, IT strategie. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/ Globální strategie, podnikové procesy, IT strategie Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/ Globální podniková strategie Co budeme dělat? Jak to budeme dělat? Jak využijeme IT Co

Více

MODELOVÁNÍ DAT V INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH. Jindřich Kaluža Ludmila Kalužová

MODELOVÁNÍ DAT V INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH. Jindřich Kaluža Ludmila Kalužová MODELOVÁNÍ DAT V INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH Jindřich Kaluža Ludmila Kalužová Recenzenti: prof. Ing. Milan Turčáni, CSc. prof. Ing. Ivan Vrana, DrSc. Tato kniha vznikla za finanční podpory Studentské grantové

Více

PowerOPTI Řízení účinnosti tepelného cyklu

PowerOPTI Řízení účinnosti tepelného cyklu PowerOPTI Řízení účinnosti tepelného cyklu VIZE Zvýšit konkurenceschopnost provozovatelů elektráren a tepláren. Základní funkce: Spolehlivé hodnocení a řízení účinnosti tepelného cyklu, včasná diagnostika

Více

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

Úvodem 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

Více

5.3.1. Informatika pro 2. stupeň

5.3.1. Informatika pro 2. stupeň 5.3.1. Informatika pro 2. stupeň Charakteristika vzdělávací oblasti Vzdělávací oblast Informační a komunikační technologie umožňuje všem žákům dosáhnout základní úrovně informační gramotnosti - získat

Více

Školení v rámci zemědělské a lesnické činnosti 2014

Školení v rámci zemědělské a lesnické činnosti 2014 Vindex JIH, s.r.o. Platnéřská 191 110 00 Praha IČO: 25173278 Název projektu: Školení v rámci zemědělské a lesnické činnosti 2014 Číslo projektu: 13/0181310b/131/000199 Financováno z Programu Rozvoje Venkova

Více

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ metodický list č. 1 Dobývání znalostí z databází Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení základních pojmů z oblasti dobývání znalostí z databází i východisek dobývání znalostí z databází inspirovaných

Více

Obsah ČÁST I JAK SE UCHÁZET O ZÁKAZNÍKY NA WEBU KAPITOLA 1

Obsah ČÁST I JAK SE UCHÁZET O ZÁKAZNÍKY NA WEBU KAPITOLA 1 Obsah O autorech 11 Poděkování 13 Předmluva 15 Úvod 17 Proč byste se měli přečíst tuto knihu 17 Co tato kniha obsahuje 18 Jak používat tuto knihu 19 Zpětná vazba od čtenářů 20 Errata 20 ČÁST I JAK SE UCHÁZET

Více

Big Data a oficiální statistika. Unicorn College Open 24. dubna 2015 Doc. Ing. Marie Bohatá, CSc.

Big Data a oficiální statistika. Unicorn College Open 24. dubna 2015 Doc. Ing. Marie Bohatá, CSc. Big Data a oficiální statistika Unicorn College Open 24. dubna 2015 Doc. Ing. Marie Bohatá, CSc. Obsah příspěvku Charakteristiky Big Data Výzvy a úskalí z perspektivy statistiky Výzvy z perspektivy computing

Více

Informační systémy. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz

Informační systémy. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz Informační systémy Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz Úvod - co možná umíte z předmětu SWENG Rozdělení IT Architektura IS Klíčový prvek řízení IS z něj vycházejí detailní analytické i plánovací charakteristiky

Více

Řízení vztahů se zákazníky

Řízení vztahů se zákazníky Řízení vztahů se zákazníky Řízení vztahů se zákazníky Vychází z představy, že podnik je řízen zákazníkem Používanými nástroji jsou: Call Centra Customer Relationship Management (CRM) Základní vazby v řízení

Více

Databáze Bc. Veronika Tomsová

Databáze Bc. Veronika Tomsová Databáze Bc. Veronika Tomsová Databázové schéma Mapování konceptuálního modelu do (relačního) databázového schématu. 2/21 Fyzické ik schéma databáze Určuje č jakým způsobem ů jsou data v databázi ukládána

Více

Systémy pro podporu rozhodování. Modelování a analýza

Systémy pro podporu rozhodování. Modelování a analýza Systémy pro podporu rozhodování Modelování a analýza 1 Připomenutí obsahu minulé přednášky Datové sklady, přístup, analýza a vizualizace Povaha a zdroje dat (data, informace, znalosti a interní, externí,

Více

Normy ČSN a ČSN ISO z oblasti aplikované statistiky (stav aktualizovaný k 1.1.2008)

Normy ČSN a ČSN ISO z oblasti aplikované statistiky (stav aktualizovaný k 1.1.2008) Normy ČSN a ČSN ISO z oblasti aplikované statistiky (stav aktualizovaný k 1.1.2008) Ing. Vratislav Horálek, DrSc., předseda TNK 4 při ČNI 1 Terminologické normy [1] ČSN ISO 3534-1:1994 Statistika Slovník

