Download - IT veštine - Dani maturanata feb 2015
IT veštine budućnosti – fokus na inteligentne sisteme
Prof. dr Angelina NjegušVanredni profesor Univerziteta Singidunum
Beograd, 2015.
Prof. dr Angelina Njeguš
Internet
Internet je globalna mreža računara ili računarskih mreža
povezanih žično ili bežično koji komuniciraju i razmenjuju
podatke putem TCP/IP steka protokola, omogućavajući tako
razne usluge tzv. Internet servise
Prof. dr Angelina Njeguš
Internet
Šta je Internet?Internet je globalna mreža računara ili računarskih mreža
povezanih žično ili bežično koji komuniciraju i razmenjuju
podatke putem TCP/IP steka protokola, omogućavajući tako
razne usluge tzv. Internet servise?Međutim,
šta danas čini tu mrežu?Gde se nalaze procesori?
Prof. dr Angelina Njeguš
The Internet of Things, IoT
Where are processors found today?
Prof. dr Angelina Njeguš
The Internet of Things, IoT
Where are processors found today?
Procesori se nalaze svuda oko nas – u automobilima, uličnim kamerama,
mašinama i drugim uređajima tzv stvarima!
Kako obraditi ogromnu količinu podataka koji ovi uređaji generišu svaki sekund?
Šta je izazov?
Prof. dr Angelina Njeguš
The Internet of Things, IoT
Where are processors found today?
Procesori se nalaze svuda oko nas – u automobilima, uličnim kamerama,
mašinama i drugim uređajima tzv stvarima!
Kako obraditi ogromnu količinu podataka koji ovi uređaji generišu svaki sekund?
Šta je izazov?
Problem zvan
Big Data
Prof. dr Angelina Njeguš
Šta je Big Data?
Rast mobilnog, društvenog (Social) i Cloud računarstva i drugih pametnih uređaja dovodi do toga da su organizacije, ali i pojedinci danas preplavljeni podacima:
Koji se generišu velikom brzinom
Koji su različitog formata (više od 80% čine nestruktuirani podaci)
Koji su velikog obima (čak i nekoliko zettabyte u minuti)
Prof. dr Angelina Njeguš
Koliko je to podataka?
Naziv Ozn Binarni prikaz Decimalni prikaz
byte B 20=1 byte 100=1
kilobyte KB 210=1.024 byte (B) 103=1.000
megabyte MB 220=1.048.576 B 106=1.000.000
gigabyte GB 230=1.073.741.824 B 109=1.000.000.000
terabyte TB 240=1.099.511.627.776 B 1012=1.000.000.000.000
petabyte PB 250=1.125.899.906.842.624 B 1015=1.000.000.000.000.000
exabyte EB 260=1.152.921.504.606.846.976 B 1018=1.000.000.000.000.000.000
zettabyte ZB 270=1.180.591.620.717.411.303.424 B 1021=1.000.000.000.000.000.000.000
yottabyte YB 280=1.208.925.819.614.629.174.706.176 B 1024=1.000.000.000.000.000.000.000.000
brontobyte BB 290=1.237.940.039.285.380.274.899.124.224 B 1027=1.000.000.000.000.000.000.000.000.000
geopbyte GeB 2100=1.267.650.600.228.229.401.496.703.205.376 B 1030=1.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000
Bit (b) – 0 ili 1
Bajt (B) – 8 bita
Kilobajt (KB) – 1024 bajta
Prof. dr Angelina Njeguš
Kako sistemi postaju inteligentni?
Kako Big Data sistemi postaju inteligentni? Prvo, drugačiji je način skladištenja ogromnih količina podataka u
odnosu na tradicionalne načine (npr. Data Warehouse)
Drugo, podaci se analiziraju uglavnom pomoću Data mining algoritama
Treće, analitički sistemi omogućavaju analizu koristeći različite metode i sažet prikaz ogromnih količina podataka (tzv. knowledge discovery)
Ključne reči inteligentnih sistema su:
Knowledge (znanje), Data mining...
Prof. dr Angelina Njeguš
Šta je znanje?
Operacioni (transakcioni)
sistemi proizvode
informacije
Analitički (inteligentni)
sistemi proizvode
znanje
Prof. dr Angelina Njeguš
Podela sistema
Informacioni sistemi
Operacioniinformacioni sistemi
Transakcioni sistemi
Sistemi za upravljanje procesima
Kancelarijski i sistemi za
međusobnu saradnju
Analitičkiinformacioni sistemi
Menadžment informacioni
sistemi
Sistemi za podršku
odlučivanju
Izvršni informacioni
sistemi
Podržavaju poslovne operacije
Podržavaju proces
odlučivanja
Sistemi za modelovanje, simulaciju, izvršavanje, kontrolu i optimizaciju
procesa
Obrađuju poslovne transakcije
Predefinisani izveštaji (OLAP kocka,
operativni BI…)
Interaktivni sistemi za analizu (data mining
algoritmi)
Kritične informacije za senior menadžm. (BSC,
KPI, streteški BI …)
Ekspertni sistemi
Sistemi upravljanja
znanjem
Emulira ekspertsko rešavanje problema
Kreira, organizuje i širi korporativno znanje i iskustva
(npr ITIL)
Office i sistemi za komunikaciju i
saradnju između grupa
Specijalizovani informacioni
sistemi
Virtuelna realnost
3D simulacija realnog ili imaginarnog okruženja
Geografski informacioni
sistemi
Inteligentne mape
Prof. dr Angelina Njeguš
Šta je data mining?
