Specialista na školení lidí „stříbrného věku“. Specialista na velká data: kde studovat a kam jít pracovat

Data Scientist ví, jak najít vzory ve velkých souborech dat, má dobré znalosti v oblasti strojového učení a je si jistý nástroji jako R, Weka, Python + Scikit-Learn + Pandas. Je to Data Scientist, kdo ví, jak získat maximální užitek z dat a návrhových algoritmů, které odpoví na správné otázky.

Samotná oblast Data Science je poměrně široká a lze v ní rozlišit několik dalších specializací:

Správce dat

Specialista, jehož úkoly nezahrnují přímý vývoj produktů. Musí však dané oblasti rozumět, aby mohl projekt kompetentně řídit.

Musí vědět, co lze s moderními technologiemi dělat a co ne, být si jistý terminologií oboru a také mít dobré dovednosti v technikách projektového řízení (agilní, extrémní programování a podobně).

Kde můžete pracovat ve zpracování dat?

Podívejme se na různé typy společností a na vlastnosti práce v nich.

Velké internetové společnosti. V Rusku je to Yandex, Mail.ru (a její divize), Rambler. Právě internetové společnosti jsou v technologické špičce, vyvíjejí nové produkty a posouvají odvětví kupředu. V těchto firmách vždy najdete kolegy, kteří budou mít více zkušeností než vy – a budou se mít od čeho učit.

Jsou zde vždy výborné podmínky - slušný plat, dobré zdravotní pojištění, útulná kancelář, nejrůznější vychytávky jako jídlo zdarma a pomoc při pořízení bydlení. Klíčoví zaměstnanci mohou často počítat s opcí, jejíž uplatnění může přinést výrazné zvýšení platu.

Hlavní nevýhodou práce ve velkých společnostech je ale jejich velikost: práce, kterou konkrétně děláte, nemusí být v celé firmě (zejména na začátku) patrná. Pro někoho to může být významné – chtějí pochopit svou vlastní důležitost.

Výzkumná oddělení velkých společností. Patří sem banky, auditorské společnosti velké čtyřky, telekomunikační operátoři a velké maloobchodní řetězce.

Takové společnosti v poslední době věnují práci s daty velkou pozornost. Protože jsou zpravidla stále na začátku své cesty, je pravděpodobné, že dostanete velmi velký a důležitý kus práce. Váš příspěvek tedy může být znatelný i přes velikost „kolosu“.

Nevýhody: V takových společnostech je zpravidla velmi silná vnitřní byrokracie a bude pro vás docela obtížné koordinovat a implementovat nové technologie. Podle mého odhadu jsou oddělení datové vědy na takových místech spíše vhodná pro zkušené profesionály.

Podmínky jsou zde, stejně jako ve velkých internetových společnostech, dobré: rovný plat, pojištění a různé doplňkové vymoženosti.

Data Science Startups. Takových startupů je teď docela dost a hledají i zaměstnance. Při práci pro startup budete dělat velmi významnou a důležitou část práce. Pokud přijdete mezi prvními zaměstnanci, můžete požádat o opci nebo dokonce podíl ve firmě.

Mezi nevýhody patří nestabilita (startupu mohou náhle docházet peníze), platy budou často průměrné - a zpravidla nejsou dostupné výhody jako obědy zdarma a pomoc s nákupem bydlení. Ve startupu ale můžete co nejrychleji získat hluboké znalosti a v případě úspěchu si můžete také vydělat slušné peníze.

Kde získat znalosti v oblasti zpracování dat

Vysoké školy

Bohužel, univerzity v současné době učí velmi málo o analýze dat. Existuje několik výjimek:

Magisterský program "Big Data" na Fakultě informatiky a technologie Moskevské státní univerzity

Některé aspekty práce s daty samozřejmě pokrývají i další školicí programy. Ale vysokoškolské programy, které připravují odborníky komplexně, jsou tam prakticky vyčerpány. Není divu: průmysl je zcela nový, neexistují žádní specialisté ani učitelé. Univerzity, které zavádějí programy pro zpracování dat, tak obvykle činí ve spolupráci s velkými společnostmi (například Yandex).

Nekomerční doplňkové kurzy

Vzhledem k tomu, že na trhu je akutní nedostatek personálu, některé společnosti vytvářejí vlastní školicí centra. Studovat zde může každý – stačí složit zkoušky.

