Archipelag Matematyki


Wydział MiNI PW prowadzi MiNI Akademię Matematyki, czyli spotkania i konkursy dla uczniów szkół ponad gimnazjalnych i nauczycieli. W poprzedni piątek miało miejsce uroczyste zakończenie roku na MiNI Akademii Matematyki, podczas którego pokazano kilka bardzo ciekawych filmików wyprodukowanych w ramach projektu Archipelag Matematyki.

Filmiki są pełne matematycznego (i nie tylko) humoru, który o rozpuku rozbawił moje dzieci a uśmiech wywołał nawet u mnie. Poniżej podpinam trzy filmiki dostępne na youtube. Kolejne mają pojawić się wkrótce na tym kanale (dostępne są od jakiegoś czasu, ale ja się o nich dowiedziałem dopiero w piątek na Akademii). Smaczku tym filmikom dodaje fakt, że marynarzy grają zawodowi matematycy z wydziału MiNI.

Archipelag Matematyki Odcinek 01: “Hotel Hilberta”

Archipelag Matematyki Odcinek 02: “Kartograf van der Graaf”

Archipelag Matematyki Odcinek 04: “Syreni śpiew”

Studia doktoranckie z Data Science

Screen Shot 2017-05-07 at 18.11.58

Obrazek po prawej to link do Keep pushing. The illustrated guide to a Ph.D. Matt Might. Warto obejrzeć jako wprowadzenie do poniższego postu.

Wspólne studia doktoranckie MIM UW + MiNI PW

Bezpośrednim powodem przygotowania tego wpisu jest otwarcie jesienią wspólnych studiów doktoranckich przez dwa świetne wydziały matematyczno-informatyczne: Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego oraz Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej. Na obu wydziałach można bronić doktoraty albo z informatyki albo z matematyki i oba te wydziały prowadzą studia w obu kierunkach. Ale też na obu wydziałach te dwie ścieżki mają wiele przecięć splatających się wokół czegoś co dziś określa się jako Data Science.

Przygotowuję ten wpis, ponieważ gdy sam robiłem doktorat o pewnych procesach miałem mgliste lub żadne wyobrażenie co doprowadziło do różnych, nie zawsze dobrych, decyzji. To co prawda było już kilkanaście lat temu, ale jak się okazuje pewne wątki są wciąż aktualne a pewne rozterki dotykają kandydatów na studia doktoranckie niezależnie od pokolenia i koniunktury. Od lat pracuję na wydziale, który prowadzi studia doktoranckie, współpracuję z działami badawczymi różnych dużych firm, w których pracują doktoranci i często rozmawiam z osobami przed, w trakcie lub świeżo po doktoracie i wiele z tych osób ma bardzo podobne wątpliwości co do studiów doktoranckich. Stwierdziłem, że szerzej podzielę się moim (bardzo subiektywnym) spojrzeniem na temat wartości takich studiów.

Czytaj dalej Studia doktoranckie z Data Science

Ustawa 2.0


Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego wyłoniło trzy zespoły, które pracowały nad założeniami do nowej ustawy o szkolnictwie wyższym, tzw. Ustawie 2.0. Wyniki prac tych zespołów można znaleźć tutaj http://www.nauka.gov.pl/ustawa20/.

Nie jest to prosta lektura. Ale… Dzisiaj Obywatele Nauki opublikowali opinię na temat tych założeń. W tej opinii znajduje się porównanie propozycji prac każdego z trzech zespołów w zestawienie z propozycją ON i w podziale na istotne grupy tematyczne.
To już da się czytać a nawet warto przeczytać. pdf tutaj.

Jednym z wątków, który mnie szczególnie interesował jest temat popularyzacji nauki. Niestety w trzech zgłoszonych propozycjach ten wątek jeżeli się pojawia to skrótowo. Postulaty ON idą w kierunku znacznie poważniejszego potraktowania roli popularyzacji nauki (rozdział VIII). Innym ciekawym wątkiem jest model kariery naukowej, w tym dyskusja czy zostawić habilitacje, czy zostawić profesurę, jakie mogą być doktoraty itp (rozdział III).

