DS&BI Academy VŠE

DS&BI Academy na VŠE

Struktura DS&BI Academy VŠE zahrnuje všechny vrstvy řešení projektů Business Intelligence a Data Science. DS&BI Academy VŠE začíná u základních principů, pokračuje přes analýzu business požadavků, návrh až k reálné implementaci.

Naše role v programu Data Science & Business Intelligence Academy

Vysoká škola ekonomická v Praze, konkrétně Fakulta informačních technologií každoročně organizuje vzdělávací projekt DS&BI Academy. V akademickém roce 2019/2020 proběhl již třetí ročník. Adastra se na tomto workshopovém projektu podílí spolu s dalšími organizacemi z oboru, které mají chuť podílet se na vzdělávání budoucích profesionálů v oblasti Data Science & Business Intelligence.

Jedná se o sérii lekcí zaměřených na Data Science a Business Intelligence. Tento projekt vznikl jako pokračování dřívějších workshopů, které fakulta pořádala společně se studentským klubem 4FIS. Velkým přínosem celého projektu je jeho úzká a komplexní spolupráce s praxí a vysoká interakce se všemi zúčastněnými. Velký důraz je kladen na praktické ukázky, reálné případové studie a týmové studentské práce.

Harmonogram a podmínky ukončení DS&BI Academy VŠE

Jak celý program funguje?

Za Adastří část programu zodpovídají a po celou dobu jím provázejí Dagmar Bínová a Jakub Augustín, kteří jsou našimi dlouhodobými ambasadory v externím vzdělávání. Program je zpravidla rozdělen do několika turnusů, kdy každá společnost má na starosti své odborné bloky.

Adastra s částí zaměřenou na Data Science pokrývá čtyři bloky. Úvod do Data Science, příprava dat k analýzám, tvorba analytických modelů a na závěr vyhodnocení a interpretace analytických modelů.

Po úspěšném zakončení celého kurzu jsou absolventi schopni reálně implementovat kompletní řešení projektů. Dokáží systematicky pořizovat a zpracovávat data, vizualizovat klíčové informace a využívat je pro byznysové úlohy.

None
None

V čem je výuka specifická?

Nejedná se o klasický druh přednášek, výuka je teoretická jen z části. Vše ukazujeme na praktických příkladech, zadáváme úkoly z bloku na blok, tak aby celá výuka byla co nejvíce intenzivní. Úkoly studenti řeší v jednotlivých týmech, podobně jako je tomu i v následné praxi. Velký důraz klademe na finální projekt a jeho samotnou obhajobu, při které vyhodnocujeme nejlepší tým pro aktuální ročník.

Naší úlohou v tomto programu je tedy minimalizovat teoretickou část, a naopak dostat do popředí praktičnost celého projektu. Po celou část kurzu poskytujeme účastníkům bohaté množství konzultací a rad tak, aby byli schopni relativně těžké zadání zvládnout a realizovat jej. Každý rok výuku spolu s Vysokou školou ekonomickou inovujeme a úkoly řešíme v nástrojích, které odpovídají technologickému pokroku v oboru. Chceme poukázat na to, že data nelze pouze vzít a udělat z nich model. Je potřeba si s daty umět pohrát, rozumět jim, odvodit z nich zajímavé informace, a pak hlavně klíčové poznatky ve finální části prověřit a implementovat.

None
None

Naše spolupráce v letech

Rok 2017/2018 byl naším prvním rokem

Prvního pilotního ročníku se zúčastnilo 16 studentů, kteří spolupracovali ve 4 týmech. Tento ročník byl ve znamení hry League of Legends. Pro výuku jsme využili skutečná data z této hry. V cloudovém prostředí platformy Big Data (Spark, Zeppelin) se studenti učili navrhnout a vytvořit predikční model s cílem odhadnout vítěze. Praktická ukázka přiblížila významnost přípravy dat, zejména roli odvození vhodných proměnných, a jejich vhodné využití v predikci.

Odkaz na článek "Adastra na VŠE: Kdo si hraje a neskóruje, nejspíš hledá patterny"

Přednášky jsou většinou spíš teoretické, maximálně s ukázkou toho, jak by to vypadalo, ale tady máme možnost pracovat přímo s reálnými daty a s reálnými nástroji.

Vojta, účastník 1. ročníku DS&BI Academy

Setkání absolventů

První ročník byl zakončen neformálním setkáním lektorů a absolventů, kde bylo možné probrat dojmy z celého programu a nechyběl prostor pro dotazy. Zároveň se nám na základě DS Academy podařilo získat nového člena do našeho Big Data týmu.

Odkaz na článek "Zakončili jsme letošní DS&BI Academy. Jeden student k nám nastoupil"

Klasická výuka je hodně teoretická a bývá problém přenést teorii do praxe, najít nějaké reálné uplatnění. Na akademii je super, že si člověk může osahat různé nástroje a najít si v tom to svoje.

