News

The visit of scientists from the University of Potsdam 1.12.2017
On November 28, 2017, a scientific seminar related to the visit of scientists from the University of Potsdam took place in the Department of Information Systems. The meeting was attended by the following guests: Prof. Maik Heinemann (Dean of the Faculty of Economic and Social Sciences ), Dr. habil. Henning Bordihn (Department of Computer Science) and Teresa Rodriguez (Division of Planning, Statistics, Research and Organization: EU Programs). Faculty of Informatics and Electronic Economy was represented by Prof. Krzysztof Malaga, Prof. Witold Abramowicz, Dr. Agata Filipowska, Dr. Krzysztof Węcel, Milena Stróżyna, Dominik Filipiak and Włodzimierz Lewoniewski. The goal of the seminar was the discussion of research areas and potential for cooperation. The seminar was lead by Dr. Krzysztof Węcel who presented experience of the Department in the "big, open, and linked data" frontier of research.

PyData Warsaw 2017 Conference 20.11.2017
Between 19th and 20th of October, group of our students from the Faculty of Informatics and Electronic Economy, benefactors of the apprenticeship program led by our Department of Information Systems participated in the international data analysis PyData conference. Among the happy participants were: - Dawid Bodych - Filip Grzebalski - Katarzyna Kabzińska - Aleksandra Kasprzak - Mateusz Orlikowski - Joanna Sobkowiak - Szymon Wieczorek - Magdalena Wieloch Our PhD student MSc. Piotr Kałużny was supervising them on their trip. PyData is an educational program led by the American non-profit organization NumFOCUS. Goal of the conference is to allow the users and creators of data analysis tools to share their ideas and discuss current trends. At present, the program organizes regular conferences in the United States and over a dozen of European countries. Topics that were being addressed in those meetings include advanced techniques of data processing, such as: machine learning, deep neural networks and distributed storage and processing of data. The conference focuses on a few main programming languages for completing those tasks, including – Python, R, Julia and Scala. This year, the first edition of PyData conference took place in Warsaw at the Copernicus Science Centre. The conference program was broad and included many aspects of innovative data analysis methods. The presentations were divided on three difficulty levels: For beginners – introductions to the brought-up topics, tools and algorithms. For intermediate users – covering the complete descriptions and approaches to very specific topics like: Deep Learning or NLP. For advanced users – aiming to describe advanced topics connected with data analysis, focusing on newest achievements and research. For students, and everyone else interested we recommend watching YouTube playlist shared by the organizers: https://www.youtube.com/playlist?list=PLGVZCDnMOq0oe0eD-edj_2CuBIZ938bWT Even though among the people presenting there were many participants from many Universities and research teams, most of the presenters and participants were specialists and practitioners with many years of experience in the field of data analysis – both from the business and scientific perspective. During the conference, we could attend the presentations from the employees of Google, McKinsey & Company, but also the developers that work on expanding Python infrastructure – example of that was the creator of the genism library. Due to that fact, despite the scientific characteristics of some presentations, the conference strongly presented the practical examples of shown methods and approaches, used in solving current business problems. Due to the fact, that our students were able to attend the conference, they gained very valuable knowledge connected with their field of study, that may help them with their theses, and finding work in the future.

Best Paper Award at ICIST 2017 Conference 18.10.2017
On October 14th, Włodzimierz Lewoniewski received the Best Paper Award at ICIST 2017 Conference (The 23rd International Conference on Information and Software Technologies). The paper "Analysis of References Across Wikipedia Languages" was prepared together with Dr. Krzysztof Węcel and Prof. Witold Abramowicz. MSc. Lewoniewski is a PhD student at the Department of Information Systems and works on his doctoral thesis related to the comparing and enriching of information in various language versions of Wikipedia.