Více

Vrstvy programového vybavení Klasifikace Systémové prostředky, ostatní SW Pořizování Využití

Vrstvy programového vybavení Klasifikace Systémové prostředky, ostatní SW Pořizování Využití Programové prostředky PC - 5 Informatika 2 Přednáší: doc. Ing. Jan Skrbek, Dr. - KIN Přednášky: středa 14 20 15 55 Spojení: e-mail: jan.skrbek@tul.cz 16 10 17 45 tel.: 48 535 2442 Obsah: Vrstvy programového

Více

StatSoft Úvod do neuronových sítí

StatSoft Úvod do neuronových sítí StatSoft Úvod do neuronových sítí Vzhledem k vzrůstající popularitě neuronových sítí jsme se rozhodli Vám je v tomto článku představit a říci si něco o jejich využití. Co si tedy představit pod pojmem

Více

Aktuální seznam nabízených kurzů

Aktuální seznam nabízených kurzů Aktuální seznam nabízených kurzů Název akce číslo akreditace hodinová dotace cena 1 Moodle pro pokročilé 3320/10-25-22 30 2100 2 Lidová řemesla a tradice v práci učitelů a vychovatelů 3320/10-25-22 30

Více

Cíle lokalizace. Zjištění: 1. polohy a postavení robota (robot pose) 2. vzhledem k mapě 3. v daném prostředí

Cíle lokalizace. Zjištění: 1. polohy a postavení robota (robot pose) 2. vzhledem k mapě 3. v daném prostředí Cíle lokalizace Zjištění: 1. polohy a postavení robota (robot pose) 2. vzhledem k mapě 3. v daném prostředí 2 Jiný pohled Je to problém transformace souřadnic Mapa je globální souřadnicový systém nezávislý

Více

Credit scoring. Libor Vajbar Analytik řízení rizik. 18. dubna 2013. Brno

Credit scoring. Libor Vajbar Analytik řízení rizik. 18. dubna 2013. Brno Credit scoring Libor Vajbar Analytik řízení rizik 18. dubna 2013 Brno 1 PROFIL SPOLEČNOSTI Home Credit a.s. přední poskytovatel spotřebitelského financování Úvěrové produkty nákup na splátky u obchodních

Více

Obchodní akademie, Náchod, Denisovo nábřeží 673

Obchodní akademie, Náchod, Denisovo nábřeží 673 Název vyučovacího předmětu: ÚČETNICTVÍ na PC (UPC) Obor vzdělání: 18 20 M/01 Informační technologie Forma studia: denní Celkový počet vyučovacích hodin za studium: 64 (2 hodiny týdně) Platnost: 1. 9. 2009

Více

7.21 Pojetí vyučovacího předmětu Účetnictví

7.21 Pojetí vyučovacího předmětu Účetnictví 7.21 Pojetí vyučovacího předmětu Účetnictví Obecné cíle vyučovacího předmětu Účetnictví Předmět účetnictví rozvíjí ekonomické myšlení žáků. Žáci si osvojují vědomosti a dovednosti potřebné pro zpracování

Více

Technologický pasport Masarykovy univerzity

Technologický pasport Masarykovy univerzity Technologický pasport Masarykovy univerzity Mgr. Petr Kroutil Masarykova univerzita Ústav výpočetní techniky Agenda Stavební pasport MU Motivace technologického pasportu Co je to technologický pasport?

Více

INFORMATIKA. Jindřich Kaluža. Ludmila Kalužová

INFORMATIKA. Jindřich Kaluža. Ludmila Kalužová INFORMATIKA Jindřich Kaluža Ludmila Kalužová Recenzenti: doc. RNDr. František Koliba, CSc. prof. RNDr. Peter Mikulecký, PhD. Vydání knihy bylo schváleno vědeckou radou nakladatelství. Všechna práva vyhrazena.

Více

Využití strojového učení k identifikaci protein-ligand aktivních míst

Využití strojového učení k identifikaci protein-ligand aktivních míst Využití strojového učení k identifikaci protein-ligand aktivních míst David Hoksza, Radoslav Krivák SIRET Research Group Katedra softwarového inženýrství, Matematicko-fyzikální fakulta Karlova Univerzita

Více

Maturitní témata ze základů společenských věd pro ústní profilovou zkoušku 2012/2013 pro všechny třídy 4. ročníku

Maturitní témata ze základů společenských věd pro ústní profilovou zkoušku 2012/2013 pro všechny třídy 4. ročníku Maturitní témata ze základů společenských věd pro ústní profilovou zkoušku 2012/2013 pro všechny třídy 4. ročníku 1. Psychologie jako věda: předmět, vývoj, směry Počátky psychologie, základní psychologické

Více

Základní škola a Mateřská škola Třemešná 793 82 Třemešná 341 tel: 554 652 218 IČ: 00852538

Základní škola a Mateřská škola Třemešná 793 82 Třemešná 341 tel: 554 652 218 IČ: 00852538 Jazyk a jazyková komunikace Charakteristika vzdělávací oblasti Vzdělávací obsah vzdělávacího oboru Český jazyk a literatura má komplexní charakter a pro přehlednost je rozdělen do tří složek: Komunikační

