Data Scientist vie, ako nájsť vzory vo veľkých súboroch údajov, má dobré znalosti z oblasti strojového učenia a je si istý nástrojmi ako R, Weka, Python + Scikit-Learn + Pandas. Je to Data Scientist, kto vie, ako vyťažiť maximálny úžitok z údajov a návrhových algoritmov, ktoré odpovedia na správne otázky.
Samotná oblasť Data Science je pomerne široká a možno v nej rozlíšiť niekoľko ďalších špecializácií:
Správca údajov
Špecialista, ktorého úlohy nezahŕňajú priamy vývoj produktov. Musí však danej oblasti rozumieť, aby mohol projekt kompetentne riadiť.
Musí vedieť, čo sa s modernými technológiami dá urobiť a čo nie, musí si byť istý terminológiou predmetu a tiež mať dobré zručnosti v technikách projektového riadenia (agilné, extrémne programovanie a podobne).
Kde môžete pracovať v oblasti spracovania údajov?
Pozrime sa na rôzne typy spoločností a funkcie práce v nich.
Veľké internetové spoločnosti. V Rusku je to Yandex, Mail.ru (a jej divízie), Rambler. Práve internetové spoločnosti sú v technologickej špičke, vyvíjajú nové produkty a posúvajú odvetvie vpred. V týchto spoločnostiach vždy nájdete kolegov, ktorí budú mať viac skúseností ako vy – a budú sa mať od čoho učiť.
Vždy sú tu výborné podmienky - slušný plat, dobré zdravotné poistenie, útulná kancelária, všelijaké vychytávky ako jedlo zadarmo a pomoc pri kúpe bývania. Kľúčoví zamestnanci môžu často počítať s opciou, ktorej uplatnenie môže priniesť výrazné zvýšenie platu.
Hlavnou nevýhodou práce vo veľkých spoločnostiach je však ich veľkosť: práca, ktorú konkrétne robíte, nemusí byť viditeľná v celej spoločnosti (najmä na začiatku). Pre niektorých to môže byť dôležité – chcú pochopiť svoju vlastnú dôležitosť.
Výskumné oddelenia veľkých spoločností. Patria sem banky, audítorské spoločnosti veľkej štvorky, telekomunikační operátori a veľké obchodné reťazce.
Takéto spoločnosti v poslednom čase venovali veľkú pozornosť práci s dátami. Keďže sú spravidla stále na začiatku svojej cesty, je pravdepodobné, že dostanete veľmi veľký a dôležitý kus práce. Preto môže byť váš príspevok viditeľný aj napriek veľkosti „kolosu“.
Nevýhody: V takýchto spoločnostiach je vnútorná byrokracia spravidla veľmi silná a bude pre vás dosť ťažké koordinovať a implementovať nové technológie. Podľa môjho odhadu sú oddelenia vedy o údajoch na takýchto miestach s väčšou pravdepodobnosťou vhodné pre skúsených odborníkov.
Podmienky sú tu ako vo veľkých internetových spoločnostiach dobré: paušálna mzda, poistenie a rôzne doplnkové vymoženosti.
Data Science Startups. Takých startupov je teraz dosť a hľadajú aj zamestnancov. Pri práci pre startup budete robiť veľmi významnú a dôležitú časť práce. Ak prídete medzi prvých zamestnancov, môžete požiadať o opciu alebo dokonca podiel vo firme.
Medzi nevýhody patrí nestabilita (startup môže náhle minúť peniaze), platy budú často priemerné - a spravidla nie sú dostupné výhody ako obedy zadarmo a pomoc pri kúpe domu. Ale v startupe môžete získať hlboké znalosti čo najrýchlejšie a ak sa vám to podarí, môžete aj dobre zarobiť.
Kde získať znalosti v oblasti spracovania dát
univerzity
Bohužiaľ, univerzity v súčasnosti učia len veľmi málo o analýze údajov. Existuje niekoľko výnimiek:
- Magisterský program „Big Data“ na Fakulte informatiky a techniky Moskovskej štátnej univerzity
Isté aspekty práce s dátami samozrejme pokrývajú aj iné školiace programy. Ale univerzitné programy, ktoré pripravujú odborníkov komplexne, sú tam prakticky vyčerpané. Niet divu: toto odvetvie je úplne nové, neexistujú žiadni špecialisti ani učitelia. Univerzity, ktoré zavádzajú programy na spracovanie údajov, to zvyčajne robia v spolupráci s veľkými spoločnosťami (napríklad Yandex).