Honza, stážista

None
None

2. ročník (2018/2019)

Ve 2. ročníku přibylo zájemců o studium, a tak počet studentů mírně vzrostl, 20 studentů bylo rozděleno do 4 týmů. Také jsme změnili analytické prostředí a data. Tentokrát jsme na cloudu využili notebookový nástroj Jupyter a pracovali jsme s reálnými daty o pasažérech na Titaniku. Studenti měli k dispozici data o cestujících jako např. pohlaví, kajuta, kdy a kde se dotyčný nalodil, jméno, tituly anebo kolik platil za palubní lístek. Díky těmto informacím jsme dokázali predikovat, zda pasažér přežije či utone. 

Odkaz na článek "Mohla Rose na Titaniku vědět dopředu, že se Jack utopí? S řešením účastníků DS/BI Academy ano"

Lektoři jsou experti, rozumí tomu, ale taky jsou tam dobrovolně a dělají to proto, že chtějí. A to je na tom hrozně vidět. Že tím žijou, strašně je to baví a chtějí, abychom si z toho něco odnesli. A i na druhé straně jsou lidi, kteří chtějí, a tak vzniká hrozně dobrá spolupráce. Bylo to pro mě moc osvěžující.

Monika, studentka

3. ročník (2019/2020)

Tento ročník jsme pojali obdobně jako předchozí, studentů byl stejný počet. Cloudové prostředí jsme vyměnili za servery datového centra VŠE a ukázková případová analýza se odehrávala nad daty o bydlení. Vyučování probíhalo opět 1x týdně v 5hodinovém bloku a následně každý tým pracoval na svém vlastním projektu. Nejobtížnější částí většiny samostatných projektů bylo úvodní zamyšlení, s čím nám mají data pomoci, tedy položit si otázku na níž hledáme modelem odpověď. Nejšikovnější tým využil reálná a aktuální data o dopravních nehodách v České republice. Pětičlenný tým vyhodnocoval, za jakých okolností dochází ke smrtelným dopravním nehodám (nehoda končící smrtí člověka nebo zvířete).

Odkaz na článek "“Očekává se od vás hodně práce, ale určitě to stojí za to,” říká člen vítězného týmu letošní DS&BI Academy VŠ"

Nejvíce se mi líbilo propojení teorie a praxe. Nejen, že jsme se vzdělali v problematice teoreticky, ale vše následně vyzkoušeli i prakticky, a navíc jsme získali cenné "best practice přímo od lidí, kteří v oblasti dennodenně pracují.

Roman z výherního týmu 3. ročníku

None
None

Proč se na projektu podílíme?

Obor Data Science je komplexním oborem, slučuje několik dovedností, a tudíž i specialistů v tomto oborů není mnoho. Proto se chceme podílet na kvalitním vzdělávání a získat díky tomu za partnery edukované profesionály a potenciální kolegy.

  • Jsme odborníci z praxe, rozumíme oboru, máme zkušenosti, které rádi předáváme mladším generacím
  • Práce s našimi profesně mladšími kolegy nás baví
  • Chceme vychovat konkurenceschopné profesionály v oboru
  • Naším cílem je ukázat, že svět Data Science je dosažitelný, pokud máte chuť se vše naučit

“Záleží nám na tom, abychom dodávali zákazníkům řešení, čili aby technologie pomohla byznysu. Proto potřebujeme do týmu lidi, kteří mají jistý přesah od technologií k potřebám zákazníka, nebo lidi, kteří umějí pojmenovat, co všechno potřebují technicky zajistit, aby jejich společnost fungovala efektivně. Toto prolínání obou světů je poměrně důležité pro úspěšné realizace projektů v BI, proto potřebujeme edukované kolegy nejen na naší straně, ale i na té druhé – u zákazníka. Ukazuje se, že dnes je takových lidí všeobecně málo, a tak nezbývá než udělat i něco pro to, aby ze škol vycházeli absolventi s aktuálně potřebným vzděláním. VŠE je profilem absolventů Adastře velmi blízká, a tak padla volba právě na ni” (Rozhovor s Dagmar Bínovou pro časopis Studenta).

Ukazuje se, že dnes je lidí, kteří mají jistý přesah od technologií k potřebám zákazníka všeobecně málo, a tak nezbývá než udělat i něco pro to, aby ze škol vycházeli absolventi s aktuálně potřebným vzděláním. VŠE je profilem absolventů Adastře velmi blízká, a tak padla volba právě na ni.

Rozhovor s Dagmar Bínovou pro časopis Studenta

Lektoři

Dagmar Bínová

Big Data Science Lead

Dagmar Bínová

Jakub Augustín

Big Data Competency Lead

Jakub Augustín

Marcel Vrobel

Expert na Big Data

Marcel Vrobel

Oleg Masajlo

Senior Data Scientist

Oleg Masajlo

Máte pocit, že DS & BI Academy je pro Vás přesně to pravé? Kontaktujte nás pro více informací

Děkujeme

V co nejbližší době se vám ozveme.