Více

Uživatelská podpora v prostředí WWW

Uživatelská podpora v prostředí WWW Uživatelská podpora v prostředí WWW Jiří Jelínek Katedra managementu informací Fakulta managementu Jindřichův Hradec Vysoká škola ekonomická Praha Úvod WWW obsáhlost obsahová i formátová pestrost dokumenty,

Více

Superpočítač včera, dnes a zítra; v Ostravě a mimo ni

Superpočítač včera, dnes a zítra; v Ostravě a mimo ni Superpočítač včera, dnes a zítra; v Ostravě a mimo ni Co je superpočítač? Velmi výkonný počítač, který má řádově vyšší výpočetní výkon než běžný počítač. Umožňuje výpočty, které by klasickému počítači

Více

PLM řešení pro průmysl výroby strojů a strojního zařízení

PLM řešení pro průmysl výroby strojů a strojního zařízení PLM řešení pro průmysl výroby strojů a strojního zařízení Silní v době krize investují a v současné době je vhodná doba na to, aby se firma věnovala optimalizaci vnitřních procesů a činností s cílem posílit

Více

OBSAH KAPITOLY PODNIKOVÍ ZÁKAZNÍCI DRUHY PODNIKOVÝCH ZÁKAZNÍKŮ SPOTŘEBITELSKÝ TRH

OBSAH KAPITOLY PODNIKOVÍ ZÁKAZNÍCI DRUHY PODNIKOVÝCH ZÁKAZNÍKŮ SPOTŘEBITELSKÝ TRH OBSAH KAPITOLY PODNIKOVÍ ZÁKAZNÍCI Ing. Lukáš Kučera druhy podnikových zákazníků spotřebitelský trh a jeho chování průmyslový trh a jeho chování nákupní rozhodovací proces spotřebitele životní cyklus produktu

Více

ABBYY Automatizované zpracování dokumentů

ABBYY Automatizované zpracování dokumentů ABBYY Automatizované zpracování dokumentů tradiční řešení OCR versus Cloud Jiří Dvořák ECM konzultant Světový leader v produktech pro zpracování dokumentů Individulání uživatelé Malé a střední společnosti

Více

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická

Více

IT Cluster People for IT IT for People. Ivo Vondrák Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava ivo.vondrak@vsb.

IT Cluster People for IT IT for People. Ivo Vondrák Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava ivo.vondrak@vsb. IT Cluster People for IT IT for People Ivo Vondrák Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava ivo.vondrak@vsb.cz Kontext Hlavní směry výzkumu a vývoje Biologické a ekologické

Více

kapitola 2 předprojektová fáze 31

kapitola 2 předprojektová fáze 31 OBSAH 6 projektové řízení Předmluva 3 Kapitola 1 Základní pojmy a východiska 13 1.1 Úvod do řízení projektů 14 1.1.1 Co je to projektové řízení 14 1.2 Základní pojmy projektového řízení 17 1.2.1 Projekt

Více

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1 Logistická regrese Menu: QCExpert Regrese Logistická Modul Logistická regrese umožňuje analýzu dat, kdy odezva je binární, nebo frekvenční veličina vyjádřená hodnotami 0 nebo 1, případně poměry v intervalu

Více

Tabulace učebního plánu

Tabulace učebního plánu Tabulace učebního plánu Vzdělávací obsah pro vyučovací předmět : Informační a výpočetní technika Ročník: 3. - 4. ročník (septima - oktáva) Tématická oblast DIGITÁLNÍ TECHNOLOGIE informatika hardware software

Více

Lean Six Sigma - DMAIC

Lean Six Sigma - DMAIC Tento materiál vznikl jako součást projektu, který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR. Lean Six Sigma - DMAIC Technická univerzita v Liberci Výrobní systémy 2 Technická

Více

Význam inteligentních sítí pro využívání obnovitelných zdrojů energie

Význam inteligentních sítí pro využívání obnovitelných zdrojů energie Význam inteligentních sítí pro využívání obnovitelných zdrojů energie Konference Energie pro budoucnost, Brno 14.4.2010 Ing. Jiří Borkovec Česká technologická platforma Smart Grid Obsah Definice pojmu

Více

5.1.7 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 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.

