Současné trendy v datové analytice a jejich úspěšné podnikové aplikace – Anna RUBÁŠOVÁ
Anna RUBÁŠOVÁ
Bakalářská práce
Současné trendy v datové analytice a jejich úspěšné podnikové aplikace
Current Trends in Data Analytics and their Successful Enterprise Applications
Anotace:
Bakalářská práce se zaměřuje na současné trendy v datové analytice a jejich aplikaci do podnikové praxe. V práci je popsán vývoj datové analytiky a metody strojového učení, které jsou využívány pro získání znalostí z dat. Specifický příklad, na kterém je demonstrováno využití strojového učení, se zabývá predikcí výsledků binárního klasifikačního problému, kde jsou historická data využita k předvídání …víceAbstract:
This bachelor thesis focuses on current trends in data analytics and their application to business practice. The thesis describes the development of data analytics and machine learning methods that are used to mine knowledge from data. A specific example demonstrating the use of machine learning deals with predicting the outcome of a binary classification problem, where historical data is used to predict …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 12. 4. 2024
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: Ing. Milan Cepák, Ph.D.
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
RUBÁŠOVÁ, Anna. \textit{Současné trendy v datové analytice a jejich úspěšné podnikové aplikace}. Online. Bakalářská práce. České Budějovice: Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Ekonomická fakulta. 2024. Dostupné z: https://theses.cz/id/st5jae/.
Jak správně citovat práci
RUBÁŠOVÁ, Anna. Současné trendy v datové analytice a jejich úspěšné podnikové aplikace. České Budějovice, 2024. bakalářská práce (Bc.). JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH. Ekonomická fakulta
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH, Ekonomická fakultaJIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH
Ekonomická fakultaBakalářský studijní program / obor:
Analýza v ekonomické a finanční praxi / Analýza v ekonomické a finanční praxi
Práce na příbuzné téma
-
Predikcia bankrotu firiem osobnej dopravy v EÚ použitím metód strojového učenia
Anna Čarnogurská -
Integrace pipeline ML Kit používané pro strojové učení v digitální patologii se standardem Empaia
Matěj Kubík -
Vstupní zařízení používající strojové učení
Maxym Kostevych -
Detekce strojově přeložených textů pomocí strojového učení
Jan Kusák -
Strojové učení v mobilní aplikaci pro iOS
Pavel Odstrčilík -
Numerické výpočty a strojové učení prostřednictvím mikrokontrolérů
Jan PAŘÍZEK -
Strojové učení v oblasti rozpoznávání obrázků: Analýza a porovnání platforem
Georgy Adamovich -
Využití ML.NET pro strojové učení
Milan GITTLER
Název
Vložil
Vloženo
Práva
Theses st5jae st5jae/2
15. 4. 2024