Prezentacija je namenjena đacima srednjih škola sa ciljem da im se ukratko predstave trendovi u IT-u sa fokusom na veštine budućnosti koje će se od njih zahtevati. This presentation is intended for students of secondary schools in order to briefly present the trends in IT with a focus on the skills that would be required in the future.

1. IT veštine budućnosti – fokus
na inteligentne sisteme
Prof. dr Angelina Njeguš
Vanredni profesor Univerziteta Singidunum
Beograd, 2015.

2. Prof. dr Angelina Njeguš
Agenda
Osvrt na savremene trendove u IT-u
Inteligentni sistemi
Diskusija

3. Prof. dr Angelina Njeguš
Internet
Šta je Internet?

4. Prof. dr Angelina Njeguš
Internet
Šta je Internet?

5. 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

6. 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?

7. Prof. dr Angelina Njeguš
The Internet of Things, IoT
Where are processors found today?

8. 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?

9. 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

10. 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)

11. Prof. dr Angelina Njeguš
Koliko podataka se generiše u min?

12. 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

13. 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...

14. Prof. dr Angelina Njeguš
Šta je znanje?
Operacioni
(transakcioni)
sistemi
proizvode
informacije
Analitički
(inteligentni)
sistemi
proizvode
znanje

15. Prof. dr Angelina Njeguš
Podela sistema
Informacioni sistemi
Operacioni
informacioni sistemi
Transakcioni
sistemi
Sistemi za
upravljanje
procesima
Kancelarijski i
sistemi za
međusobnu
saradnju
Analitički
informacioni 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

16. 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

17. Prof. dr Angelina Njeguš
Tehnike data mininga

18. Prof. dr Angelina Njeguš
Neki primenjeni Data Mining algoritmi
Decision Trees Clustering Time Series
Sequence
Clustering
Association
Naïve Bayes
Neural Net Logistic
Regression
Linear Regression Text Mining

19. 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?

20. Prof. dr Angelina Njeguš
Drvo odlučivanja
Upisaće fakultet:
33% Da
67% Ne
Svi studenti
Podsticaj
od strane roditelja ?
IQ IQ
Upisaće fakultet:
57% Da
43% Ne
Ohrabrenje roditelja = Da
Upisaće fakultet:
6% Da
94% Ne
Ohrabrenje roditelja = Ne
Upisaće fakultet:
74% Da
26% Ne
Upisaće fakultet:
29% Da
71% Ne
Visok IQ Nizak IQ
Upisaće fakultet:
18% Da
82% Ne
Upisaće fakultet:
9% Da
91% Ne
Upisaće fakultet:
4% Da
96% Ne
Visok IQ
Srednji IQ
Nizak IQ

21. 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?

22. Prof. dr Angelina Njeguš
Šta je World Wide Web?
Hiperlinkovana mreža web
dokumenata uskladištenih na
web serverima, kojima se
pristupa preko web pretraživača
koristeći HTTP protokol.

23. 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)

24. 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
Server
baze podataka
Korisnik
(user)

25. Prof. dr Angelina Njeguš
Web 2.0
 Termini:
 blogovanje sajtovi za
društveno umrežavanje
 sajtovi za deljenje videa
 wiki koncept (npr. Wikipedia)
25

26. 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!

27. Prof. dr Angelina Njeguš
Primer semantičkog weba

28. Prof. dr Angelina Njeguš
Razvoj generacija Web-a
28

29. Prof. dr Angelina Njeguš
Top 10 tehnologije u 2015.
 Mobilne tehnologije, Big Data tehnologije, Inteligentna rešenja, Cloud
Computing, Društveno umrežavanje, Bezbednost, Green tehnologije ...

30. 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

31. Prof. dr Angelina Njeguš
e-mail: anjegus@singidunum.ac.rs