Uvod u primjenu nauke o podacima (Data Science) u poslovanju

Moć velikih skupova podataka (big data) i nauke o podacima (data science) unose revolucionarne promjene u način na koji svijet funkcioniše. Nauka o podacima potiče promjene i poboljšanja u svakom segmentu, od modernog poslovanja preduzeća, do način života  digitalnog građanina današnjice. Iako  nauka o podacima može biti nova tema za mnoge, to je vještina koju svaki pojedinac, koji želi ostati relevantan u svom području karijere i industrije, mora znati.

Područje nauke o podacima se obično nepotrebno prikazuje kao tehnički i matematički prezahtjevno. Osnove nauke o podacima nisu tako teške ili zbunjujuće. Nauka o podacima je jednostavno praksa korištenja skupa analitičkih tehnika i metodologija kojom se iz sirovih podataka dobivaju i komuniciraju vrijedne informacije. Svrha nauke o podacima je optimiziranje procesa i podrška  donošenju odluka podržano novim i/ili unaprijeđenim informacijama, stvarajući time povećanje vrijednosti – bez obzira da li je vrijednost predstavljeno brojem spašenih života, ostvarenim uštedama ili postotkom povećanja  prihoda.

U ovom seminaru ćemo se potruditi da predstavimo osnovne tehnike nauke o podacima i ciljeve koje možete ostvariti koristeći ih.

Teme seminara:

Seminar u uvodnom dijelu definiše pojmove potrebne za daljnjii radi i primjere praktične primjene Nauke o podacima. U daljinjm dijelovima obrađuje kompletan životni ciklus obrade podataka od akvizicije i pripreme podataka za modeliranje, pregleda algoritama i razvoja modela, te procjene kvaliteta modela, testiranja i validacije. Svaka od tema pokrivena je i praktičnim vježbama.

Pojam Nauka o podacima i primjeri primjene

Seminar ćemo započeti definisanjem šta je to Nauka o podacima. Upoznat ćemo sve faze u ciklusu jednog projekta iz domene Nauke o podacima, te pokazati kako se Nauka o podacima primjenjuje na poslovne probleme u stvarnom svijetu. Također ćemo definisati potrebne pojmove za nastavak seminara. Završit ćemo poglavlje sa prijedlozima organizacije tima i potrebnim znanjima i vještinama za primjenu Nauke o podacima unutar preduzeća.

Priprema podataka za modeliranje

Prije nego što možemo raditi s podacima, moramo ih pribaviti. Ovaj dio seminara će pokriti osnovne načine prikupljanja podataka. Seminar će obuhvatiti dobivanje podataka s interneta, iz API-ja, baza podataka i od kolega u različitim formatima. Biće obrađen pojam uzorkovanja i formiranja validnog uzorka za modeliranje. Također će obuhvatiti osnove čišćenja i uređivanja podataka  da bi bili  pogodni za daljnje faze analize i modeliranja. Seminar će također rasvijetliti komponente procesa obrade podataka, uključujući upute za obradu, metode rada sa nedostajućim podacima, ekstremnim vrijednostima i zastupljenošću relevantnih podataka.  Bavit ćemo se pitanjima razumijevanja kvalitete i  dostupnosti podataka te  razumijevanja podataka kroz analizu konteksta na praktičnim primjerima. Između ostalog ćemo se osvrnuti na različite tipove podataka i rad s istim (numerički, datumski, tekstualni, kategorije, klase podataka opisane tekstom ili cijelim brojevima- nominalne i ordinarne).

Eksploratorna analiza i vizualizacija

Ovaj dio seminara pokriva osnovne eksploratorne tehnike za sumiranje podataka. Ove se tehnike obično primjenjuju prije nego što započne formalno modeliranje i mogu pomoći u informiranju o razvoju složenijih statističkih modela. Objasnit ćemo neke standardne statističke pojmove: mjere centralne tendencije (srednja vrijednost, mod, medijan),  mjere disperzije (varijansu i standardnu devijaciju), simetriju i spljoštenost distribucije (skewness i kurtosis), normalnu distribuciju. Također ćemo uvesti pojmove vjerovatnoće, uslovne vjerovatnoće , korelacije i kauzalnosti.

