P.Kaprálik, J.Galanová, M.Polakovič: Logické systémy, STU 2009 ISBN 978-80-227-3205-5

J. M. Bernard, J. Hugon: Od logických obvodu k mikroprocesorum I- IV SNTL, Praha 1984

Alan Clements: Principles of Computer Hardware, Oxford University Press, Fourth edition 2006, ISBN 0-19-927313-8

Logické systémy / Norbert Frištacký ... [et al.]. Bratislava : Alfa, 1990

Priebežné hodnotenie: priebežné testy

Na priznanie hodnotenia je nutné každý test napísať aspoň na 50% bodov.

Skúška: Súčet bodov

Na získanie hodnotenia A je potrebné získať najmenej 90% bodov, na hodnotenie B najmenej 80% bodov, na hodnotenie C najmenej 72% bodov, na hodnotenie D najmenej 65% bodov a na hodnotenie E najmenej 60% bodov.

Doplnková klasifikácia v prípade opravnej skúšky - možná ústna forma.

slovenský/anglický

Princípy obvodov DDL, DTL a TTL,

Boolovské funkcie – kombinačné logické siete a ich optimalizácia,

- niektoré kombinačné obvody (sčítačka, multiplexor a demultiplexor)

Fyzikálna realizácia automatov (sekvenčné obvody a ich aplikácie)

- RS a D klopné obvody,

(čítač, posuvný register, trojstavový výstup, riadenie pamäte (R/W))

- prevodník paralelného kódu na sériový a rozhranie RS232,

- statické a dynamické RAM pamäte a ich organizácia

Mikroprocesory.

Štruktúra mikroprocesora

Štruktúra aritmeticko-logickej jednotky (ALU)

Realizácia inštrukcií a ich rozdelenie

Spôsoby adresovania,... vnútorná a vonkajšia pamäť

Prídavné zariadenia – ich pripojenie a prenos dát (prenos dát, zbernica)

Realizácia väzobných obvodov ( interface) pre pamäti a periférne zariadenia

Charakteristiky ovplyvňujúce výkon počítačov (taktovacia frekvencia, prístupová doba, prenosová kapacita, veľkosť registrov …)

Programovanie jednočipových mikropočítačov vo vyššom i nízkoúrovňovom programovacom jazyku a základy robotiky, typov signálov, ich spracovania a riadenia.

http://davinci.fmph.uniba.sk/~gregus2/PPH/index.html

resp. MOODLE

70/30

Študent bude ovládať princípy a vlastnosti základných číslicových obvodov, získa praktické skúsenosti s návrhom a stavbou číslicových elektronických zariadení, programovaním jednočipových mikropočítačov, spracovaním rôznych druhov signálov a riadenia jednoduchých robotických systémov.

Biological sequence analysis : Probabilistic models of proteins and nucleic acids / Richard Durbin ... [et al.]. Cambridge : Cambridge University Press, 1998

Understanding bioinformatics / Marketa Zvelebil, Jeremy O. Baum. New York : Garland Science, 2008

Priebežné hodnotenie: domáce úlohy (30%), týždenné kvízy (10%), skupinový projekt (10%).

Skúška: písomná (50%).

Stupnica hodnotenia: A 90%, B 80%, C 70%, D 60%, E 50%. Bližšie informácie na stránke predmetu.

slovenský, anglický

Predmet je určený pre študentov informatických študijných programov (vrátane bioinformatiky a dátovej vedy). Študenti biologických, fyzikálnych a chemických študijných programov si zapisujú 2-AIN-501.

Základné pojmy z molekulárnej biológie, algoritmov a strojového učenia. Sekvenovanie a zostavovanie genómov. Hľadanie génov. Zarovnávanie sekvencií. Evolučné modely a fylogenetické stromy. Komparatívna a populačná genomika. Štruktúra RNA. Hľadanie motívov a analýza expresie génov. Štruktúra a funkcia proteínov. Vybrané aktuálne témy.

Študenti informatických študijných odborov sa budú venovať najmä metódam informatiky a matematického modelovania uvedených problémov.

https://fmfi-compbio.github.io/mbi/

50/50

Po absolvovaní predmetu budú študenti poznať základné problémy a metódy bioinformatiky, budú vedieť voliť vhodnú metódu na riešenie daného biologického problemu a interpretovať jej výsledky.

