Voditelj katedre
Katedra za informacijske sustave i poslovnu analitiku podržava studente u stjecanju temeljnih vještina razumijevanja vrijednosti informacijskih sustava unutar organizacije te pomognu pozicioniranju budućih stručnjaka kao kritičnih poveznica između tehničkog i poslovnog područja u organizacijama.
Savladavanjem kolegija na katedri, studenti stječu znanja i sposobnosti da dizajniraju, razviju i primjene informacijske sustave koji će pomoći poduzećima da ubrzaju i poboljšaju svoje poslovne procese te da učinkovito riješe izazove upravljanja primjenom napredne analitike. Studenti također stječu čvrste temelje u dizajnu, uporabi i upravljanju uslugama koje se odnose na podatke, uključujući baze podataka, poslovne sustave, telekomunikacijske tehnologije i naprednu analitiku. Kolegiji obuhvaćaju znanja iz digitalnog marketinga (marketing danas dominantno koristi digitalne kanale za komunikaciju proizvoda ili usluge), preko unapređenja poslovnih procesa korištenjem digitalnih tehnologija, sve do upravljanja podacima tvrtke i korištenja napredne analitike. Postizanje ciljeva korištenjem digitalnih tehnologija ubraja se među najpotrebnije vještine našeg doba. To se odnosi na znanje, vještine i kompetencije na analitičkoj i strateškoj razini, te se posljedično odnosi na integraciju, analizu i interpretaciju podataka u digitalnom obliku. Za učinkovitu integraciju, analizu i interpretaciju podataka u digitalno doba potrebno je ovladati tehnikama i napraviti pomak od klasičnog izvještavanja (što se dogodilo?), analize (zašto se to dogodilo?) i nadzora (što se trenutno događa?), prema konceptualizaciji (što bi moglo biti dogoditi?), predviđanju (što će se vjerojatno dogoditi?) i preskripciji (što trebamo učiniti da povećamo vjerojatnost željenog događaja?). Ovaj pristup zahtijeva prelazak s reaktivnog na proaktivni način razmišljanja i djelovanja. S druge strane, potrebno je razvojem nadograditi klasično odlučivanje u moderno odlučivanje, odlučivanje vođeno podacima. Da biste to uspješno savladali, bit će potrebno ovladati znanjima i vještinama rada s podacima, posebno velikim setovima podataka. Ovdje se veliki setovi odnose na veliku količinu podatkovnih resursa, koji se povećavaju velikom brzinom i koja karakterizira velika raznolikost podataka. Spomenute karakteristike traže nove i inovativne metode obrade i optimizacije podataka i informacija, kao i poboljšavanje tehnika stvaranja uvida u podatke. Znanje i vještine integracije, analize i interpretacije podataka u digitalnom obliku u širem su kontekstu vještine podatkovne znanosti. Znanost o podacima je umjetnost pronalaženja i primjene znanja skrivenog u podacima; poticanje deduktivnih i induktivnih načina razmišljanja išto predstavlja konkurentsku prednost u svijetu danas i osigurava temelje za zadržavanje relevantnosti u budućnosti. Konačno, kolegiji Katedre za informacijske sustave i poslovnu analitiku nude interdisciplinarno znanje u kombinaciji s analitičkim vještinama (znanost o podacima) u rasponu od digitalnog marketinga do marketinga digitalne ere; monetizaciju koncepata velikih podataka (i ostalih podatkovnih rješenja) i efikasne primjene napredne analitike u digitalnoj ekonomiji.