Nekomerčné doplnkové kurzy
Keďže na trhu je akútny nedostatok personálu, niektoré firmy si vytvárajú vlastné školiace strediská. Študovať tu môže každý – stačí absolvovať skúšky.
- Škola analýzy údajov "Yandex"– najstaršie a najznámejšie centrum vzdelávania v oblasti analýzy dát. Triedy vyučujú zamestnanci spoločnosti Yandex, ako aj učitelia z najlepších univerzít v krajine. Program trvá 2 roky.
- - do značnej miery podobný program od druhého internetového giganta Mail.Ru. Platí tiež 2 roky.
- Technopark Mail.Ru a MSTU pomenované po. Bauman– na rozdiel od „Technosféry“ sú tieto kurzy skôr určené pre školenie systémových inžinierov, ale bolo tam miesto aj pre kurz analýzy dát. Trvanie školenia - 2 roky.
- Centrum výpočtovej techniky je spoločný projekt Yandex School of Data Analysis, Jet Brains a školy č. 239 v Petrohrade. Dĺžka školenia je tiež 2 roky.
- Petrohradská škola dát– séria prednášok venovaných big data v Petrohrade. Projekt spoločnosti E-Contenta.
Komerčné kurzy
Existuje niekoľko komerčných programov, ktoré vám umožnia rozšíriť si obzory v oblasti analýzy dát. Ich charakteristickým znakom je krátka doba školenia a väčšia orientácia na aplikovanú aplikáciu technológie.
Tu si môžete pripomenúť tieto projekty:
- Dobre « Špecialista na veľké dáta" z „Laboratória nových profesií“. Trvá 3 mesiace, pozostáva z 2 modulov, z ktorých prvý je venovaný big data technológiám a strojovému učeniu a druhý odporúčacím systémom. Cena kurzu je 180 tisíc rubľov, poskytujú sa rôzne zľavy a splátky.
- « Dátová škola Beeline"– kurz je primárne venovaný strojovému učeniu Trvanie školenia – 9 týždňov, cena – 100 tisíc rubľov.
- zabezpečenie kontroly nad aktuálnou činnosťou personálu v oblasti dirigovania školenie, rekvalifikácia;
- plnenie prideleného rozpočtu podniku určeného na vzdelávanie, školenia, preškoľovanie personálu;
- riadenie zmluvných činností v týchto oblastiach;
- zodpovednosť za súlad učebných osnov s harmonogramom práce;
- príprava vhodných programov zohľadňujúcich úroveň počiatočného vzdelávania zamestnancov;
- strategické plánovanie;
- zabezpečenie certifikácie a recertifikácie s cieľom rýchlo identifikovať personál, ktorý potrebuje školenie alebo preškolenie.
- psychodiagnostika osobných charakteristík, odborne dôležitých vlastností a psychofyziologického stavu pracujúceho personálu;
- formovanie a rozvíjanie vhodných vlastností, ktoré zamestnanci potrebujú, na tento účel sa konajú školenia, semináre a pod.;
- psychologické poradenstvo pracovníkov o profesionálnom použití, zabezpečenie rozvoja individuálne schopnosti;
- sociálno-psychologické štúdium, analýza kolektívnych a individuálnych činností odborníkov na všetkých úrovniach;
- poskytovanie pomoci manažérom všetkých oblastí a vytvorených objektov v oblasti riešenia sociálnych či psychologických problémov pri rozvoji kolektívu. V týchto oblastiach sa skúmajú príčiny konfliktov. Vyvíjajú sa metódy, ktoré pomôžu predchádzať konfliktným situáciám a riešiť ich. Poskytujú sa konzultácie o štýle riadenia a zabezpečení efektívneho výkonu špecialistov;
- príprava a vedenie školení pre bežných zamestnancov spoločnosti;
- práca na vytvorení personálnej rezervy, výber personálu s príslušnými pracovnými skúsenosťami;
- testovanie osobných a odborných kvalít kandidátov na voľné pozície;
- školenia s organizáciou školení, seminárov a iných podujatí, ktoré pomáhajú riešiť určité problémy;
- poskytovanie pomoci bezprostredným vedúcim pobočiek alebo oddelení pri riešení psychologických a sociálnych problémov personálneho rozvoja;
- konzultácie o štýle tímovej činnosti;
- vykonanie analýzy fluktuácie zamestnancov, príprava návrhov na prijatie vhodných opatrení, ktoré pomôžu prejsť úspešnou adaptáciou, vývoj a implementácia adaptačných programov;
- pravidelné hlásenie, ktoré sa poskytuje za mesiac, štvrťrok, polrok a rok;
- udržiavanie odborných a etnických štandardov riadenia, zachovávanie osobných tajomstiev na základe výsledkov jednotlivých psychologických štúdií.
