Kaj je podatkovna znanost?

Podatkovni arhitekt, upravljalec podatkov, podatkovni analitik, poslovni analitik, upravitelj poslovne inteligence … To so različni izrazi za kader, ki ga danes mrzlično išče vse več podjetij v Sloveniji in tujini. Podatkovni znanstveniki se namreč že nekaj let intenzivno zaposlujejo v različnih okoljih, kjer se zbirajo velike količine podatkov – in teh je res veliko, zato omenjeni strokovnjaki kmalu najdejo službo v raziskovalnih ustanovah, IT podjetjih, bankah, zavarovalnicah, transportnih organizacijah itn.

Podatkovna znanost je hitro rastoča in razvijajoča se interdisciplinarna znanost, katere namen je pridobivanje pomembnih informacij za podjetja, raziskovalno sfero in politiko. Opira se na tri ključna področja: računalništvo, matematiko in domensko znanje, tj. posamezno področje, na katerem se podatki zbirajo in uporabljajo.

"Zaradi naraščanja števila podatkov se tako v Sloveniji kot tujini močno veča želja podjetij, raziskovalcev in oblikovalcev politik po iskanju ključnih uporabnih informacij in posledično so strokovnjaki podatkovne znanosti trenutno med najbolj iskanimi kadri," razlaga doc. dr. Michael Burnard, koordinator novega študijskega programa na UP FAMNIT in nadaljuje z zanimivimi podatki: "Ti strokovnjaki v svetu, v katerem vsak dan proizvedemo 2,5 kvintilijona (tj. milijarde milijard) bajtov podatkov, navidezno nesmiselne informacije spremenijo v priporočila za podjetja, s katerimi lahko boljše razumejo podatke in jih nato uporabijo. Vsebina študijskega programa temelji na najnovejših znanjih in trenutnih trendih v podatkovni znanosti ter prekrivajočih se disciplinah, vključno z etičnimi vprašanji in predpisi (npr. uredba GDPR)."

Sodoben in interdisciplinaren program, ki poglablja znanja

"Študijski program smo zasnovali na smernicah Evropskega matematičnega združenja (EMS). Osnovni cilji programa temeljijo na poglobljenem teoretičnem znanju, dostopu do domenskih strokovnjakov in praksi v industriji, kjer bodo lahko študenti na podlagi obstoječih tehnik razvijali nove metode obdelave masovnih podatkov. Zaradi velikega zanimanja bomo imeli dve izvedbi: v slovenščini in angleščini," pove namestnica koordinatorja, dr. Vida Groznik.

V prvi letnik magistrskega programa se lahko vpišejo diplomanti dodiplomskih študijskih programov s področij matematike, računalništva, informatike in bioinformatike ali z drugih strokovnih področij, če kandidat pred vpisom opravi študijske obveznosti, ki so bistvene za nadaljevanje študija. Poglobljeno znanje s specialnih področij matematike, statistike in teoretičnega računalništva je namreč podlaga za sposobnost reševanja realnih problemov s področja masovnih podatkov (t. i. 'big data'). 

Na katerih vsebinah pa bo največji poudarek?

"Študenti se bodo naučili zbirati, upravljati in analizirati podatke v obliki števil, besedil, slik, videa, zvoka itd. Spoznali bodo tudi pomembne statistične in algoritemske metode," odgovarja dr. Groznik. Vsak strokovnjak podatkovne znanosti mora namreč poleg sposobnosti analize, sinteze ter predvidevanja rešitev in posledic dejavnikov imeti izostren občutek avtonomnega iskanja in pridobivanja strokovnega znanja ter povezovanja z že obstoječim znanjem.

Študijska praksa in sodelovanje z industrijo

Podatkovni znanstvenik potrebuje poleg znanja še določene kompetence, kot je na primer sposobnost dela v skupini, skrbeti pa mora tudi za razvoj lastnih komunikacijskih spretnosti.

Pomemben del programa je obvezna praksa, ki jo morajo študenti opraviti v 2. letniku študija. "Praktično usposabljanje je zelo pomembno, saj daje študentom možnost tako nadgradnje teoretičnega znanja v poslovnem okolju kot tudi razvoja kritične presoje in moralno-etičnih vrednot ter odgovornosti do dela in sodelavcev," je prepričan dr. Burnard. Študenti bodo na tak način delali na konkretnih nalogah, istočasno pa se bodo povezali s podjetji in z drugimi organizacijami, s katerimi se že načrtujejo tudi druge oblike sodelovanja.

Vključevanje mladega kadra z najsodobnejšim področnim znanjem je pomembno in koristno tudi za sam razvoj posameznih podjetij. Vrednost povezovanja z UP FAMNIT je zato prepoznalo tudi deset slovenskih podjetij oziroma ustanov, ki so podprle postopek akreditacije programa in so že pripravljene sprejeti študente v svoje vrste.

Podatkovna znanost se bo še razvijala: napovedi namreč kažejo, da bo do leta 2020 na voljo 40 zettabajtov, se pravi 40 milijard terabajtov podatkov. Tako se bodo poklicne možnosti še povečale. Na koncu pa še zanimivost: v časopisu Harward Business Review pravijo, da je delo, ki ga opravljajo podatkovni znanstveniki, najbolj seksi delo 21. stoletja.