Škola analýzy dat "Yandex"– nejstarší a nejznámější centrum pro školení v oblasti analýzy dat. Kurzy vyučují zaměstnanci Yandexu a také učitelé z nejlepších univerzit v zemi. Program trvá 2 roky.
- do značné míry podobný program od druhého internetového giganta Mail.Ru. Platí také 2 roky.
Technopark Mail.Ru a MSTU pojmenované po. Bauman– na rozdíl od „Technosphere“ jsou tyto kurzy spíše určeny pro školení systémových inženýrů, ale našlo se místo i pro kurz analýzy dat. Délka školení – 2 roky.
Centrum výpočetní techniky je společný projekt Yandex School of Data Analysis, Jet Brains a školy č. 239 v St. Petersburgu. Délka školení je rovněž 2 roky.
Petrohradská škola dat– cyklus přednášek věnovaných big data v Petrohradě. Projekt společnosti E-Contenta.

Komerční kurzy

Existuje několik komerčních programů, které vám umožní rozšířit si obzory v oblasti analýzy dat. Jejich charakteristickým rysem je krátká doba školení a větší zaměření na aplikované aplikace technologií.

Zde si můžete připomenout následující projekty:

Studna « Specialista na velká data" z „Laboratoře nových profesí“. Trvá 3 měsíce a skládá se ze 2 modulů, z nichž první je věnován technologiím velkých dat a strojovému učení a druhý doporučovacím systémům. Cena kurzu je 180 tisíc rublů, jsou poskytovány různé slevy a splátky.
« Datová škola Beeline"– kurz je primárně věnován strojovému učení Délka školení – 9 týdnů, cena – 100 tisíc rublů.

Při pohledu do budoucnosti není důvod se domnívat, že v příštích letech klesne. Co to znamená? Pokud se zajímáte o oblast analýzy dat, budete po vzdělání a zkušenostech v této oblasti cenným specialistou na trhu práce a rozhodně nezůstanete bez práce.

Doufám, že vám článek pomohl rozhodnout se o vašich zájmech a pochopit, kde se začít učit.

Pracovní povinnosti : Organizuje odborná školení pro dělníky a zdokonalovací školení pro manažery a specialisty (školení, rekvalifikace a zdokonalování dělníků ve výrobě, ve středních odborných učilištích, ekonomická studia, praktická výuka studentů a mladých odborníků během praxe, ale i průmyslová praxe pro studenty a studenty). Na základě potřeb podniku na kvalifikované pracovníky a s přihlédnutím k požadavkům tržní ekonomiky vypracovává návrhy dlouhodobých a aktuálních plánů školení personálu, zvyšování kvalifikace a dovedností pracovníků s potřebnými zdůvodněními a výpočty. Navazuje kontakty se vzdělávacími institucemi, sepisuje smlouvy o školení, rekvalifikaci a dalším vzdělávání zaměstnanců podniku. Vypracovává harmonogramy vysílání vedoucích pracovníků a specialistů do vzdělávacích institucí na další vzdělávání v souladu s uzavřenými dohodami a sleduje jejich plnění. Podílí se na práci na profesním poradenství pro mládež a na tvorbě vzdělávací a metodické dokumentace (kurikula a programy profesního rozvoje, manuály a doporučení, rozvrhy studijních skupin atd.). Řídí vzdělávací a metodickou práci na všech typech a formách školení a proškolování personálu ve výrobě. Vybírá pracovníky učitelů a instruktorů z řad specialistů a vysoce kvalifikovaných pracovníků s jejich následným schválením předepsaným způsobem, absolvuje školicí skupiny. Sleduje systematičnost a kvalitu výuky, výkony studentů, dodržování studijních termínů, plnění učebních plánů a programů a správné vedení stanovené dokumentace. Provádí práce na zajištění vzdělávacího procesu potřebnou metodickou literaturou, dále vybavuje vzdělávací a metodické učebny technikou, technickými učebními pomůckami, inventářem, názornými pomůckami, dále zavádí do vzdělávacího procesu automatizované nástroje a moderní metody aktivní výuky. Účastní se vedení závěrečných hodin, zkoušek, kvalifikačních testů a soutěží odborných dovedností pro pracovníky. Pořádá přednášky a referáty, semináře a konzultace za účelem zvýšení úrovně odborné přípravy mentorů, učitelů a instruktorů. Zpracovává pracovní smlouvy (smlouvy) s učiteli a instruktory, vypracovává kalkulace nákladů na školení a proškolování personálu, odměny za školení a řízení výrobní praxe a dohlíží na správné využití finančních prostředků pro tyto účely. Podílí se na sledování docházky a postupu pracovníků studujících v kurzech a ve vzdělávacích institucích při zaměstnání, školení a zdokonalování odborníků v systému středního a vyššího odborného vzdělávání, ústavů a nástavbových kurzů. Podílí se na organizaci práce kvalifikačních komisí a vzdělávací a metodické rady podniku pro odbornou přípravu pracovníků ve výrobě, realizaci jejich rozhodnutí a vypracování opatření, která přispívají k růstu produktivity práce zvyšováním kvalifikace. a dovedností pracovníků. Neustále zdokonaluje formy a metody odborného vzdělávání a dalšího vzdělávání personálu ve výrobě, zobecňuje a šíří osvědčené postupy v této oblasti. Analyzuje ukazatele kvality výsledků vzdělávání a jeho efektivnosti (změny v odborné kvalifikaci a pracovní skladbě pracovníků a zaměstnanců, růst produktivity práce, mezd atd.), vede zavedené výkaznictví.

