2017/06/19 12:52:53

Специалист по изучению данных (data scientist)

На кадровом рынке растет интерес к специалистам по изучению данных (data scientist). Эта должность требует знаний в области компьютерной техники, бизнеса и аналитики. Подобные специалисты особенно востребованы в сферах энергетики, электронной коммерции, здравоохранения и финансов.

Содержание

Что такое Data Science?

Вообще говоря, Data Science — это набор конкретных дисциплин из разных направлений, отвечающих за анализ данных и поиск оптимальных решений на их основе. Раньше этим занималась только математическая статистика, затем начали использовать машинное обучение и искусственный интеллект, которые в качестве методов анализа данных к матстатистике добавили оптимизацию и computer science (то есть информатику, но в более широком смысле, чем это принято понимать в России)[1].

Основная статья - [Наука о данных (Data Science)]]

А чем занимаются ученые из этой сферы?

Во-первых, программированием, математическими моделями и статистикой. Но не только. Для них очень важно разбираться в том, что происходит в предметной области (например, в финансовых процессах, биоинформатике, банковском деле или даже в компьютерной игре), чтобы отвечать на реальные вопросы: какие риски сопровождают ту или иную компанию, какие наборы генов соответствуют определенному заболеванию, как распознать мошеннические транзакции или какое поведение людей соответствует игрокам, которых надо забанить.

Специалисты по изучению данных (data scientist)

Основное отличие специалистов по изучению данных от, например, аналитиков, - это умение видеть логические связи в системе собранной информации, и на основании этого разрабатывать те или иные бизнес-решения. Специалисты по изучению данных собирают информацию, строят модели на ее основании и активно применяют количественный анализ[2].

Именно это редкое сочетание компетенций определяет зарплату специалиста по изучению данных: в США она составляет $110 тыс. - $140 тыс. в год. "Эта вакансия становится все более востребованной,- отмечает на страницах IT World Лора Келли (Laura Kelley), вице-президент агентства по ИТ-консалтингу и подбору персонала Modis (США). - Компании уделяют все больше внимания информации и приложениям. Им требуются специалисты, способные управлять большим количеством данных`.

Майкл Раппа (Michael Rappa), директор Института аналитики в Университете Северной Каролины, вместе со своими коллегами уже 6 лет разрабатывает курс, на котором будут готовить специалистов по изучению данных. "Эти специалисты должны уметь извлекать нужную информацию из всевозможных источников, включая информационные потоки в режиме реального времени, и анализировать ее для дальнейшего принятия бизнес-решений, - говорит он. - Дело не только в объеме обрабатываемой информации, но также в ее разнородности и скорости обновления".

Компании, которые пытаются решить эту задачу силами специалистов по статистике, компьютерных или бизнес-аналитиков, не добиваются нужного результата. Необходимо объединить все эти навыки в одном человеке. Например, бизнес-аналитики воспринимают такие показатели, как разработка и менеджмент продукта, но не способны анализировать и адекватно интерпретировать данные. Математикам и специалистам по статистике недостает знаний в области бизнеса. Именно поэтому, по мнению Раппы, специалистам по изучению данных требуется междисциплинарное образование – они должны уметь решать бизнес-проблемы и составлять информационные модели.

100% выпускников разработанного Институтом аналитики курса для специалистов по изучению данных получили предложения о работе еще до того, как завершили обучение. Раппа также отмечает, что сама специальность - специалист по изучению данных - звучит более привлекательно, чем `специалист по статистике` или `компьютерный аналитик`.

2017: Высшая школа экономики будет обучать Data Culture на всех программах бакалавриата

НИУ ВШЭ первым из российских университетов начнет формировать компетенции по Data Science у всех студентов, обучающихся на программах бакалавриата. В рамках проекта Data Culture расширится набор дисциплин и появятся образовательные треки по анализу больших данных.

Data Culture – это общий термин для обозначения навыков и культуры работы с данными. Высшая школа экономики считает, что запуск проекта, направленного на воспитание у студентов таких навыков, сейчас актуален из-за огромного потенциала использования больших данных и трансформации профессий, которые, так или иначе, используют или могут использовать большие массивы информации. Потребность рынка в специалистах с компетенциями по анализу данных, перерастает в необходимость воспитания во всех предметных областях профессионалов, понимающих возможности и ограничения массивов данных, потенциал и особенности методов машинного обучения, а в ряде направлений и умеющих пользоваться этими технологиями и инструментами.

Проект Data Culture станет продолжением интеграции в образовательные программы НИУ ВШЭ элементов, направленных на воспитание у студентов культуры и умений работы с данными. Он расширит возможности студентов уже абсолютно всех образовательных программ по формированию компетенций, связанных с Data Science. Это позволит выпускникам в перспективе быстро и эффективно интегрироваться в решение профессиональных задач на стыке предметных областей и компьютерных технологий, которые сегодня являются передовыми, но уже в ближайшей перспективе станут привычной практикой.

Проект включает разработку отдельных курсов по Data Science так или иначе кастомизированных под специфику образовательных программ, а также формирование специализированных образовательных треков из таких курсов с разной степенью сложности: начального, базового, продвинутого, профессионального и экспертного уровней. Это связано с большим разнообразием образовательных программ, студенты которых дифференцированы по базовым компетенциям в сфере математики и информатики. Для программ или их блоков будет предложена система курсов Data Culture в определенной вилке «сквозного уровня продвинутости». Более того, эти системы курсов определятся спецификой предметных областей.

Внедрение дисциплин Data Culture будет происходить поэтапно. В 2017/2018 учебном году будут включены в учебные планы обязательные и элективные курсы по направлению Data Science для части образовательных программ, но таковых будет более половины. Например, у студентов-гуманитариев, юристов и дизайнеров появится вводный курс по цифровой грамотности, программы экономистов дополнятся дисциплиной по машинному обучению, политологов – анализу социальных сетей, у статистиков появится курс по программированию и извлечению и анализу интернет-данных. С 2018 года к проекту примкнут все образовательные программы.

«Нагрузка студентов в связи с наращиванием Data составляющей программ не изменится. Все дисциплины включаются не дополнительно, а внутрь основного тела образовательных программ. Дисциплин от этого не становится больше, наша общая модель бакалавриата и магистратуры остается точно такой же по количеству курсов, на бакалавриате точно так же строится система дисциплин общего цикла, где, в том числе, возможно включение курсов, связанных с компьютерными технологиями и анализом данных», – отмечает проректор НИУ ВШЭ Сергей Рощин.

Для реализации проекта Data Culture предполагается привлечение преподавательского состава как из академической среды (преподаватели факультета компьютерных наук, сотрудники департамента математики факультета экономических наук и общеуниверситетской кафедры высшей математики и т.д.), так и из индустрии (участники сообществ по анализу данных, участники тематических мероприятий по анализу данных, проводимых в IT-компаниях). Более того, преподаватели факультетов, которые уже погружены в работу с данными в рамках своей профессиональной деятельности, также будут разрабатывать курсы в рамках проекта Data Culture для студентов своих и смежных факультетов.

Смотрите также (Робототехника)



Примечания


Технологии: BI

TAdviser рекомендует

24 июня, Сб.

Бета
Лидеры по внедрениям ИТ в корпоративном секторе

Добавить: