24. zimska škola informatike za srednjoškolce 

Big Data - distribuirano i paralelno računanje na velikim podacima

Od 2. do 5. siječnja 2017. Osijek

 

OSNOVNE INFORMACIJE

ZSI logo 2017I ove godine zimska škola informatike za srednjoškolce održat će se tradicionalno u Osijeku, od 2. do 5. siječnja, i to na tri lokacije: Dom tehnike, III. prirodoslovno-matematička gimnazija u Osijeku, te na Odjelu za matematiku

Ove godine će škola biti tematska i bavit će se vrlo aktualnom problematikom računanja na velikim skupovima podataka, tzv. Big Data Computing. Kroz plenarna predavanja obraditi će se primjeri Big Data problema u praksi, prezentirati će se koncept distribuiranog računanja i MapReduce model, kao i primjeri paralelizacije na nivou procesa i programskih niti na dvije različite arhitekture (CPU i GPU).

Ovi složeni koncepti će se izložiti na način da budu razumljivi učenicima srednjih škola. U poslijepodnevnim radionicama učenici će u Python jeziku sami implementirati svoja rješenja.

Škola se temelji na sljedeća tri koncepta: 

  • Plenarna predavanja - obuhvaća popularne teme iz područja, prezentacije tehnologija i sl.
  • Učenički kutak - učenici sami prezentiraju što su napravili ili što trenutno rade, a nije obuhvaćeno nastavom u školi.
  • Tematske radionice - radionice posvećene praktičnom rješavanju različitih problemskih zadataka.

Pozivamo sve učenike koji žele naučiti nešto novo iz ovog vrlo aktualnog područja da se prijave za školu. Broj mjesta je ograničen (<=30), stoga vas molimo da požurite s prijavom. Prijave će biti otvorene dok god bude slobodnih mjesta. Molimo učenike da se nominiraju za učenički kutak. Sve teme koje nisu obuhvaćene nastavom u školi su prihvatljive za nominaciju. Najbolje teme će biti odabrane za prezentaciju na zimskoj školi. Stoga vas molimo da u opisu teme navedete što više informacija na osnovu kojih ćemo moći izabrati najbolje prijedloge. 

Poveznica na prošlogodišnju zimsku školu informatike: [ZŠI 2016]

 

PRIJAVA SUDJELOVANJA

Svi zainteresirani učenici mogu se prijaviti preko sljedećeg obrasca: ZŠI PRIJAVA (ZATVORENO).
Ovdje možete vidjeti listu svih učenika čije prijave su prihvaćene (popis učenika). 

  • Organizatori škole će svim polaznicima škole izvan Osijeka osigurati povrat putnih troškova.
  • Organizatori škole će najviše desetorici odabranih polaznika, čije je mjesto stanovanja udaljeno barem 50km od Osijeka, osigurati smještaj u Osijeku za vrijeme trajanja škole. 
  • Doručak i ručak je osiguran za sve polaznike škole.

 


OBAVIJESTI

  • [4. siječnja] Prezentaciju sa današnje radionice možete preuzeti OVDJE
  • [30. prosinca] Na žalost, Matija Kopić je zbog iznenadnog putaovanja morao otkazati svoje predavanje. Umjesto njega predavanje na istu temu će napraviti Ivan Kvolik. 
  • [17. prosinca] Prijave na školu su zatvorene.
  • [8. prosinca] Početak Zimske škole započinje druženjem i doručkom koji će se održati u ponedjeljak 2. siječnja od 9:30-10h u Domu tehnike u Osijeku (za točnu adresu vidite http://www.tehnika-osijek.hr/kontakt.html). Nakon jutarnjih predavanja koja završavaju u 12:00h svi polaznici škole će imati osiguran ručak u studentskom centru u Osijeku. Učenici kojima je osiguran smještaj u Osijeku će nakon ručka biti organizirano odvedeni do mjesta spavanja (Hostel Street Osijek).


RASPORED PREDAVANJA I RADIONICA

Škola se organizira u 4 uzastopna radna dana prema sljedećem rasporedu:

vrijemeponedjeljakutoraksrijedačetvrtak
9:30 - 10:00

doručak

Otvaranje škole

doručak doručak doručak

Plenarno predavanje 

10:00-11:30 

Tema (P1):
Big Data - primjeri iz prakse

Predavač: 
Ivan Kvolik 
(Farmeron)

 

Tema (P2):
MapReduce model na Big Data problemima.    

Predavač: 
izv.prof.dr.sc. Domagoj Matijević
(Odjel za matematiku: Katedra za računarstvo)

 

Tema (P3): 
Multi-Threading i Multi-Processing

Predavač: 
Mario Žilić
(Mono)


Tema (P4): 
Paralelno računanje na grafičkom čipu

Predavač: 
doc.dr.sc. Domagoj Ševerdija
(Odjel za matematiku: Katedra za računarstvo)


  Mjesto: 
Dom tehnike
Mjesto: 
Odjel za matematiku
Mjesto: 
Odjel za matematiku
Mjesto: 
Odjel za matematiku

Učenički kutak 

11:30-12:00

Tema: TBA Tema: TBA

Tema: TBA

Tema: TBA
12:00-14:00 ručak ručak  ručak  ručak i završetak škole

Radionica 

14:00-17:00

Tema 1: Moja prva simulacija: Planet

Predavač: Vasilije Perović (Cambridge University)

Tema 2: Python in Nutshell

Predavač: Matija Bogdanović (III. gimnazija)

Tema:
MapReduce i Python


Predavač:
Domagoj Matijević

Tema: 
Multi-Threading i Multi-Processing u Pythonu


Predavači: Rebeka Čorić i Mateja Đumić

  Mjesto: 
Odjel za matematiku
Mjesto: 
Odjel za matematiku
Mjesto: 
Odjel za matematiku
 

Plenarna predavanja (kratki sadržaj)

Big Data - primjeri iz prakse. Dobro poznavanje 'Big Data' problematike i načina kako se ova problematika može efikasno integrirati sa standardnim bazama podataka i Business Intelligence (BI) tehnologijama jedan je od temeljnih problema s kojim se susreću tvrtke čiji primarni interes je skupljanje podataka i upravljanje s podacima, poput tvrtke Farmeron.

