|
Vyučující
|
-
Tomovski Zhivorad, prof. Ph.D.
-
Vodák Rostislav, doc. RNDr. Ph.D.
-
Burkotová Jana, Mgr. Ph.D.
-
Dhara Raj Narayan, Ph.D.
-
Vencálek Ondřej, doc. Mgr. Ph.D.
-
Pavlačka Ondřej, RNDr. Ph.D.
-
Fačevicová Kamila, Mgr. Ph.D.
-
Hron Karel, prof. RNDr. Ph.D.
-
Fürst Tomáš, RNDr. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
Seminář vede studenty k četbě odborných textů. V rámci semináře budeme sledovat prestižní vědecká periodika, která nejsou úzce oborově vyhraněná (Nature, Science, ...). Každý týden si vybereme jeden článek, všichni si jej přečtou a na příštím semináři jej jeden ze studentů odprezentuje. Následovat bude diskuse. Seminář tak bude nejen rozšiřovat obzory vědecké a jazykové, ale také povede ke schopnosti komunikovat o tématech, která jsou typicky mimo oborovou specializaci. To je u odborníků na Data Science klíčová kompetence, protože všechna data, se kterými se absolventi budou setkávat, přirozeně pocházejí z nějakého vědního oboru, ve kterém typicky absolventi nebudou specialisté.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming)
- Domácí příprava na výuku
- 20 hodin za semestr
- Účast na výuce
- 26 hodin za semestr
|
|
Výstupy z učení
|
Diskuze vybraných publikačních výstupů v Data Science.
Syntéza Orientace v aktuálních tématech Data Science.
|
|
Předpoklady
|
Zájem o Data Science.
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Seminární práce
Aktivní výstup na semináři - prezentace odborného článku.
|
|
Doporučená literatura
|
-
Aktuální časopisecká literatura..
|