Fakultet za Data Science u Srbiji (drugi deo – FON)

Nakon teksta o ETF-u, kao što smo i obećali, na red je došao Fakultet organizacionih nauka. Potrudiću se da dam pregled predmeta koje nudi FON i koji su značajni ako želite da steknete osnovu za razvoj karijere data scientist-a.

Fakultet organizacionih nauka

Osnovne studije na FON-u su podeljene na dva studijska programa, Informacioni sistemi i tehnologije
(ISIT) i Menadžment (od druge godine se deli na Menadžment, Operacioni menadžment i Upravljanje kvalitetom). Kako bolje poznajem ISIT predmete, pisaću o ovom studijskom programu. Moram da napomenem da se predmeti između studijskih programa prepliću tokom studija i da je moguće steći data science znanja i na studijskim programima koji nisu ISIT.

Na prvoj godini vas očekuju Matematika 1 i Matematika 2 koje daju solidnu osnovu, što je jako bitno ako želite da se bavite ovim poslom. Studenti imaju i praktični deo i teoriju, što može da bude malo naporno, ali mislim da je dobro dobiti i tu teorijsku osnovu. Kasnije tokom studija studenti dobijaju priliku da unaprede svoje znanje i kroz Matemtiku 3. Pored matematika, studenti biraju između Numeričke analize, kod prof. Radeta Lazovića, i Diskretnih matematičkih struktura. I jedan i drugi predmet daju solidnu podlogu za dalje i velika je šteta što se mora birati između ova dva. Rekao bih da matematike na FON-u ne manjka.

Smatram da je druga godina veoma bitna. Studenti se detaljno upoznaju sa verovatnoćom i statistikom kroz dva odvojena predmeta kod docenta Veljka Jeremića, koji na odličan način prenosi gradivo. Rade se zadaci, ali ima i teorije, što je značajno. Mogu reći da su meni ova dva predmeta dala odličnu osnovu za posao kojim se danas bavim. Kasnije uvek možete da izaberete Linearne statističke modele, Biostatistiku, Analizu vremenskih serija… Moja zamerka pomenutim predmetima je što nedostaje objašnjenja kako se gradivo može koristiti za data science. Ipak je studentima teško da sklope sve kockice na polovini studija. Na trećoj godini se studenti susreću i sa predmetom Strukture podataka i algoritmi. Navedene predmete sam izdvojio kao izuzetno bitne, ako planirate da gradite karijeru u oblasti data science-a.

Pored navedenog, studenti ISIT-a na prve dve godine imaju i predmete poput Marketinga, Menadžmenta i Finansija. Često studenti nisu zadovoljni što studentski program nije fokusiran isključivo na stručne predmete. Mišljenja sam da ovi predmeti izdvajaju studente FON-a i da je poznavanje njihovih osnova bitno. Ako gledamo iz ugla data science-a, korisno je razumeti i kako stvari funkcionišu u biznisu. Kompanije uglavnom zapošljavaju data scientist-e kako bi im pomogli da donesu pametne odluke ili optimizuju neki proces. Pored toga, lakše ćete “prodati” svoje rešenje menadžmentu ako poznajete kako funkcioniše. Na kraju krajeva, to su ona domenska znanja koje moramo posedovati i koje je na FON-u moguće savladati.

U trećoj i četvrtoj godini izdvojio bih grupu predmeta kod sjajnog prof. Borisa Delibašića. Studenti imaju mogućnost da se susretnu sa Teorijom odlučivanja, Poslovnom inteligencijom i Mašinskim učenjem. Ovo je šansa da naučite više o modelima mašinskog učenja, ETL-u, OLAP-u… Posle matematika, statistike i verovatnoće, ovo dođe kao šlag na torti. Na veliku žalost, pomenuti predmeti su izborni. Sve ovo naravno nije dovoljno, ali daje odličnu osnovu. Studentima se pruža i prilika da uče u SPSS-u i Rapidminer-u, kao i da kodiraju u Python-u i R-u. Ako želite, uz profesora i asistente Miloša Jovanovića i Milana Vukićevića, možete da naučite i mnogo više nego što je predviđeno planom i programom.

Pomenuo bih i predmet Inteligentni sistemi, gde možete učiti o mašinskom učenju i obradi teksta. Na katedri za inteligentne sisteme, docent Zoran Ševarac sa studentima razvija Neuroph, open source framework za neuronske mreže. Takođe, predmeti Operaciona istraživanja 1 i 2 mogu biti korisni ako želite da se bavite problemima optimizacije.

Što se tiče programiranja, to je ono što FON-u fali. Tokom studija radi se Java ili C# što je daleko od dovoljnog. Ne postoji dovoljno ozbiljan pristup ka jezicima kao što su Python, R i Scala. Ovo je prilično loše ako uzmemo u obzir da su to najpopularniji jezici za data science. SQL osnove možete naučiti na predmetu Baze podataka.

Na master studijama imate mogućnost da nastavite da učite kod profesora Delibašića i ovaj smer jedini obuhvata znanja potrebna ako želite da se bavite podacima.

Da li je FON fakultet za data science?

Možete solidno naučiti matematiku, verovatnoću, statistiku i kako biznis funkcioniše. Naravno, naučićete i programiranje, ali ne na zavidnom nivou. Ovo nije dovoljno. Dobro je što postoje predmeti koji vam omogućavaju da se susretnete sa mašinskim učenjem. Problem FON-a je što sporo uvodi inovacije i nedovoljno pridaje značaj ovoj grani. Nadam se da će FON u budućnosti napraviti i smer za data science, a za početak bi i predmet bio sasvim dovoljan.

Ovo je moje viđenje FON-a. Možda se neko ne slaže ili sam propustio neku informaciju. Nadam se i da će neko od kolega dati svoje mišljenje. Činjenica je da naši fakulteti nisu još uvek spremni da edukuju kadar koji bi radio data science ili big data.

U sledećem tekstu analiziramo Matematički fakultet u Beogradu…