Lepš, J., Šmilauer, P. (2016). Biostatistika. Episteme, Nakladatelství JU, České Budějovice, 438 s. ISBN: 978-80-7394-587-9

Waczulíková, I., Slezák, P. (2015). Introductory Biostatistics. Bratislava: Comenius University, 1st Edition. 147 p. ISBN 978-80-223-3938-4.

Somorčík, J., Teplička, I. (2015). Štatistika zrozumiteľne. Bratislava : Enigma, 1. vydanie, 2015, 244 s. ISBN 9788081330421.

Zvárová J. (2011). Základy statistiky pro biomedicínské obory. Praha : Karolinum. 218 p. ISBN 80-7184-786-0

Motulsky, H. (2014). Intuitive Biostatistics. New York : Oxford University Press, 3rd Edition, 2014, 540 p. ISBN 987-0-19-994664-8.

-

Priebežné hodnotenie: domáce úlohy

Skúška: písomná a ústna

Orientačná stupnica hodnotenia: A 90%, B 80%, C 70%, D 60%, E 50%

slovenský a anglický

Slovak in combination with English (some of the suggested readings are in English)

Základné princípy metodológie vedeckého výskumu. Pravdepodobnosť, náhodná veličina a jej charakteristiky, typy rozdelení pravdepodobnosti, základné pojmy štatistiky. Zber, čistenie, triedenie a kódovanie dát, typy, mierky aroly premenných vo výskume, prezentácia popisných dát, popisné charakteristiky premenných. Bodové a intervalové odhady, koncept testovania štatistických hypotéz, P-hodnota, interpretácia výsledkov testovania hypotéz, štatistická a biologická významnosť. Analýza kategoriálnych dát, proporcií, kontingenčných tabuliek, klasifikácia prípadov, diagnostické testy. Porovnanie priemerov, t-testy. Analýza rozptylu. Neparametrické metódy. Korelácia ajednoduchá lineárna regresia. Úvod do multivariačných metód.Praktická časť: riešenie reálnych biomedicínskych problémov s využitím štatistického softvéru Statsdirect a MS Excel s naprogramovaným doplnkom.

20/80

Absolvovaním predmetu si študent osvojí základné princípy z oblasti metodológie vedeckého výskumu a získa znalosti z oblasti aplikácie štatistických metód pri vyhodnocovaní biologických a klinických problémov. V rámci praktických cvičení sa študent naučí pracovať s dostupným štatistickým softvérom.

Discrete and combinatorial mathematics : An applied introduction / Ralph Grimaldi

Harlow : Pearson Education, 2014

Priebežné hodnotenie: hodnotené domáce úlohy, testy, písomky

Na pripustenie ku skúške je potrebných aspoň 50% bodov z priebežného hodnotenia.

Skúška: písomná, ústna

Váha skúšky: 50%

slovenský, anglický

Slovak, English

Úvod do kombinatoriky a enumerácie, základné kombinatorické konfigurácie, enumeračné princípy, základné kombinatorické identity. Pascalova formula, binomická a polynomická veta.

Intuitívna teória množín a jej paradoxy, základné množinové vzťahy a operácie s množinami, mohutnosť množiny. Výroková logika, kvantifikované výroky, základné metódy matematických dôkazov. Princíp zapojenie a vypojenia a úvod do diskrétnej pravdepodobnosti.

Relácie a reprezentácie relácií (množiny, grafy, matice). Významné relácie (ekvivalencia, čiastočné usporiadanie). Teória grafov, základné pojmy a vybrané algoritmy.

50/50

Kurz poskytne matematické základy nevyhnutné pre štúdium informatiky. Študenti si zároveň osvoja matematickú kultúru, spôsov myslenia a argumentovania a vyjadrovania v matematike, ako aj metódy dôkazov. Konrétne kurz pokryje základné pojmy, metódy a algoritmy z kombinatoriky, teórie množín, teórie grafov a logiky.

K.A. Stroud, D.J Booth, Engineering Mathematics, Industrial Press Inc. New York, 7th Edition

Priebežné hodnotenie:

i) krátke písomky (5-10 krátkych testov na cvičeniach) - spolu cca. 30% celkového hodnotenia,

ii) polsemestrálna písomka - cca. 30% celkového hodnotenia

Na pripustenie ku skúške je potrebných aspoň 30% z maximálneho bodového zisku z priebežného hodnotenia.

