RADIONICA – DATA SCIENCE MEETUP OSIJEK

Znate li koje je natraženije zanimanje 21. stoljeća prema Harvard Business Review? Što radi Data Scientist, odnosno BigData Specialist? Koje metode i alate koristi? Odgovore na ova pitanja potražite na radionici.

U četvrtak, 30. studenog u 18:00h se u Osijeku na Ekonomskom fakultetu održava Data Science Meetup Osijek. Radionica će se održati u okviru projekta MERIDA financiranog od strane Hrvatske zaklade za znanost u suradnji s Ekonomskim fakultetom u Osijeku – Katedrom za kvantitativne metode i informatiku. Za organizaciju su zaslužne i udruge Data Science Croatia te Osijek Software City.

Predavači su stručnjaci iz prakse i nastavnici koji proučavaju popularna IT područja koja uključuju Data Science, Big Data, Business Analytics i Data Analytics.

Pozivamo sve studente, nastavnike, analitičare, developere i sve ostale zainteresirane da nam se pridruže na ovom događaju. Prijave su obvezne pomoću OVOG linka!

Predavači:

Živko Krstić, BigData Specialist, Crossing Technologies (London) – Znanost o podacima s primjerima iz Hrvatske

Diplomirao 2014. na Ekonomskom fakultetu Split, smjer Informacijski management. Od 2014-2015. radio u tvrtki Poslovna inteligencija na strojnom učenju u alatima R & KNIME, vizualizaciji podataka u alatu Tableau i brand developmentu na raznim in-house projektima. Od 2015. radi u tvrtki Crossing Technologies sa sjedištem u Londonu na razvoju strojnog učenja u alatima Spark & R, razvoju modela strojnog učenja za BigData proizvod “JupiterOne”, i drugim poslovima u okviru BigData okolinama (Hive, Spark, Ambari …). Područja modeliranja: keyword detection, entity extraction, sentiment analysis, topic extraction,…. Zajedno s Davorinom Vukelićem i Tinom Dolić pokrenuo i vodi zajednicu Data Science Croatia, organizira meetup-ove i radi na popularizaciji Data Science.

Davorin Vukelić, BigData Specialist, Crossing Technologies (London) – Native Hadoop BI by JupiterOne

Diplomirao na Fakultetu organizacije i informatike Varaždin 2014. Radio kao Junior Analyst u tvrtki Kozmo (2011-2012), kao Consultant Junior u tvrtki Poslovna inteligencija (2014-2015). Od 2015. radi u tvrtki Crossing Technologies sa sjedištem u Londonu kao BigData Specialist. HDP Certified Developer. Radio na projektima: Big Data product “JupiterOne”, Vipnet Big Data, Ferari – Flexible Event pRocessing for big dAta aRchItectures, PANDORA. Zajedno sa Živkom Krstićem i Tinom Dolić pokrenuo i vodi zajednicu Data Science Croatia.

izv.prof.dr.sc. Domagoj Matijević (Osijek) – Metode podatkovne analitike u nastavi i istraživanju na Odjelu za matematiku Osijek

Predstavit će kolegije iz područja podatkovne znanosti koji se izvode na Odjelu za matematiku kroz dva studijska programa (Matematika i računarstvo na preddiplomskom i diplomskoj razini, Financijska matematika i statistika na diplomskoj razini). Postoje skupine kolegija koje pristupaju problematici s aspekta vjerojatnosti i statistike, aspekta optimizacije (algoritamski pristup) te skupina kolegija koje kombiniraju ova dva aspekta, poput strojnog učenja, grupiranja podataka ili bioinformatike. U aktualnim primijenjenim i teorijskim istraživanjima koriste se napredni modeli i metode koji spadaju u grupu multivarijatnih tehnika, primjerice: regresijska analiza (nelinearni multivarijatni modeli), analiza višedimenzionalnih vremenskih nizova, analiza panel podataka, klaster analiza i mnoge druge.

prof.dr.sc. Marijana Zekić-Sušac, Ekonomski fakultet u Osijeku (Osijek) – Metode podatkovne analitike u nastavi i istraživanju na Ekonomskom fakultetu u Osijeku

Predaje više informatičkih kolegija na EFO, među njima i Sustave poslovne inteligencije u okviru kojih podučava metode strojnog učenja: umjetne neuronske mreže, stabla odlučivanja (CART, CHAID, Random forest), metodu potpornih vektora (SVM), asocijacijska pravila i druge, kao i njihovu primjenu u izradi prediktivnih modela u ekonomiji, obrazovanju i medicini. Voli sa studentima raditi na stvarnim podacima modele koji su primjenjivi u praksi. Voditelj je znanstvenog projekta MERIDA u kojemu zajedno s još 9 istraživača primjenjuje metode strojnog učenja za predviđanje potrošnje energije u javnim zgradama. Na smjeru Poslovna informatika na EFO metode data analitike uključene su u nastavu kroz više kolegija na preddiplomskom i diplomskom studiju među kojima su: Statistika, Analiza poslovnih podataka, Rudarenje podataka, Sustavi poslovne inteligencije i drugi.

Projekt MERIDA – “Metodološki okvir za učinkovito upravljanje energijom s pomoću inteligentne podatkovne analitike” IP 2016-06-8350 financiran je od strane Hrvatske zaklade za znanost, http://merida.efos.hr.

Ostavi Komentar

Vaša adresa e-pošte neće biti objavljena. Nužna polja su označena s *