Data mining -> Analiza podataka primenom različitih algoritama koji implementiraju razne matematičke i statističke modele primenjivih u poslovne svrhe
Šta je cilj?
Pronalaženje šablona tj. obrazaca ponašanja otkrivanjem skrivenih veza između vrednosti podataka
Prof. dr Angelina Njeguš
Neki primenjeni Data Mining algoritmi
Decision Trees Clustering Time Series
Sequence
ClusteringAssociation
Naïve Bayes
Neural Net Logistic
Regression
Linear Regression Text Mining
Prof. dr Angelina Njeguš
Studija slučaja
Koji je ključni atribut za predviđanje da li će svršeni srednjoškolci upisati fakultet ili ne?
Postavljana su im sledeća pitanja:– Kog su pola?
– Koliki je prihod njihovih roditelja?
– Koliki im je IQ?
– Da li ih roditelji ohrabruju da nastave studiranje ili ne?
– Da li planiraju da upišu fakultet?
Prof. dr Angelina Njeguš
Drvo odlučivanja
Upisaće fakultet:33% Da67% Ne
Svi studenti
Podsticajod strane roditelja ?
IQ IQ
Upisaće fakultet:57% Da43% Ne
Ohrabrenje roditelja = Da
Upisaće fakultet:6% Da
94% Ne
Ohrabrenje roditelja = Ne
Upisaće fakultet:74% Da26% Ne
Upisaće fakultet:29% Da71% Ne
Visok IQ Nizak IQ
Upisaće fakultet:18% Da82% Ne
Upisaće fakultet:9% Da
91% Ne
Upisaće fakultet:4% Da
96% Ne
Visok IQ
Srednji IQ
Nizak IQ
Prof. dr Angelina Njeguš
Podrška: Semantički Web
Današnji semantički web olakšava inteligenciju Big data sistema!
Podaci na Webu su smisleno povezani
Semantika – nauka koja proučava značenje reči
Šta je Semantički Web i u kojoj generaciji World Wide Weba se pojavio?
Prof. dr Angelina Njeguš
Šta je World Wide Web?
Hiperlinkovana mreža web dokumenata uskladištenih na web serverima, kojima se pristupa preko web pretraživačakoristeći HTTP protokol.
Prof. dr Angelina Njeguš
Pregled Web generacija
Web 1.0 (1991 – 2004)
Osobine: statičke web stranice
slaba interaktivnost
klijent nema uticaj na sadržaj
P2W (People to Web)
Prof. dr Angelina Njeguš
Web 2.0 (2004 – 2009)
Osobine:
dinamički generisane stranice
jaka interaktivnost
klijenti generišu sadržaj
kolaborativnost
P2P (People to People)
Web server
Aplikativni server
Serverbaze podataka
Korisnik (user)
Prof. dr Angelina Njeguš
Web 2.0
Termini:
blogovanje sajtovi za društveno umrežavanje
sajtovi za deljenje videa
wiki koncept (npr. Wikipedia)
25
Prof. dr Angelina Njeguš
Web 3.0 (2009 - ...)
Npr., lični asistent koji poznaje profil svog vlasnika i pristupa informacijama na Internetu da bi najbolje odgovorio na zahteve
W2W (Web to Web) – kombinuje više različitih aplikacija u jednu, koristi: semantički web
inteligentne pretraživače
georeferencirane Web aplikacije i dr.
Dok Web 2.0 koristi Internet da bi se povezao sa ljudima, Web 3 koristi Internet kako bi se povezao sa informacijama ili računarima!
Prof. dr Angelina Njeguš
Top 10 tehnologije u 2015.
Mobilne tehnologije, Big Data tehnologije, Inteligentna rešenja, Cloud Computing, Društveno umrežavanje, Bezbednost, Green tehnologije ...
Prof. dr Angelina Njeguš
Sticanje znanja i veština o inteligentnim sistemima na Univerzitetu Singidunum
Univerzitet je član IBM Akademske Inicijative
IBM Kurs: “InfoSphere Warehouse (DM032)” sa modulima (tabela)
Dostupna virtuelna mašina sa materijalima za vežbu
Dostupnost materijala sa kurseva i određenih alata: https://www.ibm.com/developerworks/university/academicinitiative/
Univerzitet je član Microsoft IT Academy
Microsoft kurs: “Introducing Business Intelligence in Microsoft SQL Server 2008 R2”
Deo kursa “Implementing and Maintaining Business Intelligence in Microsoft SQL Server 2008: Integration Services, Reporting Services and Analysis Services”
Pristup e-learning kursevima
SQL Server 2008 R2 Business Intelligence Training Course: http://msdn.microsoft.com/en-us/gg618026