Musíš vědět:legislativní a regulativní právní akty, metodické materiály ke školení a dalšímu vzdělávání personálu ve výrobě; struktura a personál podniku, profil, specializace a perspektivy jeho rozvoje; personální politika a strategie podniku; hlavní technologické postupy výroby výrobků podniku; formy, druhy a metody odborného vzdělávání; postup přípravy plánů školení, rekvalifikace a dalšího vzdělávání personálu, osnovy a programy a další vzdělávací a metodická dokumentace; postup při uzavírání smluv se vzdělávacími institucemi; postup při sestavování odhadů nákladů na školení a další školení personálu a sepisování pracovních smluv (smluv) s učiteli a instruktory; progresivní formy, metody a prostředky výuky; postup financování nákladů na školení; organizace práce na kariérovém poradenství a výběru; systém odměňování učitelů a instruktorů; postup vedení záznamů a vypracovávání zpráv o školení a dalším školení personálu; základy pedagogiky, sociologie a psychologie; základy ekonomiky, organizace výroby, práce a managementu; pracovní legislativa; pravidla a předpisy ochrany práce.

Kvalifikační požadavky. Inženýr výcviku personálu I. kategorie: vyšší odborné (technické nebo inženýrsko-ekonomické) vzdělání a praxe jako inženýr výcviku personálu II. kategorie minimálně 3 roky. Inženýr personálního výcviku II. kategorie: vyšší odborné (technické nebo inženýrsko-ekonomické) vzdělání a praxe jako personální výcvikový inženýr nebo jiné inženýrské pozice obsazované specialisty s vyšším odborným vzděláním, minimálně 3 roky. Inženýr personálního výcviku: vyšší odborné (technické nebo inženýrsko-ekonomické) vzdělání bez požadavků na praxi nebo střední odborné (technické nebo inženýrsko-ekonomické) vzdělání a praxe jako technik I. kategorie minimálně 3 roky nebo jiné pozice obsazované specialisty s. střední odborné vzdělání, minimálně 5 let.

Jaké jsou pracovní povinnosti specialisty na vzdělávání personálu, jaké jsou požadavky na profesní standard specialisty na vzdělávání a rozvoj personálu – o tom bude pojednávat tento článek!

Z článku se dozvíte:

Jaké úkoly řeší profesní standard specialisty na vzdělávání personálu?

Specialista na školení a personální rozvoj řeší primární problém, kterému organizace čelí. Podniky se v první řadě snaží posílit svou pozici na trhu a rozšířit své podnikání. Lidské zdroje jsou považovány za nejdůležitější a nejslibnější investici.

Stáhněte si dokumenty k tématu:

Školicí program pro personalisty nebyl dokončen. Neexistoval jediný dokument, který by stanovil požadavky na znalosti a dovednosti takových specialistů, kteří se podílejí na školení a rozvoji personálu. V moderní realitě poptávka po takovém personálu roste. Většina společností se zaměřuje na školení zaměstnanců, kteří budou v budoucnu pověřeni školením a rozvojem personálu.