123…

Jerzy_Neyman2
Dzisiaj mamy rocznicę 123 urodzin Jerzego Neymana. Jerzy Spława-Neyman to jeden z twórców częstościowego podejścia do testowania, prawdopodobnie najbardziej znany ze sformułowania procesu testowania hipotez jako problem optymalizacji funkcji mocy testu. Współautor lematu Neymana-Pearsona.

Jerzy Neyman doktorat zrobił na Uniwersytecie Warszawskim, jego egzaminatorami byli Wacław Sierpiński i Stefan Mazurkiewicz. Plotka głosi, że ci wybitni matematycy widzieli w Neymanie talent, ale to czym się zajmował nie pasowało do ich definicji matematyki (odwieczny problem na linii matematyka-statystyka). Wysłali go więc do Wielkiej Brytanii aby się sprawdził wśród innych statystyków. Sprawdził się, został np. ForMemRS.

W życiorysie Jerzego Neymana jest wiele polskich akcentów, np. ten, że stworzył w Instytucie Nenckiego laboratorium Biometrii (tak, Nencki to ten Instytut PAN po drugiej stronie ulicy Pasteura). Koniec końców Neyman został jednak profesorem na Berkeley. Zapraszał tam wielu polskich matematyków i statystyków, np. Witolda Kloneckiego, który później opowiadał nam rozmaite anegdotki.

Więcej o Neymanie można przeczytać na stronach AMS lub Wikipedii.

Przyjdź, posłuchaj, porozmawiaj – 13.IV Wrocław, 8.V Kraków, 26.V Warszawa

W najbliższych dniach prowadzę kilka wykładów i warsztatów.

Czwartek 13.IV – UWr Wrocław
godzina 14-15 Wykład o biostatystyce i dużych danych.
godzina 15-17 Warsztaty z wizualizacji danych.

Więcej informacji: http://www.blog.math.uni.wroc.pl/node/171.

Poniedziałek 08.V – PKr Kraków
godzina 15-17 Warsztaty z wizualizacji danych.
godzina 17-18 Wykład statystyka obliczeniowa, duże dane i genetyka.

Więcej informacji: https://www.meetup.com/Cracow-R-Users-Group/events/239021538/.

Piątek 26.V – PW Warszawa
Wykład o biostatystyce i dużych danych.

Te spotkania to fragment serii wyjazdów poświęconych (1) zastosowaniom statystyki obliczeniowej w analizie dużych danych onkologicznych oraz (2) nowym narzędziom do wizualizacji danych/wizualizacji modeli statystycznych.
Między innymi prowadzę te spotkania z nadzieją na znalezienie współpracowników (doktorantów/post-doków) zainteresowanych którymś z ww. tematów.
Ciekawych projektów do realizacji jest sporo. Zainteresowanych zapraszam więc do pogadanek przed/po spotkaniu.

Poprzednie spotkania z tej serii

Czwartek 09.III – MiNI PW Warszawa
godzina 18-19 Historia R.

Czwartek 16.IIIUniejów
godzina 13-14 Wykład wizualizacja danych.

Czwartek 23.III – CO/UEP Poznań
godzina 13-14 Wykład o biostatystyce i dużych danych.
godzina 18-19 Historia R.

Czwartek 06.IV – MIM UW Warszawa
godzina 14-15 Wykład o biostatystyce i dużych danych.

Coś jest w tych czwartkach.

Big Data – bigger opportunities 24-25 kwietnia 2017


Już trzeci rok z rzędu, mam przyjemność poinformować, że nasza Fundacja objęła honorowym patronatem konferencję Big Data – bigger opportunities, organizowaną przez SKN Statystyki SGH.

Poniżej notatka od organizatorów.