Bavit ćemo se  i načinima prezentacije podataka uključujući, histograme, stupčaste dijagrame, box plotove, linijske prikaze, scatter plotove. Osim osobina prikaza, dat ćemo primjere u kojima ćemo objasniti kada i za koje tipove podataka i scenarije koristimo određeni način prikaza.

Prediktivna analitika i mašinsko učenje

U ovom  poglavlju raspravljat ćemo o najzanimljivijoj temi iz nauke o podacima: mašinskom učenju! Obuhvatit ćemo nadzirano, nenadzirano mašinsko učenje i podržano pojačano učenje. Spomenut ćemo posebne teme mašinskog učenja, uključujući predviđanje vremenskih serija, obradu prirodnog jezika, duboko učenje i objašnjivu umjetnu inteligenciju.

Nadzirano učenje (supervised learning) – u okviru ove teme obraditi ćemo razne algoritme i tehnike za klasifikacciju i regresiju: linearna i logistička regresija, neuralne mreže, stabla odluke, naive Bayes kalsifikacijski algoritam, KNN

Nenadzirano učenje (unsupervised learning) – u okviru ove teme ćemo obraditi grupiranje (engl. clustering) primjenom k–means i algoritme smanjene dimenzionalnosti (engl. dimensionality reduction) korištenjem analiza glavnih komponenti (engl. Principal Component Analysis)

Podržano/pojačano učenje (engl. reinforcement learning) – principi, primjena, algoritmi (Q-learning, Temporal difference learning)

 Sistemi za preporuku (recommender system)

Razvoj klasifikacijskog modela na praktičnom primjeru

U okviru seminara kroz vježbe koje će biti rađene nakon svakog poglavlja, ćemo uraditi praktičan primjer modeliranja sistema za predviđanje gubitka klijenata (customer churn) koristeći Azure Machine Learning Studio.

Odabir ciljne varijable

Akvizicija i transformacija podataka (podjela podataka na trening i test dio)

Odabir varijabli (feature selection) koristeći vrijednost informacija

Treniranje modela koristeći razne klasifikacijske algoritme

Poređenje rezultata na trening i testnom uzorku

Posebnu ćemo pažnju posvetiti procjeni kvalitete modela koristeći: Matricu konfuzije (Confusion matrix), goodness of fit i procjenu prediktivne snage modela (predictive power).

Metoda izvođenja:

Seminar će biti izveden u kombinaciji teorijskog dijela i praktičnog dijela koristeći Azure Machine Learning Studio i  Microsoft Excel.

Cilj seminara:

Nakon seminara polaznici bi trebali biti sposobni da razlikuju pojmove Nauka o podacima, mašinsko učenje, prediktivna analitika. Također će znati osnovne korake: u razvoju modela,  procjeni kvaliteta prediktivnih modela, validaciji i testiranju modela. Biće upoznati sa važnosti kvaliteta i eksploratorne analize podataka  prije početka modeliranja te ostale „zamke“  i probleme koje ih očekuju u procesu izrade modela. Osim toga će biti u stanju prepoznati različite tipove prediktivnih algoritama i klasu problema na koji se primjenjuju. Najvažniji cilj seminara je da korisnici budu osposobljeni da prepoznaju mogućnosti primjene Nauke o podacima u  vlastitom okruženju. Učesnici će također biti upoznati sa alatima za rad sa podacima i modeliranje i izvorima (web stranice, knjige, MOOC kursevi) na kojima mogu nastaviti produbljivati svoje znanje.

Seminar je namijenjen:

Seminar je namijenjen svima koji žele da steknu uvid svijet podataka, poslovne i prediktivne analitike na jednostavan, ilustrativan način. Polaznici treba da imaju želju za eksperimentisanjem i učenjem novih stvari. Od seminara najviše koristi mogu imati poslovni korisnici koji rade sa podacima, a žele da svoje vještine nadograde sa analize na predikciju, menadžeri koji će dobiti uvid kako je moguće unaprijediti poslovanje primjenom adekvatnih tehnika za rad s podacima, te IT razvojni inženjeri kojima je ovo prilika da se upoznaju sa tehnikama koje mogu poboljšati njihove programe.   Kako je ovo uvodni kurs, nije potrebno veliko predznanje, a polaznicima će biti prezentirani osnovni pojmovi vjerovatnoće i statistike kojima trebaju ovladati za uspješnu primjenu stečenih znanja.