Savladavanjem kolegija na katedri, studenti stječu znanja i sposobnosti da dizajniraju, razviju i primjene informacijske sustave koji će pomoći poduzećima da ubrzaju i poboljšaju svoje poslovne procese te da učinkovito riješe izazove upravljanja primjenom napredne analitike. Studenti također stječu čvrste temelje u dizajnu, uporabi i upravljanju uslugama koje se odnose na podatke, uključujući baze podataka, poslovne sustave, telekomunikacijske tehnologije i naprednu analitiku. Kolegiji obuhvaćaju znanja iz digitalnog marketinga (marketing danas dominantno koristi digitalne kanale za komunikaciju proizvoda ili usluge), preko unapređenja poslovnih procesa korištenjem digitalnih tehnologija, sve do upravljanja podacima tvrtke i korištenja napredne analitike. Postizanje ciljeva korištenjem digitalnih tehnologija ubraja se među najpotrebnije vještine našeg doba. To se odnosi na znanje, vještine i kompetencije na analitičkoj i strateškoj razini, te se posljedično odnosi na integraciju, analizu i interpretaciju podataka u digitalnom obliku. Za učinkovitu integraciju, analizu i interpretaciju podataka u digitalno doba potrebno je ovladati tehnikama i napraviti pomak od klasičnog izvještavanja (što se dogodilo?), analize (zašto se to dogodilo?) i nadzora (što se trenutno događa?), prema konceptualizaciji (što bi moglo biti dogoditi?), predviđanju (što će se vjerojatno dogoditi?) i preskripciji (što trebamo učiniti da povećamo vjerojatnost željenog događaja?). Ovaj pristup zahtijeva prelazak s reaktivnog na proaktivni način razmišljanja i djelovanja. S druge strane, potrebno je razvojem nadograditi klasično odlučivanje u moderno odlučivanje, odlučivanje vođeno podacima. Da biste to uspješno savladali, bit će potrebno ovladati znanjima i vještinama rada s podacima, posebno velikim setovima podataka. Ovdje se veliki setovi odnose na veliku količinu podatkovnih resursa, koji se povećavaju velikom brzinom i koja karakterizira velika raznolikost podataka. Spomenute karakteristike traže nove i inovativne metode obrade i optimizacije podataka i informacija, kao i poboljšavanje tehnika stvaranja uvida u podatke. Znanje i vještine integracije, analize i interpretacije podataka u digitalnom obliku u širem su kontekstu vještine podatkovne znanosti. Znanost o podacima je umjetnost pronalaženja i primjene znanja skrivenog u podacima; poticanje deduktivnih i induktivnih načina razmišljanja išto predstavlja konkurentsku prednost u svijetu danas i osigurava temelje za zadržavanje relevantnosti u budućnosti. Konačno, kolegiji Katedre za informacijske sustave i poslovnu analitiku nude interdisciplinarno znanje u kombinaciji s analitičkim vještinama (znanost o podacima) u rasponu od digitalnog marketinga do marketinga digitalne ere; monetizaciju koncepata velikih podataka (i ostalih podatkovnih rješenja) i efikasne primjene napredne analitike u digitalnoj ekonomiji.
Kolegiji unutar katedre
- Uvod u koncepte umjetne inteligencije
- Kvantitativne metode i modeliranje
- Podatkovno inženjerstvo
- Skladištenje podataka i poslovna inteligencija
- Analiza društvenih mreža
- Podatkovna analitika nad računarstvom u oblaku
- Strukturirane analitičke tehnike
- Uvod u strojno učenje
- Upravljanje informacijskim sustavima
- Sustavi potpore odlučivanju
- Upravljanje informacijskim sustavima
- Sustavi potpore odlučivanju
- Afektivno računarstvo
- Kvantitavne metode
- Upravljanje informacijskim sustavima
- Primjena umjetne inteligencije u poslovanju
- Analiza poslovnog okruženja
- Uvod u strojno učenje
- Osnove računalnog vida
- Napredno strojno učenje
- Primijena umjetne inteligencije u marketingu
- Podatkovno inženjerstvo
- Uvod u kognitivnu znanost
- Skladištenje podataka i poslovna inteligencija
- Strukturirane analitičke tehnike
- Kognitivno modeliranje i simulacije
- Uvod u strojno učenje
- Vizualizacija podataka - tehnike i alati
- Industrijska specijalizacija I
- Neuroznanost za AI
- Sintetički podaci
- Interakcija korisnika i računala
- Napredno strojno učenje
- Analiza društvenih mreža
- Industrijska specijalizacija II
- Upravljanje podatcima
- Osnove računalnog vida
- Uvod u teoriju igara
- Analitičke tehnike u oblaku
- Generativni AI alati i servisi
- Geoinformatika i prostorna senzorika
- Ekonomija pametnih gradova
- Osnove obrade prirodnog jezika
- Umjetna inteligencija i društvo
- Primjena teorije igara u poslovanju
- Kreativnost i rješavanje problema
- Napredno statističko modeliranje
- Primjena umjetne inteligencije u poslovanju
- Kreativnost i rješavanje problema
- Kreativnost i rješavanje problema
- Analitički softverski alati u marketingu
- CRM i marketing automatizacija
- Analiza mreža i socijalni CRM
- Umjetna inteligencija u marketingu
- Vizualizacijski softverski alati u marketingu
- Afektivno računarstvo
- Analitičke tehnike nad velikim skupovima podataka
- Napredno strojno učenje
- Vizualizacija podataka - Tehnike i alati
- Poslovni informacijski sustavi