- všeobecné informácie;
- popis pracovných funkcií vo funkčnej mape druhu odbornej činnosti;
- všetky charakteristiky zovšeobecnených pracovných funkcií;
- základné informácie o vývojároch.
- schopnosť extrahovať potrebné informácie z rôznych zdrojov
- využívať informačné toky v reálnom čase
- identifikovať skryté vzory v súboroch údajov
- analyzovať ich štatisticky, aby ste mohli robiť inteligentné obchodné rozhodnutia.
Pri pohľade do budúcnosti nie je dôvod veriť, že v najbližších rokoch klesne. Čo to znamená? Ak sa zaujímate o oblasť analýzy dát, po získaní vzdelania a skúseností v tejto oblasti budete cenným špecialistom na trhu práce a určite nezostanete bez práce.
Dúfam, že vám článok pomohol rozhodnúť sa o vašich záujmoch a pochopiť, kde začať s učením.
Pracovná náplň : Organizuje odborné školenia pre robotníkov a zdokonaľovacie školenia pre manažérov a špecialistov (školenie, preškoľovanie a zdokonaľovanie robotníkov vo výrobe, v stredných odborných učilištiach, ekonomické štúdium, praktické vyučovanie študentov a mladých odborníkov počas praxe, ako aj priemyselnú prax pre študenti a študenti). Na základe potrieb podniku na kvalifikovaný personál a s prihliadnutím na požiadavky trhovej ekonomiky vypracováva návrhy dlhodobých a aktuálnych plánov školenia personálu, zvyšovania kvalifikácie a zručností pracovníkov s potrebnými zdôvodneniami a výpočtami. Nadväzuje kontakty so vzdelávacími inštitúciami, vypracúva zmluvy o školení, rekvalifikácii a ďalšom vzdelávaní zamestnancov podniku. Vypracúva harmonogramy vysielania vedúcich pracovníkov a odborníkov do vzdelávacích inštitúcií na ďalšie vzdelávanie v súlade s uzatvorenými dohodami a monitoruje ich plnenie. Podieľa sa na práci na profesijnom poradenstve pre mládež, ako aj na tvorbe vzdelávacej a metodickej dokumentácie (učebné plány a programy profesijného rozvoja, príručky a odporúčania, rozvrhy študijných skupín a pod.). Riadi výchovnú a metodickú prácu na všetkých druhoch a formách školení a zdokonaľovania personálu vo výrobe. Vyberá personál učiteľov a inštruktorov z radov špecialistov a vysokokvalifikovaných pracovníkov s ich následným schválením predpísaným spôsobom, absolvuje školiace skupiny. Sleduje systematickosť a kvalitu vyučovania, výkony žiakov, dodržiavanie študijných termínov, plnenie učebných osnov a programov a správne vedenie zavedenej dokumentácie. Vykonáva práce na zabezpečení výchovno-vzdelávacieho procesu potrebnou metodickou literatúrou, ako aj vybavovanie vzdelávacích a metodických učební prístrojovým vybavením, technickými učebnými pomôckami, inventárom, názornými pomôckami, ako aj zavádzaním automatizovaných nástrojov a moderných aktívnych vyučovacích metód do výchovno-vzdelávacieho procesu. Zúčastňuje sa na realizácii záverečných kurzov, skúšok, kvalifikačných testov a súťaží odborných zručností pre pracovníkov. Organizuje prednášky a referáty, semináre a konzultácie s cieľom zlepšiť úroveň odbornej prípravy mentorov, učiteľov a inštruktorov. Pripravuje pracovné zmluvy (zmluvy) s učiteľmi a inštruktormi, vypracúva kalkulácie nákladov na školenia a zdokonaľovanie personálu, odmeny za školenia a riadenie výrobnej praxe, sleduje správne použitie