Více

BIM & Simulace CFD simulace ve stavebnictví. Ing. Petr Fischer

BIM & Simulace CFD simulace ve stavebnictví. Ing. Petr Fischer BIM & Simulace CFD simulace ve stavebnictví Ing. Petr Fischer Agenda 10:15 11:00 Úvod do problematiky Petr Fischer Technické informace a příklady Jiří Jirát Otázky a odpovědi Používané metody navrhování

Více

Získávání znalostí z databází. Alois Kužela

Získávání znalostí z databází. Alois Kužela Získávání znalostí z databází Alois Kužela Obsah související pojmy datové sklady, získávání znalostí asocianí pravidla 2/37 Úvod získávání znalostí z dat, dolování (z) dat, data mining proces netriviálního

Více

6.4 Charakteristika vyučovacího předmětu Informatika

6.4 Charakteristika vyučovacího předmětu Informatika 6.4 Charakteristika vyučovacího předmětu Informatika Vyučovací předmět Informatika je realizován v rámci ŠVP na 1. stupni ZŠ (5. ročník) s časovou týdenní dotací 1 hodina. Na 2. stupni ZŠ je realizována

Více

Seminář VŠE, ČSSI a ICT UNIE 26.10.2011

Seminář VŠE, ČSSI a ICT UNIE 26.10.2011 Výsledky průzkumu nabídky a poptávky po IT profesích v ČR Seminář VŠE, ČSSI a ICT UNIE 26.10.2011 Výzkum Lidské zdroje v ICT vznikl za finanční podpory MŠMT ČR v rámci projektu Sociální síť v regionech

Více

Požadavky 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

Více

Doc. PhDr. Ivana Švarcová CSc Ing. Tomáš Rain Ph.D.

Doc. PhDr. Ivana Švarcová CSc Ing. Tomáš Rain Ph.D. Doc. PhDr. Ivana Švarcová CSc Ing. Tomáš Rain Ph.D. Osnova Cíl a metodika práce Web Life Style Komparace edukačních konceptů Cíl a metodika práce Autoři deduktivně vybírají klíčové rozdíly vzdělávání v

Více

Vize propojení zdravotního pojištění a sociálního systému. RNDr. Jiří Schlanger 1. lékařská fakulta, Univerzita Karlova v Praze

Vize propojení zdravotního pojištění a sociálního systému. RNDr. Jiří Schlanger 1. lékařská fakulta, Univerzita Karlova v Praze Vize propojení zdravotního pojištění a sociálního systému RNDr. Jiří Schlanger 1. lékařská fakulta, Univerzita Karlova v Praze Proč je nezbytné propojení zdravotního pojištění a sociálního systému Zdravotní

Více

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Bankovní účty (semestrální projekt statistika) Tomáš Hejret (hej124) 18.5.2013 Úvod Cílem tohoto projektu, zadaného

Více

ERP systémy ve výrobních podnicích

ERP systémy ve výrobních podnicích ERP systémy ve výrobních podnicích David Čech, konzultant Klasifikace ERP systémů Klasifikace ERP systémů Best of Breed oborová řešení Připraveno výrobcem a jeho vývojovými partnery podle požadavků daného

Více

I. Sekaniny1804 Informatika

I. Sekaniny1804 Informatika Informatika Charakteristika vyučovacího předmětu Ve vyučovacím předmětu Informatika se realizují cíle vzdělávací oblasti Informační a komunikační technologie. Žák dosáhne základní úrovně informační gramotnosti

Více

Business Intelligence nástroje a plánování

Business Intelligence nástroje a plánování Business Intelligence nástroje a plánování pro snadné reportování a vizualizaci Petr Mlejnský Business Intelligence pro reporting, analýzy a vizualizaci Business Intelligence eporting Dashboardy a vizualizace

Více

Optimalizace úvěrových nabídek. EmbedIT 7.11.2013 Tomáš Hanžl

Optimalizace úvěrových nabídek. EmbedIT 7.11.2013 Tomáš Hanžl Optimalizace úvěrových nabídek EmbedIT 7.11.2013 Tomáš Hanžl Obsah Spotřebitelský úvěr Popis produktu Produktová definice v HC Kalkulace úvěru Úloha nalezení optimálního produktu Shrnutí Spotřebitelský

Více

od 1. 9. 2009 počínaje 1. ročníkem

od 1. 9. 2009 počínaje 1. ročníkem 2 Profil absolventa 2.1 Identifikační údaje Název ŠVP: Kód a název oboru vzdělání: Délka a forma vzdělávání: Stupeň poskytovaného vzdělání: Platnost ŠVP: Obchodní akademie Most 63-41-M/02, Obchodní akademie

Více

JÁ DĚLÁM TO SEO DOBŘE,

JÁ DĚLÁM TO SEO DOBŘE, JÁ DĚLÁM TO SEO DOBŘE, JEN VYHLEDÁVAČE HO ZATÍM NEPOCHOPILY... Prezentace již nyní na http://wwww.eshopkonzultant.cz/ Ing. Jan Kalianko EshopKonzultant.cz KDO JSEM? Sledujte mě: Weby: http://www.eshopkonzultant.cz/

Více

Řízení jakosti a spolehlivosti produktů

Řízení jakosti a spolehlivosti produktů Řízení jakosti a spolehlivosti produktů Ing. Milan Němeček Navažme na článek Využití statistických metod ve financích, managementu a marketinku od RNDr. Šárky Došlé [1] se zaměřením na využití statistických