Researchers' Night 2017 17.10.2017
As a part of the Researchers' Night, which took place on September 29, 2017, scientists from the Department of Information Systems organized workshops "WHAT DO YOU THINK? GUIDE FOR SMALL PROGRAMMERS "(MSc. Piotr Kałużny, Dr. Bartosz Perkowski) for children aged 8 to 12 and "WHAT DO YOU THINK? INTERNET WITHOUT SECRETS" (Dr. Agnieszka Figiel, MSc. Agata Szyszko, MSc. Włodzimierz Lewoniewski) for people over 15 years old. Researchers' Night is an event that takes place all over Europe. This year in Poznań seven scientific institutions, including the University of Economics and Business, took part in this event.

Warsztat na temat wkorzystania technologii blockchain 16.10.2017
W piątek 27 października 2017r. w ramach IBM Blockchain Roadshow for Universities odbędzie się w sali 2.1 CEUE bardzo interesujący warsztat związany z wykorzystaniem technologii blockchain (celem jest pokazanie technologii w praktyce – z realizacja ćwiczeń na komputerach uczestników). Zachęcamy do udziału! Więcej informacji i dane rejestracyjne dostępne są na stronie: http://blockchain.inwebit.pl/. Liczba miejsc ograniczona!

Szkoła letnia „Big data and Analytics” 14.07.2017
W dniach 19-27 czerwca 2017 Spółka Celowa Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu oraz Katedra Informatyki Ekonomicznej zorganizowały szkołę letnią „Big data and Analytics” dla uczestników studiów doktoranckich z Kazachstanu (Narxoz University, Almaty). Podczas zajęć poruszane były tematy analizy i eksploracji danych, wizualizacji wyników oraz analizy powiązań w sieciach społecznościowych. Wprowadzone zostały również bardziej zaawansowane zagadnienia analizy związane z "deep learning", w tym analiza i pozyskiwanie danych z obrazów. Celem pierwszego bloku zajęć było przedstawienie uczestnikom rozmaitych narzędzi, z jakich mogą korzystać w pracy naukowej. W drugim tygodniu pobytu doktoranci zostali zapoznani z metodyką prowadzenia badań naukowych i przygotowania prac doktorskich z wykorzystaniem metod Big data. Na zakończenie szkoły letniej, z wykorzystaniem zgromadzonych doświadczeń, doktoranci wzięli udział w Doctoral Consortium organizowanym podczas międzynarodowej konferencji Business Information Systems, gdzie mieli możliwość zaprezentowania swoich prac oraz spotkania z mentorami. Obecnie doktoranci wspólnie z pracownikami UEP pracują nad publikacjami mających podsumować ich pobyt na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu.

Analiza i modelowanie zmian opinii społecznej z wykorzystaniem zaawansowanych metod Data Science 27.06.2017
Dr Agnieszka Figiel z Katedry Informatyki Ekonomicznej w konkursie Microsoft Azure Researcg Award zdobyła grant na badania naukowe w zakresie analizy i modelowania danych. Nagrodzony w konkursie Microsoft projekt "Analiza i modelowanie zmian opinii społecznej z wykorzystaniem zaawansowanych metod Data Science" wykorzystuje szereg zaawanasowanych narzędzi analitycznych jakościowych i ilościowych (text mining, sentiment analysis, social network analysis, algorytmy machine learning i natural language processing) po to, by analizować w czasie rzeczywistym ogromne zbiory danych i by modelować i przewidywać zmiany w opinii społecznej. Ramy teoretyczne projektu stanowią koncepcja dyskursu publicznego, socjolingwistyka i teoria sieci społecznych, co nadaje przedsięwzięciu cechy interdyscyplinarności. Skalę trudności projektu wyznacza zaś nie tylko próba zmierzenia się z analizą tak wielowątkowego, uwarunkowanego rozmaitymi kontekstami społeczno-politycznymi problemu, jakim jest opinia społeczna, ale i stawienie czoła wyzwaniu, jakim jest maszynowe przetwarzanie języka polskiego. Badanie opinii społecznej tylko z pozoru jest proste. Wydaje się, że wystarczy zrobić jeden czy drugi sondaż, i tyle, i już wiemy, co się dzieje w społeczeństwie. Tymczasem metoda sondażowa jest pełna niedoskonałości: bazuje na deklaracjach, może ujawniać nie rzeczywiste poglądy a artefakty, dostarcza danych z opóźnieniem w stosunku do rzeczywistości i wymaga odpowiedniego doboru próby. Odwołanie się do metod Data Science to nie tylko próba przezwyciężenia problemów wynikających ze stosowania sondaży, ale i ukazanie nowych możliwości w badaniach opinii społecznej.

