Při výběru garanta předmětu se zobrazují připomínky jak k němu, tak ke všem vyučujícím daného předmětu. Při výběru vyučujícího, který garantem není, se zobrazují připomínky vztažené pouze k němu.
Mgr. Ing. Pavel Kříž, Ph.D. [32-KPMS], Statistika pro finanční matematiky 2 [NMFM332, cvičení]
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 28.05.2024, 3. ročník, Finanční matematika, bakalářské
Vyučující umí materiál pěkně vysvětlit, což mi velmi pomohlo pokaždé, když jsem nechápal předchozí přednášku.
doc. RNDr. Matúš Maciak, Ph.D. [32-KPMS], Statistika pro finanční matematiky [NMFM301, cvičení]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 07.01.2025, 3. ročník, Finanční matematika, bakalářské
Cvika výrazně pomohly pochopit přednášku a uvědomit si, co je podstatné. Na druhou stranu mi nevyhovuje vyvolávání před tabuli, stačilo by příklad spočítat učitelem.
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 04.02.2024, 3. ročník, Finanční matematika, bakalářské
Probíraná látka nebyla zrovna jednoduchá a chyběla mi nějaká zapojenost “publika”, přece jenom to není přednáška. Abychom si třeba zkusili některé sami spočítat a ptali se, když si nevíme rady. V první části semestru jsme jen opisovali teoretické řešení příkladů z tabule a ke konci hodiny nám to bylo ukázáno na nějakém těžším příkladě, což mi bylo na dvě věci, když jsem si nevěděl rady ani se základními.
Věřím, že by opravdu další ročníky ocenily třeba první cviko vysvětlit to na teoretických příkladech, pak si to sami na jednodušších zkusili a cvičící by byl nápomocen a na konci ukázal ten těžší příklad, což pochopitelně vše za 90min nejde stihnout.
Co mě neskutečně vadilo bylo zadání zápočtu ve slovenštině! Pochopím, že je výuka vedena v jeho rodném jazyce, který je trochu podobný češtině, ale upřímně i s překladem anglického zadání bych měl menší potíže než s “pretekárskými koňmi”.
doc. RNDr. Matúš Maciak, Ph.D. [32-KPMS], Základy regrese [NMFM334, cvičení]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 28.05.2024, 3. Ročník, Finanční matematika, bakalářské
Cvičení se odehrávala v Rku a ke každé hodině byl od cvičícího zveřejněn Markdown s ukázkou kódů. Bohužel v něm často chyběla interpretace a vysvětlení jednotlivých kroků. Často zde byly otázky, na které padly odpovědi na cvičení, ale pokud si to člověk nezapsal nebo chyběl neměl, jak se správnou interpretaci dozvědět.
Dlouho jsem uvažoval jak se postavit k hodnocení. Na jednu stránku chápu, že tímto stylem výuky chtěl pan docent nás dovést k větší samostatnosti a větším střetem s problémy s reálnými složitějšími situaci při práci s daty, ale stále celkově mám z celého předmětu a toho provedení dost špatný pocit. Myšlenka předmětu je sama o sobě dobrá a dává mi smysl, ale prostě tím stylem, jak to probíhalo, nám to docela podkopávalo nějakou víru v akademické rovině, přístupu k datům a mnohé jiné. Místo toho, abychom ze semináře odcházeli s pocitem že nám to něco přineslo a víme lépe jak se s danými problémy poprat, byli jsme spíše více zmatenější než před seminářem a to se stávalo docela často... Všechny naše nápady byly v něčem špatné, nicméně už jsme se nedozvěděli co udělat či dostatečně jakým směrem se vydat, naopak zoufalost z tohoto semináře se prohlubovala a všichni se těšili až ten předmět budeme mít za sebou. Bylo by lepší, kdyby bylo na seminářích častěji nějaká přednáškovější část, kde by se probralo jak se s některými problémy relevantními s našimi daty se dá vypořádat a co se v praxi většinou udělá. Více se zaměřit na to, aby se povedlo studenty nasměrovat jak vyřešit jejich obtíže, se kterými se občas trápili i více týdnů, a celkově tomu vyvinout více úsilí a přípravy na to vyučování.