Záverečná skúška: spolu cca. 40% celkového hodnotenia, pozostáva rovnakou časťou z písomnej a ústnej časti

slovenský, anglický

Opakovanie artimetiky, algebraických operácií, základných funkcií, trigonometrie. Funkcie. Trigonometrické funkcie. Exponenciálne, logaritmické a hyperbolické funkcie. Racionálne funkcie a limity. Komplexné čísla. Derivácie a ich aplikácia. Číselné rady. Mocninové rady. Taylorov rozvoj a aproximácia funkcií. Rovinné krivky a ich fitovanie. Určitý a neurčitý integrál a jeho aplikácie.

60/40

V rámci tohto predmetu si študenti zopakujú základné aritmetické zručnosti a grafické znázornenie bežných funkcií. Po jeho absolvovaní budú študenti schopní individuálne používať základne nástroje matematickej analýzy (elementárne funkcie, komplexné čísla, derivácie a integrály) a získajú poznatky o ich aplikáciách a interpretácii v reálnom živote.

Computer networks / Andrew S. Tanenbaum. Upper Saddle River : Prentice-Hall, 2003

Operating systems : Internals and design principles / William Stallings. Upper Saddle River : Pearson/Prentice Hall, 2005

Vlastné elektronické texty vyučujúceho predmetu zverejňované prostredníctvom web stránky predmetu

Priebežné hodnotenie: aktivita na prednáškach a cvičeniach (50%), písomný test (50%).

Orientačná stupnica hodnotenia: A 90%, B 80%, C 70%, D 60%, E 50%

slovenský, anglický

Základné pojmy z počítačových systémov (procesor, pamäť, vstupno-výstupné zariadenia).

Základné pojmy z operačných systémov, procesy, správa pamäti, správa vstupu a výstupu, súborové systémy, riadenie prístupu, virtualizácia.

Základné pojmy z počítačových sietí, referenčný model OSI, TCP/IP, elektronická pošta a web, bezpečnostné aspekty.

Základy používania príkazového riadku v operačnom systéme Linux. Užívatelia, skupiny, presmerovanie, vyhľadávanie. Správa súborov a priečinkov. Základné nástroje (vim, awk, sed, bash skripty).

http://www.dcs.fmph.uniba.sk/osps/

100/0

Po absolvovaní predmetu budú mať študenti prehľad o princípoch fungovania počítačov, o úlohách a princípoch fungovania operačných systémov a o princípoch fungovania a bezpečného používania počítačových sietí a ich služieb. Nadobudnú tiež zručnosti s prácou v príkazovom riadku operačného systému Linux.

Lineárna algebra a geometria I / Július Korbaš. Bratislava : Univerzita Komenského, 2003

Lineárna algebra a geometria : Cesta z troch rozmerov s presahmi do príbuzných odborov / Pavol Zlatoš. Bratislava : Albert Marenčin, 2011

Applied linear algebra and matrix analysis / Thomas S. Shores. New York : Springer, 2007

Linear algebra done right / Sheldon Axler. New York : Springer, 1997

Priebežné hodnotenie: kvízy, domáce úlohy, priebežné písomky

Skúška: písomná, ústna

Váha skúšky: 50%

slovenský, anglický

Systémy lineárnych rovníc a ich geometria, Gaussova eliminácia, maticový zápis, vektory, operácie s maticami, inverzná matica, vektorové priestory, množina riešení homogénneho systému ako vektorový priestor a jeho báza, lineárna závislosť/nezávislosť, báza, dimenzia, hodnosť matice, lineárne transformácie, jadro, obraz, skalárny súčin, ortogonalita, kolmé projekcie, uhol medzi vektormi, ortogonálny doplnok, Gram-Schmidtova ortogonalizácia, determinant matice, charakteristický polynóm matice, vlastné hodnoty a vlastné vektory, Laplaceov rozvoj, Cramerovo pravidlo, determinant ako objem, polia, okruhy, permutácie.

50/50

Výklad základných pojmov a algebraického aparátu pre potreby informatických disciplín a pochopenie súvisiacich matematických metód.