Predavač

Semir Ibrahimović, Direktor IT sektora BBI banke, IT consultant

Semir Ibrahimović je završio Elektrotehnički fakultetu u Sarajevu, magistrirao i doktorirao iz oblasti menadžmenta na Ekonomskom fakultetu u Sarajevu. Ima više od 20 godina iskustva u raznim oblastima upravljanja i razvoja informacionih sistema. Od 2006. do danas radi na poziciji direktora Sektora za informacione sisteme u Bosna Bank International Sarajevo u okviru koga je vodio projekte implementacije core banking sistema, elektronskog bankarstva, mobilnog bankarstva i projekat uspostave plana za osiguranje kontinuiteta poslovanja, te projekte izgradnje sistema internog rejting sistema. U ranoj fazi karijere je obavljao poslove iz oblasti sistemskog inženjera i nosilac je jednog prvih deset Microsoftovih certifikata u BiH u ovoj oblasti (MCSE).  U slijedećoj fazi karijere je obavljao poslove analize i implementacije ERP sistema, sistema u javnoj upravi i naročito  informacionih sistema u bankarstvu.  U okviru ovih projekata naročito se ističu implementacija informacionog sistema za ABS banku (2000-2002),  vođenje projekta spajanja informacionih sistema Depozitne i Hipotekarne banke (1999), vođenje projekta spajanja informacionih sistema Vakufske  i Depozitne banke (2001-2002), rad na implementaciji dijelova softverskih sistema za Nacionalnu banku Kuvajta i Santander banku Poljska (2008), savjetovanje za informacione sisteme  Mitropolije dabrobosanke i  organizacije Međunarodne religije za mir (2002-2010), provođenje dubinske analize informacionog sistema United bank of Albania (2013). Obavljao je dužnost savjetnika generalnog direktora Vakufske banke za informacione sisteme od 2002. do 2006. i  u tom periodu vodio različite razvojne projekte na Oracle i Informix bazama podataka i Microsoft .Net platformi.

Od 2006. do 2016. je član katedre za Menadžment i informacione sisteme Ekonomskog fakulteta u Sarajevo i kao spoljnji saradnik izabran je u zvanje višeg asistenta. Do danas je učestvovao u nastavi u predmetima Poslovna informatika, Web arhitekture,  Upravljanje bazama podataka, Osnove programiranja, Strukture i baze podataka.

Uspješno je završio  niz međunarodnih stručnih seminara iz područja kompjuterskih tehnologija i informacionih sistema,  projektnog menadžmenta, te uspješno savladao program Managerial-Entrepreneurial Skills Development for Researchers (MBSDr) u okviru Paccino projekta.

Aktivan je član stručnih asocijacija iz polja informacionih sistema, IEEE Computer society, ACM ( Association of Computer Machinery), te udruženja IT menadžera BiH, CIO klub. Kao član žirija je učestvovao u izboru najboljeg IT menadžera u BiH za 2014. godinu. Bio je član  vijeća doktorskog studija Ekonomskog fakulteta u Sarajevu, kao predstavnik poslovne zajednice i studenata.  Učestvovao je  na više domaćih i naučnih  međunarodnih konferencija, savjetovanja  te je kao autor i koautor objavio slijedeće radove:

 S Ibrahimović, N Bajgorić, „Modeling information system availability by using bayesian belief network approach“ Interdisciplinary Description of Complex Systems: INDECS 14 (2), 125-138, 2016

 S Ibrahimovic, U Franke,“ A probabilistic approach to IT risk management in the Basel regulatory framework: A case study“, Journal of Financial Regulation and Compliance 25 (2), 176-195, 2017

 S Ibrahimović, N Bajgoric, „The Role of Information System Monitoring in Improving System Availability, Always-On Enterprise Information Systems for Modern Organizations“, 184-207,2018

 S Ibrahimović, L Turulja, N Bajgorić, „Maximizing Information System Availability Through Bayesian Belief Network Approaches: Emerging Research and Opportunities“, IGI Global, 2017

 S Ibrahimović, N Bajgorić, „An Approach to Modelling Information System Availability by Using Bayesian Belief Network,“ 2015, ENTRENOVA Conference Proceedings

 Semir Ibrahimovic, Nijaz Bajgoric (2006): „The role of information technology in Basel II implementation“, ICES 2006, Sarajevo

 Semir Ibrahimović “Basel II i infomacioni sistem banke“, BANKE, no. 48, 2004.

