SKN Data Science

Serdecznie zapraszamy do zapoznania się z II edycją naszego projektu: Data-Driven Magazine! 📖

Link do magazynu 🔗
https://drive.google.com/file/d/1AOwOkRtCw2BM-tPqNMCA-7g-6uMrXyGu/view?usp=drivesdk

Data-Driven Magazine to nowatorski projekt stworzony przez pasjonatów dziedziny data science. ✨
Nasza publikacja to przestrzeń, w której studenci i eksperci dzielą się wiedzą o najnowszych technologiach, trendach oraz praktycznym zastosowaniu analizy danych w biznesie i nauce.

Celem magazynu jest propagowanie wiedzy i świadomości na temat szeroko pojętej analityki. W publikacji znajdują się artykuły dotyczące nowoczesnych narzędzi stosowanych w dziedzinie analizy danych, a także liczne ciekawostki ze świata biznesu.

Partnerem merytorycznym wydania jest AI Lab SGH. 🎓

W bieżącym numerze skupiamy się na kluczowych wyzwaniach współczesnej technologii:
- Etyka w Data Science: Ochrona prywatności i bezpieczeństwo danych w dobie AI.
- Stronniczość algorytmiczna: Analiza sprawiedliwości systemów sztucznej inteligencji.
- Człowiek a AI: Wpływ automatyzacji na rynek pracy i nowe perspektywy zawodowe.
- Explainable AI (XAI): Wprowadzenie do metod zrozumienia procesów decyzyjnych sztucznej inteligencji. 🔍

Ponadto w wydaniu znajdują się artykuły o uczeniu głębokim w neurochirurgii , zastosowaniu AI w architekturze oraz analizie danych w sporcie. Całość uzupełniają recenzje eksperckich źródeł wiedzy oraz tematyczna krzyżówka weryfikująca znajomość terminologii Data Science.

Wierzymy, że zróżnicowana tematyka numeru pozwoli każdemu czytelnikowi na odnalezienie interesujących treści merytorycznych. 📚

Współwykonawcy:
Dr Daniel Kaszyński, Czarek Kuźmowicz, Daniel Cieślak, Jakub Mikołajczak, Gosia Kurcjusz-Gzowska, Mateusz Kadlubowski, Mikołaj Rostkowski, Jan Szwechowicz, Dawid Samek

Koordynatorki projektu: Ewelina Kędzior, Julia Knap
Redaktor naczelny: Julia Knap
Grafika: Zofia Czaja
Krzyżówka: Jagna Jezierska, Kacper Marek, Kacper Polski

Data-driven Magazine II.pdf

Nowy semestr rozpoczęliśmy od wczorajszych warsztatów, które poprowadził Aleksander Wojnarowicz - inżynier MLOps oraz DevOps obecnie pracujący w branży defense analytics.

Warsztaty miały na celu praktyczne wprowadzenie do serwowania modeli uczenia maszynowego na chmurze - jednego z kluczowych zadań MLOps. Podczas spotkania omówiony został kompletny proces wdrażania modelu:
- Struktura API zbudowana w oparciu o framework FastAPI,
- Konteneryzacja rozwiązania z wykorzystaniem Dockera,
- Przechowywanie obrazów w usłudze Artifact Registry,
- Wdrożenie i uruchomienie usługi na platformie Google Cloud (Cloud Run).

Dzięki analizie konkretnego przypadku, uczestnicy mogli zobaczyć, jak w profesjonalnym środowisku wygląda droga modelu z lokalnego komputera do skalowalnej infrastruktury chmurowej.
Dziękujemy Aleksandrowi za świetne zajęcia, a uczestnikom za obecność i aktywny udział! 💙

Inauguracja Studenckiego Koła Data Science 2025/26 za nami! Wczoraj, 12 listopada, z ogromną radością powitaliśmy 69 nowych członków naszego koła!✨

I jest to również najwyższa pora, aby przedstawić Wam Zarząd SKN Data Science na kadencję 2025/26:
🔹 Julia Knap - prezeska koła
🔹 Wojciech Stępkowski - wiceprezes koła
🔹 Jagna Jezierska - członkini zarządu
🔹 Jakub Just - członek zarządu
🔹 Kacper Marek - członek zarządu

Kolejny rok działalności koła, nowa energia i jeszcze większa ciekawość tego co wydarzy się w minionym roku — roku projektów, warsztatów, analiz, pisania kodu i merytorycznych spotkań pod okiem naszych opiekunów prof. Bogumiła Kamińskiego, dr. Daniela Kaszyńskiego 👨🏼‍🏫 oraz poprzedniego zarządu Eweliny Kędzior. 💙

A my widzimy się już w najbliższą środę na pierwszych warsztatach z systemu kontroli wersji Git. 🤞🏼