Po absolvovaní predmetu budú študenti ovládať základné výpočtové zručnosti lineárnej algebry: riešiť lineárne systémy, určiť lineárnu závislosť/nezávislosť, určiť dimenziu priestoru, nájsť ortogonálny doplnok, projekcie a projekčné matice, určiť maticu zobrazenia, spočítať determinanty matíc, rozhodnúť či je zobrazenie lineárne, nájsť jeho jadro a obraz, nájsť vlastné vektory a hodnoty matice.

Počítačová grafika a spracovanie obrazu / Eugen Ružický, Andrej Ferko. Bratislava : Sapientia, 1995

BOHUMELOVÁ, M. ed. 2015. Rituál múzea v digitálnom veku. https://issuu.com/sng.sk/docs/ritualmuzea_online/47

CAMERON, F. – KENDERDINE, S. eds. 2007. Theorizing Digital Cultural Heritage. ISBN 0-262-03353-4. Cambridge: MIT Press 2007

CROFTS, N. et al. eds. 2005. Definition of the CIDOC Conceptual Reference Model. http://cidoc.ics.forth.gr/official_release _cidoc.html

NATALE, M. T. et al. 2012. Handbook on virtual exhibitions and virtual performances. Roma: Officine grafische tiburtine

Vlastné elektronické texty vyučujúceho predmetu zverejňované prostredníctvom web stránky predmetu na at http://www.sccg.sk/~ferko/Vdak.htm.

Priebežné hodnotenie: domáce úlohy, 40%

Skúška: testy midterm a final

Váha skúšky: 60%

Známkovanie: A (100-91), B (90-81), C (80-71), D (70-61), E (60-51), Fx (50-0).

slovenský, anglický

V prípade potreby sa predmet vyučuje aj dištančne.

Základné definície. Historický prehľad, koncepcia Visual Data Science. Metafory pamäti, dáta, metadáta a paradáta, medzinárodná norma CIDOC CRM. Vizualizácia informácií a metadát. Medzinárodná štandardizácia, autorské práva, FAIR data.

Dokumentácia. Originál, kópia, aura, genius loci (Benjamin, Norberg-Schulz, World Cultural Heritage), teória digitálneho dedičstva (Cameron-Kenderdine). Spracovanie obrazu, digitálna a výpočtová fotografia, najlepšie pohľady, meranie kvality obrazu, kópie objektu a virtuálneho múzea (engagement factor). Bezděkova metodika fotodokumentácie českých archívov. Digitalizácia slovenských múzeí a galérií. Skener CRUSE a štandardné režimy snímania. Skenovanie vzácnych čistých papierov na experimenty v autorskom nástroji Rebelle (Escape Motions). Oblaky bodov, triangulácie v rovine a priestore, úrovne detailu, snímanie reliéfov a 3D objektov.

Prezentácia digitálneho kultúrneho dedičstva, norma PREMO, porovnanie projektov Europeane, Comeniana, Making Sense of Illustrated Handwritten Archives a Movio. Tvorba virtuálneho múzea. Dátový model Europeana (EDM), kódovania obrazových a multimediálnych dát (TIFF, HDRI, MPEG-4, MPEG-7, MPEG-21, BigTable). Vybrané metódy prezentácie (panorámy, tone mapping, Google Street View, Multi-view Stereo for Community Photo Collections, Digital Libraries, MOOC).

http://www.sccg.sk/~ferko/Vdak.htm

Váha priebežného / záverečného hodnotenia: Priebežné hodnotenie 40% / záverečné 60%.

Predmet ponúka vedomosti v dynamicky sa rozvíjajúcej oblasti spracovania a prezentácie veľkých vizuálnych dát kultúrneho dedičstva. Absolventi sa oboznámia s bezkontaktným skenovaním (Cruse), pravidlami a metódami efektívnej autorskej práce a najmodernejšími technológiami podľa odporúčaní ACM Computing Curriculum.

Priebežné hodnotenie: domáce úlohy (50%), projekt (50%)

Orientačná stupnica hodnotenia: A 90%, B 80%, C 70%, D 60%, E 50%

slovenský, anglický

Úvod do praktického použitia programovacieho jazyku Python a knžnice Pandas pre spracovanie dát. Knižnica matplotlib. Pokročilé plotrovanie grafov použitím knižnice seaborn (štatistické distribúcie, konfidenčné intervaly, "tepelné mapy", ...). Interaktivita vo vizualizácii dát pomocou knižnice Plotly. Vizualizácia veľkorozmerných dát. Metódy vizualizácie textových dát. Vizualizácia dát v kontexte strojového učenia.