Big Data – bigger opportunities, czyli jak Big Data napędza biznes

Moda na Big Data wciąż nie mija. Co więcej, trend ma się rozwijać. Jak prognozuje firma analityczna IDG, w ciągu najbliższych 3 lat wartość rynku zaawansowanej analityki danych wzrośnie ze 130 mld dol. do ponad 203 mld dol. Jednak pomimo tego, że o Big Data mówi się wiele, termin ten nadal pozostaje nieco owiany tajemnicą – ładnie brzmiący, intrygujący, lecz enigmatyczny i niejasny dla przeciętnego Kowalskiego. O co chodzi w tym całym Big Data? Co ma wspólnego z efektywnie prowadzonym biznesem? Odpowiedzi na te pytania szukają między innymi studenci Szkoły Głównej Handlowej, organizując konferencję „Big Data – bigger opportunities”.

Konferencja, organizowana w tym roku już po raz trzeci przez Studenckie Koło Naukowe Statystyki, jest jedyną w Polsce tak dużą konferencją poświęconą tematyce Big Data i jej zastosowaniu w biznesie tworzoną wyłącznie przez studentów. Nie umniejsza to jednak jej poziomu merytorycznego. Tegoroczna edycja projektu odbędzie się 24 i 25 kwietnia w SGH i skupi na przedstawieniu tematyki Big Data z perspektywy realnych problemów biznesowych, rozwiązanych dzięki narzędziom zaawansowanej analityki. Program pierwszego dnia obejmuje 3 warsztaty poświęcone zastosowaniu narzędzi Big Data w praktyce. Agenda drugiego dnia przewiduje natomiast cykl 7 prelekcji, skierowanych do większej liczby uczestników. O wykorzystaniu Big Data w różnorodnych branżach – marketingowej, konsultingowej, bankowej – opowiedzą eksperci z firm takich jak Bank Millennium, Dentsu Aegis Network Polska, Zenith, Cloud Technologies, Deloitte i PwC.

Udział w konferencji jest bezpłatny, lecz na poszczególne prelekcje oraz warsztaty będą obowiązywać zapisy. Link do zapisów pojawi się na stronie Organizatora: www.sknstatystyki.pl. Informacje o wydarzeniu będą również na bieżąco publikowane na profilu SKN Statystyki na Facebooku. Ponadto 10 kwietnia w SGH odbędzie się dzień promocyjny konferencji z licznymi atrakcjami: poczęstunkiem, konkursami, stoiskami partnerów merytorycznych wydarzenia.

Jakich metod statystycznej analizy danych uczyć się?


The New England Journal of Medicine (dla bibliometroholików: 50 pkt MNiSW, impact factor ponad 50, pierwsza liga) opublikował dwa tygodnie temu krótki, ale bardzo ciekawy komentarz Statistical Methods. Przebadano 238 prac z roku 2015 pod kątem używanych technik statystycznych oraz zestawiono te wyniki z artykułami z poprzednich lat (od 1978, łącznie ~1000 artykułów).

Całość streszcza wykres po prawej (to link do oryginalnego artykułu). W dobrych czasopismach medycznych wykorzystywane są coraz bardziej zaawansowane metody statystyczne. Metody nieparametryczne i regresja wielokrotna w ponad 1/3 prac. Analiza przeżycia i analiza mocy testów, każde w ponad połowie artykułów (bardzo duży wzrost w ostatnich latach). Wielokrotne testowanie w co piątym artykule. Tylko co dwudziesty artykuł nie ma ,,statystyki”.

Wielka Warszawa będzie miała 22 gminy!

Dzisiaj jest 1 kwietnia, więc sami rozumiecie. Pomimo to, wszystkie poniższe obliczenia są oparte o analizy rzeczywistych danych. Wyniki są w pełni repRodukowalne a skrypty R dostępne tutaj.

Wiele się w mediach pisze o projekcie ”Wielka Warszawa”, ale brakuje w tych dyskusjach konkretnych liczb. Jak wielka powinna być ta wielka Warszawa? Oczywiście największa na świecie (t.j. większa niż inne stolice), ale czy jeszcze większa? (nie większa niż Polska, ale o ile mniejsza?) Temu zagadnieniu poświęcony jest ten wpis.

