Kategoria: Wiadomości

Analiza i wizualizacja danych z wykorzystaniem narzędzi Business Intelligence

W dzisiejszej szybko zmieniającej się gospodarce opartej na danych, zrozumienie nowoczesnych narzędzi analitycznych i umiejętność adaptacji do innowacyjnych technologii, takich jak GenAI (generatywna sztuczna inteligencja), jest kluczowe dla rozwijania kompetencji konkurencyjnych, osiągania przewagi na rynku i dostarczania ważnych informacji decyzyjnych w różnych branżach. W ramach wykładu otwartego, który poprowadził Ihor Muzyka, Head of Analitics w Grupie Żabka, można było dowiedzieć się o tym, jak wybór roli i stanowiska wpływa na … Więcej informacji

„A zatem stworzyłeś model ML, ale co dalej?” MLOps w pigułce

Praktyka zawodowa pokazuje, że praca osoby zajmującej się uczeniem maszynowym (ang. machine learning, w skrócie – ML) nie kończy się na stworzeniu modelu. Zatem co należy jeszcze zrobić i o co chodzi z „Opsem”? Na te i wiele innych pytań, podczas spotkania otwartego, odpowiedział Jacek Jankowiak, jeden z założycieli SKN Data Science, obecnie pracujący jako Konsultant Data Science i Engineeringu.

Kwantyfikacja amerykanizacji w różnych wersjach językowych Wikipedii

Artykuł naukowy pt. „Quantifying Americanization: Coverage of American Topics in Different Wikipedias” został opublikowany w czasopiśmie „Social Science Computer Review”. Praca stanowi pierwsze globalne, ilościowe potwierdzenie zagadnień często stawianych lub zakładanych w literaturze dotyczącej amerykanizacji oraz zjawisk z nią związanych.

Wpływ kryzysu na transport morski: studium przypadku pandemii COVID-19 i wojny w Ukrainie

Artykuł pracowników naszej Katedry został opublikowany w czasopiśmie „Networks and Spatial Economics” wydawnictwa Springer. Praca dotyczy analizy wpływu międzynarodowych kryzysów, takich jak pandemia COVID-19 i wojna w Ukrainie, na ruch morski oraz ich konsekwencji dla globalnej i lokalnej gospodarki.

ACADEMIA: Jak oceniać treści z Wikipedii?

W najnowszym numerze czasopisma ACADEMIA został opublikowany artykuł na temat automatyzacji procesu oceny jakości treści w wielojęzycznej Wikipedii. W ramach pracy zostały pokrótce przedstawione wady i zalety otwartego charakteru tej encyklopedii, różnice w systemach ocen jakości oraz wyróżnień dla artykułów Wikipedii pomiędzy wersjami językowymi, kwestie związane z oceną wiarygodności źródeł informacji.

Nagrody w XXVIII Konkursie Najlepszych Prac Dyplomowych UEP

Prace napisane pod kierunkiem naukowców naszej Katedry otrzymali nagrody w XXVIII edycji konkursów na najlepsze prace licencjackie, inżynierskie oraz magisterskie obronione na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu w latach akademickich 2020/2021, 2021/2022, 2022/2023.

Naukowe źródła informacji w artykułach Wikipedii w różnych tematach i językach

Wyniki badań naukowych pracowników naszej Katedry zostały opublikowane w czasopiśmie „Procedia Computer Science” wydawnictwa Elsevier na stronie ScienceDirect. W ramach pracy zostały przeanalizowane setki milionów przypisów artykułów Wikipedii z różnych wersji językowych w celu identyfikacji naukowych źródeł informacji. Dodatkowo artykuły Wikipedii zostały podzielone na różne tematy przy użyciu informacji z projektów Wikipedii oraz opierając się na semantyczne bazy wiedzy – Wikidane i DBpedia.

Warsztaty na temat generatywnej sztucznej inteligencji z ekspertami z Microsoft oraz Grupy Żabka

Kilkunastoosobowa reprezentacja SKN Data Science wzięła udział w warsztatach dla studentów „AI School”, zorganizowanych przez Microsoft oraz Grupę Żabka. To spotkanie stanowiło doskonałą okazję do zapoznania się ze światem generatywnej sztucznej inteligencji. Zajęcia składały się z dwóch części: teoretycznej oraz praktycznej.

Od nauki do praktyki: identyfikacja istotnych źródeł informacji w Wikipedii

Wikipedia, będąc szeroko dostępnym źródłem informacji w erze cyfrowej, przykłada wielką wagę do weryfikowalności swoich treści, co jest fundamentalne dla jej wiarygodności i zaufania. Zasady platformy dotyczące weryfikowalności wymagają, aby wszystkie informacje, zwłaszcza te kontrowersyjne lub dyskusyjne, były poparte wiarygodnymi oraz opublikowanymi źródłami. To zapewnia, że treści w artykułach Wikipedii nie opierają się na osobistych opiniach czy oryginalnych badaniach. Jednak subiektywny charakter pojęcia wiarygodności oraz zależność oceny od wielu czynników … Więcej informacji

Rozmowa z ekspertami Grupy Żabka o karierze w data science

W dzisiejszym świecie data science stało się kluczowym elementem napędzającym innowacje w niemal każdej branży. W świetle tego dynamicznie rozwijającego się obszaru, pewien zestaw umiejętności oraz wiedzy wyłania się jako niezbędny dla tych, którzy chcą kształtować przyszłość za pomocą danych. Poza znajomością języków programowania oraz narzędzi do analizy danych, równie ważne jest zrozumienie i stosowanie zaawansowanych metod statystycznych oraz uczenia maszynowego.