Potřeba vyvinout společné normy byla již dlouho opožděná. Zaměstnavatelé a vzdělávací instituce, které tyto specialisty připravují, musí po konečném posouzení a schválení uplatňovat profesní standard specialisty na vzdělávání a personální rozvoj.

Přečtěte si o tématu v e-zinu

Je třeba si uvědomit, že specialista na personální vzdělávání není učitelem v doslovném slova smyslu. Činnost má cílenou specifičnost, ale není regulována v přísném rámci speciálních programů v souladu s přísnými normami a požadavky.

Oprávnění specialisty organizovat školení personálu v souladu s profesními standardy

Personalisté organizují školení.

Kromě toho se v souladu s profesním standardem zaměstnanci této úrovně zabývají:

zajištění kontroly nad aktuální činností personálu v oblasti dirigování školení, rekvalifikace;
plnění přiděleného rozpočtu podniku určeného na vzdělávání, školení, rekvalifikaci personálu;
řízení smluvních činností v těchto oblastech;
odpovědnost za soulad učebních osnov s rozvrhem práce;
příprava vhodných programů zohledňujících úroveň vstupního školení zaměstnanců;
strategické plánování;
zajištění certifikace a recertifikace s cílem rychle identifikovat personál, který potřebuje školení nebo rekvalifikaci.

Jaké jsou pracovní povinnosti specialisty na školení a personální rozvoj?

Pracovní povinnosti specialisty na školení personálu zahrnují funkce metodické podpory, organizace a vedení běžné práce v následujících oblastech:

psychodiagnostika osobních vlastností, profesně významných vlastností a psychofyziologického stavu pracujícího personálu;
formování a rozvoj příslušných kvalit, které zaměstnanci potřebují, za tímto účelem jsou pořádána školení, semináře apod.;
psychologické poradenství pracovníků o profesionálním použití, zajištění rozvoje individuální schopnosti;
sociálně psychologické studium, rozbor kolektivních i individuálních činností specialistů na všech úrovních;
poskytování pomoci manažerům všech oblastí a vytvořených objektů v oblasti řešení sociálních či psychologických problémů při rozvoji týmu. V těchto oblastech se studují příčiny konfliktů. Vyvíjejí se metody, které pomohou konfliktním situacím předcházet a řešit je. Jsou poskytovány konzultace o stylu řízení a zajištění efektivního výkonu specialistů;
rozvoj a vedení školení pro běžné zaměstnance společnosti;
práce na vytvoření personální rezervy, výběr personálu s příslušnou pracovní praxí;
testování osobních a odborných kvalit kandidátů na volná místa;
školení s pořádáním školení, seminářů a dalších akcí, které pomáhají řešit určité problémy;
poskytování pomoci bezprostředním vedoucím poboček nebo oddělení při řešení psychologických a sociálních problémů rozvoje personálu;
konzultace stylu týmové činnosti;
provedení analýzy fluktuace zaměstnanců, příprava návrhů na přijetí vhodných opatření, která pomohou projít úspěšnou adaptací, vývoj a implementace adaptačních programů;
pravidelné hlášení, které se poskytuje za měsíc, čtvrtletí, pololetí a rok;
zachování profesních a etnických standardů řízení, zachování osobních tajemství na základě výsledků jednotlivých psychologických studií.

Mezi doplňkové funkce specialisty na vzdělávání a personální rozvoj patří sociálně psychologická práce, která je organizována podle individuálních pokynů vedení. Provádí se ergonometrické poradenství, vypracovávají se doporučení pro organizaci pracovních podmínek a přípravu pracovišť pro zaměstnance různých kategorií.

Jaké požadavky obsahuje profesní standard pro specialistu na školení a personální rozvoj?

Návrh profesního standardu byl vypracován s ohledem na mezinárodní zkušenosti v oblasti školení vysoce kvalifikovaného personálu.

Profesní standard pro specialistu na školení a rozvoj personálu má čtyři části:

obecná informace;
popis pracovních funkcí ve funkční mapě typu odborné činnosti;
všechny charakteristiky zobecněných pracovních funkcí;
základní informace o vývojářích.