Sztuczna inteligencja dla sztuki 26.06.2017
Mgr inż. Dominik Filipiak, doktorant w Katedrze Informatyki Ekonomicznej, uzyskał grant Microsoft Azure for Research. Złożony wniosek pt. “Data Science for Improving the Quality of Art Market Data” jest związany z tematyką jego rozprawy doktorskiej, która powstaje pod opieką prof. Witolda Abramowicza oraz dr Agaty Filipowskiej. Laureat zajmuje się problematyką poprawy jakości danych dostępnych w polskich domach aukcyjnych celem oceny kondycji rynku dzieł sztuki. Nowatorski charakter pracy badawczej związany jest z wykorzystaniem zaawansowanych technik wzbogacania danych oraz rozpoznawania obrazów (m.in. głębokie sieci neuronowe używane są do automatycznej detekcji stylu artysty). Używane do tego algorytmy wymagają dużej mocy obliczeniowej i nowoczesnych kart graficznych. Zdobyte środki zostaną przeznaczone na niezbędną do przeprowadzenia badań infrastrukturę obliczeniową.

Morski Big Brother w oparciu o Big Data, czyli nowy grant na badania pozwalające na przewidywanie i śledzenie podróży statków 22.06.2017
W jaki sposób można sprawdzić, czy towary płynące z Chin do Polski zostaną dostarczone na czas? Czy statek, który je przewozi na pewno jest bezpieczny? Jak przewidywać czas podróży i trasę takiego statku? Na te i inne pytania związane z oceną niezawodności dostaw realizowanych drogą morską i przewidywaniem punktualności statków starać się będą odpowiedzieć naukowcy z Katedry Informatyki Ekonomicznej w ramach grantu badawczego „Data Science and Azure-based analytics services for predicting risk and reliability of maritime transport”, otrzymanego w programie Microsoft Azure for Research. W ramach badań przetwarzane i analizowane będą duże zasoby danych satelitarnych i naziemnych pozwalające śledzić w czasie rzeczywistym ruch statków na świecie. Dane te będą wzbogacane o dodatkowe informacje o statku i jego trasie, które istotnie mogą wpływać na czas podróży i ocenę jego niezawodności. Całość będzie realizowana w oparciu o platformę Azure firmy Microsoft. Badania zakładają wykorzystanie usług dostępnych w chmurze Azure związanych z przechowywaniem i analizą Big Data, pozwalające na przeprowadzanie analiz predykcyjnych, uczenia maszynowego i modelowania statystycznego. Projekt realizowany będzie przez najbliższy rok przez doktorantkę mgr Milenę Stróżyna, jej promotora pomocniczego dr Krzysztofa Węcla oraz studentów odbywających praktyki letnie w Katedrze Informatyki Ekonomicznej. Otrzymane wyniki będą istotnym wkładem do rozprawy doktorskiej przygotowywanej przez doktorantkę pod opieka prof. dr. hab. Witolda Abramowicza.

Microsoft Azure for Research Award wesprze podnoszenie jakości informacji na przykładzie Wikipedii 13.06.2017
Dr Krzysztof Węcel z Katedry Informatyki Ekonomicznej otrzymał grant na przeprowadzenie badań z wykorzystaniem narzędzi dostępnych w chmurze Microsoft Azure. Nagroda została przyznana w ramach programu Microsoft Azure for Research Award po pozytywnej ocenie zgłoszonego projektu „Data Science for improving the quality of crowdsourced information. The case of Wikipedia”. W realizacji projektu będzie uczestniczył również doktorant Włodzimierz Lewoniewski oraz studenci, którzy w okresie letnim będą odbywali w Katedrze praktyki w tym zakresie.