Dodatkowo na spotkaniu pracownicy Katedry Informatyki Ekonomicznej przedstawili zagadnienia zwi\u0105zane teori\u0105 oraz praktyk\u0105 wykorzystania Data Science w r\u00f3\u017cnych obszarach.<\/p>\n
Dr Jacek Ma\u0142yszko<\/a><\/strong> na podstawie przyk\u0142adowych danych opowiedzia\u0142 o mo\u017cliwo\u015bciach analizy zachowania u\u017cytkownik\u00f3w na popularnych portalach internetowych. W szczeg\u00f3lno\u015bci zosta\u0142o om\u00f3wione zastosowanie regu\u0142 asocjacyjnych do tworzenia systemu rekomendacji dla u\u017cytkownik\u00f3w.<\/p>\n Celem ko\u0142a naukowego jest propagowanie w\u015br\u00f3d student\u00f3w wiedzy na temat Data Science i analizy danych przy pomocy technologii informacyjnych, nauczanie i doskonalenie umiej\u0119tno\u015bci student\u00f3w w zakresie programowania komputer\u00f3w poprzez realizacj\u0119 projekt\u00f3w badawczych, podejmowanie wsp\u00f3\u0142pracy z innymi organizacjami studenckimi w celu realizacji przedsi\u0119wzi\u0119\u0107 oraz wzajemnej wymiany do\u015bwiadcze\u0144.<\/p>\n Strona SKN Data Science na Facebooku: www.facebook.com\/SKNDataScienceUEP\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" 22 pa\u017adziernika 2019 r. na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu odby\u0142o si\u0119 spotkanie organizacyjne Studenckiego Ko\u0142a Naukowego Data Science. Podczas spotkania zosta\u0142y om\u00f3wione kluczowe kierunki rozwoju studenckiego ko\u0142a naukowego w roku akademickim 2019\/2020 oraz podstawowe zagadnienia zwi\u0105zane z obszarem zainteresowa\u0144 SKN Data Science. Studenci oraz cz\u0142onkowie zarz\u0105du ko\u0142a naukowego w szczeg\u00f3lno\u015bci przedstawili nast\u0119puj\u0105ce tematy: Realizacja programu SKN w ubieg\u0142ym roku (Ksawery Smoczy\u0144ski) Przedstawienie realizowanych projekt\u00f3w (Eryk Rutkowski, Oskar Riewe-Per\u0142a, Mi\u0142osz Sojka) … Wi\u0119cej informacji<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":67,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[33,37,38,32,36,39,34,31,29,30,35],"class_list":["post-39","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-wiadomosci","tag-eryk-rutkowski","tag-jacek-jankowiak","tag-jacek-malyszko","tag-ksawery-smoczynski","tag-mikolaj-szymczak","tag-milosz-sojka","tag-oskar-riewe-perla","tag-piotr-kaluzny","tag-skn-data-science","tag-studenci","tag-szymon-kopyta"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=39"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/67"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=39"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=39"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=39"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"\"](\"http:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/skn2019-300x200.jpg\")
<\/a>Mgr Piotr Ka\u0142u\u017cny<\/a><\/strong> wyg\u0142osi\u0142 referat przybli\u017caj\u0105cy studentom poj\u0119cie „Data Science”, kt\u00f3re \u0142\u0105czy metod\u0119 naukow\u0105 z procesami, algorytmami i systemami informatycznymi w celu rozwi\u0105zywania problem\u00f3w analitycznych i biznesowych. Opisuj\u0105c r\u00f3\u017cnego rodzaju ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane \u017ar\u00f3d\u0142a danych, mog\u0105ce by\u0107 podstaw\u0105 analiz, zaprezentowano tak\u017ce popularne narz\u0119dzia wspomagaj\u0105ce. Studenci mogli dowiedzie\u0107 si\u0119 czym jest GitHub, Google Colab, oraz pythonowe \u015brodowisko Anaconda, a tak\u017ce pozna\u0107 mo\u017cliwe \u017ar\u00f3d\u0142a ekstrakcji danych w postaci crawler\u00f3w, API i dost\u0119pnych zewn\u0119trznych serwis\u00f3w danych. W zwi\u0105zku z tym, \u017ce Data Science to podej\u015bcie do rozwi\u0105zywania problem\u00f3w, uczestnicy mieli okazj\u0119 zapozna\u0107 si\u0119 z kilkoma przyk\u0142adami wykorzystania metod i algorytm\u00f3w, zgodnie z paradygmatem Data Science, m.in. dynamicznej analizie wyd\u017awi\u0119ku z social media i wyekstrahowanych komentarzy z Google Play Store i App Store.<\/p>\n![\"\"](\"http:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/skn2019e-300x200.jpg\")
<\/a>Dr W\u0142odzimierz Lewoniewski<\/a><\/strong> przedstawi\u0142 przyk\u0142ady zastosowania danych z Wikipedii w r\u00f3\u017cnych obszarach badawczych. Zosta\u0142y tak\u017ce om\u00f3wione problemy jako\u015bci informacji pomi\u0119dzy wersjami j\u0119zykowymi tej encyklopedii oraz mo\u017cliwo\u015bci automatycznego wzbogacenia Wikipedii. W szczeg\u00f3lno\u015bci zosta\u0142y zaprezentowane podstawowe funkcje serwisu internetowego WikiRank<\/a>, kt\u00f3ry pokazuje oceny jako\u015bci oraz popularno\u015bci artyku\u0142\u00f3w Wikipedii na podstawie analizy kilkudziesi\u0119ciu terabajt\u00f3w otwartych danych.<\/p>\n