Cijena

Kotizacija za učešće na seminaru Uvod u primjenu nauke o podacima (Data Science) u poslovanju iznosi 395,00 KM (+17% PDV). Cijena kotizacije za rane prijave do 10. decembra 2019. godine iznosi 355,00 KM (+17% PDV).

U slučaju prijave 3 i više učesnika iz iste organizacije/kompanije, cijena po učesniku je 315,00 KM (+17% PDV).

U slučaju prijave 5 i više učesnika iz iste organizacije/kompanije, cijena po učesniku je 280,00 KM (+17% PDV).

​Cijena uključuje:

 Učešće na seminaru
 Dokumentacija i nastavni materijali u printanoj formi
 Materijal za pisanje
 Potvrdu o učešću na seminaru
 Osvježenje na pauzama i zajednički ručak

Mjesto i vrijeme održavanja seminara

SYS Company edukacijski centar

Adresa: Zmaja od Bosne 12C (Kubus C), 71000 Sarajevo

Vrijeme: 18. decembar, 09-16h

Sve dodatne informacije moguće je dobiti putem:

E-mail: edu@sys.ba, Tel: 033 931 000

Izjave polaznika

Reference

SYS Company d.o.o. je bosanskohercegovačka IT kompanija osnovana 1999. godine. Od samog osnivanja, etablirao se kao istinski value added distributer sa ciljem da svojim partnerima i korisnicima pruži najveći mogući kvalitet proizvoda i usluga, što je i danas osnovna odlika kompanije.

Naše višegodišnje iskustvo u distribuciji, analizi poslovnih i IT procesa, te implementaciji IT rješenja smo sticali kako kod malih, tako i kod srednje velikim i enterprise kompanijama unutar različitih grana poslovanja kao što su telekomunikacije, proizvodnja, bankarstvo, osiguranje, distribucija, maloprodaja i vladine institucije.

Izvrsnost je ono što nas istinski pokreće. Vodeću poziciju na tržištu gradimo na stručnosti našeg prodajnog i inžinjerskog kadra, praćenju postojećih i kreiranju novih trendova na IT tržištu, kao i na pružanju podrške poslovnim procesima i sistemima naših partnera i korisnika.

Naša misija je razvijanje povjerenja i partnerstva, a naš primarni zadatak je razvijanje potražnje za proizvodima i rješenjima svojih principala, te profesionalnim uslugama našeg iskusnog inžinjerskog tima. Na tom putu konstantno investiramo u razvoj i oplemenjivanje tržišta, podstičući razumijevanje cjelokupnih rješenja od strane partnera i krajnjih korisnika.

SYS Company 1999. godine postao je autorizirani Cisco Systems distributer za Bosnu i Hercegovinu, da bi već u drugoj godini poslovanja dobili status autoriziranog Microsoft distributera za Bosnu i Hercegovinu. Distribucijski portfolio širimo 2003. godine, kada smo upotpunili našu ponudu sa infrastrukturalnim rješenjima kompanije Rittal, dok smo 2007. godine započeli saradnju i sa francuskim proizvođačem rješenja za besprekidno napajanje Infosec.

Prepoznati kao istinski value added distributor, 2008. godine postajemo autorizirani distributer EMC2 za Bosnu i Hercegovinu. Danas je ova distribucija proširena sa kompletnim Dell Technologies value portfoliom.

2017. godinu započinjemo sa distribucijom proizvoda iz scanning and printing portfolia Honeywell, još jednog svjetski poznatog proizvođača, da bismo krajem 2018. godine potpisali distributerski ugovor sa još jednim svjetskim liderom, ovaj put na polju video-nadzora, kontrole pristupa i video-prezentacijske opreme, Dahua Technology.

Posebno smo ponosni da 2019. otvaramo vrata SYS Company edukacijskog centra sa 4 moderno opremljene sale kapaciteta 80 mjesta. SYS Company edukacijski centar svojim će polaznicima omogućiti pohađanje inovativnih IT i poslovnih edukacija čiji se programi temelje na višegodišnjem iskustvu naših konsultanata u implementaciji vodećih tehnologija u različitim granama industrije.