Digitálna ekonomika
- Kredity: 4
- Ukončenie: Skúška
- Rozsah: 2P + 2C
- Semester: letný
- Ročník: 1
- Podnikovohospodárska fakulta Ekonomickej univerzity v Bratislave so sídlom v Košiciach
Vyučujúci
Zaradený v študijných programoch
Výsledky vzdelávania
Vedomosti:
• Vedomosti z oblasti digitálnej ekonomiky
• Vedomosti z oblasti B2B a B2C platforiem
• Vedomosti z oblasti budovania dôvery a reputácie na elektronických trhoch
• Vedomosti z oblastí základných nástrojov dataminigu a extrakcie informácií s údajov
• Vedomosti z oblasti bezpečnosti, súkromia a GDPR v digitálnom prostredí.
Kompetentnosti:
• Orientovanie sa na rôznych druhoch elektronických trhoch
• Pracovať v prostredí B2B a B2C obchodných platforiem
• Vyhodnocovať podnikové údaje využitím databázových a základných dataminingových nástrojov.
• Hodnotiť dôveryhodnosť obchodných partnerov a budovať doveryhodnosť na elektronických trhoch
• Zavádzať digitálne inovácie v podnikoch
• Správa systémov Business Intelligence systémov v podniku
Zručnosti:
• Nákup a predaj na elektronických trhoch v rámci B2B a B2C platforiem,
• Nastavenie funkcionalít trhových platforiem
• Tvorba a parametrizácia elektronických zoznamov produktov a elektronických katalógov
• Vytváranie zostáv, kontrola a správa systémov Business Intelligence
• Vytváranie stratégií pre budovanie reputácie na elektronických trhoch.
Stručná osnova predmetu
Prednášky:
1. Povaha údajov a zber údajov.
2. Analýza údajov.
3. Digitalizácia ekonomiky.
4. Digitálny tovar a služby.
5. B2B platformy.
6. Digitálne trhy.
7. Mechanizmus budovania dôvery.
8. Reputácia na internete.
9. Digitálne podnikanie, stratégia a inovácie.
10. Business Intelligence.
11. Úvod do dataminingu.
12. Metódy dataminingu.
13. Bezpečnosť, súkromie a GDPR.
Cvičenia:
1. Vybrané prípadové štúdie a príklady týkajúce sa dátových typov.
2. Vybrané prípadové štúdie a príklady súvisiace s prípravou údajov.
3. Vybrané prípadové štúdie a príklady spojené s vizualizáciou viac premenných súborov údajov.
4. Vybrané prípadové štúdie a príklady súvisiace s analýzou údajov.
5. Vybrané prípadové štúdie a príklady súvisiace s prípravou elektronickej aukcie.
6. Vybrané prípadové štúdie a príklady súvisiace s realizáciou elektronickej aukcie.
7. Vybrané prípadové štúdie a príklady súvisiace s vyhodnotením elektronickej aukcie.
8. Vybrané prípadové štúdie a príklady súvisiace s hodnotením mechanizmov reputácie.
9. Vybrané prípadové štúdie a príklady týkajúce sa základných metód dataminingu I (napr. Základné klasifikačné stromy).
10. Vybrané prípadové štúdie a príklady týkajúce sa základných metód dataminingu II (napr. Modelovanie jednoduchých neurónových sietí).
11. Vybrané prípadové štúdie a príklady týkajúce sa základných metód dataminingu II (napr. Trénovanie jednoduchých neurónových sietí).
12. Vybrané prípadové štúdie a príklady týkajúce sa základných metód dataminingu II (napr. Vyhodnocovanie jednoduchých neurónových sietí).
13. Odovzdanie písomnej práce.
Odporúčaná literatúra
1. ZHOU, Hong. Learn Data Mining Through Excel. Apress, 2020.
2. OVERBY, Harald; AUDESTAD, Jan Arild. Digital Economics: How Information and Communication Technology is Shaping Markets, Businesses, and Innovation. Sp, 2018.
3. PEITZ, Martin; WALDFOGEL, Joel (ed.). The Oxford handbook of the digital economy. Oxford University Press, 2012.
4. POCHIRAJU, Bhimasankaram; SESHADRI, Sridhar (ed.). Essentials of Business Analytics: An Introduction to the Methodology and Its Applications. Springer, 2019.
5. HODEGHATTA, Umesh R.; NAYAK, Umesha. Business analytics using R-a practical approach. Apress, 2016.
Sylabus predmetu
Prednášky: 1. Povaha údajov a zber údajov. 2. Analýza údajov. 3. Digitalizácia ekonomiky. 4. Digitálny tovar a služby. 5. B2B platformy. 6. Digitálne trhy. 7. Mechanizmus budovania dôvery. 8. Reputácia na internete. 9. Digitálne podnikanie, stratégia a inovácie. 10. Business Intelligence. 11. Úvod do dataminingu. 12. Metódy dataminingu. 13. Bezpečnosť, súkromie a GDPR. Cvičenia: 1. Vybrané prípadové štúdie a príklady týkajúce sa dátových typov. 2. Vybrané prípadové štúdie a príklady súvisiace s prípravou údajov. 3. Vybrané prípadové štúdie a príklady spojené s vizualizáciou viac premenných súborov údajov. 4. Vybrané prípadové štúdie a príklady súvisiace s analýzou údajov. 5. Vybrané prípadové štúdie a príklady súvisiace s prípravou elektronickej aukcie. 6. Vybrané prípadové štúdie a príklady súvisiace s realizáciou elektronickej aukcie. 7. Vybrané prípadové štúdie a príklady súvisiace s vyhodnotením elektronickej aukcie. 8. Vybrané prípadové štúdie a príklady súvisiace s hodnotením mechanizmov reputácie. 9. Vybrané prípadové štúdie a príklady týkajúce sa základných metód dataminingu I (napr. Základné klasifikačné stromy). 10. Vybrané prípadové štúdie a príklady týkajúce sa základných metód dataminingu II (napr. Modelovanie jednoduchých neurónových sietí). 11. Vybrané prípadové štúdie a príklady týkajúce sa základných metód dataminingu II (napr. Trénovanie jednoduchých neurónových sietí). 12. Vybrané prípadové štúdie a príklady týkajúce sa základných metód dataminingu II (napr. Vyhodnocovanie jednoduchých neurónových sietí). 13. Odovzdanie písomnej práce.
Podmienky na absolvovanie predmetu
Priebežné hodnotenie:
priebežná písomná práca 40 % (počet bodov spolu 40)
Záverečné hodnotenie:
písomná skúška 60 % (počet bodov spolu 60)
Pracovné zaťaženie študenta
104 hodín celkom, z toho:
• 26 hodín účasť na prednáškach
• 13 hodín príprava na prednášky
• 26 hodín účasť na cvičeniach
• 13 hodín príprava na cvičenia
• 13 hodín príprava na písomnú prácu
• 13 hodín príprava na záverečnú skúšku
Jazyk, ktorého znalosť je potrebná na absolvovanie predmetu
slovenský
Dátum schválenia: 15.02.2023
Dátum poslednej zmeny: 22.02.2023
Dátum schválenia: 15.02.2023
Dátum poslednej zmeny: 22.02.2023