Specialista na školení personálu zajišťuje v souladu s návrhem profesního standardu odpovídající kvalifikaci specialistů, která je vhodná pro všechny cíle a stanovené standardy společnosti. Zjistit jak pomocí teorie spirální dynamiky

Třetí část obsahuje odstavce a pododstavce, které podrobně popisují jednotlivé pracovní funkce. Tato část také obsahuje informace, které určují úroveň kvalifikace specialisty. Například pro efektivní rozvoj standardů pro organizační a metodickou podporu se zaměstnanec zabýval rozvoj a školení personál musí mít šestý stupeň kvalifikace. Pro strategické a operativní řízení je přijímán pracovník se sedmým kvalifikačním stupněm.

Specialisté na řízení školicích a rozvojových systémů musí mít odpovídající úroveň kompetencí sedmého kvalifikačního stupně. Při ucházení se o zaměstnání se přihlíží k dosaženému vzdělání a přítomnosti pětileté praxe v této oblasti. Profesní standardy využívají zaměstnavatelé při tvorbě personální politiky, v procesech personálního řízení, určování pracovních funkcí, sestavování rozvrhů zaměstnanců a uzavírání pracovních smluv. S přihlédnutím k profesionálním standardům probíhá certifikace, tarifikace práce se zařazením do příslušné kategorie, je stanoven systém odměňování.

Mohlo by vás zajímat:

Obecně řečeno, Data Science je soubor specifických oborů z různých oblastí odpovědných za analýzu dat a hledání optimálních řešení na jejich základě. Dříve se tím zabývala pouze matematická statistika, pak se začala používat strojové učení a umělá inteligence, která k matematické statistice přidala optimalizaci a informatiku jako metody analýzy dat (tedy informatiku, ale v širším smyslu, než je běžně chápáno v Rusko) .

Co vědci v této oblasti dělají?

Za prvé, programování, matematické modely a statistika. Ale nejenom. Je pro ně velmi důležité porozumět tomu, co se v dané oblasti děje (například ve finančních procesech, bioinformatice, bankovnictví nebo třeba v počítačové hře), aby mohli zodpovědět reálné otázky: jaká rizika provázejí konkrétní společnost, která stanovuje genů odpovídá určité nemoci, jak rozpoznat podvodné transakce nebo jaké lidské chování odpovídá hráčům, kteří by měli být zakázáni.

Data Scientists

Hlavní úkoly datového vědce:

schopnost extrahovat potřebné informace z různých zdrojů
využívat informační toky v reálném čase
identifikovat skryté vzory v souborech dat
analyzovat je statisticky, abyste mohli činit chytrá obchodní rozhodnutí.

Hlavním rozdílem mezi datovými vědci a například analytiky je schopnost vidět logické souvislosti v systému shromážděných informací a na základě toho vypracovat určitá obchodní rozhodnutí. Datoví vědci shromažďují informace, sestavují na nich modely a aktivně využívají kvantitativní analýzu.

Právě tato vzácná kombinace kompetencí určuje plat datového vědce: v USA je to 110 tisíc – 140 tisíc dolarů ročně. „O toto volné místo je stále větší zájem,“ poznamenává Laura Kelley, viceprezidentka IT poradenské a náborové agentury Modis, v IT World. USA). - Společnosti věnují stále více pozornosti informacím a aplikacím. Potřebují specialisty, kteří dokážou spravovat velké množství dat.

Michael Rappa, ředitel analytického institutu na University of North Carolina, a jeho kolegové vyvíjeli kurz, který bude školit datové vědce posledních šest let. „Tito specialisté musí být schopni extrahovat potřebné informace z různých zdrojů včetně informačních toků v reálném čase a analyzovat je pro další obchodní rozhodnutí,“ říká „Nejde jen o objem zpracovávaných informací, ale také o jejich heterogenitu aktualizace rychlosti“.

Společnosti, které se snaží tento problém řešit se statistickými specialisty, počítačovými analytiky nebo obchodními analytiky, nedosahují požadovaného výsledku. Všechny tyto dovednosti je nutné spojit v jedné osobě. Například obchodní analytici vnímají ukazatele, jako je vývoj a řízení produktu, ale nejsou schopni data analyzovat a adekvátně interpretovat. Matematikům a statistikům chybí obchodní znalosti. To je důvod, proč podle Rappy datoví vědci potřebují interdisciplinární vzdělání – musí být schopni řešit obchodní problémy a budovat informační modely.

100 % absolventů kurzu pro datové vědce analytického institutu dostalo pracovní nabídky ještě před dokončením školení. Rappa také poznamenává, že samotná specializace – datový vědec – zní atraktivněji než „statistik“ nebo „počítačový analytik“.