Více

Státní pokladna. Centrum sdílených služeb

Státní pokladna. Centrum sdílených služeb Státní pokladna Centrum sdílených služeb Státní pokladna Centrum sdílených služeb Organizační dopady při řešení kybernetické bezpečnosti Ing. Zdeněk Seeman, CISA, CISM Obsah prezentace Podrobnější pohled

Více

Aplikovaná statistika pro učitele a žáky v hodinách zeměpisu aneb jak využít MS Excel v praxi. Geografický seminář 30. března 2011 Pavel Bednář

Aplikovaná statistika pro učitele a žáky v hodinách zeměpisu aneb jak využít MS Excel v praxi. Geografický seminář 30. března 2011 Pavel Bednář Aplikovaná statistika pro učitele a žáky v hodinách zeměpisu aneb jak využít MS Excel v praxi Geografický seminář 30. března 2011 Pavel Bednář Výchozí stav Sebehodnocení práce s MS Excel studujícími oboru

Více

Práce s počítačem. Charakteristika vyučovacího předmětu:

Práce s počítačem. Charakteristika vyučovacího předmětu: Práce s počítačem Charakteristika vyučovacího předmětu: Obsahové vymezení Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu Práce s počítačem vychází ze vzdělávacího oboru Informační a komunikační technologie RVP

Více

KONFERENCE. Informační technologie pro praxi 2010. Ivana Cigánková 7.10.2010

KONFERENCE. Informační technologie pro praxi 2010. Ivana Cigánková 7.10.2010 KONFERENCE Informační technologie pro praxi 2010 Ivana Cigánková 7.10.2010 1. SLA (Service Level Agreement) 2. Měření a reporting 3. Funkce Service Desk 7.10.2010 Page 2 SLA SLA jako smlouva o úrovni poskytované

Více

Standardy/praktiky pro řízení služeb informační bezpečnosti. Doc. Ing. Vlasta Svatá, CSc. Vysoká škola ekonomická Praha

Standardy/praktiky pro řízení služeb informační bezpečnosti. Doc. Ing. Vlasta Svatá, CSc. Vysoká škola ekonomická Praha Standardy/praktiky pro řízení služeb informační bezpečnosti Doc. Ing. Vlasta Svatá, CSc. Vysoká škola ekonomická Praha Služby informační bezpečnosti Nemožnost oddělit informační bezpečnost od IT služeb

Více

Abychom definovali dimenze kompetencí, položili jsme si otázku: S kým/čím vstupujete do vzájemné interakce?

Abychom definovali dimenze kompetencí, položili jsme si otázku: S kým/čím vstupujete do vzájemné interakce? Profily kompetencí Úvodní situace před testováním E-learningový modul obsahuje šest interaktivních situací orientovaných na kompetence, které mají svou roli v maloobchodní společnosti. Všechny maloobchodní

Více

4.9.61. Zeměpisný seminář

4.9.61. Zeměpisný seminář 4.9.61. Zeměpisný seminář Seminář je koncipován jako dvouletý, pro žáky 3. ročníku a septim. Je určený pro žáky s hlubším zájmem o zeměpis. Navazuje na předmět Zeměpis, prohlubuje zeměpisné poznatky 1.

Více

Zadavatel: Česká republika Český statistický úřad Na padesátém 81/3268 100 82 Praha 10 Strašnice IČO: 00025593

Zadavatel: Česká republika Český statistický úřad Na padesátém 81/3268 100 82 Praha 10 Strašnice IČO: 00025593 Zadavatel: Česká republika Český statistický úřad Na padesátém 81/3268 100 82 Praha 10 Strašnice IČO: 00025593 Veřejná zakázka: VZ004 ICT Dodávka a obnova ICT v rámci projektu Redesign statistického informačního

Více

Příklad dobré praxe VII

Příklad dobré praxe VII Projekt Další vzdělávání pedagogických pracovníků středních škol v oblasti kariérového poradenství CZ 1.07/1.3.00/08.0181 Příklad dobré praxe VII pro průřezové téma Člověk a svět práce Mgr. Miroslav Široký

Více

Řízení projektového cyklu. představení oboru

Řízení projektového cyklu. představení oboru ODBORNÉ VZDĚLÁVÁNÍ ÚŘEDNÍKŮ PRO VÝKON STÁTNÍ SPRÁVY OCHRANY OVZDUŠÍ V ČESKÉ REPUBLICE Řízení projektového cyklu (PCM - project cycle management) představení oboru Co je projekt? 2 Projekt Co je možno vlastně

Více

. Filozofické problémy přírodních věd Teorie a zákon. Lukáš Richterek. lukas.richterek@upol.cz. Podklad k předmětu KEF/FPPV

. Filozofické problémy přírodních věd Teorie a zákon. Lukáš Richterek. lukas.richterek@upol.cz. Podklad k předmětu KEF/FPPV Filozofické problémy přírodních věd Teorie a zákon Lukáš Richterek Katedra experimentální fyziky PF UP, 17 listopadu 1192/12, 771 46 Olomouc lukasrichterek@upolcz Podklad k předmětu KEF/FPPV 2 / 10 Logické

Více

Business Intelligence 2015. Hlavní témata, která budou v roce 2015 určovat vývoj business intelligence řešení a služeb.