prof. RNDr. Ivan Mizera, CSc. [32-KPMS], Data Science 3 [NMFP535, přednáška]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 31.01.2024, 2. ročník, Finanční a pojistná matematika, navazující magisterské
Zkouška i zápočet jsou přiměřené.
prof. RNDr. Ivan Mizera, CSc. [32-KPMS], Mnohorozměrná analýza [NMST539, přednáška]
Celkové pojetí výuky nebylo moc přínosné. Z přednášek jsem si toho moc neodnesl. Ani studijní materiál v podobě prezentací není zrovna ve formě vhodné k učení se na státnice.
Připomínka k předmětu, Statistika pro finanční matematiky 2 [NMFM332, cvičení]
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 18.07.2023, 3. ročník, Finanční matematika, bakalářské
Praktické cvičení s dvoutýdenními dávkami úkolů. Na hodinách jsou probranné ukázkové příklady. O něco složitější jsou poté domácí úkoly, avšak stále nejsou vlasy trhající.
Připomínka k předmětu, Statistika pro finanční matematiky 2 [NMFM332, přednáška]
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 28.05.2024, 3. ročník, Finanční matematika, bakalářské
Předmětu chybí skripta, jako substitut sloužily těžko čitelné poznámky.
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 18.07.2023, 3. ročník, Finanční matematika, bakalářské
Předmět je nástavbou statistiky I. V přednášce není kladen důraz na memorování teorie, nýbrž na pochopení a schopnost aplikace přednesené látky.
Připomínka k předmětu, Základy regrese [NMFM334, cvičení]
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 28.05.2024, 3. ročník, Finanční matematika, bakalářské
Sice chápu důvody, proč nejsou v otázkách na cvičení rovnou odpovědi k otázkám. Nicméně zrovna u tohoto předmětu mi opravdu přijde mít možnost zkontrolovat si zda-li je postup mé analýzy správně, jako nutnost. Ono zapisovat si během cvičení úplně všechno a k tomu poslouchat nebylo jednoduché a když mi nějaká informace unikla, tak se těžko dedukovalo z otázek, co je vlastně správně.
Připomínka k předmětu, Základy regrese [NMFM334, přednáška]
Autor příspěvku je pořadateli ankety známý, 28.05.2024, 3. ročník, Finanční matematika, bakalářské
Chybí skripta, vyučující používá k předmětu prezentaci, ve které je velmi vysoký počet chyb. Příprava na zkoušku pak byla výrazně náročnější než u jiných (i mnohem větších) předmětů.
Připomínka k předmětu, Data Science 3 [NMFP535, přednáška]
Student zakázal zobrazování osobních údajů, 31.01.2024, 2. ročník, Finanční a pojistná matematika, navazující magisterské
Předmět má zajímavý obsah, ale řekl bych, že probíraných témat bylo možná zbytečně moc. Domácí úkoly pomáhají k pochopení látky.
Připomínka k předmětu, Statistický projektový seminář [NMST551, seminář]
Předmět jako takový považuji určitě za přínosný (i pro někoho, kdo neplánuje dále působit v akademické sféře) a i zadání projektu pro mě bylo velmi zajímavé.
Určitým nedostatkem však bylo, že oba vyučující (doc. Hlávka a doc. Maciak) si při udělování pokynů či konstatování různých postřehů poměrně často protiřečili (jak navzájem, tak mnohdy i s tím, co sami říkali před několika týdny). Některé instrukce tak potom působily poněkud zmateně.
Na druhou stranu hodnocení odevzdaných projektů bylo vcelku přiměřené a se získáním zápočtu nakonec nikdo problém neměl.