Proč je datový vědec více sexy než analytik BI

S nárůstem popularity datové vědy (DS) vyvstávají dvě velmi zřejmé otázky. Za prvé, jaký je kvalitativní rozdíl mezi tímto nedávno vytvořeným vědeckým směrem a směrem business intelligence (), který existuje již několik desetiletí a aktivně se používá v průmyslu? Zadruhé – možná důležitější z praktického hlediska – jak se liší funkce specialistů ve dvou příbuzných specializacích datového vědce a BI analytika? , na tyto otázky odpovídá novinář Leonid Chernyak.

2019: IBM spustila certifikaci datových specialistů

2017: Vyšší ekonomická škola bude vyučovat datovou kulturu ve všech bakalářských programech

Datová kultura je zastřešující termín pro datové dovednosti a kulturu. Vyšší ekonomická škola se domnívá, že spuštění projektu zaměřeného na rozvoj takových dovedností u studentů je nyní aktuální vzhledem k obrovskému potenciálu využití velkých dat a transformaci profesí, které tak či onak využívají nebo mohou využívat velké množství informací. Potřeba trhu po specialistech s kompetencemi v oblasti analýzy dat přerůstá v potřebu vzdělávat profesionály ve všech předmětových oblastech, kteří chápou možnosti a omezení datových sad, potenciál a vlastnosti metod. strojové učení, a v řadě oblastí ti, kteří vědí, jak tyto technologie a nástroje používat.

Projekt Data Culture bude pokračováním integrace prvků zaměřených na rozvoj kultury studentů a dovedností v práci s daty do vzdělávacích programů HSE. Studentům naprosto všech vzdělávacích programů rozšíří možnosti rozvoje kompetencí souvisejících s Data Science. To absolventům v budoucnu umožní rychle a efektivně se začlenit do řešení odborných problémů na průniku oborů a počítačových technologií, které jsou dnes vyspělé, ale v blízké budoucnosti se stanou běžnou praxí.

Projekt zahrnuje rozvoj jednotlivých kurzů Data Science, tak či onak přizpůsobených specifikám vzdělávacích programů, jakož i vytvoření specializovaných vzdělávacích drah z takových kurzů s různou mírou složitosti: počáteční, základní, pokročilé, profesionální a expertní úrovně. Je to dáno širokou nabídkou vzdělávacích programů, jejichž studenti jsou diferencováni podle základních kompetencí v oblasti matematiky a informatiky. Pro programy nebo jejich bloky bude nabízen systém kurzů Data Culture v určitém „end-to-end pokročilém“ rozvětvení. Kromě toho budou tyto systémy kurzů určeny konkrétními obory.

Zavádění disciplín datové kultury bude probíhat po etapách. V akademickém roce 2017/2018 budou do osnov některých vzdělávacích programů zařazeny povinné a volitelné předměty Data Science, ale bude jich více než polovina. Například studenti humanitních oborů, právníci a designéři budou mít úvodní kurz o digitální gramotnosti programy ekonomů doplněny o disciplínu v strojové učení, politologové - analýza sociálních sítí, statistikové budou mít kurz o programování a extrakci a analýze internetových dat. Od roku 2018 se do projektu zapojí všechny vzdělávací programy.

„Zatížení studentů z důvodu navýšení datové složky programů se nezmění. Všechny obory jsou zahrnuty nikoli dodatečně, ale v rámci hlavního souboru vzdělávacích programů. Tím se obory nijak nezvětšují, náš obecný model bakalářských a magisterských oborů zůstává co do počtu předmětů na bakalářském stupni stejně postaven, kde mezi Kromě toho je možné zahrnout kurzy související s výpočetní technikou a analýzou dat,“ poznamenává prorektor HSE Sergej Roshchin.

Pro realizaci projektu Datová kultura je plánováno přilákat pedagogické pracovníky jak z akademického prostředí (učitele FIT, pracovníky Katedry matematiky Ekonomické fakulty a Univerzitní katedry vyšší matematiky atd.). ) az průmyslu (členové komunit pro analýzu dat, účastníci aktivit tematické analýzy dat prováděných v IT společnostech). Pedagogové, kteří jsou již ponořeni do práce s daty v rámci svých profesních aktivit, navíc vyvinou kurzy v rámci projektu Data Culture pro studenty svých a příbuzných kateder.