Nie wiadomo po co powiększać stolicę, nie widać poparcia wśród mieszkańców, a wyniki referendum w Legionowie pokazują sprzeciw. Na potrzeby dalszego wpisu przyjmijmy, że chodzi o powiększenie Warszawy aby zoptymalizować obszar na którym poparcie w wyborach samorządowych dla partii PiS będzie największe (moglibyśmy to policzyć też dla dowolnej innej partii, ale obecnie tylko jedna partia ma zakusy by ten obszar zmieniać). Dodatkowo załóżmy, że środek obszaru jest w centrum Warszawy a sam obszar składa się gmin, których środki są w okręgu o promieniu X. Nasz problem redukuje się do zagadnienia: jak znaleźć X.

Ze tej strony pobieram wyniki wyborów samorządowych z roku 2014. Z tego pliku interesuje mnie dla każdej gminy liczba oddanych ważnych głosów oraz liczba głosów oddanych na partię PiS.
Z tej strony pobieram mapę z kształtami i współrzędnymi gmin.
Trochę R-magii i mamy taki wykres.

wtre

Na powyższym wykresie zaznaczyliśmy ile osób głosowało na PiS vs. na inny komitet w zależności od tego jak duży obszar wokół Warszawy rozważamy.

Jeszcze mało widać, unormujmy więc te dwie wartości i zobaczymy jak zmienia się procent osób głosujących na PiS w wyborach samorządowych 2014 w zależności od odległości od centrum Warszawy.

wpromien2

Ciekawe. Ta dziwaczna funkcja ma maksimum i to w całkiem niedużym promieniu. W Warszawie poparcie dla KW PiS jest mniejsze niż w okolicznych gminach. Ale gdy promień znacząco się zwiększy to okazuje się, że to poparcie znów maleje. Różnice nie są duże, rozpiętość tego wykresu to 2 punkty procentowe, ale zawsze coś. Mamy więc optymalny promień, zawierający 21 gmin wokół Warszawy.

Poniżej mapka z zaznaczonymi gminami w ,,optymalnym” okręgu. Procentem zaznaczono procent głosów na KW PiS wśród wszystkich ważnych głosów.

Czy więc tak będzie wyglądała Wielka Warszawa?

wwarszawa2

PS: Procent mandatów zdobytych przez komitety wyborcze jest dla dużych komitetów większy niż procent poparcie liczony na głosach.
PS2: Trzy najbliższe gminy, które się nie załapały to: Wiązowna, Jabłonna i Piaseczno.

Przewodnik po pakiecie R przetłumaczony na Python


Kody R, wykorzystywane w czterech rozdziałach ,,Przewodnika po pakiecie R”, są dostępne jako pliki knitra na tej stronie.

Krzysztof Trajkowski wykonał niesamowitą pracę, wszystkie te kody przetłumaczył na Python!
Można teraz zestawić przykłady z tych samych podrozdziałów Przewodnika i zobaczyć jak daną operacje wykonać w R a jak w Pythonie.
Tłumaczenia przykładów z Przewodnika na Python, również w formie skryptów knitrowych, znajdują się na tej stronie.

Nie są to zwykłe tłumaczenia!
Przykładowo, rozdział 5 ,,Przewodnika po pakiecie R” dotyczy bibliotek lattice, ggplot2 i graphics – trzech podstawowych systemów dla grafiki w R. W tłumaczeniu tego rozdziału, które wykonał Krzysiek, opisywana jest biblioteka seaborn bazująca na matplotlib, w której udało się odtworzyć całkiem wiernie zdecydowaną większość grafik eRowych (jeden z przykładów poniżej).
A niektóre grafiki, muszę przyznać, wyglądają ciekawiej niż oryginały.

PrzewodnikR_python

Krzysiek przygotował też dokument ,,Wprowadzenie do obliczeń w Pythonie”, dostępny jako pdf na tej stronie.

Poland: Into the light

Siedzę sobie na konferencji Contemporary Oncology, słucham keynote’a z Kalifornii (Nicholas Schork) a ten mówi, że niecały miesiąc temu w Nature / Careers (Nature, to prawdopodobnie obok Science najbardziej rozpoznawane naukowe czasopismo), był artykuł o tym jak szybko się rozwija polska nauka (z uwagi na czasopismo głównie chodzi o nauki o życiu).

Artykuł o tytule Poland: Into the light jest w całości dostępny online. Ku pokrzepieniu serc ;-)