SKN Data Science: spotkanie inauguracyjne 2022/2023

We wtorek, 25 października, na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu odbyło się spotkanie inauguracyjne Studenckiego Koła Naukowego „Data Science”. Podczas spotkania zostały omówione planowane aktywności SKN Data Science oraz propozycje obszarów działań w roku akademickim 2022/2023. Dodatkowo pracownicy naszej Katedry krótko przedstawili możliwości oraz wyzwania związane z analizą danych w różnych obszarach.

Członkowie zarządu SKN Data Science wyjaśnili założenia aktywności koła oraz przedstawili propozycje obszarów działań na najbliższy rok akademicki. Przede wszystkim są to warsztaty z podstaw programowania w języku Python, podstaw analizy danych, wizualizacji danych z wykorzystaniem dedykowanych bibliotek oraz przegląd algorytmów uczenia maszynowego wraz z ich praktycznym wykorzystaniem. W ramach zaplanowanych zajęć każdy uczestnik będzie miał możliwość realizacji własnych projektów związane z analizą i przetwarzaniem danych. Przykłady już zrealizowanych projektów w poprzednim roku akademickim zostały również zaprezentowane przez zarząd: klasyfikator gatunków muzycznych, analiza i przetwarzanie języka naturalnego w obrębie dezinformacji w mediach społecznościowych.

Podczas spotkania inauguracyjnego dr Piotr Stolarski przedstawił możliwości i wyzwania dla data science z wykorzystaniem technologii Blockchain. W ramach prezentacji zostały omówione aspekty technologiczne, społeczne, ekonomiczne oraz zarządcze.

Istotne kwestie związane z rolą analityka w organizacjach omówiła dr hab. Agata Filipowska, prof. UEP. W ramach prezentacji zostały omówione różne typy specjalistów od analizy danych: biznesowych, produktowych i osób zajmujących się data science. Wskazano typowe zadania analityków oraz umiejętności, których wymaga się od analityków na rynku.

Najlepsze praktyki w zarządzaniu projektami związanymi z data science przedstawił dr Marcin Szmydt. Poruszone zostały kwestie najczęstszych przyczyn porażek projektów (nawet 87% projektów komercyjnych) oraz przedstawione zostały metodyki zarządzania projektami przystosowane do specyfiki i wyzwań wynikających ze stosowania data science w praktyce (między innymi CRISP-DM, CRISP-ML, LeanDS).

Potencjał wykorzystania danych z Wikipedii, DBpedii, Wikidanych oraz innych otwartych źródeł wiedzy zaprezentował dr Włodzimierz Lewoniewski. W ramach prezentacji zostały przedstawione przykładowe projekty oparte o dane pochodzące z popularnych i ogólnodostępnych zasobów internetowych.

Celem koła naukowego jest propagowanie wśród studentów wiedzy na temat Data Science i analizy danych przy pomocy technologii informacyjnych, nauczanie i doskonalenie umiejętności studentów w zakresie programowania komputerów poprzez realizację projektów badawczych, podejmowanie współpracy z innymi organizacjami studenckimi w celu realizacji przedsięwzięć oraz wzajemnej wymiany doświadczeń.

Skład Zarządu SKN Data Science: Patryk Danielewicz, Adam Jankowski, Aleksander Gietka, Hubert Łagoda.

Strona SKN Data Science na Facebooku: www.facebook.com/SKNDataScienceUEP/