finančných prostriedkov na tieto účely. Podieľa sa na sledovaní dochádzky a pokroku pracovníkov študujúcich v kurzoch a vo vzdelávacích inštitúciách v zamestnaní, príprave a zdokonaľovaní odborníkov v systéme stredného a vyššieho odborného vzdelávania, ako aj ústavoch a kurzoch ďalšieho vzdelávania. Podieľa sa na organizácii práce kvalifikačných komisií a vzdelávacej a metodickej rady podniku pre odbornú prípravu pracovníkov vo výrobe, na realizácii ich rozhodnutí a na tvorbe opatrení, ktoré prispievajú k rastu produktivity práce zvyšovaním kvalifikácie. a zručnosti pracovníkov. Neustále zdokonaľuje formy a metódy odborného vzdelávania a ďalšieho vzdelávania personálu vo výrobe, zovšeobecňuje a šíri osvedčené postupy v tejto oblasti. Analyzuje ukazovatele kvality výsledkov vzdelávania a jeho efektívnosti (zmeny v odbornej kvalifikácii a pracovnej skladbe pracovníkov a zamestnancov, rast produktivity práce, miezd a pod.), vedie zavedené výkazníctvo.
Musí vedieť:legislatívne a regulačné právne akty, metodické materiály k školeniam a zdokonaľovaniu personálu vo výrobe; štruktúra a personál podniku, profil, špecializácia a perspektívy jeho rozvoja; personálna politika a stratégia podniku; hlavné technologické procesy výroby produktov podniku; formy, druhy a metódy odborného vzdelávania; postup pri vypracovaní plánov školenia, rekvalifikácie a zdokonaľovania personálu, učebné osnovy a programy a inú vzdelávaciu a metodickú dokumentáciu; postup pri uzatváraní zmlúv so vzdelávacími inštitúciami; postup pri zostavovaní odhadov nákladov na školenia a ďalšie školenia personálu a pri vypracovávaní pracovných zmlúv (zmlúv) s učiteľmi a inštruktormi; progresívne formy, metódy a prostriedky vyučovania; postup financovania nákladov na školenia; organizácia práce v oblasti kariérového poradenstva a výberu; systém odmeňovania učiteľov a inštruktorov; postup vedenia záznamov a vypracúvania správ o školení a zvyšovaní odbornej prípravy personálu; základy pedagogiky, sociológie a psychológie; základy ekonomiky, organizácie výroby, práce a manažmentu; pracovná legislatíva; pravidlá a predpisy na ochranu práce.
Kvalifikačné požiadavky. Inžinier prípravy personálu I. kategórie: vyššie odborné (technické alebo inžiniersko-ekonomické) vzdelanie a prax ako inžinier prípravy personálu II. kategórie najmenej 3 roky. Inžinier prípravy personálu II. kategórie: vyššie odborné (technické alebo inžiniersko-ekonomické) vzdelanie a prax ako inžinier prípravy personálu alebo iné inžinierske pozície obsadené odborníkmi s vyšším odborným vzdelaním, najmenej 3 roky. Inžinier personálneho výcviku: vyššie odborné (technické alebo inžiniersko-ekonomické) vzdelanie bez požiadaviek na prax alebo stredné odborné (technické alebo inžiniersko-ekonomické) vzdelanie a prax ako technik I. kategórie minimálne 3 roky alebo iné pozície obsadzované špecialistami s. stredné odborné vzdelanie, najmenej 5 rokov.
Aké sú pracovné povinnosti špecialistu na vzdelávanie personálu, aké sú požiadavky na profesijný štandard špecialistu na vzdelávanie a rozvoj personálu - o tom bude tento článok!
Z článku sa dozviete:
Aké úlohy rieši odborný štandard špecialistu na vzdelávanie personálu?
