W najbliższy wtorek (28 marca) o godz. 18:30 odbędzie się panel dyskusyjny, który poprowadzą eksperci z działów związanych z analizą danych i data science w Żabce. Podczas spotkania poruszone zostaną takie tematy, jak wymagania rekrutacyjne, poszukiwane umiejętności i znajomości technologii, opis departamentu i poszczególnych zespołów, etapy tworzenia projektów oraz dobre i złe praktyki w projektach. Będziemy mieć okazję posłuchać doświadczonych analityków z Żabki, którzy podzielą się swoimi doświadczeniami i wskazówkami … Więcej informacji
Kategoria: Wiadomości
Najwyższa liczba punktów dla projektu OpenFact
Projekt OpenFact jest prowadzony przez zespół naszej Katedry przy współpracy partnerów technologicznych i merytorycznych, m.in.: Google, Facebook, Bright Data, Harvard University, a także czołowych organizacji fact-checkingowych w Polsce. Podczas ewaluacji pierwszej fazy programu INFOSTRATEG Narodowego Centrum Badań i Rozwoju, w zakresie detekcji fake newsów z użyciem sztucznej inteligencji, projekt OpenFact otrzymał najwyższą liczbę punktów.
Rynek kryptowalut: ocena skuteczności strategii opartych na wskaźniku RSI
Artykuł naukowy pt. „Effectiveness of the Relative Strength Index Signals in Timing the Cryptocurrency Market” został opublikowany w czasopismie „Sensors”. Impact Factor tego czasopisma za rok 2021 wyniósł 3,847, pięcioletni Impact Factor wyniósł 4,050. Autorzy publikacji: Marek Zatwarnicki, Krzysztof Zatwarnicki, Piotr Stolarski.
Co daje znajomość teorii w machine learningu?
Istotne źródła informacji w różnych tematach oraz wersjach językowych Wikipedii
Na stronie wydawnictwa Elsevier została opublikowana praca naukowa na temat automatycznej identyfikacji istotnych źródeł informacji na określony temat w wielojęzycznej Wikipedii na podstawie analizy ponad 230 milionów przypisów. W ramach tej publikacji zostały przedstawione różne modele automatycznej oceny źródeł informacji, które uwzględniają częstotliwość występowania badanych źródeł, popularność treści ze strony czytelników oraz edytorów Wikipedii.
Co skrywają otwarte dane?
W dniach 10 oraz 17 stycznia odbyły się wykłady pt. „Co skrywają otwarte dane?” organizowane przez SKN Data Science. Podczas tego wydarzenia dr Włodzimierz Lewoniewski wyjaśnił jakie korzyści mogą nieść ogólnodostępne dane oraz przedstawił sposoby dostępu do nich, w tym z wykorzystaniem języka programowania Python.
Wesołych Świąt i Szczęśliwego Nowego 2023 Roku!
Przed rozpoczęciem przerwy świątecznej Gwiazdor 2.0 odwiedził Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu i przekazał życzenia w różnych językach. Jedną z takich świątecznych wizytacji Gwiazdora udało się nagrać podczas zajęć SKN Data Science. W ramach tego krótkiego wystąpienia można było się zapoznać z wierszami w 18 językach.
Nagrody dla przedstawicieli SKN Data Science w konkursie Citi
Studenci Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu wzięli udział w hackathonie organizowanym przez Citi pod nazwą ”Citi Virtual FinTech Hackathon”. Uczestnicy mieli za zadanie zaprojektować prototyp systemu, który miałby wykorzystywać płatności kodami QR. Zaprojektowany przez przedstawicieli SKN Data Science system zajął III miejsce. Członkowie zespołu otrzymali nagrody – drony od firmy DJI.
Wystąpienia na konferencji IwZ’2022
W dniach 1-2 grudnia 2022 roku na Uniwersytecie Ekonomicznym we Wrocławiu odbyła się VIII edycja konferencji naukowej „Informatyka w Zarządzaniu” (IwZ’2022). Podczas tego wydarzenia dr Piotr Stolarski oraz dr Włodzimierz Lewoniewski przedstawili wyniki badań naukowych w zakresie analizy cyfrowych giełd walutowych w oparciu o otwarte dane, oraz oceny podaży i popytu na informacje w wielojęzycznej Wikipedii.
Medal Summa Cum Laude dla przedstawiciela SKN Data Science
Medal „Summa cum laude” przyznaje się wybitnym absolwentom studiów pierwszego lub drugiego stopnia w Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu. W tym roku takie wyróżnienie uzyskał mgr Mikołaj Szymczak, który podczas studiów był członkiem zarządu SKN Data Science. Przyznanie medalu „Summa cum laude” skutkuje dokonaniem wpisu absolwenta UEP do „Złotej księgi absolwentów”.