Digital Economy
- 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.
Semináre:
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 viacpremenných 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
ZHOU, Hong. Learn Data Mining Through Excel. Apress, 2020.
OVERBY, Harald; AUDESTAD, Jan Arild. Digital Economics: How Information and Communication Technology is Shaping Markets, Businesses, and Innovation. Sp, 2018.
PEITZ, Martin; WALDFOGEL, Joel (ed.). The Oxford handbook of the digital economy. Oxford University Press, 2012.
POCHIRAJU, Bhimasankaram; SESHADRI, Sridhar (ed.). Essentials of Business Analytics: An Introduction to the Methodology and Its Applications. Springer, 2019.
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. Semináre: 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 viacpremenných 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
priebežná písomná práca
písomná skúška
Priebežné hodnotenie:
priebežná písomná práca 40% ( počet bodov spolu 40)
priebežné hodnotenie: min. 21 bodov (z 40 bodov)
Záverečné hodnotenie:
písomná skúška 60% – 60 bodov
písomná skúška – min. počet 31 bodov
Pracovné zaťaženie študenta
104 hodín celkom, z toho:
• 26 hodín účasť na prednáškach
• 26 hodín príprava na prednášky
• 26 hodín účasť na cvičeniach
• 26 hodín príprava na cvičenia
Jazyk, ktorého znalosť je potrebná na absolvovanie predmetu
anglický
Dátum schválenia: 20.02.2023
Dátum poslednej zmeny: 22.02.2023
Dátum schválenia: 20.02.2023
Dátum poslednej zmeny: 22.02.2023