Špecialista na školenie a personálny rozvoj rieši primárny problém, ktorému organizácia čelí. V prvom rade sa podniky snažia posilniť svoju pozíciu na trhu a rozšíriť svoje podnikanie. Ľudské zdroje sú považované za najdôležitejšiu a najsľubnejšiu investíciu.
Stiahnite si dokumenty k téme:
Vzdelávací program pre HR špecialistov nebol dokončený. Neexistoval jediný dokument, ktorý by stanovoval požiadavky na znalosti a zručnosti takýchto špecialistov podieľajúcich sa na vzdelávaní a rozvoji personálu. V modernej realite dopyt po takomto personálu rastie. Väčšina spoločností sa zameriava na školenie zamestnancov, ktorí budú v budúcnosti poverení školením a rozvojom personálu.
Potreba vypracovať spoločné normy bola dlho očakávaná. Profesionálny štandard špecialistu na vzdelávanie a rozvoj personálu po konečnom prehodnotení a schválení musia uplatňovať zamestnávatelia a vzdelávacie inštitúcie, ktoré takýchto špecialistov pripravujú.
Prečítajte si o téme v e-zine
Treba si uvedomiť, že špecialista na personálne vzdelávanie nie je učiteľom v prenesenom zmysle slova. Činnosť má cielenú špecifickosť, ale nie je regulovaná v prísnom rámci špeciálnych programov v súlade s prísnymi normami a požiadavkami.
Oprávnenie špecialistu organizovať školenie personálu v súlade s odbornými normami
Personalisti organizujú školenia.
Okrem toho sa v súlade s profesionálnym štandardom zamestnanci tejto úrovne zaoberajú:
Aké sú pracovné povinnosti špecialistu na vzdelávanie a personálny rozvoj?
Pracovné povinnosti špecialistu na vzdelávanie personálu zahŕňajú funkcie metodickej podpory, organizácie a vedenia bežnej práce v týchto oblastiach:
Medzi doplnkové funkcie špecialistu na vzdelávanie a personálny rozvoj patrí sociálno-psychologická práca, ktorá je organizovaná podľa individuálnych pokynov vedenia. Vykonáva sa ergonometrické poradenstvo, vypracovávajú sa odporúčania pre organizáciu pracovných podmienok a prípravu pracovísk pre zamestnancov rôznych kategórií.
Aké požiadavky obsahuje profesijný štandard pre špecialistu na vzdelávanie a personálny rozvoj?
Návrh profesijného štandardu bol vypracovaný s prihliadnutím na medzinárodné skúsenosti v oblasti prípravy vysokokvalifikovaného personálu.
Profesijný štandard pre špecialistu na vzdelávanie a rozvoj personálu má štyri časti:
V súlade s návrhom profesijného štandardu špecialista na vzdelávanie personálu zabezpečuje primeranú kvalifikáciu špecialistov, ktorá je vhodná pre všetky ciele a stanovené štandardy spoločnosti. Zistite ako pomocou teórie špirálovej dynamiky
Tretia časť obsahuje odseky a pododstavce, ktoré podrobne popisujú jednotlivé pracovné funkcie. Táto časť obsahuje aj informácie, ktoré určujú kvalifikačnú úroveň špecialistu. Napríklad pre efektívne vypracovanie štandardov pre organizačnú a metodickú podporu sa zamestnanec angažoval v rozvoj a školenie personál musí mať šiesty stupeň kvalifikácie. Na strategické a operatívne riadenie sa prijíma zamestnanec so siedmym kvalifikačným stupňom.
Špecialisti na riadenie systémov vzdelávania a rozvoja musia mať zodpovedajúcu úroveň kompetencií siedmeho kvalifikačného stupňa. Pri uchádzaní sa o zamestnanie sa prihliada na úroveň vzdelania a prítomnosť päťročnej praxe v tejto oblasti. Profesijné štandardy využívajú zamestnávatelia pri tvorbe personálnej politiky, v procesoch personálneho manažmentu, pri určovaní pracovných funkcií, pri zostavovaní personálnych plánov a pri uzatváraní pracovných zmlúv. Berúc do úvahy profesionálne štandardy sa vykonáva certifikácia, tarifikácia práce so zaradením do príslušnej kategórie je ustanovený systém odmeňovania.