Predavanje je popularno i bit će prilagođeno učenicima srednjih škola, sa željom da kod mladih ljudi već u ranoj dobi potakne interes za netrivijalne teme poput ove. U tom smislu nikakvo predznanje iz Big Data se ne očekuje.

MapReduce model na Big Data problemima. Procesuiranje ogromnih količina podataka prvenstveno zahtjeva dobro razumijevanje umjetnosti organiziranja poslova u organizirani skup paralelnih procesa. MapReduce model, koji se izravno naslanja na Hadoop eko-sustav, osigurava okvir upravo za ovu problematiku. Naime, MapReduce omogućava da naše rješenje definiramo u terminima paralelnih zadaća, čija rješenja kombinirana na ispravan način daju konačan željeni rezultat. U ovom predavanju će se prezentirati osnovni koncept i shvaćanje MapReduce programskog modela. Naučit ćete kako vizualizirati protok podataka kroz map fazu prije nego podaci budu isporučeni reduce fazi. Demonstrirati ćemo čitav proces u Python programskom jeziku. Ovo predavanje će pratiti i poslijepodnevna radionica, na kraju koje ćete znati kako sami organizirati big data problem u paralelne procese pomoću kojih ćete moći izaći na kraj sa problematikom real-time računanja na streamovima podataka.
Multi-Threading i Multi-Processing. Multi-Threading i Multi-Processing su neizostavni dio modernog programiranja. U ovom predavanju ćemo objasniti što je Multi-Threading i Multi-Processing, kako koristiti Pythonov threading i multiprocess modul kao i prednosti i nedostatke svakog. Ovo predavanje će pratiti i poslijepodnevna radionica, na kraju koje ćete znati kako sami napisati svoj paralelni program u Python jeziku, implementirati i koristiti Lock mehanizam zaštite na dijeljenim podacima.
Paralelno računanje na grafičkom čipu. Cilj ovog predavanja jest predstaviti model paralelnog višenitnog (multithreaded) programiranja na razini grafičkog čipa i kako se taj model može koristiti za implementaciju programa opće namjene. Pristup ćemo temeljiti na NVIDIA CUDA programskoj biblioteci koja omogućava masivni paralelizam na razini niti u grafičkom čipu i vidjeti kako time možemo realizirati od relativno jednostavnih programa do programa koji koriste napredne analize podataka (Big Data, Deep Learning, …). Predavanje će biti popraćeno jednostavnim primjerima u kojem se Python koristi kao alat za korištenje CUDA biblioteke.

Kratke crtice o predavačima

ivan kvolikIvan Kvolik zaposlen je u tvrtci Farmeron kao senior backend developer i projekt menađer, usmjeren na integraciju i data mining. Trenutno fokusiran na .NET tehnologije s velikim interesom prema području distribuiranih sustava. Programiranjem se bavi od osnovne škole, počevši od programskog jezika Logo 4.0. Diplomirao je 2012. godine na Elektrotehničkom fakultetu u Osijeku, smijer Procesno Računarstvo s specijalizacijom na područjima automatizacije sustava i robotike.

Domagoj MatijevićDomagoj Matijević radi kao izvanredni profesor na Odjelu za matematiku u Osijeku, gdje vodi Katedru za računarstvo. Doktorirao je 2007. godine na prestižnom Max-Planck Institute for Computer Science na problemima geometrijske optimizacije. U posljednje vrijeme ga zanima problematika on-line procesuiranja streama podataka i primjena machine learning koncepata u stvarnom vremenu (real-time). Danas vodi grupu vrsnih mladih znanstvenika u području Computer Science-a kao i studij Matematike i računarstva na Odjelu za matematiku Sveučilišta u Osijeku.

 

Mario ZilicMario Žilić radi u tvrtki Mono zadnjih 6 i pol godina gdje posljednjih par godina obnaša dužnost Project Managera. Programiranjem i razvojem aplikacija se počeo baviti u srednjoj školi počevši s Pythonom. Kroz rad i učenje se upoznao sa različitim tehnologijama razvoja. Trenutno je fokusiran na rad u Microsoftovim tehnologijama i naravno sveprisutnom JavaScriptu.

 

Domagoj ŠeverdijaDomagoj Ševerdija radi kao docent iz područja tehničkih znanosti polja računarstva na Odjelu za matematiku, Sveučilišta u Osijeku. U svom znanstvenom radu bavio se primjenama programiranja na grafičkom čipu u implementaciji algoritama kombinatorne optimizacije. U nastavnoj aktivnosti pokriva predmete kao što su uvodni kolegiji u programiranje, strukture podataka i algoritme te računalne mreže. Od malena je veliki entuzijast za računalnu znanost jer je u njoj prepoznao savršeni spoj matematike s tehnološkim izumima. U zadnje vrijeme priprema studente Odjela za matematiku da budu nastavnici informatike.


ORGANIZATORI ŠKOLE