Business Intelligence 2015. Hlavní témata, která budou v roce 2015 určovat vývoj business intelligence řešení a služeb. Business Intelligence 2015 Hlavní témata, která budou v roce 2015 určovat vývoj business intelligence řešení a služeb. Leden 2015 Téma č. 1: Cloudové služby budou využívat lokální data V roce 2015 se zvýší

Více

Systémy pro podporu. rozhodování. 2. Úvod do problematiky systémů pro podporu. rozhodování

Systémy pro podporu. rozhodování. 2. Úvod do problematiky systémů pro podporu. rozhodování 1 Systémy pro podporu rozhodování 2. Úvod do problematiky systémů pro podporu rozhodování 2 Připomenutí obsahu minulé přednášky Rozhodování a jeho počítačová podpora Manažeři a rozhodování K čemu počítačová

Více

Bezpečnostní systémy - rychlostní kamery Identifikace SPZ a RZ. www.mestozlin.cz

Bezpečnostní systémy - rychlostní kamery Identifikace SPZ a RZ. www.mestozlin.cz Bezpečnostní systémy - rychlostní kamery Identifikace SPZ a RZ Město Zlín Jednou z možností monitorování a řízení dopravy v obcích je automatické snímání silničního provozu Monitorování dopravy vozidel

Více

Zaměstnávánívysoce kvalifikovaných pracovníků cizinců v Česku

Zaměstnávánívysoce kvalifikovaných pracovníků cizinců v Česku www.pwc.com Zaměstnávánívysoce kvalifikovaných pracovníků cizinců v Česku Mgr. Soňa Schovánková Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakulta PricewaterhouseCoopers Česká republika, s.r.o. Obsah Úvod Definice

Více

Simulace procesů pomocí Witness Visio Simulation Solution ve výuce

Simulace procesů pomocí Witness Visio Simulation Solution ve výuce Simulace procesů pomocí Witness Visio Simulation Solution ve výuce Zdeňka Videcká 1, Vladimír Bartošek 2 Anotace Jednou ze základních znalostí studentů je schopnost analyzovat, modelovat a efektivně řídit

Více

Projektové řízení (Projektový cyklus)

Projektové řízení (Projektový cyklus) Projektové řízení (Projektový cyklus) Vzdělávací program v rámci projektu Rekonstrukce učitelů - posílení profesní a kompetenční připravenosti učitelů (CZ.1.07/1.3.10/02.0052) 1 Projektový cyklus Metodické

Více

MetaCentrum. Aktuální stav anové služby

MetaCentrum. Aktuální stav anové služby MetaCentrum. Aktuální stav anové služby Jan Kmuníček CESNET meta.cesnet.cz Obsah Infrastruktura Služby výpočetní servis úložné kapacity síťová spojení prostředí pro spolupráci Aplikace Projekty Další vývoj

Více

Specializace Kognitivní informatika

Specializace 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

Více

Informační a komunikační technologie. Informační a komunikační technologie

Informační 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

Více

DELMIA: 3D virtuální továrna budoucnosti s produkty Dassault Systèmes

DELMIA: 3D virtuální továrna budoucnosti s produkty Dassault Systèmes DELMIA: 3D virtuální továrna budoucnosti s produkty Dassault Systèmes DS řešení DELMIA pro digitální výrobu a produkci umožňuje výrobcům nezávisle na průmyslovém odvětví virtuálně definovat, plánovat,

Více

Aktuální otázky v právu cestovního ruchu

Aktuální otázky v právu cestovního ruchu Aktuální otázky v právu cestovního ruchu Mgr. Ondřej Nejedlý Mgr. Marie Adamová, LL.M. 25. března 2015 Obsah Reklamace zájezdů I. III. 1. Tržní realita 2. Legislativa 3. Sleva z ceny 4. Náhrada škody 5.

Více

2 Profil absolventa. 2.1 Identifikační údaje. 2.2 Uplatnění absolventa v praxi. 2.3 Očekávané výsledky ve vzdělávaní

2 Profil absolventa. 2.1 Identifikační údaje. 2.2 Uplatnění absolventa v praxi. 2.3 Očekávané výsledky ve vzdělávaní 2 Profil absolventa 2.1 Identifikační údaje Název ŠVP: Kód a název oboru vzdělání: Délka a forma vzdělávání: Stupeň poskytovaného vzdělání: Platnost ŠVP: Ekonomické lyceum Most 78 42-M/02, Ekonomické lyceum

Více

Elektronická zdravotní dokumentace, eprekripce 29.října 2007 - Praha. MUDr. Pavel Neugebauer Předseda SPLDD ČR, člen Správní rady ČNFeH

Elektronická zdravotní dokumentace, eprekripce 29.října 2007 - Praha. MUDr. Pavel Neugebauer Předseda SPLDD ČR, člen Správní rady ČNFeH Elektronická zdravotní dokumentace, eprekripce 29.října 2007 - Praha MUDr. Pavel Neugebauer Předseda SPLDD ČR, člen Správní rady ČNFeH Právní rámec Zákon číslo 20/1966 Sb. o péči o zdraví lidu V. část