Mohlo by vás zaujímať:
Všeobecne povedané, Data Science je súbor špecifických disciplín z rôznych oblastí zodpovedných za analýzu údajov a hľadanie optimálnych riešení na ich základe. Predtým sa tým zaoberala iba matematická štatistika, potom sa začala používať strojové učenie a umelá inteligencia, ktorá k matematickej štatistike pridala optimalizáciu a informatiku ako metódy analýzy údajov (teda informatiku, ale v širšom zmysle, ako sa bežne chápe v Rusko) .
Čo robia vedci v tejto oblasti?
Po prvé, programovanie, matematické modely a štatistika. Ale nielen. Je veľmi dôležité, aby porozumeli tomu, čo sa deje v predmetnej oblasti (napríklad vo finančných procesoch, bioinformatike, bankovníctve alebo aj v počítačovej hre), aby mohli odpovedať na reálne otázky: aké riziká sprevádzajú konkrétnu firmu, ktorá stanovuje génov zodpovedá určitej chorobe, ako rozpoznať podvodné transakcie alebo aké ľudské správanie zodpovedá hráčom, ktorí by mali byť zakázaní.
Data Scientists
Hlavné úlohy dátového vedca:
Hlavným rozdielom medzi dátovými vedcami a napríklad analytikmi je schopnosť vidieť logické súvislosti v systéme zozbieraných informácií a na základe toho vypracovať určité obchodné rozhodnutia. Vedci údajov zhromažďujú informácie, vytvárajú na nich modely a aktívne využívajú kvantitatívnu analýzu.
Práve táto vzácna kombinácia kompetencií určuje plat dátového vedca: v USA je to 110-tisíc – 140-tisíc dolárov ročne. „Táto voľná pozícia je čoraz žiadanejšia,“ poznamenáva Laura Kelley, viceprezidentka IT poradenskej a náborovej agentúry Modis, v IT World. USA). - Spoločnosti venujú čoraz väčšiu pozornosť informáciám a aplikáciám. Potrebujú špecialistov, ktorí dokážu spravovať veľké množstvo dát.
Michael Rappa, riaditeľ Analytického inštitútu na Univerzite v Severnej Karolíne, a jeho kolegovia počas posledných šiestich rokov vyvíjali kurz, ktorý bude školiť dátových vedcov. „Títo špecialisti musia byť schopní extrahovať potrebné informácie z rôznych zdrojov vrátane informačných tokov v reálnom čase a analyzovať ich pre ďalšie obchodné rozhodnutia,“ hovorí „Nejde len o objem spracovávaných informácií, ale aj o ich heterogenitu aktualizácie rýchlosti“.
Spoločnosti, ktoré sa snažia tento problém riešiť so štatistickými špecialistami, počítačovými analytikmi alebo obchodnými analytikmi, nedosahujú želaný výsledok. Všetky tieto zručnosti je potrebné spojiť v jednej osobe. Napríklad obchodní analytici vnímajú ukazovatele, ako je vývoj a riadenie produktov, ale nie sú schopní analyzovať a adekvátne interpretovať údaje. Matematikom a štatistikom chýbajú obchodné znalosti. To je dôvod, prečo podľa Rappa dátoví vedci potrebujú interdisciplinárne vzdelanie – musia byť schopní riešiť obchodné problémy a budovať informačné modely.
100 % absolventov kurzu pre dátových vedcov analytického inštitútu dostalo pracovné ponuky ešte pred dokončením školenia. Rappa tiež poznamenáva, že samotná špecializácia – dátový vedec – znie atraktívnejšie ako „štatistik“ alebo „počítačový analytik“.
Prečo je dátový vedec viac sexy ako analytik BI
S nárastom popularity vedy o údajoch (DS) vyvstávajú dve veľmi zrejmé otázky. Po prvé, aký je kvalitatívny rozdiel medzi týmto nedávno vytvoreným vedeckým smerom a smerom business intelligence (), ktorý existuje už niekoľko desaťročí a aktívne sa používa v priemysle? Po druhé – možno dôležitejšie z praktického hľadiska – ako sa líšia funkcie špecialistov v dvoch príbuzných odboroch dátových vedcov a BI analytikov? odpovedá na tieto otázky novinár Leonid Chernyak.
