'Mechanical Engineering Faculty in Slavonski Brod'
Doi
Abstract
Cilj rada je istražiti stupanj znanja studenata o informatici okoliša. Istraživanje obuhvaća veliki uzorak studenata koji su anonimni a odgovorili su na svih 10 pitanja iz ankete koja se odnose na informatiku okoliša. Rezultati ankete statistički su analizirani čime je stvorena osnova za zaključivanje o razini znanja studenata tehničkog područja o informatici okoliša. Rezultati nisu zadovoljavajući pa je istraživanje prošireno i na njihove sveučilišne nastavnike da bi se istražio uzrok postignutih rezultata. Istraživanje je pokazalo da se premalo koriste metode i algoritmi za upravljanje podacima kao što su strukture podataka, rudarenje i pohranjivanje podataka, te posebne statističke metode i algoritmi za modeliranje poslovnih pravila za prikupljanje i upravljanje podacima. Uloga velikih skupova podataka (eng. big data) u promatranom području je značajna zbog česte pojave vremenskih serija u podacima i metode komparacije promatranih sustava post hoc analize kada rudarenje podataka nije dostupno, a posebno kada se želi prepoznati uzorak ponašanja promatranih sustava i njihovih komponenata.The paper presents research degree students\u27 knowledge about the Environmental Informatics. The research covered a sample of 31 students who anonymously responded to 10 survey questions about the environmental informatics. The survey results were statistically analysed to arrive at the conclusions about the students\u27 knowledge in the technical field of Environmental Informatics. The results are not satisfying, so the survey was expanded by surveying their university teachers, to investigate the reason for the given results. Research shows the insufficient use of methods and algorithms for data management such as data structures, data mining and storage, and special statistical methods and algorithms for business rules modelling for the collection and manipulation of data. The role of big data in this area is important to manage a time series of data, and a comparative analysis of the observed systems post hoc analysis of data mining is not available, especially when it comes to recognising the behaviour of systems and their components
