Напредна анализа података (ADA) - Званична блог страница мултидисциплинарних Студија при Универзитету у Београду

Напредна анализа података (ADA)

Advanced Data Analytics

90 ЕСПБ

Сврха мастер програма Напредна анализа података је специјализација за анализу података, првенствено за студенте који су већ завршили основне студије у некој квантитативној дисциплини, медицинским или друштвеним наукама, али и за студенте са искуством у другим дисциплинама. Потреба за овим студијским програмом потиче од све веће потражње за стручњацима у области анализе података у различитим доменима, који у свом раду умеју интензивно да користе савремене технологије за анализу података. С друге стране, динамичан развој нових рачунарских технологија, база података и интернет технологија чине основне студије недовољним за такве тржишне и друштвене потребе. 

Конкурс за упис на овај програм отворен је до 20. јануара 2022. године.

 

Циљеви мастер студијског програма Напредна анализа података на Универзитету у Београду су:

  • побољшање теоријског и практичног знања из квантитативних дисциплина (првенствено математике и статистике) које су потребне студентима који желе да анализирају податке при решавању практичних проблема;
  • продубљивање знања из области аналитике података и квантитативних метода, као и овладавање потребним вештинама програмирања и рада са базама података као предусловима за рад на практичним проблемима који укључују аналитику података;
  • омогућавање студентима да савладају низ практичних софтверских алата везаних за програмирање, анализу података, визуализацију података и слично, и користе их у раду на практичним проблемима;
  • пружање практичног искуства у примени горе наведених вештина и алата за рад на практичним, стварним проблемима, како у индивидуалном ангажману тако и у тимском раду, укључивањем студената у текуће и нове практичне пројекте;
  • обезбеђивање основе за рад на истраживачким активностима, као и за даље образовање кроз релевантне докторске студије.

Студенти који заврше мастер програм Напредна анализа података на Универзитету у Београду постају компетентни за:

  • самосталан рад у анализи скупова података различите сложености у одабраним доменима, уз напредну употребу постојећих алата и технологија за анализу података,
  • припрему, модификовање, прилагођавање и комбиновање скупова података за анализу, од сирових података добијених из различитих апликација и других извора,
  • укључивање у различите интердисциплинарне радне тимове у којима се очекују вештине анализе података из различитих дисциплина и овладавање постојећим алатима и технологијама за анализу података, не само у решавању рутинских практичних проблема, већ и у нестандардним ситуацијама где су потребни креативност и истраживачки приступ и
  • рад са великим скуповима података.

Након одбрањеног мастер рада, студент стиче академско звање Мастер анализе података.

Предмети студијског програма Напредна анализа података развијају се око три главна стуба модерне аналитике података. У оквиру Програма постоје:

  1. предмети везани за математичке/статистичке основе (бира ра се 3 од 6),
  2. предмети везани за технолошке основе (бира се 3 од 9)
  3. предмети везани за примене напредне анализа података (бира се 2 од 8)

Курикулум не садржи обавезне предмете, али нуди широк спектар изборних предмета око сваког од споменута три стуба, како би студенти сами трасирали своје путеве учења по жељи. Програм такође укључује обавезну стручну праксу у циљу стицања практичног искуства у раду на пројектима анализе података, обавезан приступни рад, као и обавезан мастер рад.

Изборни предмети на студијском програму Напредна анализа података

Назив изборног предмета Семестар Година Бодови
Изборна позиција 1 (бира се 3 од 6)
01 Математичке основе анализе података I 1. 10 ЕСПБ
02 Дискретне математичке структуре I 1. 10 ЕСПБ
03 Аналитика и оптимизација I 1. 10 ЕСПБ
04 Увод у статистистичко закључивање I 1. 10 ЕСПБ
05 Модели статистичког учења I 1. 10 ЕСПБ
06 Увод у теорију комплексних мрежа I 1. 10 ЕСПБ
Изборна позиција 2 (бира се 3 од 9)
07 Вештачка интелигенција/Машинско учење II 1. 10 ЕСПБ
08 Програмирање II 1. 10 ЕСПБ
09 Базе података II 1. 10 ЕСПБ
10 Биг Дата аналитика II 1. 10 ЕСПБ
11 Визуелизација података II 1. 10 ЕСПБ
12 Неуронске мреже и дубоко учење II 1. 10 ЕСПБ
13 Рачунарска анализа текста II 1. 10 ЕСПБ
14 Рачунарска анализа друштвених мрежа II 1. 10 ЕСПБ
15 Увод у анализу временских серија II 1. 10 ЕСПБ
Изборна позиција 3 (бира се 2 од 8)
16 Анализа података у фундаменталној и клиничкој медицини III 2. 6 ЕСПБ
17 Анализа података у биолошким наукама III 2. 6 ЕСПБ
18 Биг Дата и друштвене науке III 2. 6 ЕСПБ
19 Напредна анализа података у друштвеним наукама III 2. 6 ЕСПБ
20 Анализа међународних база података III 2. 6 ЕСПБ
21 Биг Дата у космичким истраживањима и њихова анализа III 2. 6 ЕСПБ
22 Практична анализа шумовотих и нехомогених временских серија III 2. 6 ЕСПБ
23. Напредна анализа података у фармацеутском истраживању и развоју III 2. 6 ЕСПБ
Стручна пракса III 2. 3 ЕСПБ
Приступни рад III 2. 5 ЕСПБ
Завршни мастер рад III 2. 10 ЕСПБ

Званичан сајт студијског програма: ada.studije.rect.bg.ac.rs/

Руководилац: проф. др Владан Девеџић
Tелефон: 011 3950-918
Електронска пошта: vladan.devedzic@fon.bg.ac.rs