2019: IBM spustila certifikáciu dátových špecialistov
2017: Vysoká škola ekonomická bude vyučovať dátovú kultúru vo všetkých bakalárskych programoch
Dátová kultúra je zastrešujúci termín pre dátové zručnosti a kultúru. Vysoká škola ekonomická verí, že spustenie projektu zameraného na rozvoj takýchto zručností u študentov je v súčasnosti aktuálne vzhľadom na obrovský potenciál využívania veľkých dát a transformácie profesií, ktoré tak či onak využívajú alebo môžu využívať veľké množstvo informácií. Potreba trhu špecialistov s kompetenciami v oblasti analýzy údajov prerastá do potreby vzdelávať odborníkov vo všetkých tematických oblastiach, ktorí rozumejú možnostiam a obmedzeniam súborov údajov, potenciálu a vlastnostiam metód. strojové učenie a v mnohých oblastiach tí, ktorí vedia tieto technológie a nástroje používať.
Projekt Data Culture bude pokračovaním integrácie prvkov zameraných na rozvoj kultúry študentov a zručností v práci s dátami do vzdelávacích programov HSE. Študentom absolútne všetkých vzdelávacích programov rozšíri možnosti rozvíjať kompetencie súvisiace s Data Science. To umožní absolventom v budúcnosti rýchlo a efektívne sa začleniť do riešenia odborných problémov na priesečníku učebných odborov a počítačových technológií, ktoré sú dnes vyspelé, no v blízkej budúcnosti sa stanú bežnou praxou.
Projekt zahŕňa vývoj jednotlivých kurzov Data Science, tak či onak prispôsobených špecifikám vzdelávacích programov, ako aj vytvorenie špecializovaných vzdelávacích dráh z takýchto kurzov s rôznou mierou zložitosti: počiatočné, základné, pokročilé, profesionálne a expertné úrovne. Je to dané širokou škálou vzdelávacích programov, ktorých študenti sú diferencovaní podľa základných kompetencií v oblasti matematiky a informatiky. Pre programy alebo ich bloky bude ponúkaný systém kurzov Data Culture v určitej „end-to-end pokročilej úrovni“ vidlice. Okrem toho budú tieto systémy kurzov určené špecifickými oblasťami predmetov.
Zavedenie disciplín Data Culture bude prebiehať postupne. V akademickom roku 2017/2018 budú do osnov niektorých vzdelávacích programov zaradené povinné a výberové predmety Data Science, ktorých však bude viac ako polovica. Napríklad študenti humanitných vied, právnici a dizajnéri budú mať úvodný kurz digitálnej gramotnosti programy ekonómov doplnia o disciplínu v strojové učenie, politológovia - analýza sociálnych sietí, štatistici budú mať kurz o programovaní a extrakcii a analýze internetových dát. Od roku 2018 sa do projektu zapoja všetky vzdelávacie programy.
“Zaťaženie študentov z dôvodu zvýšenia dátovej zložky programov sa nezmení. Všetky odbory sú zahrnuté nie dodatočne, ale v rámci hlavného súboru vzdelávacích programov. Disciplíny sa tým nezväčšujú, náš všeobecný model bakalárskeho a magisterského stupňa zostáva z hľadiska počtu predmetov na bakalárskom stupni rovnako vybudovaný, kde medzi; Okrem toho je možné zahrnúť kurzy súvisiace s počítačovou technikou a analýzou údajov,“ poznamenáva prorektor HSE Sergej Roshchin.
Na realizáciu projektu Dátová kultúra sa plánuje prilákať pedagogických zamestnancov tak z akademického prostredia (učitelia FPV, pracovníci Katedry matematiky FÚ a Univerzitnej katedry vyššej matematiky atď.). ) az priemyslu (členovia komunít na analýzu údajov, účastníci aktivít tematickej analýzy údajov vykonávaných v IT spoločnostiach). Okrem toho, členovia fakulty, ktorí sú už ponorení do práce s dátami v rámci svojej profesionálnej činnosti, budú rozvíjať aj kurzy v rámci projektu Data Culture pre študentov svojich a príbuzných oddelení.