Více

4.9.70. Logika a studijní předpoklady

4.9.70. Logika a studijní předpoklady 4.9.70. Logika a studijní předpoklady Seminář je jednoletý, je určen pro studenty posledního ročníku čtyřletého studia, osmiletého studia a sportovní přípravy. Cílem přípravy je orientace ve formální logice,

Více

MUDr. Miloš Suchý, Bc. Petr Suchý, Konference QUIP, Praha 12.2.2008. Měření výkonnosti, zkušenosti ze zdravotnictví a sociální péče

MUDr. Miloš Suchý, Bc. Petr Suchý, Konference QUIP, Praha 12.2.2008. Měření výkonnosti, zkušenosti ze zdravotnictví a sociální péče MUDr. Miloš Suchý, Bc. Petr Suchý, Konference QUIP, Praha 12.2.2008 Měření výkonnosti, zkušenosti ze zdravotnictví a sociální péče Měření výkonnosti Slovo výkonnost je českou obdobou slova performance

Více

ZLOMKY. Standardy: M-9-1-01 CELÁ A RACIONÁLNÍ ČÍSLA. Záporná celá čísla Racionální čísla Absolutní hodnota Početní operace s racionálními čísly

ZLOMKY. Standardy: M-9-1-01 CELÁ A RACIONÁLNÍ ČÍSLA. Záporná celá čísla Racionální čísla Absolutní hodnota Početní operace s racionálními čísly a algoritmů matematického aparátu Vyjádří a zapíše část celku. Znázorňuje zlomky na číselné ose, převádí zlomky na des. čísla a naopak. Zapisuje nepravé zlomky ve tvaru smíšeného čísla. ZLOMKY Pojem zlomku,

Více

Zapojení zaměstnanců a zaměstnavatelů do řešení otázek Společenské odpovědnosti firem ve stavebnictví

Zapojení zaměstnanců a zaměstnavatelů do řešení otázek Společenské odpovědnosti firem ve stavebnictví Zapojení zaměstnanců a zaměstnavatelů do řešení otázek Společenské odpovědnosti firem ve stavebnictví Projekt CZ.1.04/1.1.01/02.00013 Posilování bipartitního dialogu v odvětvích Realizátor projektu: Konfederace

Více

Obsah. iii 1. ÚVOD 1 2. POJETÍ RIZIKA A NEJISTOTY A ZDROJE A TYPY RIZIKA 5

Obsah. iii 1. ÚVOD 1 2. POJETÍ RIZIKA A NEJISTOTY A ZDROJE A TYPY RIZIKA 5 Obsah 1. ÚVOD 1 1.1 ÚVOD 1 1.2 PROČ JE ŘÍZENÍ RIZIK DŮLEŽITÉ 1 1.3 OBECNÁ DEFINICE ŘÍZENÍ RIZIK 2 1.4 PŮVOD VZNIKU A STRUKTURA 3 1.5 ZÁMĚR 3 1.6 ROZSAH KNIHY 4 2. POJETÍ RIZIKA A NEJISTOTY A ZDROJE A TYPY

Více

Psychodiagnostika Hogan a 360 dotazník

Psychodiagnostika Hogan a 360 dotazník Psychodiagnostika Hogan a 360 dotazník Na svých pozicích řešíte množství situací a vztahů, které jsou pro vás náročnější než jiné a pravděpodobně si kladete otázku proč. Jednou z možností, jak na tuto

Více

Návrh vyhlášky k zákonu o kybernetické bezpečnosti. Přemysl Pazderka NCKB

Návrh vyhlášky k zákonu o kybernetické bezpečnosti. Přemysl Pazderka NCKB Návrh vyhlášky k zákonu o kybernetické bezpečnosti Přemysl Pazderka NCKB Východiska ISO/IEC 27001:2005 Systémy řízení bezpečnosti informací Požadavky ISO/IEC 27002:2005 Soubor postupů pro management bezpečnosti

Více

Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Geo-informační systémy

Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Geo-informační systémy Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Geo-informační systémy Definice, budování a život GIS Kapitola 1: Vztahy strana 2 Data, informace, IS, GIS Kapitola 1: Vztahy strana 3 Rozhodnutí Znalosti Znalostní systémy. Informace

Více

Školní webfiltr Kernun

Školní webfiltr Kernun Školní webfiltr Kernun Vzdělávání Počítačové hry Sociální sítě Hudba-Filmy Extremismus-Násilí Žáci Studenti Učitelé Ředitel Zaměstnanec Jiří Trávníček / Enter Polička Ing. Valerie Helánová, Ph.D. / Trusted

Více

Od ledna 2011...Roky přípravy. Oslovte restaurace snadno

Od ledna 2011...Roky přípravy. Oslovte restaurace snadno www.praguedining.cz Organizování nezapomenutelné a úspěšné akce je více, než hosté odcházející s plným žaludkem. Najít to správné místo je složité a časově náročné. PragueDining.cz poskytuje zdarma službu,