100/0

Študenti budú schopní analyzovať datasety rôznych veľkostí, predpripraviť ich do vizualizovateľnej podoby ako aj identifikovať a prakticky aplikovať rôzne metódy vizualizácie dát použitím programovacieho jazyka Python.

POUR, J. – MARYŠKA, M. – STANOVSKÁ, I. – ŠEDIVÁ, Z. 2018. Self Service Business Intelligence. Grada Publishing a. s. 2018.

LACKO, L. 2009. Business Intelligence v SQL Serveru 2008. Brno: Computer Press, 2009.

NOVOTNÝ O. – POUR J. – SLÁNSKÝ D. 2005. Business Intelligence. Jak využít bohatství ve vašich datech. Praha: Grada Publishing, 2005.

POUR, J. – NOVOTNÝ, O. – MARYŠKA, M. 2012. Business Intelligence v podnikové praxi. Professional Publishing 2012.

BEULEN, E. - DANS, M. A.: Data Analytics and Digital Transformation. Routledge New York, 2024.

HAERTZEN, D.: The Analytical Puzzle: Profitable Data Warehousing, Business Intelligence and Analytics Technics Publications, LLC; First edition, June 20, 2012.

HBR Guide to Data Analytics Basics for Managers Ebook + Tools, HBR 2018

TURBAN, E. – SHARDA, R. – ARNSSON, J. E. – KING, D. 2008. Business Intelligence: A Managerial Approach. Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall, 2008.

TURBAN, E. – ARONSON, J. E. – LIANG, T. 2007. Decision Support and Business Intelligence Systems. Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall, 2007.

Webové sídlo Akademickej knižnice UK – externé informačné zdroje prístupné pre UK: http://uniba.sk/o-univerzite/fakulty-a-dalsie-sucasti/akademicka-kniznica-uk/externe-informacne-zdroje/.

Ďalšie zdroje budú priebežne dopĺňané a aktualizované (vzhľadom na nové a dostupné zdroje).

https://www.selecthub.com/c/business-intelligence-tools

https://www.softwaretestinghelp.com/tools/25-important-business-intelligence-tools

Priebežné hodnotenie (2x test, projekt)

Orientačná stupnica hodnotenia: A 91%, B 81%, C 73%, D 66%, E 60%

slovenský, anglický

Predmet sa koná len v prípade, že sa naň prihlási aspoň 5 študentov.

Účel BI v kontexte manažérskej práce. Typické biznis problémy, stanovenie ukazovateľov, metrík. Typické technické problémy: heterogénne systémy, rôzne zdroje dát, rôzne (nejednotné, prípadne nekonzistentné) dátové modely, dáta v čase, dáta a informácie, ktoré nie sú priamo v operačných/transakčných systémoch, rôzna kvalita dát v rôznych systémoch, obmedzenia reportingu z operačných/transakčných systémov, dáta v .xls(x) tabuľkách u používateľov.

Kontingenčná tabuľka, reporting v tabuľkovom procesore.

Transakčné a analytické systémy. Dáta, organizácia, fakty a dimenzie, agregácia dát, granularita dát.

Front-end analytická vrstva – Power BI, aplikačné okno, Power Query editor, zdroje dát.

Základné typy vizualizácií, ich úprava, uloženie, zdieľanie, publikovanie, exportovanie.

Načítanie dát, transformácia dát, oprava dát, základná kontrola kvality dát.

Tvorba dimenzií, dátový model. Práca s jazykom M.

Tvorba metrík, práca s jazykom DAX

Spájanie a úprava dátových zdrojov (Merge a Append Queries), podmienené stĺpce

Analýzy, drill down, dril up, drill through.

Ukážky konkrétnych riešení.

100/0

Absolvovaním predmetu získa študent vedomosti a zručnosti na používanie nástroja Power BI, bude vedieť identifikovať zdroje dát, rozumieť procesu ETL, vytvoriť dátový model a navrhnúť BI riešenie s využitím nástroja v konkrétnom prípade. Študent svoje navrhnuté riešenie predloží a vysvetlí.