Více

Informační strategie. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz

Informační strategie. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz Informační strategie Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz 23 1 Firemní strategie Firma Poslání Vize Strategie Co chceme? Kam směřujeme? Jak toho dosáhneme? Kritické faktory úspěchu CSF 23 2 Strategie

Více

ČJL KRITÉRIA HODNOCENÍ PÍSEMNÝCH PRACÍ

ČJL KRITÉRIA HODNOCENÍ PÍSEMNÝCH PRACÍ PŘÍLOHA č. ČJL KRITÉRIA HODNOCENÍ PÍSEMNÝCH PRACÍ. Vytvoření textu podle zadaných kritérií A téma, obsah B komunikační situace, slohový útvar. Funkční užití jazykových prostředků A pravopis, tvarosloví

Více

Komunikace v průmyslové organizaci

Komunikace v průmyslové organizaci Komunikace v průmyslové organizaci doc. Ing. František Steiner, Ph.D. Obsah 1. Funkce komunikace v organizaci. Model základního komunikačního procesu. Komunikační toky v organizaci. Komunikační bariéry

Více

Návrh systému řízení

Návrh systému řízení Návrh systému řízení Jelikož popisované ostrovní systémy využívají zdroje elektrické energie s nestabilní dodávkou elektrické energie, jsou kladeny vysoké nároky na řídicí systém celého ostrovního systému.

Více

Přínos k rozvoji klíčových kompetencí:

Přínos k rozvoji klíčových kompetencí: Střední škola hospodářská a lesnická, Frýdlant, Bělíkova 1387, příspěvková organizace Název modulu Informační a komunikační Kód modulu ICT-M-4/1-5 technologie Délka modulu 60 hodin Platnost 1.09.2010 Typ

Více

Web a očekávání budoucího

Web a očekávání budoucího Web a očekávání budoucího Vilém Sklenák sklenak@vse.cz Vysoká škola ekonomická, fakulta informatiky a statistiky, katedra informačního a znalostního inženýrství Inforum2013, 21. 5. 2013 Vilém Sklenák (VŠE

Více

Management informačních systémů. Název Information systems management Způsob ukončení * přednášek týdně

Management informačních systémů. Název Information systems management Způsob ukončení * přednášek týdně Identifikační karta modulu v. 4 Kód modulu Typ modulu profilující Jazyk výuky čeština v jazyce výuky Management informačních systémů česky Management informačních systémů anglicky Information systems management

Více

1. KRITÉRIA HODNOCENÍ ZKOUŠEK A DÍLČÍCH ZKOUŠEK SPOLEČNÉ ČÁSTI MATURITNÍ ZKOUŠKY

1. KRITÉRIA HODNOCENÍ ZKOUŠEK A DÍLČÍCH ZKOUŠEK SPOLEČNÉ ČÁSTI MATURITNÍ ZKOUŠKY V Praze dne 11. března 2015 Č. j.: MSMT-6626/2015-1 SDĚLENÍ V souladu s 22, odst. 1 vyhlášky č. 177/2009 Sb., o bližších podmínkách ukončování vzdělávání ve středních školách maturitní zkouškou, ve znění

Více

Dreamsystem - expertní neuro systém ve financích s lidskou tváří

Dreamsystem - expertní neuro systém ve financích s lidskou tváří Dreamsystem - expertní neuro systém ve financích s lidskou tváří Vedoucí projektu: RNDr. M. Kopecký, Ph.D. Externí konzultant: M. Houska Počet řešitelů: 4-6 Řešitelé: tým ještě není kompletní Předpokládané

Více

Informační a komunikační technologie Informatika volitelný předmět

Informační a komunikační technologie Informatika volitelný předmět Vzdělávací oblast : Vyučovací předmět : Informační a komunikační technologie Informatika volitelný předmět Charakteristika předmětu V předmětu Informatika je realizován obsah vzdělávací oblasti Informační

Více

Modely vyhledávání informací 4 podle technologie. 1) Booleovský model. George Boole 1815 1864. Aplikace booleovské logiky

Modely vyhledávání informací 4 podle technologie. 1) Booleovský model. George Boole 1815 1864. Aplikace booleovské logiky Modely vyhledávání informací 4 podle technologie 1) Booleovský model 1) booleovský 2) vektorový 3) strukturní 4) pravděpodobnostní a další 1 dokumenty a dotazy jsou reprezentovány množinou indexových termů

Více

Doprava ve městech. Případová studie stárnutí a ubývání populace měst v evropském regionu. Christiane Just

Doprava ve městech. Případová studie stárnutí a ubývání populace měst v evropském regionu. Christiane Just Doprava ve městech Případová studie stárnutí a ubývání populace měst v evropském regionu Christiane Just Faktory ovlivňující cestovní zvyklosti a dopravu ve městech jsou předmětem řady studií a často se

Více